JPMorgan: ИИ — это не конкуренция за рабочие места, а средство увеличения производительности, а расширение спроса — ключ к занятости

Морган Стэнли отметил, что скорость распространения ИИ значительно опережает все исторические технологические революции, однако рынок труда остается необычайно стабильным, и в настоящее время ИИ скорее выступает как дополнение, а не замена.
(Предыстория: кто сказал, что AI — это FET? Настоящая машинная экономика, победитель — только USDC)
(Дополнительный фон: Morgan: торговая война может привести к падению технологических акций TSMC и других на 20%, рекомендуется зафиксировать прибыль заранее)

Последние исследования главного экономиста Morgan Stanley Seth B. Carpenter дают ясное понимание текущей коллективной тревоги по поводу ИИ. Он рассматривает искусственный интеллект как шестую важную волну технологического прорыва после механизации, электрификации, массового производства, автоматизации и ИТ-революции, и подчеркивает один ключевой противоречие: скорость распространения ИИ значительно превышает любую предыдущую технологическую революцию, однако показатели рынка труда в ведущих экономиках мира остаются «исключительно стабильными».

От роста занятости и уровня безработицы до вакансий и текучести кадров — эти ключевые показатели между отраслями с высоким и низким уровнем экспозиции к ИИ не показывают системных различий. В исследовании Carpenter утверждает, что текущие данные скорее подтверждают гипотезу «ИИ — это дополнение, а не замена».

Исторические уроки: каждая технологическая паника заканчивалась противоположным исходом

Обзор всех технологических скачков с начала промышленной революции показывает, что каждое из них сопровождалось глубокими опасениями о замещении человека машинами. В начале XIX века Людвиговцы разрушали ткацкие станки, в 60-х годах XX века возникали страхи перед автоматизацией, а в начале 90-х — опасения исчезновения белых воротничков из-за интернета. Все эти реакции оказались чрезмерными, что подтверждает история.

Структурные уроки: технологические скачки перестраивают работу, а не уничтожают её

Carpenter подчеркивает, что эти технологии действительно заменили некоторые конкретные задачи и должности, однако более широко их влияние заключается в перестройке состава работы, а не в исчезновении самой работы. Механизация перевела сельскохозяйственный труд в фабрики, электрификация породила огромный сервисный сектор, а ИТ-революция создала новые профессии — программистов, аналитиков данных и др. После каждого технологического скачка спрос на рабочую силу не сокращался, а расширялся на более широкой индустриальной базе.

Он отмечает, что часто ошибочно воспринимается, что ИИ — это «использование меньшего числа людей для достижения того же результата», однако тот же механизм подразумевает «создание большего объема продукции тем же числом работников». Эти формулировки математически эквивалентны, но Morgan склонен считать, что более вероятна именно вторая — рост общего спроса, вызванный повышением производительности: снижение стоимости товаров и услуг ведет к росту покупательной способности потребителей, что стимулирует новые потребности и, в свою очередь, создает новые рабочие места.

Эмпирические данные: рост производительности обусловлен увеличением выпуска, а не сокращением штата

Что касается существующих данных, Carpenter считает, что есть основания оставаться осторожно оптимистичным. В аспекте рынка труда показатели, такие как рост занятости, уровень безработицы, вакансии и текучесть кадров, не показывают системных различий между отраслями с высокой и низкой экспозицией к ИИ. Рост безработицы среди молодежи часто приводится как свидетельство негативного влияния ИИ, однако, исключая циклические факторы замедления найма в США, превышение уровня безработицы среди молодежи лишь немного выше, чем предсказывают исторические циклы, и не свидетельствует о структурных проблемах.

Рост производства идет впереди: ИИ увеличивает мощность, а не сокращает кадры

В аспекте производительности уже видны первые признаки: в отраслях с высокой экспозицией к ИИ рост производительности труда ускоряется, однако ключевое — этот рост в основном обусловлен расширением выпуска, а не сокращением рабочего времени или численности персонала. Это важное различие — оно показывает, что ИИ в настоящее время скорее выступает как «дополнение», а не «замена». Компании используют ИИ для повышения эффективности существующих сотрудников, а не для их массовых увольнений.

