Jaki wpływ na gospodarkę ma sztuczna inteligencja? To trudno zmierzyć. Ekonomistom z MIT udało się to sprawdzić na przykładzie eBay, internetowego giganta sprzedaży aukcyjnej
Naukowcy z MIT i Washington University opublikowali badanie dotyczące wpływu maszynowego tłumaczenia opisów aukcji na internetowej platformie eBay na wynik finansowy przedsiębiorstwa.
Firma wprowadziła tłumaczenie maszynowe już w 2014 roku. Chciała poprawić dostępność aukcji, wystawianych głównie przez mieszkańców Stanów Zjednoczonych w języku angielskim, wśród mieszkańców Ameryki Łacińskiej, których językiem ojczystym jest hiszpański. W tym celu firma opracowała własny system uczenia maszynowego (eBay Machine Translation, w skrócie eMT).
Choć system wprowadzono już dobre kilka lat temu, badacze do tej pory analizowali dane (oraz przechodzili przez żmudny system recenzowania pracy naukowej). Z opublikowanego niedawno w „Management Science” badania wynika, że po wprowadzeniu maszynowego przekładu sprzedaż między Stanami Zjednoczonymi a krajami hiszpańskojęzycznymi wzrosła na eBayu o nieco ponad 10 procent.
Gdyby przeliczyć taki wzrost na mniejszą odległość między kontrahentami (bowiem odległość jest podobnie jak język dla handlu barierą), oznaczałoby to, że świat zmniejszył się o jedną czwartą – obrazowo tłumaczy MIT News Erik Brynjolfsson, ekonomista i współautor pracy. Choć dla kupujących w Ameryce Łacińskiej świat się raczej o eBaya powiększył.
Zielone czarno na białym
W ekonomii trudno jest czasem odróżnić korelację (czyli przypadkowe współwystępowanie) dwóch zjawisk od związku przyczynowo-skutkowego. Badacze mieli dostęp do szczegółowych danych administracyjnych platformy internetowej, więc mogli wykluczyć wpływ innych czynników na wzrost wolumenu sprzedaży. Brynjolfsson komentuje, że wprowadzenie przez eBay systemu tłumaczenia było bardzo fortunnym eksperymentem i bardzo wyraźnie pokazało wpływ tłumaczenia maszynowego.
To jeden z niewielu przypadków, gdy wpływ sztucznej inteligencji na wyniki finansowe można było dokładnie zmierzyć. W większości wpływ SI na wzrost gospodarczy nie jest wcale oczywisty. Trudno bowiem jest oddzielić wpływ samej SI od innych zmian technologicznych oraz innych zewnętrznych czynników, na przykład takich jak koniunktura rynkowa.
Brynjolfsson tłumaczy, że wpływ SI na wydajność produkcji przypomina krzywą o kształcie litery J – najpierw wyniki spadają, żeby wzrosnąć dopiero po jakimś czasie. To dlatego, tłumaczy ekonomista, że „technologie SI wymagają znaczących nakładów towarzyszących, w tym przemodelowania procesów biznesowych, jednoczesnego wprowadzania nowych produktów i modeli biznesowych oraz inwestycji w kapitał ludzki, by miały znaczący wpływ ekonomiczny”.
Choć w przypadku eBaya wyniki badań są jasne, badacz ostrzega przed generalizowaniem. Każdy przypadek jest inny, a technologie oparte na SI nie zawsze przynoszą tak spektakularne wzrosty.
„To był przypadek, w którym nie trzeba było wielu innych zmian, aby technologia przyniosła spółce korzyści. W wielu innych przypadkach trzeba wielu innych, bardziej złożonych zmian. Dlatego też w większości przypadków uczenia maszynowego, korzyści ujawniają się po dłuższym czasie”, mówi Brynjolfsson portalowi MIT News.
Niewidziany wzrost na horyzoncie
Czyli bez niespodzianek – żeby zarobić, także na SI, trzeba najpierw zainwestować.
Firma doradcza McKinsey w opublikowanym w 2018 roku raporcie wyliczyła, że technologie SI mogą się przełożyć na dodatkowy wzrost wydajności produkcji o 1,2 proc. rocznie. Dla porównania wprowadzenie maszyn parowych w XIX wieku przyniosło wzrost o 0,3 proc. rocznie, robotów przemysłowych w latach 90. ubiegłego wieku o 0,4 proc., zaś technologii informatycznych w pierwszej dekadzie tego wieku o 0,6 proc. każdego roku.
Raport ten również zauważał, że inwestycje będą początkowo przysłaniać korzystny wpływ SI na ekonomię, a efekty mogą być widoczne dopiero z perspektywy dekady lub później. Przestrzegał też, że lwia część zysków w poszczególnych branżach przypadnie firmom, które zainwestują w SI najwcześniej i najszerzej.
Podsumowanie raportu McKinseya można też znaleźć na blogu „Wall Street Journal”.