Искусственный интеллект: от бума к заморозке?

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как быстрые темпы развития и распространения технологий могут привести к нестабильным экономическим циклам и периодам стагнации.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Рыночная модель демонстрирует, что при <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\alpha = \alpha\_0 = 10^{-3}</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\sigma = 10^{-3}</span> система сходится к устойчивому состоянию, в то время как при <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\alpha = 10^{-3}</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\sigma = 5 \times 10^{-3}</span> возникают хаотичные циклы бумов и спадов, причем подобное поведение наблюдается как в квази-регулярных, так и в сетях с доминирующими узлами, отличаясь лишь положением границы между режимами, смещенной в сетях с доминирующими узлами, что подтверждается данными о транзакциях NFT, использующих количество транзакций в качестве прокси-показателя спроса. — Рыночная модель демонстрирует, что при $\alpha = \alpha\_0 = 10^{-3}$ и $\sigma = 10^{-3}$ система сходится к устойчивому состоянию, в то время как при $\alpha = 10^{-3}$ и $\sigma = 5 \times 10^{-3}$ возникают хаотичные циклы бумов и спадов, причем подобное поведение наблюдается как в квази-регулярных, так и в сетях с доминирующими узлами, отличаясь лишь положением границы между режимами, смещенной в сетях с доминирующими узлами, что подтверждается данными о транзакциях NFT, использующих количество транзакций в качестве прокси-показателя спроса.

В статье представлена серия динамических моделей, демонстрирующих связь между распространением технологических инноваций в сетях и возникновением хаотичных бум-кризисных циклов, потенциально приводящих к периодам затишья в развитии искусственного интеллекта.

Несмотря на стремительное развитие технологий, закономерности, определяющие их взлет и падение, остаются недостаточно изученными. В статье ‘Toward a new AI winter? How diffusion of technological innovation on networks leads to chaotic boom-bust cycles’ предложена математическая модель, описывающая динамику распространения инноваций и выявляющая условия возникновения неустойчивых циклов. Показано, что высокая скорость инвестиций и диффузии технологий в сетевом контексте может приводить к хаотичным колебаниям, воспроизводящим паттерны бумов и спадов, наблюдаемые, в частности, на рынке NFT. Не грозит ли нам повторение «AI зимы» из-за переоценки потенциала современных технологий и чрезмерных инвестиций в них?

Понимание Траектории Развития ИИ: За Пределами Простого Внедрения

Прогнозирование траектории внедрения искусственного интеллекта имеет решающее значение, однако традиционные модели часто оказываются неэффективными из-за присущей этой технологии сложности. В отличие от линейных процессов, характерных для многих других инноваций, развитие ИИ определяется не только техническими достижениями, но и сложным взаимодействием между спросом, предложением и инвестициями. Упрощенные прогнозы, игнорирующие эти взаимосвязи, не способны адекватно отразить реальную динамику, что приводит к неверным оценкам потенциала и рисков. Особенность заключается в том, что каждый новый прорыв в области ИИ сам по себе стимулирует дальнейшие инвестиции и разработки, создавая положительную обратную связь, которая ускоряет процесс внедрения и требует от аналитиков более сложных и адаптивных моделей.

Простые модели диффузии, используемые для прогнозирования распространения искусственного интеллекта, часто оказываются неадекватными, поскольку не учитывают сложную взаимосвязь между предложением, спросом и инвестициями. Развитие ИИ характеризуется не линейным процессом, а скорее петлями обратной связи: увеличение инвестиций стимулирует разработку новых технологий, что, в свою очередь, повышает спрос и привлекает еще больше инвестиций. Например, успешное применение ИИ в одной отрасли может привести к резкому росту спроса на специалистов и вычислительные ресурсы, что, в свою очередь, ускорит развитие смежных областей. Игнорирование этих динамических процессов приводит к неточным прогнозам и может ввести в заблуждение как инвесторов, стремящихся оценить потенциал рынка, так и политиков, формирующих стратегии развития технологий.

Глубокое понимание взаимосвязанных факторов, определяющих распространение искусственного интеллекта, имеет решающее значение как для инвесторов, так и для лиц, определяющих государственную политику. Недооценка обратной связи между предложением, спросом и инвестициями может привести к неверным прогнозам и неэффективному распределению ресурсов. Инвесторам необходимо учитывать, что развитие ИИ не является линейным процессом, и оценивать риски и возможности, связанные с динамически меняющимся ландшафтом технологий. Для разработчиков политики важно формировать нормативную базу, способствующую инновациям, одновременно смягчая потенциальные негативные последствия, такие как смещение рабочих мест и этические дилеммы. Осознание сложной природы этих взаимодействий позволяет принимать обоснованные решения и максимально использовать потенциал искусственного интеллекта для экономического роста и социального прогресса.

