Năm đó là năm 1956. Bạn là một nhà nghiên cứu làm việc tại International Business Machines, công ty máy lập bảng hàng đầu thế giới, gần đây đã đa dạng hóa thành lĩnh vực máy tính điện tử hoàn toàn mới. Bạn đã được giao nhiệm vụ xác định chính xác mục đích nào, khách hàng của bạn đang sử dụng các máy tính lớn khổng lồ của IBM.
Đăng ký tại đây để khám phá những vấn đề lớn, phức tạp mà thế giới phải đối mặt và những cách hiệu quả nhất để giải quyết chúng. Đã gửi hai lần một tuần.
Câu trả lời hóa ra khá đơn giản: Máy tính dành cho quân đội và cho quân đội. Vào năm 1955, năm trước, cho đến nay, nguồn doanh thu lớn nhất cho bộ phận máy tính của IBM là Dự án SAGE, một sáng kiến của Bộ Quốc phòng làm việc với IBM với việc tạo ra một hệ thống máy tính có khả năng đưa ra các cảnh báo sớm trên khắp Hoa Kỳ nếu máy bay ném bom của Liên Xô vũ trang hạt nhân tấn công đất nước. Điều đó đã mang lại 47 triệu đô la vào năm 1955 và các dự án quân sự khác đã mang lại 35 triệu đô la. Trong khi đó, máy tính lập trình được bán cho các doanh nghiệp đã mang lại 12 triệu đô la.
Bạn gửi một bản ghi nhớ cho sếp của bạn giải thích rằng tác động của máy tính đối với xã hội sẽ chủ yếu mang lại cho Hoa Kỳ một lợi thế đối với Liên Xô trong Chiến tranh Lạnh. Ngược lại, tác động đến khu vực tư nhân dường như là nhỏ. Bạn dựa lưng vào ghế, thắp một điếu thuốc và suy ngẫm về tương lai vinh quang của khu phức hợp công nghiệp phòng thủ.
Tất nhiên, bạn sẽ hoàn toàn sai – không chỉ trong tương lai xa mà còn rất ngay lập tức. Đây là doanh thu trông như thế nào từ mỗi bộ phận điện toán của IBM từ năm 1952 đến năm 1964, được biên soạn bởi công ty kỳ cựu Emerson Pugh trong cuốn sách của ông Xây dựng IBM:
Emerson Pugh, Xây dựng IBM.
Chỉ hai năm sau năm 1956, các máy tính lập trình được bán cho các công ty tư nhân đã phù hợp với Sage như một nguồn doanh thu. Một năm sau đó, khu vực tư nhân đã mang lại nhiều như quân đội. Đến năm 1963, thậm chí không một thập kỷ sau dữ liệu năm 1955 mà bạn đang xem xét, quân đội dường như là một lỗi làm tròn bên cạnh doanh thu máy tính riêng của IBM, đã tăng lên để chiếm đa số doanh thu của công ty.
Chúng ta có thể học được gì từ cách mọi người đang sử dụng AI ngay bây giờ?
Tuần này, các nhóm các nhà kinh tế ấn tượng tại cả Openai và Anthropic đã phát hành các báo cáo lớn, được thiết kế cẩn thận về cách mọi người sử dụng các mô hình AI của họ – và một trong những suy nghĩ đầu tiên của tôi là, tôi tự hỏi báo cáo của IBM về cách mọi người sử dụng máy tính đầu tiên của họ trông như thế nào. .
Để rõ ràng: mức độ chăm sóc mà các nhóm của các công ty AI đưa vào công việc của họ là rất nhiều, nhiều thứ tự lớn hơn mức lớn hơn so với nhà phân tích IBM hư cấu của chúng tôi. Doanh thu không phải là thước đo tốt nhất về lợi ích và sử dụng của khách hàng thực tế; Mọi người đều biết ngay cả trong năm 1955 rằng các máy tính đã cải thiện nhanh chóng và việc sử dụng của họ sẽ thay đổi; Các công ty AI có quyền truy cập vào một loạt dữ liệu thời gian thực ấn tượng về cách sử dụng sản phẩm của họ có thể khiến gia đình Watson chạy nước bọt IBM.
Điều đó nói rằng, tôi nghĩ rằng ví dụ IBM rất hữu ích để làm rõ chính xác những gì, chúng tôi muốn thoát khỏi loại dữ liệu này.
