DALINTIS | SPAUSDINTI | SIŲSTI EL. PAŠTU
Daugelis užduočių, kurios anksčiau buvo laikomos sunkiai atliekamomis kompiuteriams, dabar yra įprastos. Nesvarbu, ar tai būtų kreditinės kortelės numerio perrašymas, ar... espreso virimas, dirbtinis intelektas mums tarnauja kiekvieną dieną. Nors automobilis be vairuotojo pavežė mus per miestą yra nauja norma, staigus galingų kalbos modelių atsiradimas, kurie gali rašyti el, rašyti darbus, Ir net išlaikyti egzaminus iškėlė ir kitų klausimų.
O kaip dėl dirbtinio intelekto naudojimo ekonomikai planuoti? Ar dirbtinis intelektas gali tai padaryti? Ar tai apskritai įmanoma? Kai kurie sako, kad taip. Pasaulio ekonomikos forumas paskelbė... vaizdo įrašas apie „ekonominis nuosmukis„Ekonomikos augimui lėtėjant, dirbtinis intelektas, kaip teigiama vaizdo įraše, gali nuspręsti, kurias pramonės šakas reikėtų pašalinti pirmiausia.“ @RokoMijic, save pasisakęs „DI visų nežudys“ šalininkas teigia, kad DI galėtų suplanuoti ekonominę sistemą geriau nei rinka. Tos pačios „Twitter“ temos komentatorius mano, kad komunizmas galėjo būti sėkmingas, jei bolševikai būtų turėję kompiuterius.
Nors pažangus dirbtinis intelektas yra nauja idėja, idėja, kad kompiuteriai galėtų atlikti ekonominį centralizuotą planavimą, – ne. Tai pirmą kartą buvo pasiūlyta beveik prieš 100 metų kaip „socialistinių skaičiavimų diskusija„Tai buvo istorinis ginčas ekonomikos srityje dėl centralizuotai valdomos ir centralizuotai planuojamos ekonomikos galimybės.“
Austrijos ekonomistas Ludwig von Mises pradėjo ginčą 1920 popierius kur jis teigė, kad viena centralizuota agentūra negali nustatyti racionalaus gamybos išteklių panaudojimo visiems be kapitalinių prekių rinkos. Šiuolaikinėse ekonominėse sistemose yra didžiulė kapitalinių prekių sankaupa. Kadangi šis gamybos turtas turi daug alternatyvių panaudojimo būdų, turi būti racionalus pagrindas juos pasirinkti. Norint palyginti, alternatyvos turi būti sumažintos iki vieno bendro mato, atsižvelgiant į sąnaudas ir rezultatus.
Rinkos ekonomikoje įprastas sąnaudų ir pajamų matas yra piniginės kainos. Kainos atspindi alternatyvaus panaudojimo vertę, nes daugelis privačių įmonių nepriklausomai vertina kiekvieną gamybos turtą pagal tai, kaip jis prisideda prie jų verslo. Konkurencingas konkursų procesas tarp įmonių lemia kainas, kurios atspindi didžiausią ir geriausią kiekvieno turto panaudojimą.
Kadangi visos kainos nurodytos piniginiais vienetais, kiekvieną alternatyvą galima suvesti į vieną grynąją pinigų sumą. Grynoji teigiama suma yra pelnas, o neigiama – nuostolis. Pelną gauna įmonės, kurios sugeba rasti galimybių padaryti daugiau su mažesnėmis sąnaudomis. Rinkos ekonomikoje verslininkai įvertina būsimas rinkos kainas, kad galėtų planuoti, ką gamins.
Misesas šį lyginamąjį procesą pavadino „ekonominiu skaičiavimu“. Socializmas yra ekonominė sistema be privačių kapitalo prekių. Gamybiniai ištekliai centralizuotai priklauso valstybei. Jei nepriklausomi privatūs savininkai nekonkuruoja tarpusavyje, nėra konkurencijos, todėl nėra rinkos kainų, nėra pelno, nėra nuostolių. Pasirinkimas tarp alternatyvių gamybos turto panaudojimo būdų tampa grynai administraciniu procesu.
