Как показано в последнем «Докладе о человеческом развитии» ООН, население развивающихся стран не только прекрасно знает об этих возможностях, но и относится к этой технологии оптимистичней, чем население развитых стран. Там дискуссии о ИИ обычно сразу сворачивают к страхам по поводу чрезмерной автоматизации, потери рабочих мест, сбоев на рынке труда. Жители развивающихся стран тоже опасаются, что ИИ поднимет волну автоматизации, однако гораздо больше они ожидают расширения возможностей людей и сотрудничества человека и машины.
Соблазнительно подчёркивать риск «цифрового ИИ-неравенства», когда страны с высокими доходами получают непропорционально больше выгод от этой технологии, а страны с низкими и средними доходами ещё больше отстают. Но эти опасения связаны лишь с одним аспектом ИИ-революции: разработка растущего набора мощных инструментов, которые будут использоваться, например, для содействия научным открытиям, повышения производительности, создания новых продуктов и услуг, автоматизации (с помощью ИИ-агентов) сложных задач, которые требуют планирования, определения последовательности и интеграции действий. Лишь немногие страны могут удовлетворить соответствующим требованиям масштаба, инвестиций и инфраструктуры, поэтому в основном эта работа сейчас ведётся в США и Китае.
Но создание ИИ-моделей – это не «единственная игра в городе». ИИ-революция предполагает также поиск, адаптацию, тонкую настройку и внедрение уже существующих инструментов для решения специфических проблем и ускорения обучения. Затраты на эту деятельности гораздо ниже, и они продолжат снижение благодаря распространению моделей с открытым исходным кодом (многие из них разрабатываются в Китае). В результате эта сфера широко открыта для инноваций в самых разных странах.
Впрочем, хотя эта сторона ИИ-революции гораздо доступней, она требует наличия некой базовой инфраструктуры, прежде всего, надёжного электроснабжения и мобильного интернета. Доступность – это ключевой фактор: вам нужен быстрый интернет и недорогие тарифные планы, в том числе, чтобы гарантировать, что вы будете генерировать данные, которые нужны для основных приложений и способов использования ИИ. Для достижения перемен надо, чтобы эти данные были мобильными и доступными, поэтому требуются хорошо продуманные структуры регулирования, обеспечивающие безопасность мобильных данных (при наличии разрешений или контроля пользователей). Полезным примером служит индийский «Единый платёжный интерфейс» (UPI) для осуществления безопасных платежей и обмена финансовыми данными.
Когда такие условия созданы (во многих развивающихся странах они уже созданы), возможности для внедрения цифровых решений и решений на базе ИИ оказываются почти безграничны. В их числе финансовые услуги для людей и предприятий, которые ранее не получали достаточного обслуживания.
Люди, у которых мало активов, или у них плохо поддающаяся оценке финансовая и коммерческая история, или – как в некоторых случаях – нет всех документов, доступ к финансированию через традиционные каналы запретительно дорог или просто невозможен. Но сегодня цифровые инструменты предлагают недорогой способ устранения этих информационных пробелов. Поскольку экономика наличных денег уступает место цифровым платёжным системам, а домохозяйства и малый бизнес заводят себе банковские счета и электронные кошельки, накопление данных (при хорошем управлении) позволяет решить старую проблему анонимности.
Оценка кредитоспособности с помощью ИИ может стать основой устойчивых, масштабируемых и прибыльных вариантов микрокредитования, что позволит предприятиям расти и нанимать больше людей. Тем временем платформы электронной коммерции открывают малому бизнесу доступ к более крупному и (при помощи ИИ) более целевому рынку, также содействуя росту, динамизму и, потенциально, инновациям.
Перспективы не ограничиваются сферой финансов и торговли. В здравоохранении и образовании цифровые приложения (многие из них на базе ИИ) используются для расширения доступа к услугам, особенно для тех, кто живёт далеко от районов с высокой плотностью доступных услуг.
ИИ также может помогать приобретению знаний и навыков и ускорять этот процесс (а ведь это фундамент человеческого капитала), например, с помощью цифровых помощников обучению. Устойчивый рост качества человеческого капитала – это ключевой компонент всех успешных примеров развития. Не у каждого есть доступ к школьному классу или репетитору, но правильная инфраструктура позволит каждому общаться с моделями генеративного ИИ, которые прочли и (в какой-то степени) поняли огромную цифровую литературу, существующую на любые темы и на любом языке. Это напрямую повлияет на производительность, рост и развитие.
Кроме того, на некоторых рабочих местах ИИ позволит сократить время обучения и повысить производительность работников. Например, обслуживание клиентов. ИИ-помощники, опираясь на накопленный опыт, могут наставлять неопытных сотрудников-людей, что ускорит процесс обучения и позволит сотрудникам сразу начать оказывать более качественную помощь. Этого эффекта можно добиться в самых разных видах деятельности – от ухода за больными до разработки программного обеспечения.
Хотя развивающиеся страны не лидируют в создании ИИ-моделей, они могут использовать эту технологию для достижения своих целей экономического и социального развития. К счастью, они это понимают. И именно это они и собираются сделать.
Майкл Спенс,
лауреат Нобелевской премии по экономике, почётный профессор экономики
и бывший декан Стэнфордской высшей школы бизнеса, соавтор
(вместе с Мохамедом Эль-Эрианом, Гордоном Брауном и Ридом Лидоу)
книги «Пермакризис: План ремонта расколотого мира» (Simon & Schuster, 2023).
© Project Syndicate, 2025.
www.project-syndicate.org
