`
83
IQTISODIYOTDA SUN’IY INTELLEKDAN FOYDALANISHNING SAMARASI
Ismoilova Gulrux Arislon qizi
Qarshi Davlat universiteti Iqtisodiyot kafedrasi
Moliya va Moliyaviy texnologiyalar 2-kurs talabasi
https://doi.org/10.5281/zenodo.15734821
Annotatsiya.
Ushbu maqolada iqtisodiyotda sun'iy intellekt (SI) vositalaridan
foydalanishning amaliy samaradorligi chuqur tahlil qilinadi. SI texnologiyalari orqali mehnat
unumdorligini oshirish, resurslarni optimallashtirish, biznes jarayonlarini avtomatlashtirish
hamda yangi kasblar vujudga keltirish imkoniyatlari ko'rib chiqildi. Shuningdek, AQSH,
Yevropa hamda rivojlanayotgan mamlakatlardagi SI tadbiqlari misollarida iqtisodiy natijalar
baholanadi. Natijalarda SI dan foydalanish faqatgina daromadni oshirmasdan, balki
mamlakatlarning global raqobatbardoshlik darajasini ham oshirayotgani tasdiqlangan.
Kalit so‘zlar.
Sun'iy intellekt, Avtomatlashtirish, Iqtisodiy samaradorlik, Raqamli
iqtisodiyot, Katta ma'lumotlar, Biznes strategiyasi, Mehnat unumdorligi
Abstract.
This article analyzes the practical effectiveness of using Artificial Intelligence
(AI) in the economy. The possibilities of increasing labor productivity, optimizing resources,
automating business processes, and creating new professions through AI technologies are
examined. Examples of AI implementation in the USA, Europe, and developing countries are
also discussed. The results confirm that AI usage not only increases revenue but also enhances
the global competitiveness of countries.
Keywords.
Artificial Intelligence, Automation, Economic Efficiency, Digital Economy, Big
Data, Business Strategy, Labor Productivity.
Аннотация.
В статье проводится анализ практической эффективности
использования искусственного интеллекта (ИИ) в экономике. Исследуются
возможности повышения производительности труда, оптимизации ресурсов,
автоматизации бизнес-процессов и создания новых профессий с помощью технологий
ИИ. Также рассматриваются примеры внедрения ИИ в США, Европе и развивающихся
странах. В результате анализа подтверждается, что использование ИИ способствует не
только
увеличению
доходов,
но
и
повышению
уровня
глобальной
конкурентоспособности стран.
Ключевые слова.
Искусственный интеллект, Автоматизация, Экономическая
эффективность,
Цифровая
экономика,
Большие
данные,
Бизнес-стратегия,
Производительность труда
Kirish.
Zamonaviy iqtisodiy jarayonlarda sun'iy intellekt (SI) tez rivojlanayotgan
inqilobiy vosila sifatida o'z o'rnini mustahkamlamoqda. SI — bu odam bayaqlari bilan bog'liq
bo'lgan funksiyalarni bajaruvchi dasturiy vositalar to'plami bo'lib, u orqali murakkab hisob-
kitoblardan tortib, ishlab chiqarish jarayonlarigacha bo'lgan ko'plab vazifalar
avtomatlashtirilmoqda. [1][2]
Bugungi kunda korxonalarning 83 foizi SI texnologiyalarini biznes rejalarida ustuvor
deb bildirishini ta’kidlaydi, 48 foizi esa katta ma'lumotlardan samarali foydalanish uchin
sun'iy intellektning ba'zi shakllaridan foydalanadi. Netflix kabi kompaniyalar esa
avtomatlashtirilgan shaxsiy tavsiyalardan har yili taxminan 1 milliard dollar daromad olishini
e'lon qilgan.[3]
`
84
Shu bilan birga, SI iqtisodiy samaradorlikni oshirishda ham muhim rol o'ynamoqda:
AQSHning sun'iy intellekt bozori 2026-yilga borib 299,64 milliard dollarga yetishi
kutilmoqda, jahon bozori hajmi esa 2030-yilga kelib 1,35 trillion dollarga yetadi degan
bashoratlar bor. Shu asosda iqtisodiyotda SI dan foydalanish faqatgina mehnat unumdorligini
oshirmasdan, balki yangi kasblar vujudga keltirish, resurslarni optimallashtirish hamda
mamlakatlarning global raqobatbardoshligini oshirish imkonini ham beradi.[4][5][6]
Ushbu maqolada iqtisodiyotda sun'iy intellektdan foydalanishning amaliy natijalari,
uning xususiy hamda davlat sektoriga ta’siri chuqur tahlil qilinadi. Buning natijasida paydo
bo'layotgan iqtisodiy muammolar aniqlanib, ularni hal etish yo'llari taklif etilmoqda.