Для адекватной оценки распространения искусственного интеллекта необходимо перейти от упрощенных линейных прогнозов к системному подходу, учитывающему взаимосвязь различных факторов. Традиционные модели часто не способны предсказать траекторию развития технологий, поскольку игнорируют петли обратной связи между спросом, предложением и инвестициями, которые являются неотъемлемой частью развития ИИ. Такой подход предполагает рассмотрение ИИ не как изолированной технологии, а как часть сложной системы, где изменения в одной области оказывают влияние на другие. Именно комплексный анализ позволит более точно прогнозировать внедрение ИИ и оценивать его последствия для экономики и общества, обеспечивая обоснованность решений как для инвесторов, так и для разработчиков государственной политики.

Долгосрочные тенденции в аппаратном обеспечении, демонстрирующие рост числа транзисторов, производительности, частоты, энергопотребления и ядер, параллельно с экспоненциальным развитием возможностей больших языковых моделей, указывают на различные сценарии технологического роста в зависимости от скорости инноваций и скорости их распространения.

Системная Динамика: Моделирование Сложной Экосистемы ИИ

Моделирование системной динамики предоставляет методологию для анализа взаимосвязанных циклов обратной связи, определяющих внедрение искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет установить связь между технологическими инновациями в области ИИ и экономическими факторами, влияющими на его распространение. В частности, модель позволяет учитывать, как развитие технологий стимулирует экономический рост, который, в свою очередь, увеличивает инвестиции в дальнейшие разработки ИИ, формируя положительную обратную связь. Негативные циклы также учитываются, например, как насыщение рынка определенными решениями может замедлить инвестиции в аналогичные технологии. Таким образом, системная динамика позволяет исследовать сложные взаимодействия, определяющие траекторию развития и внедрения ИИ в различных секторах экономики.

Модель динамики системы включает в себя ключевые переменные, определяющие распространение искусственного интеллекта. К ним относятся: ёмкость рынка, представляющая собой общий потенциальный спрос на решения на основе ИИ; темпы инвестиций, отражающие объем капитала, направляемого на разработку и внедрение ИИ; и влияние открытых стандартов, которое количественно оценивает степень совместимости и взаимозаменяемости различных ИИ-систем. Изменение любой из этих переменных оказывает влияние на другие, формируя сложные взаимосвязи, которые модель позволяет исследовать и прогнозировать. Например, увеличение инвестиций при ограниченной ёмкости рынка может привести к снижению рентабельности, в то время как широкое принятие открытых стандартов может ускорить диффузию технологий и снизить затраты на интеграцию.

Моделирование взаимодействий в системе позволяет исследовать, как изменения в одном сегменте, например, увеличение инвестиций в исследования, могут распространяться по всей экосистеме искусственного интеллекта, влияя на его траекторию развития. Этот процесс включает в себя анализ обратных связей и задержек, определяющих динамику распространения ИИ. В частности, симуляции позволяют оценить, как изменения в рыночной ёмкости или уровне принятия открытых стандартов влияют на скорость и масштаб внедрения технологий ИИ, а также предсказать потенциальные узкие места и точки перелома в развитии этой сферы. Результаты моделирования предоставляют возможность оценить чувствительность системы к различным факторам и выявить наиболее эффективные стратегии для стимулирования развития и распространения ИИ.

В отличие от статического анализа, который рассматривает состояние системы искусственного интеллекта (ИИ) в фиксированный момент времени, данный подход обеспечивает динамическое представление процесса его распространения. Это достигается за счет моделирования взаимосвязей между различными факторами, влияющими на развитие ИИ, и отслеживания изменений этих факторов во времени. Динамическое моделирование позволяет выявить задержки, нелинейные эффекты и обратные связи, которые невозможно обнаружить при статическом анализе, что дает более полное и точное представление о траектории развития и внедрения ИИ в различных отраслях.

Модель делового цикла (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">\alpha < \alpha_{c}</span>) демонстрирует устойчивое состояние, в то время как при (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">\alpha > \alpha_{c}</span>) возникает устойчивая циклическая динамика, отображенная на фазовой плоскости и бифуркационной диаграмме, отражающей равновесные значения спроса. — Модель делового цикла ( $\alpha < \alpha_{c}$ ) демонстрирует устойчивое состояние, в то время как при ( $\alpha > \alpha_{c}$ ) возникает устойчивая циклическая динамика, отображенная на фазовой плоскости и бифуркационной диаграмме, отражающей равновесные значения спроса.

