“Формулу Путина” уточнили

Кто к 2030 пробьется в ИИ-лидеры, станет править миром до 2100 (а успех Китая не предрешен)

Сотрудники службы безопасности блюдут интересы Huawei и AI — конференция Huawei Connect в Шанхае, 2019 г. REUTERS/Aly Song

«Стратегия без тактики — это самый медленный путь к победе.
Тактика без стратегии — это просто суета перед поражением»
Сунь Цзы

Но чтобы стать частью национальных стратегий, формуле не хватало трех важных моментов.

✔️ Именно монополист или один из лидеров?

✔️ Ключевые элементы нацстратегии у разных стран разные?

✔️ Какова конкретика тайминга при выработке оптимальной тактики? (например, дедлайн и временные рамки лидерства)

Среди прочего, эти три важных момента определяют:

  • так ли уж неизбежна ИИ-монополярность;
  • за счет чего конкретная страна может выйти в ИИ-лидеры;
  • сколько времени есть у страны, чтобы стать, если не монополистом, то хотя бы войти в тройку лидеров;
  • как надолго может сложиться монополярный мир (чтобы тем, кто не войдет в число лидеров, получше устроиться в роли проигравших)?

Два первых месяца 2020 г. прояснили ситуацию среди лидеров ИИ гонки и приблизили нас к ответам практически на все поставленные вопросы.

За январь-февраль произошло не мало.

  • Китай подтвердил ставку на генеральный курс, творчески переиначенный президентом Си из лозунга Ленина: «Коммунизм — это есть советская власть плюс электрификация всей страны»

«Государственный капитализм — это есть народная партия плюс искусственный интеллект»

«Если б покойник зашел с бубён, было б еще хуже».

  • Лучшие мировые «мозговые центры» по ИИ опубликовали почти два десятка толковых исследований с оценкой разных стратегий и шансов разных стран попасть в ИИ-лидеры (ссылки не привожу из соображений гуманизма — много сотен страниц).

Что из всего этого в сухом остатке?

Попробую резюмировать.

1. Практически уже нет сомнений, что ИИ — это «технология общего назначения» (general purpose technologies), трансформирующая как жизнь домохозяйств, так и способы ведения бизнеса, подобно тому, как это сделали три предыдущие технологии общего назначения последних двух столетий: паровой двигатель, электроэнергия, информационные технологии.
Иными словами,
началась новая индустриально-социокультурная революция.

2. Продолжаться она будет примерно 10 лет. Такова динамика сокращения времени между изобретением и широким использованием новых технологий общего назначения: с примерно 80 лет для парового двигателя до 40 лет для электричества и примерно до 20 лет для IT.

Источник: https://www.brookings.edu/blog/future-development/2020/01/17/whoever-leads-in-artificial-intelligence-in-2030-will-rule-the-world-until-2100/

3. Следовательно, примерно к 2030 г. станет ясно, кто есть ху в мире по части ИИ: монополист, один из лидеров, догоняющий или безнадежно отставший. А поскольку ИИ станет «великим интегратором» большой четверки технологий, порожденных предыдущей IT революцией (большие данные, облака, мобильность, интернет вещей), возникнет положительная обратная связь, порождающая все новые и новые волны подрывных инноваций. Этот процесс может продолжаться десятки лет после 2030, — по грубой прикидке, до 2100.

4. Попытка решить вопрос деньгами США не поможет. Даже открытые цифры показывают, что Китай тратит на ИИ исследования почти столько же (см. рисунок совокупных R&D). Ну а сколько у Китая карт в рукаве, не знает даже ЦРУ.

Источник: https://www.brookings.edu/blog/future-development/2020/01/17/whoever-leads-in-artificial-intelligence-in-2030-will-rule-the-world-until-2100/

5. Становится ясно, что главным последствием широкого внедрения ИИ-технологий станет вовсе не замена рабочих умными машинами, которой уже несколько лет пугают в медиа.
Автоматизация — это сокращение, а не вытеснение рабочей силы. Опыт предыдущих технологий общего назначения показывает

— произойдет скачек уменьшения доли заработной платы в добавленной стоимости.

доходы будут все больше перераспределяться в пользу капитала по сравнению с рабочей силой.

А из этого следует, что

Европа, имеющая наиболее развитые перераспределительные системы налогообложения и трансфертов (см. рисунок), получит ключевое конкурентное преимущество и перед США, и перед Китаем.

Источник: https://www.brookings.edu/blog/future-development/2020/01/17/whoever-leads-in-artificial-intelligence-in-2030-will-rule-the-world-until-2100/

6. Следовательно, ИИ-лидеров может быть три, и у каждого свое ключевое конкурентное преимущество.

Китай — сочетание больших денег с большими данными и мобилизационным «планом ГОЭЛРО» для ИИ;

США — климат для бизнеса: нормативные, инфраструктурные и культурные условия, способствующие более быстрым инновациям в бизнес-процессах;

Европа — наиболее развитые перераспределительные системы налогообложения и трансфертов.

Но! Умная стратегия — это не только использование своих преимуществ, но и осознание и исправление своих недостатков.

  • Что если Китай внедрит более совершенные способы поощрения предпринимательства и преодоления огромного неравенства в образовании и благосостоянии?
  • Что если США найдут способ восстановления придушенной конкуренции в областях технологий, финансов, здравоохранения и гособразования, а также смогут скорректировать системы перераспределения, снимая напряженность в обществе?
  • Что если Европа мобилизует большие суммы и упростит для инвесторов вывод изобретений на единый рынок?

А как же Россия? Где ее место во всем этом?

Вопрос не ко мне.

Но вот проф. Индермит Гилл из «Global Economy and Development program» Брукингского института и директор «Duke Center for International Development» Университета Дюка, глубоко разбирающийся в этой теме, считает, что России место в тройке лидеров не светит.

А еще Гилл полагает, что

именно США станут ИИ-монополистом и будут рулить миром до 2100.

Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на
обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное».
Подпишитесь

Малоизвестное интересное на стыке науки, технологий, бизнеса и общества - содержательные рассказы, анализ и аннотации

Малоизвестное интересное на стыке науки, технологий, бизнеса и общества - содержательные рассказы, анализ и аннотации