Краткое содержание анализа
В статье проводится сравнение экономических подходов Кейнса (ориентированных на управление спросом) и подходов Амоди в эпоху ИИ (ориентированных на повышение эффективности). Отмечается, что революция ИИ быстро заменяет рабочих, требующих знаний, усиливая концентрацию богатства и вновь приводя к кризису недостатка эффективного спроса. Авторы считают, что в условиях ИИ необходимы новые кейнсианские меры перераспределения (такие как налог на ИИ, универсальный базовый доход, сокращение рабочего времени) для передачи созданного ИИ богатства обычным людям, чтобы поддерживать стабильность экономической системы и избежать повторения Великой депрессии.
Почему Кейнс разрабатывал свои идеи? — Уроки Великой депрессии: технологии развиваются слишком быстро, а механизмы распределения богатства не успевают за ними
В 1920-х годах в США произошел технологический взрыв (распространение электричества, двигателей внутреннего сгорания); производственные мощности удвоились, но зарплаты рабочих не выросли, а большая часть богатства оказалась в руках немногих (1% населения получило 40% богатства). В результате на складах накопилось много товаров, но у обычных людей не было денег для покупки, что привело к прерыванию экономического цикла — это и есть ситуация, о которой говорил Кейнс как о недостатке эффективного спроса.
Методы Кейнса не были бессмысленными: он предлагал, чтобы правительство инвестировало средства в создание рабочих мест (даже если это казалось нерентабельным), чтобы обеспечить доходы для большинства и возобновить экономический цикл. Благодаря этим мерам в послевоенные годы американская средняя класса укрепилась, и экономика стабильно росла. Однако позже эти подходы были заменены принципами свободного рынка, и концентрация богатства возобновилась; проблемы вновь проявились в эпоху ИИ.
На этот раз ИИ отличается: машины заменяют рабочих, требующих интеллектуальных навыков; средний класс находится в опасности
Промышленная революция прошлого заменила физические работы (фермеров, рабочих); теперь ИИ заменяет работу, требующую интеллекта — программистов, бухгалтеров, юридических ассистентов, дизайнеров и других специалистов.
Например, с помощью технологий вроде Claude Code один инженер может выполнять работу целой команды; на GitHub каждые 100 строк кода 7 строк написаны ИИ. Компания IBM планирует сократить 30 тысяч рабочих мест в области финансов и управления персоналом, а Goldman Sachs сообщает о ежемесячной потере 16 тысяч рабочих мест (количество заменяемых превышает количество новых). Проблема в том, что сокращение рабочих мест происходит резко, а создание новых мест идет медленно; без доходов у обычных людей исчезает способность к потреблению.
Компании ИИ получают огромные прибыли, но они не достаются обычным людям — почему нужны кейнсианские меры?
Компания Anthropic ежегодно зарабатывает 44 миллиарда долларов с прибыльностью более 70%, но куда уходят эти деньги? Большая их часть остается у акционеров компании и немногих сотрудников, а не у заменяемых программистов. Богатство, созданное ИИ, сосредоточено в руках небольшого числа людей (10% семей в США владеют 70% акций); у обычных людей нет денег для покупки товаров, которые производит ИИ.
Это и есть проблема, против которой боролся Кейнс: даже самая эффективная система потерпит неудачу, если большинство людей не имеют покупательной способности. Поэтому кейнсианские подходы к перераспределению необходимы: правительство должно вмешиваться и распределять избыточную прибыль ИИ среди обычных граждан.
Как заставить обычных людей получить выгоду от ИИ?
В статье предлагаются конкретные решения для перераспределения прибыли от ИИ:
1. Налог на избыточную прибыль ИИ: правительство должно взимать дополнительный налог с компаний, получающих избыточную прибыль за счет замены рабочих.
2. Пилотные проекты универсального базового дохода: в регионах, где ИИ наиболее активно используется (например, Калифорния), налоги могут использоваться для выплаты жителям ежемесячных денежных пособий — это не помощь, а создание условий для базового потребления.
3. Сокращение рабочего времени: если ИИ может выполнять работу за 40 часов, законный рабочий недельный график должен быть сокращен до 32 часов, чтобы больше людей могли работать и получать долю от производственных достижений.
4. Государственные фонды ИИ: правительство может инвестировать государственные ресурсы (расчетные мощности, данные) в компании ИИ и распределять получаемые дивиденды среди тех, кто пострадал от внедрения ИИ, делая каждого человека «акционером» этих компаний.
Эти меры не являются формой эксплуатации богатых ради бедных; они необходимы для поддержания стабильности экономической системы. Без потребления обычных граждан даже самые совершенные технологии ИИ не смогут быть эффективно использованы, и в конечном итоге все понесут убытки.
Заключение
ИИ — это будущее, но без кейнсианских подходов к перераспределению богатства экономика может рухнуть. Нам нужно использовать принципы Кейнса для контроля за быстрым развитием ИИ и обеспечения возможности большинства людей получить выгоду от его применения; в противном случае богатство, созданное ИИ, станет лишь цифровой игрой для немногих, которая в итоге разрушит всю экономику.