Циклические Паттерны и Риск «Зим ИИ»

Моделирование процесса распространения искусственного интеллекта показало, что он не является линейным и подвержен циклическим закономерностям, аналогичным тем, что наблюдаются в других технологических областях, таким как периоды быстрого роста и последующих спадов. Данные симуляции демонстрируют, что после фаз активного внедрения и повышенного интереса к технологиям ИИ, часто наступает период стагнации, характеризующийся снижением инвестиций и замедлением прогресса. Эта цикличность обусловлена взаимодействием различных факторов, включая рыночные колебания, изменения в общественном восприятии и технологические ограничения, что приводит к повторяющимся циклам оптимизма и разочарования в сфере ИИ.

Модель, дополненная принципами хаотической динамики, демонстрирует чувствительность к начальным условиям, что означает, что незначительные изменения в исходных параметрах могут приводить к существенно различающимся результатам развития технологий искусственного интеллекта. Положительное значение показателя Ляпунова, равное 10^-3, подтверждает данную чувствительность и указывает на возможность возникновения AI-зимы — периода замедления или стагнации в развитии и финансировании технологий ИИ. Такой показатель свидетельствует о нелинейном характере динамики систем ИИ и повышает вероятность резких изменений в траектории их развития, даже при минимальных отклонениях от начальных условий.

Рынок невзаимозаменяемых токенов (NFT) представляет собой наглядный пример волатильной динамики, характерной для быстрорастущих технологических пузырей. Наблюдавшийся в 2021-2022 годах экспоненциальный рост цен на NFT, сопровождавшийся массовым ажиотажем, сменился резким падением в 2023 году. Объемы торгов значительно сократились, а стоимость многих коллекций снизилась на десятки, а в некоторых случаях и на сотни процентов. Данный пример демонстрирует, что первоначальный энтузиазм и спекулятивный спрос могут быстро смениться разочарованием и снижением интереса, что приводит к краху, аналогичному тем, что наблюдались в истории других технологических инноваций. Анализ рынка NFT позволяет выявить закономерности, которые могут быть применимы к другим развивающимся технологиям, включая искусственный интеллект, и указывает на необходимость осторожного подхода к оценке перспектив и рисков.

Результаты моделирования указывают на необходимость превентивных мер для снижения риска застоя в развитии искусственного интеллекта. Анализ динамики технологических циклов демонстрирует, что периоды быстрого роста часто сменяются фазами стагнации или даже регресса. В связи с этим, важно не только поддерживать текущие исследования и разработки, но и активно формировать устойчивую экосистему, включающую финансирование фундаментальных исследований, развитие инфраструктуры для обучения и развертывания моделей, а также стимулирование междисциплинарного сотрудничества. Целенаправленные инвестиции в долгосрочные проекты и разработка стандартов, обеспечивающих совместимость и переносимость решений, могут способствовать смягчению циклических колебаний и поддержанию устойчивого прогресса в области ИИ.

Наблюдаемое экспоненциальное расхождение траекторий, подтвержденное положительным значением показателя Ляпунова <span class="katex-eq" data-katex-display="false">10^{-3}</span>, указывает на хаотическое поведение системы при <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\alpha=10^{-3}</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\sigma=5\times 10^{-3}</span>, даже при незначительных различиях в начальных условиях. — Наблюдаемое экспоненциальное расхождение траекторий, подтвержденное положительным значением показателя Ляпунова $10^{-3}$ , указывает на хаотическое поведение системы при $\alpha=10^{-3}$ и $\sigma=5\times 10^{-3}$ , даже при незначительных различиях в начальных условиях.

Поддержание Роста ИИ: Контрциклические Стратегии

Исследование демонстрирует, что применение контрциклического финансирования способно стабилизировать развитие искусственного интеллекта в периоды экономических спадов и предотвратить затяжные «зимы ИИ». Модель показывает, что инвестиции, осуществляемые во время рецессий, когда частное финансирование сокращается, позволяют поддерживать ключевые исследования и разработки, предотвращая потерю импульса и квалифицированных кадров. Такой подход, в отличие от проциклического финансирования, которое усугубляет колебания в развитии технологий, обеспечивает более устойчивый и предсказуемый прогресс в области искусственного интеллекта, позволяя избежать периодов стагнации и поддерживать долгосрочный рост инноваций. Полученные данные подчеркивают важность государственной поддержки и стратегического планирования для обеспечения непрерывного развития ИИ даже в условиях экономической нестабильности.