Pasak Miseso, šios problemos negalima išspręsti administracinėmis priemonėmis, nepaliekant jokio sprendimo. Visų kapitalinių prekių vienintelis savininkas neturėtų racionalaus pagrindo rinktis vieną alternatyvą, o ne kitą. Jis neturėtų jokio būdo žinoti, ar vienas galutinių prekių rinkinys geriau nei kitas patenkina vartotojų poreikius.
Taip pat nebūtų jokių priemonių užtikrinti, kad tarpiniai tiekimo grandinės etapai užtikrintų reikiamą dalių ir žaliavų kiekį tinkamu laiku ir tinkamoje vietoje, kad gamyba galėtų tęstis. Jei būtų pagaminta per daug dalių, ištekliai būtų švaistomi. Jei būtų pagaminta per mažai dalių, vėlesni etapai negalėtų tęstis dėl dalių, darbo jėgos ar kitų svarbių išteklių trūkumo.
Kompiuteriai gali atlikti matematinius skaičiavimus. Tai visada buvo tiesa. Vienas kompiuteris, o gal net keli dideli, per protingą laiką galėtų išspręsti labai daug lygčių. Ekonominių skaičiavimų diskusijos prasidėjo 1920 m. ir tęsėsi maždaug iki 1950 m. Šiuolaikinių kompiuterių to laikotarpio pradžioje nebuvo, bet jie pradėjo atsirasti artėjant pabaigai. Nors 1950 m. jie nebuvo plačiai naudojami, jų galimybės buvo akivaizdžios.
Lenkas ekonomistas Oskaras Lange pasiūlė, kad centriniai planuotojai paskirstytų išteklius be privačios rinkos. Jo idėja buvo panaudoti kainų sistemos matematinį modelį rinkai imituoti. Tuo metu ekonomistai buvo sukūrę lygčių sistemą, vadinamą bendrosios pusiausvyros teorijaŠios lygtys išreiškia optimalų visų esamų išteklių panaudojimą vienu laiko momentu, atsižvelgiant į vartotojų pageidavimus. Jei rinka galėtų „išspręsti“ šias lygtis, kodėl socializmas negalėtų jų išspręsti irgi? Net Lange... sumanyta rinkos ekonomikos kontekste kaip „neapdorotas kompiuteris“. Jei viskas veiktų taip, kaip tikėjosi Lange'as, kompiuteriai galėtų apskaičiuoti kainas, kurios būtų naudojamos ekonominiuose skaičiavimuose.
Jei rinkos ekonomiką galima redukuoti iki skaičiavimo problemos, tuomet taip, kompiuteris galėtų ją išspręsti. Tačiau apibrėžti problemą tokiu būdu buvo redukcinis žingsnis. Taip padarius, problema buvo panaikinta. Ką FA Hayekas vadina „ekonomine problema“ nėra skaičiavimo problema. Tai ribotų priemonių taupymo problema, siekiant svarbiausių tikslų:
Taigi visuomenės ekonominė problema yra ne tik „duotų“ išteklių paskirstymo problema – jei „duoti“ suprantama kaip duoti vienam protui, kuris sąmoningai sprendžia šių „duomenų“ iškeltą problemą. Tai veikiau problema, kaip užtikrinti geriausią bet kuriam visuomenės nariui žinomų išteklių panaudojimą tikslams, kurių santykinę svarbą žino tik šie asmenys. Arba, trumpai tariant, tai žinių, kurios niekam nėra duotos visa apimtimi, panaudojimo problema.
Ekonominės sistemos tikslas yra gamyba. Socializmą tiksliau apibūdinti kaip centralizuotai valdomą, o ne centralizuotai planuojamą sistemą. Klausimas buvo ne tas, ar galima apskaičiuoti sąnaudų kiekius. Klausimas buvo tas, ar centralizuotai valdoma sistema gali gaminti prekes ir paslaugas nesuvartodama daugiau vertingo turto. O tam reikia kainų ir skaičiavimų.
