Esej istražuje učinak umjetne inteligencije na tržište početnih poslova, naglašavajući kako tehnologija mijenja zadatke tradicionalno namijenjene mladim radnicima. Zajednice i obrazovne institucije, poput Carnegie Mellona i zajedničkih koledža, prilagođavaju se novim zahtjevima kroz programe vezane za umjetnu inteligenciju. Tvrtke su pozvane redizajnirati ulazne pozicije kako bi osigurale mogućnosti za rast i razvijanje vještina te izbjegle nedostatak lidera u budućnosti. Esej zaključuje da su početni poslovi ključni za karijerni napredak i da je njihova transformacija nužna u suvremenom radnom okruženju. Pročitajte esej ovdje.

Daron Acemoglu i Simon Johnson, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, SAD i James A. Robinson, Sveučilište u Chicagu, IL, SAD –  “za studije o tome kako se institucije formiraju i utječu na prosperitet”.
Ovogodišnji laureati u ekonomskim znanostima – Daron Acemoglu, Simon Johnson i James A. Robinson – pokazali su važnost društvenih institucija za prosperitet zemlje. Društva s lošom vladavinom prava i institucijama koje iskorištavaju stanovništvo ne generiraju rast niti promjene na bolje. Istraživanje laureata pomaže nam razumjeti zašto.

David Autor, Caroline Chin, Anna Salomons i Bryan Seegmiller objavili su za Quarterly Journal of Economics istraživanje o ulozi novonastalih kategorija poslova u protuteži erozivnom učinku automatizacije premještanja zadataka na potražnju za radnom snagom. Oni odgovaraju na tri temeljna pitanja :

– koji je materijalni sadržaj novog rada;

– odakle dolazi;

-kakav učinak to ima na potražnju za radnom snagom?

Autori konstruiraju novu bazu podataka koja obuhvaća osam desetljeća novih radnih mjesta povezanih s mikropodacima američkog popisa stanovništva i patentnim mjerama izloženosti zanimanja inovacijama koje povećavaju i automatiziraju rad. Većina sadašnjeg zaposlenja odnosi se na nove specijalnosti za radna mjesta uvedena od 1940. godine, ali se fokus otvaranja novih radnih mjesta od 1940. do 1980. prebacio sa srednje plaćenih proizvodnih i činovničkih zanimanja na visoko plaćene profesionalne i, drugo, slabo plaćene usluge od 1980. godine.

Novi rad nastaje kao odgovor na tehnološke inovacije koje nadopunjuju rezultate zanimanja i šokove potražnje koji povećavaju profesionalnu potražnju. Inovacije koje automatiziraju zadatke ili smanjuju potražnju za radom usporavaju pojavu novih radnih mjesta. Iako je protok inovacija u povećanju i automatizaciji pozitivno povezan s zanimanjima, prva povećava potražnju za profesionalnom radnom snagom, dok je druga deprimira. Učinci inovacija za automatizaciju koji smanjuju potražnju pojačali su se u posljednja četiri desetljeća, dok učinci inovacija u povećanju potražnje nisu.

Mark C. Perna, kolumnist časopisa Forbes, u članku Hoće li AI uzeti moj posao – ili će postati moj suradnik ? analizira rad Davida Autora.

David Autor je poznati ekonomist rada i profesor ekonomije na Massachusetts Institute of Technology koji proučava kako tehnološke promjene i globalizacija utječu na radnike.
Također je suvoditelj MIT Shaping the Future of Work Initiative i Programa studija rada US Nacionalnog ureda za ekonomska istraživanja.

U svom eseju za NOEMA magazin David Autor otvara mnoga pitanja, prati povijesnu evoluciju tehnološkog razvoja upozorava i daje primjere korištenja AI alata. On tvrdi da umjetna inteligencija može pomoći u ponovnoj izgradnji srednje klase širenjem dosega i vrijednosti ljudske stručnosti na veći skup radnika.
Autor prati povijesnu evoluciju stručnosti od predindustrijske ere obrtnika, preko industrijske ere masovne proizvodnje, do računalne ere elitnih profesionalaca i do ere umjetne inteligencije u nastajanju proširenih donositelja odluka.

Autor daje primjere kako alati umjetne inteligencije mogu poboljšati produktivnost i kvalitetu rada u domenama kao što su programiranje, pisanje, služba za korisnike i radiologija, nadopunjavajući prosudbu i vještine radnika no upozorava na pretpostavku da je budućnost rada određena tehnološkim neizbježnostima i poziva građane na slobodu odlučivanja u donošenju zajedničkih odluka koje će oblikovati budućnost.

Umjetna inteligencija utjecat će na gotovo 40 posto radnih mjesta diljem svijeta, zamijenit će neke i nadopuniti druge. Potrebna nam je pažljiva ravnoteža politika kako bismo iskoristili njezin potencijal.

Na rubu smo tehnološke revolucije koja bi mogla potaknuti produktivnost, potaknuti globalni rast i povećati prihode širom svijeta. Ipak, to bi također moglo zamijeniti radna mjesta i produbiti nejednakost. Brzi napredak umjetne inteligencije osvojio je svijet, uzrokujući i uzbuđenje i uzbunu te postavljajući važna pitanja o njegovom potencijalnom utjecaju na globalno gospodarstvo. Neto učinak teško je predvidjeti jer će se umjetna inteligencija na složene načine probijati u gospodarstva.