Mavzuga oid adabiyotlar tahlili.
Zamonaviy iqtisodiy jarayonlarda sun'iy intellekt (SI)
vositalaridan foydalanishning samaradorligi jahon miqyosida chuqur o'rganilmoqda. Mavzuga
oid adabiyotlar tahlil qilinganda quyidagi asosiy yo'nalishlar belgilanmoqda: SI ning mehnat
bozori, biznes jarayonlari, resurslardan foydalanish hamda global iqtisodiy rivojlanishga
ta'sirini World Economic Forumning
The Future of Jobs Report
(2023) [1] hujjatida sun'iy
intellekt hamda avtomatlashtirish natijasida kasblar tarkibining qanday o'zgarayotgani, yangi
kasblarning vujudga kelishi hamda an'anaviy ish joylarining kamayishi haqida batafsil
axborot berilgan. Mazkur hisobotda SI texnologiyalarining global mehnat bozoriga ta'siri
chuqur tahlil qilingan bo'lsada, rivojlanayotgan mamlakatlardagi alohidaliklar yetarli darajada
ko'rib chiqilmagan.
O‘zbekiston
Respublikasi
Prezidentining
2018-yil
3-iyuldagi
“O‘zbekiston
Respublikasida raqamli iqtisodiyotni va kripto-aktivlar aylanmasi sohasini rivojlantirish
chora-tadbirlari to‘g‘risida”gi
PQ-3832-sonli Qarori [2] mahalliy sharoitda SI dan
foydalanishning amaliy tomonlarini namoyish etadi. Ushbu hujjatda kadrlar tayyorlash,
dasturiy vositalarni joriy etish, shuningdek, davlat xizmatlarini raqamlashtirish masalalari aks
ettirilgan.
Brynjolfsson va McAfee tomonidan yozilgan
Artificial Superintelligence: A Flexible
Approach
(2017) kitobida [3] SI mexanizmlarining inson faoliyatiga ta'siri nazariy jihatdan
yoritilgan. Ushbu asarda iqtisodiy o'zgarishlarning mexanizmlari chuqur tahlil qilingan bo'lsa
ham, amaliy jihatdan aniq siyosat takliflari yetarli emas.
Fordning
Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future
(2015) asarida
[5] avtomatlashtirish natijasida ijtimoiy tengsizlikning ortishi, malakasiz ishchi kuchining
bekor bo'lib ketishi kabi muammolar chuqur o'rganilgan. Ushbu ishda taklif etilgan Universal
Basic Income (UBI) konsepsiyasi zamonaviy jamiyat uchun foydali bo'lishi mumkin, lekin
uning amalga oshirilish mexanizmi davlatdan davlatga farq qiladi.
McKinsey Global Institute tomonidan o'tkazilgan
The future of work after COVID-19
(2021) tadqiqotlari [6] esa avtomatlashtirish natijasida ba'zi sohalarda ish o'rinlari kamaysa
ham, boshqa sohalarda ular soni ortishini ko'rsatmoqda. Bunda qayta qayta o'qitish
dasturlari, malaka oshirish kurslari ahamiyatga ega ekanligi aytilgan. Biroq, O'zbekistonda
hali ushbu soha yetarli darajada rivojlanmagan.
United Nations Development Programme (UNDP) tomonidan nashr etilgan
Digital
Transformation and Employment
materialida [7] SI va raqamli iqtisodiyotning bandlikka
ta'siri global perspektivada ko'rib chiqilgan. Statista, Goldman Sachs Research hamda
International Data Corporation (IDC) tomonidan chop etilgan hisobotlar esa SI bozorining
`
85
iqtisodiy samaradorligi, investitsiya imkoniyatlari hamda global GDP ga ta'siri to'g'risida
statistik ma'lumotlar berdi.