Sutelkdama dėmesį į pusiausvyros kainų problemą, socialistų debatų komanda gerokai susiaurino problemos aprėptį nuo gamybos iki skaičiavimo. Visi debatai prisimenami kaip debatai apie planavimą. Planavimas apsiribojo sąnaudų, kurios bus paverstos produkcija, kiekių nustatymu, darant prielaidą, kad gamybos metodai yra žinomi.
Gamybai, kaip ir viskam, kam reikia laiko, reikia planavimo. Galutiniam rezultatui, gamybai, reikia ir planavimo, ir vykdymo. Socialistinėje sistemoje susitelkimas į sąnaudų kiekių, kurie bus naudojami, skaičiavimą ignoruoja vykdymo etapą. Šie du etapai taip pat nėra visiškai atskiri; riba tarp planavimo ir vykdymo yra pralaidi. Kai kurie etapai patenka tik į vieną arba į kitą, tačiau daugelis verslo procesų yra kažkur tarp jų. Gamintojai tobulina savo planus, kai jie yra įgyvendinami, ir juos peržiūri, kai keičiasi aplinkybės. Planas suteikia verslui pakankamai pasitikėjimo pradėti, tačiau norint jį užbaigti, reikia daugiau nei plano.
Atsižvelgiant į vadinamąjį „planą“, kurį sudaro įvesties ir išvesties kiekiai, socialistinė visuomenė vis tiek neturėtų galimybės nieko pagaminti. Kaip teigia ekonomistas F. A. Hayekas pastebėta, kai kiekių apskaičiavimas būtų „tik pirmas žingsnis sprendžiant pagrindinę užduotį. Surinkus medžiagą, vis tiek reikėtų priimti konkrečius sprendimus, kuriuos tai reiškia“.
Ekonominė gamyba – didžiąja dalimi – nėra chemija, kur vandens molekulei susidaryti reikia 2H ir vieno O. Egzistuoja daug galimų tiek produkto, tiek jo gamybos metodo variantų. Šiuolaikiniame automobilyje yra tam tikras kiekis plieno, cinko, mangano, veržlių, varžtų, plastiko ir kitų medžiagų bei dalių. Tačiau vienu metu... automobiliai buvo pagaminti iš medžio ir tai ir toliau yra galimybėKai kurie sprendimai priimami ankstyvoje stadijoje, kai įmonė užsako prekes. Kai gamykloje dislokuojama mašina, pakeisti planą būtų labai brangu. Tuo metu, jei planas pakeičiamas, įmonė gali patirti nuostolių dėl mašinos.
Kasdien priimama daug kitų sprendimų, turinčių įtakos sąnaudoms ir produkto kokybei. Daugelio sprendimų negalima suplanuoti iš anksto ir jie sprendžiami vykdymo metu. Alternatyvų palyginimas naudojant rinkos kainas vyksta nuo planavimo iki įgyvendinimo. Gamybai plečiantis, daugelis sprendimų – didelių ar mažų – turi atsižvelgti į konkurencingą kainų sistemą taip pat, kaip ir ankstesnėse plano versijose.
Statybos projekte apytiksliai žinomas namo statybai reikalingas medžiagų kiekis, tačiau vadovas turi organizuoti brigadą ir kiekvieną dieną vadovauti jos darbui, kad užtikrintų tinkamą pastato statybą. Reikia atsižvelgti į neįprastus orus, gipso kartono trūkumą ar netikėtas grunto sąlygas. Jei darbininkų brigadoje trūksta darbuotojų, kaip geriausiai sutaupyti tą dieną turimą ribotą darbo jėgos kiekį? Ar mažesnė brigada turėtų tęsti užduotis, kurioms nereikia didelio darbuotojų skaičiaus, ar reikėtų samdyti laikinus darbuotojus? Jei trūksta norimų statybinių medžiagų, ar reikėtų sustabdyti statybas arba naudoti prastesnės kokybės pakaitalą?
