NEKI istaknuti ekonomisti tvrde da će revolucija u umjetnoj inteligenciji - posebice brzi razvoj generativne umjetne inteligencije - imati samo umjerene učinke na rast produktivnosti, ali nedvosmisleno negativne učinke na zapošljavanje, zahvaljujući automatizaciji mnogih zadataka i poslova.

Kada je riječ o rastu produktivnosti, utjecaj umjetne inteligencije može djelovati kroz dva različita kanala: automatiziranje zadataka u proizvodnji roba i usluga i u proizvodnji novih ideja.

Kada su Erik Brynjolfsson i njegovi koautori nedavno ispitivali utjecaj generativne umjetne inteligencije na agente korisničke službe u američkoj softverskoj tvrtki, otkrili su da se produktivnost među radnicima s pristupom umjetnoj inteligenciji povećala za gotovo 14% u prvom mjesecu korištenja, a zatim se stabilizirala na približno 25% višoj razini nakon tri mjeseca.

Drugo istraživanje otkriva slično snažno povećanje produktivnosti među raznolikom skupinom stručnih radnika, pri čemu radnici s nižom produktivnošću doživljavaju jače početne učinke, čime se smanjuje nejednakost unutar poduzeća.

Revolucija umjetne inteligencije trebala povećati ukupni rast produktivnosti

Prelazeći s mikro na makro razinu, u dokumentu iz 2024. godine razmatrali smo dvije alternative za procjenu utjecaja umjetne inteligencije na potencijalni rast tijekom sljedećeg desetljeća. Prvi pristup iskorištava paralelu između revolucije umjetne inteligencije i prošlih tehnoloških revolucija, dok drugi slijedi okvir Darona Acemoglua koji se temelji na zadacima, a koji razmatramo u svjetlu dostupnih podataka iz postojećih empirijskih studija.

Na temelju prvog pristupa, procjenjujemo da bi revolucija umjetne inteligencije trebala povećati ukupni rast produktivnosti za 0.8-1.3 postotna boda godišnje tijekom sljedećeg desetljeća. Slično, koristeći Acemogluovu formulu temeljenu na zadacima, ali s vlastitim čitanjem novije empirijske literature, procjenjujemo da bi umjetna inteligencija trebala povećati agregatni rast produktivnosti između 0.07 i 1.24 postotna boda godišnje, s medijanom procjene od 0.68. Za usporedbu, Acemoglu predviđa povećanje od samo 0.07 postotnih bodova.

Štoviše, naš procijenjeni medijan trebalo bi smatrati donjom granicom, jer ne uzima u obzir potencijal umjetne inteligencije da automatizira proizvodnju ideja. S druge strane, naše procjene ne uzimaju u obzir da potencijalne prepreke rastu, osobito nedostatak konkurencije u raznim segmentima vrijednosnog lanca umjetne inteligencije, koje već kontroliraju superzvijezde digitalne revolucije.

Što je s implikacijama umjetne inteligencije na ukupno zapošljavanje?

U novoj studiji podataka na razini francuskih tvrtki prikupljenih između 2018. i 2020. pokazujemo da je usvajanje umjetne inteligencije pozitivno povezano s povećanjem ukupne zaposlenosti i prodaje na razini poduzeća.

Ovo je otkriće u skladu s najnovijim studijama o učincima automatizacije na potražnju za radnom snagom na razini poduzeća i podupire mišljenje da usvajanje umjetne inteligencije potiče povećanje produktivnosti pomažući tvrtkama da prošire opseg svog poslovanja.

Čini se da je ovaj učinak produktivnosti jači od potencijalnih učinaka umjetne inteligencije na zamjenu (pri čemu umjetna inteligencija preuzima zadatke povezane s određenim vrstama poslova i radnika, čime se smanjuje potražnja za radnom snagom). Smatramo da je utjecaj umjetne inteligencije na potražnju za radnom snagom pozitivan čak i za zanimanja koja se često klasificiraju kao osjetljiva na automatizaciju, kao što su računovodstvo, telemarketing i tajnički poslovi.

Naravno, dok određene upotrebe umjetne inteligencije (kao što je digitalna sigurnost) dovode do pozitivnog rasta zaposlenosti, druge upotrebe (administrativni procesi) imaju tendenciju manjih negativnih učinaka. No čini se da te razlike proizlaze iz različitih upotreba umjetne inteligencije, a ne iz inherentnih karakteristika zahvaćenih zanimanja.

Usporavanje tempa usvajanja umjetne inteligencije vjerojatno bi bilo samoporažavajuće

Sve u svemu, glavni rizik za radnike je da će ih istisnuti radnici u drugim tvrtkama koje koriste umjetnu inteligenciju, a ne izravno umjetna inteligencija. Usporavanje tempa usvajanja umjetne inteligencije vjerojatno bi bilo samoporažavajuće za domaće zapošljavanje, jer će se mnoge tvrtke natjecati međunarodno s onima koji usvajaju umjetnu inteligenciju.

Iako naše tumačenje podataka pokazuje da bi umjetna inteligencija mogla potaknuti rast i zapošljavanje, ostvarenje tog potencijala zahtijevat će odgovarajuće reforme politike. Na primjer, politika tržišnog natjecanja mora osigurati da tvrtke superzvijezde koje dominiraju gornjim segmentima vrijednosnog lanca ne guše ulazak novih inovatora.

Naša vlastita studija otkriva da su oni koji usvajaju umjetnu inteligenciju većinom puno veći i produktivniji od onih koji je ne usvajaju, što sugerira da su oni koji su već na vrhu pozicionirani da budu najveći dobitnici revolucije umjetne inteligencije.

Kako bismo izbjegli povećanu tržišnu koncentraciju i ukorijenjenu tržišnu moć, moramo poticati manje tvrtke na usvajanje umjetne inteligencije, što se može postići kombinacijom politike tržišnog natjecanja i odgovarajuće industrijske politike koja poboljšava pristup podacima i računalnoj snazi.

Kako bi se povećao potencijal zapošljavanja umjetne inteligencije i smanjili njezini negativni učinci na radnike, širok pristup visokokvalitetnom obrazovanju, zajedno s programima osposobljavanja i aktivnim politikama tržišta rada, bit će ključan.

Sljedeća tehnološka revolucija već je u tijeku

Budućnost cijelih zemalja i gospodarstava ovisit će o njihovoj volji i sposobnosti da se tome prilagode.

@Project Syndicate