Các báo cáo của các công ty AI hữu ích nhất trong việc cung cấp cho chúng tôi một ảnh chụp nhanh trong thời gian và một lịch sử gần đây trong một vài năm, về loại truy vấn nào được gửi đến Chatgpt và Claude. Bạn có thể đã đọc đồng nghiệp của tôi Shayna Korol trong bản tin hoàn hảo trong tương lai của hôm thứ Tư đưa ra những phát hiện của Openai, và tôi cũng đề xuất các đồng tác giả nghiên cứu và các bài viết tóm tắt của Giáo sư Harvard David Deming. Nhưng một số bức tranh lớn, những điều không tầm thường mà tôi đã học được từ hai báo cáo là:
- Sự hấp thu đang tăng vọt: Chatgpt đã đi từ 1 triệu người dùng đã đăng ký vào tháng 12 năm 2022, lên 100 triệu người sử dụng nó ít nhất là hàng tuần vào tháng 11 năm 2023, tới hơn 750 triệu người dùng hoạt động hàng tuần. Nếu số lượng tin nhắn được gửi đến nó tiếp tục phát triển với tốc độ hiện tại, sẽ có nhiều truy vấn TATGPT hơn các tìm kiếm của Google vào cuối năm tới.
- Cả Openai và Nhân chủng học đều phát hiện ra rằng các nước giàu hơn đang sử dụng AI nhiều hơn những người nghèo (không có gì ngạc nhiên), nhưng Openai rất hấp dẫn rằng các quốc gia có thu nhập trung bình như Brazil sử dụng TNTGPT gần như những người giàu có như Hoa Kỳ.
- Các trường hợp sử dụng lớn nhất cho Chatgpt là lời khuyên thực tế của người Hồi giáo như cách thức hoặc dạy kèm/giảng dạy (28,3%các truy vấn), chỉnh sửa hoặc dịch hoặc tạo văn bản khác (28,1%) và truy vấn thông tin theo kiểu công cụ tìm kiếm (21,3%). Nhân chủng học sử dụng các danh mục mô tả khác nhau nhưng thấy rằng mọi người sử dụng Claude.ai, giao diện giống như Chats cho các mô hình của nó, thường sử dụng nó để tính toán và các vấn đề toán học (36,9% sử dụng), trong khi việc chia sẻ ngày càng tăng sử dụng nó cho hướng dẫn giáo dục và làm việc của thư viện (12,7%).
Nhưng tôi tham lam. Tôi không chỉ muốn biết các sự kiện mô tả bậc nhất về cách sử dụng các mô hình này, mặc dù đó là những loại câu hỏi này và dữ liệu nội bộ mà Openai và Nhân học thu thập chung hơn, có thể trả lời. Những câu hỏi tôi thực sự muốn trả lời về việc sử dụng AI, và sự phân nhánh kinh tế của nó, giống như:
- Liệu người lao động của con người và AI sẽ bổ sung hoặc thay thế cho nhau trong năm năm? Mười năm? Hai mươi?
- Tiền lương sẽ tăng lên vì nền kinh tế vẫn bị tắc nghẽn trên những điều mà con người có thể làm? Hay họ sẽ sụp đổ về 0 vì những tắc nghẽn đó không tồn tại?
- AI sẽ cho phép tạo ra các thiên tài của người Hồi giáo trong các trung tâm dữ liệu – các tác nhân AI thực hiện nghiên cứu khoa học của riêng họ? Điều này sẽ dẫn đến kho kiến thức khoa học về thế giới phát triển nhanh hơn bao giờ hết? Điều đó sẽ dẫn đến tăng trưởng kinh tế bùng nổ?
Nhiều người đang hỏi những câu hỏi này, và một lượng lớn công việc lý thuyết đã được thực hiện trong kinh tế đã có trên chúng. Tôi đã tìm thấy tập hợp các bài giảng và trích dẫn giấy này về các chủ đề từ nhà kinh tế Philip Trammell rất hữu ích.
Nhưng công việc lý thuyết đó chủ yếu ở dạng, một số khái niệm mà chúng ta có thể sử dụng để hiểu những gì đang xảy ra hoặc sẽ sớm xảy ra? – Đó là lý thuyết, đó là điểm! – và do đó để lại một người đàn ông tham lam, thiếu kiên nhẫn như tôi mà không có câu trả lời tốt, hoặc thậm chí là những dự đoán đặc biệt tốt, tại các câu hỏi trên. Đó là một nơi mà tôi muốn nghiên cứu thực nghiệm tốt cho tôi cảm giác về các khung lý thuyết tương ứng với thực tế mặt đất.
Nỗi sợ hãi của tôi là, vì lý do Dụ ngôn IBM giải thích, các chi tiết thực nghiệm về cách AI được sử dụng bây giờ có thể đánh lừa chúng ta về cách nó sẽ được sử dụng trong tương lai và về những tác động quan trọng nhất của nó đối với cuộc sống của chúng ta. Nếu bạn đóng băng lạnh phân tích IBM của chúng tôi vào năm 1956 và hồi sinh chúng ngày hôm nay để phân tích các báo cáo Openai và Nhân chủng học, họ sẽ nói gì về những câu hỏi đầu cơ hơn ở trên?
