Legutóbb augusztus elején számoltunk be mi is az NPR gazdasági oldalán közölt összeállításról, amelyben Daron Acemoglu, a Massachusetts Institute of Technology (MIT) közgazdászprofesszora sorolt fel érveket amellett, hogy a generatív mesterséges intelligencia miért nem indítja be a korábban jósolt, forradalmi gazdasági változásokat. Akkor a sztárközgazdászként jegyzett tudós, akit kutatási területein a legismertebb MI-szkeptikusok között jegyeznek, abban határozta meg az MI-őrület legjelentősebb hatását, hogy sokan fektetnek túl sokat a technológiába, és ezt meg fogják bánni.

Acemoglu a számszerű előrejelzések mellett azt is kifejtette, hogy a technológiai iparágban alulértékelik az emberi képességeket, ami szükségszerűen a gépek túlértékeléséhez vezet. Ahogy a Bloombergnek adott interjújában néhány napja kifejtette, egyelőre nem látszik, hogy megvalósulna az MI-től remélt hatékonyság- és termelékenységnövekedés, miközben a felhős hyperscale-szolgáltatók infrastrukturális beruházásai sem vezettek megfelelő bevételnövekedéshez. Az pedig gyors "lehűlést" eredményezhet, ha a befektetők elkezdik vizsgálni a haszonkulcsokat és a várható megtérülési időt.

Kérdés, hogy mennyire szalad el a ló

A professzor az újabb interjúban három lehetséges szcenáriót vázolt a mesterséges intelligencia jövőjét illetően, amelyek közül egyik sem különösebben lelkesítő, legalábbis az említett befektetők szempontjából. A jóindulatú forgatókönyv az lenne, hogy az MI-hisztéria annak rendje s módja szerint elcsendesedne, és megtalálnák a technológia helyét a megfelelő alkalmazásokban. Erre azonban csak akkor lesz lehetőség, ha a felhajtás nem folytatódik még 2025-ben is az eddigi módon, mert az könnyen kiábránduláshoz, a technológiai részvények összeomlásához és egy újabb "MI-télhez" vezethet.

A harmadik, legrosszabb forgatókönyv szerint a mesterségesintelligencia-őrület még hosszú évekig is eltarthat, elég sokáig ahhoz, hogy a vállalatok tényleg elkezdjék MI-technológiákkal kiváltani az emberi munkát – anélkül, hogy konkrét elképzelésük lenne róla, mit is akarnak majd kezdeni a dologgal. Amikor aztán az egész besül, mert az ész nélkül bevezetett megoldások nem működnek, a techcégek egymást tapossák majd a humán munkaerő újrafelvételéért. Acemoglu szerint egyébként a második és a harmadik változat keverékére érdemes számítani, és sajnos "nem fogunk puhára esni".

Bár azt az MIT közgazdásza is lenyűgözőnek tartja, hogy mi mindenre képesek a nagy nyelvi modellek, a megbízhatósági problémáikból szerinte az is egyenesen következik, hogy a legtöbb munkehelyen még hosszú ideig nem jelentenek majd alternatívát az emberi dolgozókkal szemben. Utóbbihoz nagyon megbízható adatokra lenne szükség, és olyan képességekre, amelyek révén pontosan végre tudják hajtani a kritikus lépéseket. Ez azonban a legtöbb helyen még elképzelhetetlen emberi felügyelet nélkül, ami kiváló "valóságellenőrzés" a technológia jelenlegi állapotáról.