Shunday qilib, keltirilgan adabiyotlar tahlili ko'rsatdiki, jahon miqyosida SI va
avtomatlashtirishning bandlik darajasiga ta’siri keng o'rganilgan bo'lsa ham, mahalliy
sharoitda chuqur izlanishlar, amaliy dasturlar, ta'lim tizimining yangilanishi hamda siyosiy
qo'llab-quvvatlash kerak ekanligi aniq.
Tadqiqot uslublari va metodlari. Maqolada tilga olinayotgan mavzuni tadqiq qilish
jarayonida tizimli yondashuv, tadqiqotning mantiqiy va taqqoslash usullari, kompleks
yondashuv, ekspert tahlili, ko‘p variantli prognoz, kuzatishlar hamda statistik tahlil, sifat
tahlili va shu kabi ko‘plab tadqiqot usullaridan foydalanilgan.
Tahlil va erishilgan natijalar.
2000-yildan boshlab SI bo‘yicha patentlar soni yil sayin barqaror o‘sib bormoqda. 2000-
yilda tahminan 8 ming patent mavjud bo‘lgan bo‘lsa, 2015-yilda bu ko‘rsatkich 18 mingdan
oshgan. Bu sun’iy intellekt sohasiga global miqyosda qiziqishning ortib borayotganini
ko‘rsatadi. [10]
Ma’lumotlarga ko‘ra, 2000–2005 va 2010–2015-yillar oralig‘ida SI patentlarining qaysi
mamlakatlarga tegishli ekani ko‘rsatilgan:
Yaponiya (JPN) har ikkala davrda ham yetakchi bo‘lib qolmoqda, biroq ulushi biroz
pasaygan.
Janubiy Koreya (KOR) va **AQSH (USA)**ning ulushi sezilarli darajada oshgan.
**Xitoy (CHN)**ning ulushi ham keskin ko‘tarilib, SI texnologiyalarida faol ishtirok
etayotgan davlatlar qatoriga kirgan.
Yevropa Ittifoqi (EU28), Germaniya (DEU), Fransiya (FRA), Kanada (CAN), Buyuk
Britaniya (GBR) va Hindiston (IND) ham ushbu sohada muhim rol o‘ynayotgan
mamlakatlar qatorida qayd etilgan.[10]
2000–2015-yillar mobaynida sun’iy intellekt sohasidagi innovatsion faoliyat izchil o‘sdi.
Patentlar sonining oshib borishi SI texnologiyalarining tobora muhim iqtisodiy va texnologik
soha bo‘layotganidan dalolat beradi. Yaponiyadan tashqari Janubiy Koreya, AQSH va Xitoy
singari davlatlarning yetakchiligi global texnologik raqobatda ularning kuchli ishtirokini
ko‘rsatmoqda. Bu esa, sun’iy intellektning iqtisodiy samarasi va kelajakdagi strategik
ahamiyatini tasdiqlaydi.
Daron Acemoglu tomonidan olib borilgan ilmiy tadqiqotlarni tahlil qiladigan bo‘lsak, u
yerda sun’iy intellekt (SI) va kompyuter ko‘rish texnologiyalaridan aynan qaysi turdagi
vazifalarda foydalanish mumkinligi o‘rganilgan. Unga ko‘ra, AQSH mehnat bozoridagi barcha
vazifalarning qariyb 20 foizi SI orqali almashtirilishi yoki SI yordamida takomillashtirilishi
mumkin. Biroq bu vazifalarning atigi chorak qismigina — ya’ni iqtisodiyot miqyosida 5 foizi
— foydali va iqtisodiy jihatdan maqsadga muvofiq tarzda bajarilishi mumkin. Qolgan 75 foiz
hollarda SI’ni joriy etish xarajatlari undan olinadigan foydadan yuqori bo‘lishi mumkin. [11]
Ushbu raqamlarni ish unumdorligiga ta’siri bilan birlashtirib, ya’ni SI real ish
muhitlarida qanday natijalar bergani haqidagi boshqa tadqiqotlarga tayanib, Acemoglu
shunday xulosaga keladi: keyingi 10 yil ichida SI hisobiga ish unumdorligi umumiy hisobda
atigi 0,7 foizga oshadi. Bu esa YAIM (yalpi ichki mahsulot) o‘sishiga maksimal 1,8 foiz hissa
qo‘shadi. Biroq realroq prognoz bu ko‘rsatkichni 1,1 foiz atrofida deb baholaydi.