Основной риск: скорость распространения сокращает окно для адаптации

Несмотря на обнадеживающие ранние данные, Carpenter ясно указывает, что будущее остается очень неопределенным. В отличие от предыдущих технологических революций, которые разворачивались медленно в течение десятилетий, внедрение ИИ значительно ускоряет этот процесс — это наиболее заметное структурное отличие текущей волны.

Он выдвигает сценарий, при котором, если компании быстро реализуют преимущества ИИ и эти эффекты широко распространятся на экономику, уровень безработицы может резко взлететь — по крайней мере, до тех пор, пока рынок труда не пройдет через процесс очистки. Такое «скоростное» регулирование может стать серьезным вызовом для социальной стабильности и распределения доходов.

Механизмы смягчения: смогут ли шесть защитных линий погасить удар?

Однако Carpenter перечисляет несколько механизмов смягчения: рост доходов за счет повышения производительности поддержит совокупный спрос; эффект богатства сохранит потребление; внутри компаний появятся новые задачи и роли, поглотив уволенных работников; циклическое замедление занятости и связанный с этим дефляционный эффект могут привести к более мягкой денежно-кредитной политике; если пространство для снижения ставок исчерпано, есть автоматические стабилизаторы (например, пособия по безработице, прогрессивное налогообложение) и дискреционные фискальные инструменты, которые помогут сгладить колебания экономики. Он считает, что наличие этих механизмов сделает негативные последствия ИИ для занятости «меньше, короче и управляемее».

Инфраструктурные ограничения: более 3 трлн долларов капитальных затрат еще не реализованы

Carpenter также отмечает, что реальная скорость распространения ИИ будет зависеть от прогресса в инфраструктуре. Morgan ранее прогнозировал, что в 2025–2028 годах инвестиции в дата-центры и связанные с ними инфраструктурные проекты превысят 3 трлн долларов, однако на сегодняшний день реализовано лишь около четверти этой суммы.

Аппаратные ограничения определяют скорость проникновения: чипы, электросети, оптоволокно — все это лимитаторы

Это означает, что максимальный эффект ИИ на производительность и рынок труда в значительной степени остается «будущим». Темпы развития инфраструктуры напрямую влияют на скорость внедрения ИИ в реальную экономику и, следовательно, на временные рамки адаптации рынка труда. От производства чипов до строительства дата-центров, от модернизации электросетей до прокладки оптоволокна — эти физические ограничения становятся «лимитаторами» внедрения ИИ.

Политические меры: ключевые переменные, определяющие глубину воздействия

Carpenter подчеркивает, что степень и продолжительность воздействия ИИ на рынок труда во многом зависят от способности политиков реагировать. Исторически, адаптационные трудности, связанные с технологическими революциями, обычно смягчаются реформами системы образования, развитием социальной защиты и повышением гибкости рынка труда. Основная задача современных правительств — создать эффективные программы переподготовки и системы социальной защиты до того, как ИИ широко внедрится.

С глобальной точки зрения, инструментарий политики у разных стран значительно различается. В скандинавских странах сильные профсоюзы и активные меры по стимулированию рынка труда могут обеспечить более плавный переход через «созидательное разрушение», тогда как страны с слабой социальной защитой и недостаточной системой поддержки рискуют столкнуться с большими социальными трениями.

Carpenter резюмирует, что Morgan продолжит отслеживать скорость распространения ИИ, развитие рынка труда и меры политики. «История показывает, что в конечном итоге производительность побеждает, но не все в обществе смогут равномерно разделить плоды. Ранние признаки обнадеживают, но история еще пишется». Для инвесторов это означает необходимость внимательно следить за инвестициями в цепочки создания ИИ, уровнем внедрения технологий в бизнесе и политическими мерами, влияющими на рынок труда — эти факторы определят конечное экономическое развитие революции.