Gamybai tęsiantis, likusios užbaigimo išlaidos paprastai mažėja, nes kai kurios išlaidos apmokamos gamybos metu ir lieka mažiau išlaidų. Tačiau jei rinkos sąlygos pakankamai nukrypo nuo pradinių prielaidų, nebaigtų darbų nutraukimas sukels mažesnius nuostolius nei projekto užbaigimas. Geriausias sprendimas gali būti pasitraukti. Dideliuose miestuose galite pamatyti nebaigtus biurų pastatus. Pradinis planas nebuvo užbaigtas. Kodėl? Nekilnojamojo turto vystytojas galėjo pritrūkti lėšų dėl nepakankamai įvertintų išlaidų. Arba dėl biurų pastatų kainų kritimo ekonomiškai nebebuvo prasminga užbaigti statybas.
Įmonės viduje gamyba yra valdomo ir kainodaros valdomo proceso derinys. Įmonė tam tikru mastu veikia pagal centralizuotą modelį, tokį, kokį, socialistų manymu, turėtų taikyti visa sistema. Žmonėms nurodoma, ką daryti, ištekliai siunčiami iš pakrovimo doko į skyrių. Tos pačios įmonės skyriai paprastai nekonkuruoja tarpusavyje dėl galimybės įvykdyti užsakymą. Tačiau verslo planas yra detalus tik iki tam tikro taško. Reikia priimti dar daug sprendimų. Rinkos kainos dažnai yra lemiamas veiksnys priimant šiuos sprendimus.
Daugumoje darbų darbuotojai turi apytiksliai žinoti naudojamų medžiagų ir įrangos kainas. Eilinis darbuotojas dažnai sprendžia, kurias medžiagas galima naudoti laisviau – kada praverstų daugiau – o kurias reikia naudoti atsargiau – kai to reikia. Baristos papildomas kavos filtras yra nedidelės išlaidos, tačiau 100 svarų aukščiausios kokybės kepsnių reikia laikyti šaldytuve, kad nesugestų. Technologijų startuoliuose naujo produkto pateikimo rinkai vertė greitai nusveria kitas išlaidas; tokiose situacijose „greitai judėti ir daužyti daiktus„yra teisingas sprendimas. Kai programinė įranga valdo kritinę įrangą, pavyzdžiui, lėktuvą ar medicinos techniką, būtina atlikti išsamius (ir brangius) bandymus, nes avarijų kaina yra labai didelė.“
Geriausias arba efektyviausias gamybos metodas nėra vien techninė problema. Jos negalima visiškai išspręsti skaičiavimais. Gamybos metodus galima palyginti tik su rinkos kainomis, nes alternatyvų sąnaudos turi būti vertinamos skirtingai. Daugelyje pramonės šakų yra nustatyta geriausia praktika. Tos pačios pramonės šakos įmonės mokosi, kas veikia, remdamosi tuo, kas buvo išbandyta anksčiau. Laikui bėgant, daug kas nepasiteisino ir dėl to buvo patirta nuostolių. Sėkmingi gamybos metodai lemia mažesnes sąnaudas arba geresnius produktus, todėl prisideda prie pradinių juos taikančių įmonių pelno.
Gamybos metodai nėra tiesiog duodami įmonių vadovybei. Patobulinimai atsirado dėl to, kad verslininkas turi laisvę išbandyti ką nors kita. Jei socialistiniam gamyklos vadovui būtų pateiktas sąnaudų ir reikiamų rezultatų sąrašas, jis nebūtų tokioje pačioje padėtyje kaip kapitalistinė vadovybė rinkos ekonomikoje. Jie neturėtų kainų, kurios padėtų jiems pasirinkti gamybos metodus ir priimti daugybę sprendimų, kaip ir ką taupyti.
Intelekto, įgūdžių ir sprendimų priėmimo indėlis į gamybos vykdymą yra didelis. Kai kurias užduotis galima deleguoti programinei įrangai – dirbtiniam intelektui ar kitai. Tačiau yra žmogaus sprendimų priėmimo aspektų, kuriuos galima labai lengvai užfiksuoti. Hayekas atkreipė dėmesį, kad Specializuotoje pramonės šakoje „didžioji dalis [to, ką vadiname žiniomis] susideda iš mąstymo technikos, kuri leidžia individualiam inžinieriui greitai rasti naujus sprendimus, kai tik jis susiduria su naujomis aplinkybėmis.“ Kai kuriuos pramonės sistemų remonto ar eksploatavimo darbus beveik išimtinai apibrėžia specialisto gebėjimas išspręsti nenumatytas problemas per pagrįstą laiką.