Развитие открытых стандартов играет ключевую роль в обеспечении широкого распространения технологий искусственного интеллекта и снижении зависимости от проприетарных решений. Такой подход способствует созданию более устойчивой экосистемы, поскольку открытые стандарты обеспечивают совместимость и взаимозаменяемость компонентов, позволяя различным разработчикам и организациям совместно работать над инновациями. Это, в свою очередь, снижает риски, связанные с блокировкой поставщиков или устареванием технологий, и стимулирует конкуренцию, что приводит к более быстрому развитию и снижению затрат. Использование открытых стандартов позволяет избежать технологической фрагментации и создает условия для более эффективного обмена знаниями и ресурсами, что особенно важно для долгосрочной устойчивости и развития индустрии искусственного интеллекта.

Для обеспечения устойчивого развития искусственного интеллекта необходимо учитывать долгосрочные технологические тенденции и избегать краткосрочных колебаний, обусловленных экономической конъюнктурой. Исследования показывают, что инвестиции и государственная политика, основанные на глубоком понимании технологических парадигм — например, закономерностей развития от прорывных инноваций до зрелости и последующего замещения — позволяют предвидеть и смягчать последствия экономических спадов. Вместо реактивных мер, направленных на преодоление кризисов, целесообразно разрабатывать проактивные стратегии, учитывающие цикличность технологического прогресса и обеспечивающие непрерывность финансирования ключевых направлений исследований и разработок. Такой подход позволяет не только предотвратить затяжные периоды стагнации, известные как «AI зимы», но и максимизировать долгосрочные выгоды от внедрения искусственного интеллекта в различные сферы жизни.

Исследования показывают, что заблаговременные действия, основанные на моделировании системной динамики, способны раскрыть весь потенциал искусственного интеллекта и обеспечить его постоянную пользу для общества. Данный подход позволяет прогнозировать сложные взаимодействия внутри экосистемы ИИ, выявлять потенциальные точки нестабильности и разрабатывать стратегии, смягчающие негативные последствия экономических колебаний или технологических прорывов. Моделирование системной динамики, учитывающее взаимосвязь между инвестициями, исследованиями, разработкой, внедрением и общественным восприятием, позволяет не просто реагировать на возникающие проблемы, но и формировать устойчивую и долгосрочную траекторию развития ИИ, максимизируя его вклад в различные сферы жизни и минимизируя риски, связанные с непредсказуемыми изменениями в технологической среде.

Исследование демонстрирует, что высокие темпы инвестиций и распространения технологических инноваций могут приводить к неустойчивым циклам бумов и спадов, что потенциально способствует наступлению периодов стагнации, так называемых «AI зим». Этот процесс напоминает сложную динамическую систему, где отдельные компоненты тесно взаимосвязаны. Как заметил Ричард Фейнман: «Чтобы понять что-либо, нужно понять, как это работает, а не просто что оно делает». В данном случае, понимание механизмов распространения инноваций и их влияния на системную динамику позволяет предвидеть и, возможно, смягчить последствия нежелательных циклов. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и только тогда видна настоящая цена решений.

Куда же дальше?

Представленные модели демонстрируют, что высокая скорость внедрения технологических инноваций, как ни парадоксально, может порождать неустойчивые циклы, предвещающие периоды стагнации. Этот вывод, однако, требует дальнейшей проработки. Необходимо учитывать не только темпы диффузии, но и гетерогенность инноваций, их истинную ценность и способность решать реальные проблемы. Простое увеличение инвестиций без учета фундаментальных потребностей, вероятно, лишь усугубит существующие колебания.

Особое внимание следует уделить изучению сетевых эффектов. Модели, как правило, упрощают сложную картину взаимодействий. В реальности, сети инноваций — это живые организмы, где успех одной технологии может зависеть от множества внешних факторов, не поддающихся точному моделированию. Если решение слишком умное — оно, вероятно, хрупкое. Простота и устойчивость должны стать приоритетом.

В конечном счете, предсказать наступление очередной «AI зимы» невозможно. Но понимание динамики инновационных циклов позволяет взглянуть на ситуацию более трезво. Следует помнить, что технология — это лишь инструмент. И ее ценность определяется не количеством инвестиций, а способностью приносить реальную пользу. Элегантный дизайн рождается из простоты и ясности, а не из сложности и избыточности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.03620.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-04 07:34