ШІ-бульбашка: що станеться, якщо вона лусне
Вся економіка США тримається на обіцянках зростання продуктивності від штучного інтелекту, які поки що далекі від реалізації — про це детально пише Роже Карма в The Atlantic у матеріалі «Just How Bad Would an AI Bubble Be?» від 7 вересня 2025 року.
Несподіваний результат експерименту
У липні 2025 року дослідницький центр Model Evaluation & Threat Research (METR) провів найбільш ретельне на сьогодні дослідження впливу ШІ на продуктивність розробників. Досвідченим програмістам випадковим чином призначали завдання — виконувати їх із ШІ-інструментами або без них.
Результат шокував усіх. Експерти прогнозували, що ШІ прискорить роботу майже на 40%. Самі учасники відчували, що працюють на 20% швидше. Але фактичні дані показали протилежне: з ШІ розробники виконували завдання на 20% повільніше.
«Ніхто не очікував такого результату, — розповів один із авторів дослідження Нейт Раш. — Ми навіть не розглядали уповільнення як можливість».
Розрив між можливостями та надійністю
Причина невдачі — у тому, що дослідники називають «розривом між можливостями та надійністю». Хоча ШІ-системи навчилися виконувати вражаючий набір завдань, вони не можуть робити це з послідовністю та точністю, необхідними в реальних умовах.
Учасник експерименту описав процес як «цифровий еквівалент підглядання через плече самовпевненого молодшого розробника». Програмісти витрачали стільки часу на перевірку та переробку коду, створеного ШІ, що простіше було б написати його самостійно.
Парадокс ШІ-буму
Ситуація парадоксальна. З одного боку, США переживають надзвичайний економічний бум, підживлюваний ШІ: фондовий ринок злітає завдяки високим оцінкам технологічних гігантів, реальна економіка отримує сотні мільярдів доларів інвестицій у дата-центри та ШІ-інфраструктуру.
З іншого боку, докази реальної користі накопичуються повільно. Дослідження MIT показало, що 95% із 300 публічно оголошених ШІ-ініціатив не принесли жодного приросту прибутку. За даними McKinsey, 71% компаній використовують генеративний ШІ, але понад 80% не бачать «відчутного впливу» на прибуток. Консалтингова фірма Gartner оголосила, що ШІ увійшов у фазу «прірви розчарування».
Загроза фінансової кризи
Якщо це справді бульбашка, її лускання може затьмарити крах доткомів. ШІ-інвестиції вже перевищили рівень телекомунікацій на піку буму дотомів як частка економіки. У першій половині 2025 року бізнес-витрати на ШІ додали до зростання ВВП більше, ніж усі споживчі витрати разом узяті.
За оцінками експертів, Meta, Amazon, Microsoft, Google та Tesla до кінця року витратять колективно 560 мільярдів доларів на ШІ-інфраструктуру з початку 2024 року, отримавши лише 35 мільярдів доларів доходу від ШІ.
Економіст Ной Сміт попереджає, що обвал може призвести до фінансової кризи, якщо нерегульовані «приватні кредити», що фінансують експансію галузі, збанкрутують одночасно.
J-крива продуктивності: надія на майбутнє?
Ерік Брінйолфссон зі Стенфордського університету нагадує про «J-криву продуктивності»: спочатку бізнес має труднощі з упровадженням нової технології, що знижує продуктивність. Згодом компанії навчаються її інтегрувати, і продуктивність злітає.
«Зі ШІ ми перебуваємо в ранній, негативній частині J-кривої, — каже Брінйолфссон. — Але до другої половини 2020-х років це справді злетить».
Однак цей прогноз передбачає, що ШІ продовжуватиме вдосконалюватися так само швидко, як останні кілька років. Це не гарантовано. У березневому опитуванні Association for the Advancement of Artificial Intelligence понад три чверті з 475 дослідників ШІ вважали «малоймовірним» або «дуже малоймовірним», що поточні підходи можуть створити систему, яка відповідає або перевершує людський інтелект.
Чому це важливо знати
Для української економіки. Різка переоцінка ШІ-очікувань у США може здорожчити кредити та зменшити готовність інвесторів до ризику на українських ринках. Світові ринки капіталу фінансують оборонну промисловість, ІТ-аутсорсинг та інфраструктурні проєкти, критичні для України.
Для українського бізнесу. Якщо 80% західних компаній не бачать ефекту від генеративного ШІ у прибутках, українським урядовим і корпоративним програмам варто уникати «пілотів заради пілотів». Потрібні чіткі метрики окупності, а не просто кількість інтеграцій.
Для робочих процесів. Дослідження METR показало небезпеку напівавтоматизації: там, де немає надійності, перевірка та доопрацювання ШІ-результатів може знижувати, а не підвищувати продуктивність. Це особливо важливо для редакцій, банків, юридичних фірм — усюди, де необхідна абсолютна точність.