Nustatėme, kad gamyba apima planavimą ir vykdymą. Ar dirbtinis intelektas gali padėti bet kuriame iš šių aspektų? Taip, žinoma, kad gali. Kai įmonės procesus galima išmatuoti, o duomenis panaudoti dirbtinio intelekto mokymui, programinę įrangą galima išmokyti atlikti kai kuriuos dalykus gerai, o kitus – pakankamai gerai. Laikui bėgant, žmogaus įgūdžius vienoje srityje gali papildyti arba pakeisti kompiuteris.
Kadangi dirbtinio intelekto galimybės taps lengvai prieinamos, jos bus siūlomos rinkoje už tam tikrą kainą. Dirbtinis intelektas, robotai ir kompiuteriai pakeis žmonių darbą pagal ekonominio skaičiavimo taisykles. Sėkmingi pasirinkimai taps geriausia praktika visoje pramonės šakoje, lygiai taip pat, kaip dabar visos įmonės naudoja tiekimo grandinės automatizavimą ir mokėjimų apdorojimo sistemas. Plačiai pritaikytos šios inovacijos suteiks panašią naudą daugumai įmonių ir nebeskirtų vieno konkurento nuo kito.
Tačiau darbo jėgos pakeitimas mašina nebūtinai reiškia sąnaudų mažinimą. Sprendimas pakeisti žmones dirbtiniu intelektu priklauso nuo tų pačių ekonominio skaičiavimo taisyklių, kaip ir bet kuris kitas pasirinkimas tarp alternatyvų. Ar mašina sumažina sąnaudas, ar padidina pajamas, priklauso nuo to, ką ji daro ir kiek kainuoja. Programinės įrangos diegimas nėra nemokamas. Kaip ir visos technologijos, dirbtinis intelektas turi kainą.
Įmonės diegs dirbtinį intelektą, kai tai bus prasminga, o kitais atvejais – ne. Dažnai kalbėjimas su balso atpažinimo sistema man būna blogesnis nei kalbėjimas su žmogumi. Tai kainuoja kredito kortelės išdavėjui. net 5 USD už skambutį samdyti asmenį klientų aptarnavimui. Šios išlaidos turėtų būti kažkaip perkeltos man. Ar būčiau pasirengęs mokėti 5 USD daugiau už geresnę patirtį? Galbūt norėčiau blogesnės patirties, o ne didesnės kainos.
Dabar esame vietoje, kur turime paklausti: ar didelių kalbų modeliai pavyzdžiui, „ChatGPT“ ar kiti pastarojo meto dirbtinio intelekto pasiekimai, išgelbėja socialistinį projektą nuo nesugebėjimo skaičiuoti? Paskutinį kartą atsakymas buvo „ne“. Šiandien? Ne taip jau. Dirbtinis intelektas gali atlikti specializuotas užduotis. Tačiau dirbtinis intelektas negali pakeisti verslininkų.
LLM apmokymas yra kažkas panašaus į statistinį vidurkį, apskaičiuotą pagal visus įvesties kalbos pavyzdžius. Tai leidžia LLM pateikti nuoseklų atsakymą į užduotį. „ChatGPT“ pateikia santrauką, ką vidutinis interneto rašytojas mano apie temą. Tai pakankamai gerai pasitarnauja, kad būtų naudinga daugeliu atvejų. Jei noriu sužinoti, kaip pakeisti nustatymą savo „iPhone“ telefone, „ChatGPT“ gali man tai pasakyti, nes tai plačiai žinoma.
Kaip bronzos amžiaus iškrypėlis paaiškina:
Manau, tai, kas dabar vadinama dirbtiniu intelektu, yra gerai. Tai ne visai intelektas, įsivaizduokite jį kaip „normalaus mąstymo simuliatorių“; kalbos ir taisyklių taikymo be turinio imitavimas jau apibūdina normalų protą.