`
86
Daron Acemoglu prognoziga ko‘ra, AQSHda kelgusi 10 yil ichida sun’iy intellekt sababli
umumiy ish unumdorligi o‘sishi atigi 0,7% bo‘ladi.
Ammo, Acemogluning fikricha, bu raqam ham optimistik bahodir. Ayni paytgacha
generativ sun’iy intellekt asosan **"oson o‘rganiladigan vazifalar"**da qo‘llanilgan. Bu
vazifalar ikki belgisi bilan ajralib turadi: ular harakat bilan natija o‘rtasidagi bog‘liqlik aniq
bo‘lgan hamda natijani baholash oson. Biroq SI iqtisodiyotga kengroq tatbiq etilishi bilan u
murakkabroq vazifalar, masalan, uzoq davom etayotgan yo‘tal sababini aniqlash kabi hollarda
ham qo‘llaniladi va bu holatlarda dastlabki bosqichda samaradorlik sezilarli darajada
oshmasligi mumkin.
Acemoglu, shuningdek, SIga investitsiya qilish ko‘proq ayrim yirik kompaniyalar
tomonidan amalga oshirilayotganini, biroq SI bajarishi yoki qo‘llab-quvvatlashi mumkin
bo‘lgan ko‘plab vazifalar asosan kichik va o‘rta bizneslarda bajarilishini ta’kidlaydi. Bu esa
soha va kompaniya o‘lchamlariga bog‘liq nomutanosiblikni yuzaga keltiradi.[11]
Yana bir muhim jihat shundaki, har qanday yangi texnologiya singari sun’iy intellektni
joriy etish ham moslashuv xarajatlarini talab qiladi. Tashkilot ichidagi boshqa tizimlar, ish
jarayonlari ham mos ravishda yangilanmas ekan, SI dan kutilgan iqtisodiy foyda qisqa va o‘rta
muddatda cheklangan bo‘lishi mumkin.
Shu kabi ehtiyotkorliklarni hisobga olgan holda, Acemoglu shunday xulosa qiladi: YAIM
va unumdorlik ko‘rsatkichlariga sezilarli ijobiy ta’sir ko‘rsatishi uchun yagona yo‘l — keyingi
10 yilda SI ta’sir qiladigan vazifalar ulushini oshirish va SI modellari yordamida yangi
materiallar, dori vositalari yoki xizmat turlarini ixtiro qilish imkoniyatini kengaytirishdir.
References:
Используемая литература:
Foydalanilgan adabiyotlar:
1.
World Economic Forum.
The Future of Jobs Report
. 2023.
2.
O‘zbekiston
Respublikasi
Prezidentining
2018-yil
3-iyuldagi
“O‘zbekiston
Respublikasida raqamli iqtisodiyotni va kripto-aktivlar aylanmasi sohasini rivojlantirish
chora-tadbirlari to‘g‘risida”gi PQ-3832-sonli Qarori.
3.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A.
Artificial Superintelligence: A Flexible Approach
. 2017.
4.
Ford, M.
Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future
. 2015.
5.
McKinsey Global Institute.
The future of work after COVID-19
. 2021.
6.
United Nations Development Programme (UNDP).
Digital Transformation and
Employment
.
7.
Statista.
Global AI Market Size Forecast to 2030
.
8.
Goldman Sachs Research.
Generative AI Could Add Trillions to Global GDP
. 2023.
9.
International Data Corporation (IDC).
Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide
.
10.
Marcin Szczepański, Economic impacts of artificial intelligence (AI), EPRS-European
Parliamentary
Research
Service,
2019
y.,
manba:
https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2019/637967/EPRS_BRI(2019)637
967_EN.pdf