Họ có thể chỉ ra thực tế là nghiên cứu của Chatgpt đã tìm thấy khoảng một nửa số tin nhắn tương ứng với một số lượng nhỏ các hoạt động làm việc của người Viking, theo theo dõi của Bộ Lao động, như tài liệu/ghi lại thông tin và ghi lại các quyết định và giải quyết vấn đề. Đó là những thể loại lớn chắc chắn, nhưng mọi người phải làm rất nhiều điều khác trong công việc của họ không thuộc họ. Nhà phân tích IBM của chúng tôi có thể kết luận rằng AI chỉ tự động hóa một phần khá nhỏ các nhiệm vụ công việc, có nghĩa là lao động của con người và AI sẽ bổ sung cho nhau trong tương lai.
Sau đó, một lần nữa, nhà phân tích có thể xem xét báo cáo nhân học cho thấy rằng các trường hợp sử dụng tự động hóa trên mạng (trong đó bạn chỉ nói với Claude để làm điều gì đó và nó thực hiện toàn bộ nhiệm vụ, có lẽ với phản hồi định kỳ của con người) là rất phổ biến trong các doanh nghiệp sử dụng các hoạt động của chính họ. Sự gia tăng vẫn chiếm một phần lớn hơn trong việc sử dụng trên trang web claude.ai, nhưng cổ phần tự động hóa cũng đang phát triển ở đó. Nhà phân tích của chúng tôi có thể xem xét điều này và kết luận rằng AI và lao động của con người sẽ thay thế, vì người dùng Claude đang sử dụng nó ít hơn như một người bạn đồng hành hơn là một tác nhân tự làm việc.
Tất cả những kết luận này sẽ là, tôi nghĩ, sớm đến mức liều lĩnh. Đây là lý do tại sao, theo tín dụng của họ, các tác giả của cả hai báo cáo Openai và Nhân học đều rất cẩn thận về những gì họ làm và không biết và có thể và không thể suy ra công việc của họ. Họ không tuyên bố những phát hiện này có thể cho chúng ta biết về các tác động trung bình hoặc dài hạn của AI đối với nhu cầu lao động, hoặc phân phối tăng trưởng kinh tế, hoặc các ngành nghề sẽ bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi AI-mặc dù đó chính xác là những gì mà nhiều nhà quan sát bên ngoài đang làm.
Tại sao AI khác với ngô (tôi hứa điều này có ý nghĩa)
Vì vậy, hãy để tôi hoàn thành bằng cách tập trung vào một cái gì đó mà các báo cáo làm cho chúng tôi biết đó là, tôi nghĩ, rất quan trọng. Một trong những phát hiện lâu đời nhất trong kinh tế của sự đổi mới là các công nghệ mới cần có thời gian, thường là một thời gian dài, để khuếch tán thông qua nền kinh tế.
Bài báo cổ điển ở đây là Zvi Griliches vào năm 1957 về sự lan truyền của ngô lai. Ngô lai không phải là một sản phẩm cụ thể, mà là một cách tiếp cận cụ thể để nhân giống hạt ngô tối ưu cho đất cụ thể trong các khu vực cụ thể. Khi một vài nông dân ở một tiểu bang được thông qua ngô lai, sự hấp thu sau đó dường như rất nhanh không thể tin được. Nhìn vào những đường cong S!
ZVI Griliches, Ngô lai: Một cuộc thăm dò trong kinh tế học thay đổi công nghệ
Nhưng trong khi khuếch tán trong các trạng thái riêng lẻ là nhanh, sự khuếch tán giữa các trạng thái thì không. Tại sao Texas cần một thập kỷ sau sự gia tăng của ngô lai ở Iowa để nhận ra rằng điều này có thể làm tăng đáng kể sản lượng? Tại sao nó dường như đạt mức trần thấp hơn nhiều của việc sử dụng 60-80%, so với sự hấp thu phổ quát ở Iowa? Bạn cũng thấy các loại độ trễ này khi xem xét các trường hợp như điện và trong bộ dữ liệu bao gồm một loạt các phát minh.
Một cái gì đó mà dữ liệu nhân học và Openai cho chúng ta biết khá rõ là độ khuếch tán của AI, theo tiêu chuẩn lịch sử, rất ngắn. Việc áp dụng công nghệ này đã nhanh chóng, thực sự nhanh hơn so với các sản phẩm trực tuyến trước đó như Facebook hoặc Tiktok, chứ đừng nói đến ngô lai.
Các công nghệ đa năng trong quá khứ như điện hoặc điện toán phải mất nhiều năm hoặc nhiều thập kỷ để khuếch tán thông qua nền kinh tế, điều này hạn chế lợi ích của họ trong một thời gian nhưng cũng cho chúng tôi thời gian để thích nghi. Chúng tôi có thể sẽ không có được thời gian đó đi xung quanh.
