Аннотация:
Известная статья по демографии, опубликованная в 1960 году, сделала удивительное предсказание: согласно математическим моделям того времени, общая численность населения достигнет «бесконечности» в ноябре 2026 года. По мере приближения этого момента времени ответ, данный реальностью, совершенно иной. По оценкам ООН и других агентств, к середине следующего месяца население Земли составит около 8,3 миллиарда человек, что далеко не «бесконечное население» в математическом смысле.
Это предсказание было сделано Хайнцем фон Ферстером и его коллегами. Они используют «гиперболическую модель роста». В отличие от традиционной модели экспоненциального роста, которая предполагает, что население всегда растет с фиксированной скоростью, гиперболический рост предполагает, что по мере увеличения населения темпы роста сами по себе будут продолжать увеличиваться, образуя все более сильную положительную обратную связь.
Согласно этой теории, кривая роста населения со временем достигнет «сингулярной точки», то есть станет бесконечной за ограниченное время. Исследовательская группа установила этот момент на ноябрь 2026 года и опубликовала его в журнале Science под заголовком «Судный день: пятница, 13 ноября 2026 года нашей эры». По имеющимся данным, выбор этой даты также связан с днем рождения Фостер.
Судя по тогдашним данным, этот прогноз не лишен оснований. Население мира достигло 1 миллиарда примерно в 1800 году, затем выросло до 2 миллиардов к 1925 году и до 4 миллиардов к 1975 году. Менее чем 50 лет спустя население мира превысило отметку в 8 миллиардов. Время, необходимое для удвоения населения, продолжает сокращаться, что, похоже, соответствует тенденции более быстрого, чем экспоненциального, роста.
Поскольку традиционные модели прогнозирования численности населения неоднократно недооценивали рост населения в 1960-х и 1970-х годах, гиперболическая модель когда-то работала более точно. Фактически, модель хорошо соответствовала реальным изменениям численности населения до конца 1970-х годов, поэтому она привлекла много внимания.
Однако критики уже давно отмечают, что эта модель не имеет под собой реальной основы. Хотя он может соответствовать существующим данным, он не полностью учитывает такие факторы, как экономическое развитие, технологический прогресс, изменения в социальных системах и корректировки в поведении людей. Даже если прошлые тенденции роста населения сохранятся, нет никаких доказательств того, что будущее будет следовать той же траектории навсегда.
Проблема в том, что условия, поддерживавшие модель, позже изменились. Начиная с середины 1960-х годов связь между численностью населения и темпами роста постепенно ослабевала. После вступления в 1980-е годы уровень рождаемости во многих развитых странах упал ниже уровня воспроизводства населения, а развивающиеся страны также постепенно вступили в стадию демографического перехода.
Хотя общая численность населения мира продолжает расти, предположение о том, что чем больше население, тем быстрее темпы роста, больше не соответствует действительности. Из-за этого модель может оставаться близкой к реальной численности населения в течение определенного периода времени, но постепенно теряет свою долгосрочную предсказательную силу.
В 1993 году экономист Майкл Крамер пересмотрел теорию гиперболического роста. Он считает, что эта суперэкспоненциальная модель роста может объяснить историю человеческой популяции, охватывающую от сотен тысяч до миллионов лет. Однако по мере добавления новых данных этот вывод начинает подвергаться сомнению.
Исследователи отметили, что когда в анализ были включены данные Организации Объединенных Наций о численности населения по состоянию на 2023 год, положительная связь между численностью населения и темпами роста значительно ослабла. Хотя эти новые данные представляют собой лишь небольшую часть всего временного промежутка истории человечества, они оказывают огромное влияние на результаты, поскольку соответствуют самым большим когда-либо зарегистрированным человеческим популяциям.
Кроме того, существуют неопределённости в данных о населении за более ранние периоды. Размеры населения Британской Колумбии и даже в древние времена зависят в основном от археологических данных и предположений о технологическом уровне, землепользовании и плотности населения и, следовательно, имеют ограниченную точность.
На самом деле рост населения в истории человечества не представляет собой единого непрерывного процесса. Изменения численности населения происходили очень медленно в течение длительных периодов времени, при этом быстрый рост происходил только на определенных этапах, таких как сельскохозяйственная революция, промышленная революция и современный демографический взрыв. Попытка описать все эпохи единой кривой может легко затмить огромные различия между разными историческими этапами.
Например, исследователи заявили, что если бы люди, жившие в 200 году до нашей эры, экстраполировали исключительно на основе тенденций роста населения эпохи неолита с тех пор, они могли бы предсказать, что люди не достигнут сегодняшней численности населения примерно до 1000 года нашей эры. Видно, что исторический интервал выборки, выбранный моделью, окажет большое влияние на окончательный прогноз.
В статье отмечается, что этот случай имеет и практическое значение для нынешней дискуссии вокруг развития искусственного интеллекта. В конце 1950-х годов пионер информатики Джон фон Нейман предположил, что технологический прогресс ускоряется и может достичь критической точки, когда будущее будет трудно предсказать, но он не привел конкретной формулы или графика.
Сегодня многие прогнозы относительно искусственного интеллекта также основаны на продолжающемся расширении вычислительной мощности и размера модели. Если мы просто расширим нынешнюю тенденцию до бесконечности, кажется, что мы можем заключить, что технология взорвется и даже приблизится к «технологической сингулярности». Однако исторические примеры прогнозирования численности населения служат напоминанием о том, что даже если модель точно описывает тенденции роста в долгосрочной перспективе, это не означает, что условия, способствующие росту, будут существовать всегда.
Таким образом, свидетельства быстрого прогресса — это не то же самое, что свидетельства приближения технологической сингулярности. Искусственный интеллект все еще может совершить серьезные прорывы в будущем, но все еще существует огромный разрыв между наблюдением за тенденцией ускоренного развития и утверждением о том, что сингулярность обязательно наступит.
Комментарии