Daron Acemoglu는 인공 지능에 반대할 입장이 없음을 즉시 분명히 하고 싶습니다.그는 잠재력을 얻습니다."나는 AI 비관주의자가 아닙니다"라고 그는 인터뷰에 몇 초 동안 선언했습니다.

매사추세츠 공과대학의 저명한 교수인 Acemoglu가 앞으로 커져가는 경제적, 재정적 위험에 갇힌 종말론자로 떠오른 이유는 기술에 대한 끊임없는 과대광고와 그것이 투자 붐과 격렬한 기술주 랠리를 촉진하는 방식 때문입니다.

AI는 유망하지만 그 기대에 부응할 가능성은 거의 없다고 Acemoglu는 말합니다.그의 계산에 따르면 전체 직업 중 극히 일부(5%에 불과)만이 향후 10년 동안 AI에 의해 대체되거나 최소한 큰 도움을 받을 것으로 예상됩니다.근로자들에게는 좋은 소식이지만, 생산성 급증을 기대하면서 기술에 수십억 달러를 투자하는 기업들에게는 매우 나쁜 소식입니다.

Acemoglu는 "많은 돈이 낭비될 것"이라고 말합니다."그 5%만으로는 경제 혁명을 이룰 수 없습니다."

Acemoglu는 월스트리트와 미국 전역의 C-suite에서 AI 열풍이 너무 심해졌다고 경고하는 더 크고 세간의 이목을 끄는 목소리 중 하나가 되었습니다.MIT 교수진의 최고 직함인 연구소 교수인 Acemoglu는 10년 전 New York Times 베스트셀러 책인 "Why Nations Fail"을 공동 집필하면서 학계를 넘어 처음으로 이름을 알렸습니다.

AI와 더 광범위하게는 신기술의 출현은 수년 동안 그의 경제학 연구에서 두드러지게 나타났습니다.

황소는 AI가 기업이 많은 양의 업무를 자동화하고 기술이 계속 발전함에 따라 의료 및 과학적 혁신의 새로운 시대를 촉발할 수 있게 해줄 것이라고 주장합니다.

AI 붐의 대명사가 된 엔비디아(Nvidia)의 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 광범위한 기업과 정부에서 기술 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 데이터 센터를 업그레이드하는 데 최대 1조 달러의 지출이 필요할 것으로 예상했습니다.앞으로 몇 년 안에 장비.

이러한 종류의 주장에 대한 회의론이 커지기 시작했습니다. 부분적으로는 AI에 대한 투자로 인해 Microsoft 및 Amazon과 같은 회사의 수익보다 훨씬 빠르게 비용이 상승했기 때문입니다. 그러나 대부분의 투자자는 AI에 편승할 준비가 되어 있는 주식에 기꺼이 높은 프리미엄을 지불할 의향이 있습니다.파도.

Acemoglu는 AI 이야기가 앞으로 몇 년 안에 펼쳐질 수 있는 세 가지 방식을 구상합니다.

첫 번째이자 가장 온화한 시나리오는 과대광고가 천천히 식고 기술의 "적당한" 사용에 대한 투자가 자리를 잡을 것을 요구합니다.

두 번째 시나리오에서는 광란이 1년 정도 더 지속되어 기술주 폭락으로 이어져 투자자, 경영진, 학생들이 기술에 환멸을 느끼게 됩니다.그는 이것을 "AI 봄에 이어 AI 겨울"이라고 부릅니다.

세 번째이자 가장 무서운 시나리오는 열광이 수년 동안 억제되지 않아 기업이 "무엇을 할 것인지 이해하지 못한 채" 수십 명의 직원을 줄이고 수천억 달러를 AI에 투자하는 것입니다.근로자를 재고용하기 위해 안간힘을 쓰게 됩니다.기술펴지지 않습니다."이제 경제 전체에 부정적인 결과가 널리 퍼져 있습니다."

가장 가능성이 높은가요?그는 이것이 두 번째와 세 번째 시나리오의 조합이라고 생각합니다.최고 경영진 내부에는 AI 붐을 놓칠까 봐 너무 많은 두려움이 있어 과대 광고 기계가 조만간 둔화될 것이라고 예상할 수 없으며 "과대 광고가 강화되면 하락세가 완화될 것 같지 않습니다."라고 그는 말합니다.

2분기 수치는 지출 열풍의 규모를 보여줍니다.Microsoft, Alphabet, Amazon 및 Meta Platforms 등 4개 회사만 해당 분기에 500억 달러 이상을 자본 지출에 투자했으며 그 중 대부분이 AI에 사용되었습니다.

OpenAI의 ChatGPT와 같은 오늘날의 대규모 언어 모델은 여러 측면에서 인상적이라고 Acemoglu는 말합니다.그렇다면 왜 그들은 많은 직업에서 인간을 대체할 수 없거나 적어도 많은 도움을 줄 수 없습니까?그는 신뢰성 문제와 인간 수준의 지혜나 판단력 부족으로 인해 사람들이 조만간 많은 사무직 일자리를 AI에 아웃소싱할 가능성이 낮다고 지적합니다.AI는 건설이나 청소 같은 물리적 작업을 자동화할 수도 없을 것이라고 그는 말합니다.

"이전 직원들이 수행했던 특정 단계를 충실하게 구현하려면 매우 신뢰할 수 있는 정보나 이러한 모델의 능력이 필요합니다."라고 그는 말했습니다."코딩과 같은 인간의 감독 감독을 통해 몇몇 장소에서는 그렇게 할 수 있지만 대부분의 장소에서는 그렇게 할 수 없습니다."

"그것은 우리가 지금 어디에 있는지에 대한 현실 점검입니다"라고 그는 말했습니다.

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