Rinkas lemia skirtingos verslo įmonių vadovybės ir lyderystės žinios, įgūdžiai ir požiūriai. Rinkos kainų formavimo procesas yra tam tikras sutarimas. Pasiūlymų teikimo proceso metu nustatome kainas. Pasiūlymų teikimo procesas taip pat lemia, kurios įmonės kontroliuos konkretų turtą. Kiekvienas pirkėjas turi savo konkretų turto panaudojimą.
Verslininkai nėra normalūs. Verslininkai sėkmingai arba nesėkmingai išsiskirs iš konkurentų. Pirkėjai, kurie sėkmingai dalyvauja konkurse dėl deficitinės darbo jėgos ir kapitalinių prekių, yra pasirengę mokėti šiek tiek daugiau už turtą. Didesnę kainą siūlantis asmuo gali suprasti, kodėl konkretus turtas jo verslui yra vertingesnis nei kitoms įmonėms, kurios nenori siūlyti tiek pat. Naftos ir dujų milijardierius bei Dalaso „Cowboys“ savininkas Jerry Jonesas tai apibūdino kaip... „Permokėjimas“ už aukštos kokybės turtąTačiau tai lygiai taip pat dažnai gali reikšti darbo vietų paiešką darbuotojams ar turtui, kuris parduodamas už mažą kainą, nes yra nepakankamai įvertintas. Verslininkas mano, kad sandėlį, kuris nebuvo išnuomotas šešis mėnesius, būtų galima pritaikyti jogos studijai.
Verslininkai viename asmenyje sujungia gebėjimą uždirbti pelną nukreipdami gamybą. „Esamo turto naudojimas prekėms ir paslaugoms gaminti“ nėra vienintelis dalykas, kurį kas nors daro ar galėtų daryti. Neturime duomenų apie „visos ekonomikos planavimą“, kurie galėtų apmokyti dirbtinį intelektą. Įmonės planuoja, o asmenys planuoja, tačiau gamyba apima visų privačių įmonių planų ir visų įgyvendinimų sąveiką.
Verslininkai prisiima nuostolių riziką, jei jiems nepasiseka bet kuriame etape – skaičiavimo, planavimo ar vykdymo. Rinkos ekonomika gamybą susieja su asmeniniu pelno ar nuostolių kaupimu. Žmogus pradeda verslą arba investuoja į jį, kad galėtų pragyventi, aprūpinti savo šeimą arba kaip bebūtų suplanavęs savo ateitį.
Prasmingas laiko panaudojimas žmogaus gyvenime reikalauja jo sąmonės tęstinumo iš praeities į dabartį. Kiekvienas verslas turi savo laiko horizontą, kurio reikalauja laikas, reikalingas produktui ar paslaugai sukurti, prieš gaunant pelną. Dabartinė dirbtinio intelekto karta neturi sąmonės, kuri aprėptų laiką. Jie padidina skaičiavimo galią, kai užduodamas klausimas, ir ją sunaikina, kai pokalbis baigiasi. Jie neturi tęstinės būties ar tikslo, kuris sujungtų praeitį, dabartį ir ateitį į vieną laiko juostą.
Dirbtinius intelektus galima apmokyti atlikti specializuotus veiksmus, kai yra įrodytas duomenų rinkinys, surinktas iš žmonių, atliekančių tuos veiksmus. Pavyzdžiui, žvalgybos geologai jau naudoja dirbtinį intelektą siekiant nustatyti gręžimo taikinius, kurie gali padėti atrasti mineralų telkinį. Daugelis kitų įmonės valdymo aspektų gali būti iš dalies arba visiškai automatizuoti arba padedami dirbtinio intelekto.
Dirbtinis intelektas negali į vieną visumą integruoti visų specializuotų verslininko įgūdžių: gebėjimų skaičiuoti, planuoti ir vykdyti, asmeninio pelno ar nuostolių priėmimo ir nuolatinio sąmonės išplėtimo laikui bėgant, dėl kurio turtų siekimas tampa tikslingas.
-
Robertas Blumenas yra programinės įrangos inžinierius ir tinklalaidžių vedėjas, retkarčiais rašantis politinėmis ir ekonominėmis temomis.
Žiūrėti visus pranešimus