Umjetna inteligencija ima potencijal preoblikovati globalno gospodarstvo, posebno u području tržišta rada. Napredna gospodarstva iskusit će koristi i zamke umjetne inteligencije prije tržišta u nastajanju i gospodarstava u razvoju, uglavnom zbog svoje strukture zapošljavanja usmjerene na kognitivno intenzivne uloge. Postoje neki dosljedni obrasci u vezi s izloženošću umjetnoj inteligenciji, pri čemu su žene i fakultetski obrazovani pojedinci izloženiji, ali i spremniji iskoristiti prednosti umjetne inteligencije, a stariji radnici potencijalno manje sposobni prilagoditi se novoj tehnologiji. Nejednakost dohotka od rada može se povećati ako je komplementarnost između umjetne inteligencije i radnika s visokim dohotkom snažna, dok će povrat kapitala povećati nejednakost u bogatstvu.
Međutim, ako povećanje produktivnosti bude dovoljno veliko, razine dohotka mogle bi porasti za većinu radnika. U tom promjenjivom okruženju napredna gospodarstva i razvijenija tržišta u nastajanju moraju se usredotočiti na nadogradnju regulatornih okvira i podupiranje preraspodjele radne snage, uz istodobnu zaštitu onih koji su negativno pogođeni. Tržište u nastajanju i gospodarstva u razvoju trebali bi dati prednost razvoju digitalne infrastrukture i digitalnih vještina.

Daron Acemoglu i Simon Johnson u članku za Project Syndicate

Microsoft je navodno oduševljen OpenAI-jevim ChatGPT-om, programom umjetne inteligencije na prirodnom jeziku koji može generirati tekst koji se čita kao da ga je napisao čovjek. Koristeći prednost lakog pristupa financiranju tijekom proteklog desetljeća, tvrtke i fondovi rizičnog kapitala uložili su milijarde u utrku u naoružanju umjetne inteligencije, što je rezultiralo tehnologijom koja se sada može koristiti za zamjenu ljudi u širem rasponu zadataka. To bi mogla biti katastrofa ne samo za radnike, već i za potrošače, pa čak i investitore.
Problem za radnike je očit: bit će manje poslova koji zahtijevaju jake komunikacijske vještine, a time i manje dobro plaćenih pozicija. Čistačice, vozači i još neki fizički radnici će zadržati posao, ali svi ostali neka se boje. Razmislite o službi za korisnike. Umjesto da zapošljavaju ljude za interakciju s klijentima, tvrtke će se sve više oslanjati na generativne umjetne inteligencije poput ChatGPT-a kako bi umirile ljutite pozivatelje pametnim i umirujućim riječima. Manje početnih poslova značit će manje prilika za početak karijere – nastavljajući trend uspostavljen ranijim digitalnim tehnologijama.
Potrošači će također patiti. Chatbotovi mogu biti dobri za rješavanje potpuno rutinskih pitanja, ali nisu rutinska pitanja ta koja obično navode ljude da nazovu službu za korisnike. Kada postoji stvarni problem – poput zaustavljanja zrakoplovne kompanije ili pucanja cijevi u vašem podrumu – želite razgovarati s dobro kvalificiranim, suosjećajnim stručnjakom koji ima sposobnost prikupljanja resursa i organiziranja pravovremenih rješenja. Ne želite biti stavljeni na čekanje osam sati, ali ne želite ni odmah razgovarati s elokventnim, ali u konačnici beskorisnim chatbotom.
Naravno, u idealnom bi se svijetu pojavile nove tvrtke koje bi nudile bolju korisničku uslugu i osvojile tržišni udio. Ali u stvarnom svijetu mnoge prepreke ulasku novim tvrtkama otežavaju brzo širenje. Možda volite svoju lokalnu pekaru ili ljubaznog predstavnika zrakoplovne tvrtke ili određenog liječnika, ali razmislite što je potrebno za stvaranje novog lanca trgovina mješovitom robom, nove zrakoplovne tvrtke ili nove bolnice. Postojeće tvrtke imaju velike prednosti, uključujući važne oblike tržišne moći koji im omogućuju da odaberu koje će dostupne tehnologije usvojiti i da ih koriste kako god žele.
Još važnije, nove tvrtke koje nude bolje proizvode i usluge općenito zahtijevaju nove tehnologije, poput digitalnih alata koji mogu učiniti radnike učinkovitijima i pomoći u stvaranju bolje prilagođenih usluga za klijentelu tvrtke. No, budući da ulaganja u umjetnu inteligenciju automatizaciju stavljaju na prvo mjesto, ovakvi se alati niti ne stvaraju.
Ulagači u javna poduzeća također će izgubiti u doba ChatGPT-a. Te bi tvrtke mogle poboljšati usluge koje nude potrošačima ulaganjem u nove tehnologije kako bi svoju radnu snagu učinile produktivnijom i sposobnom za obavljanje novih zadataka, te pružanjem dosta obuke za nadogradnju vještina zaposlenika. Ali oni to ne čine. Mnogi su rukovoditelji i dalje opsjednuti strategijom koja će na kraju ostati zapamćena kao samoporažavajuća: smanjivanje broja zaposlenih i držanje plaća na što nižoj razini. Rukovoditelji teže tim rezovima jer je to ono što pametna djeca (analitičari, konzultanti, profesori financija, drugi rukovoditelji) kažu da bi trebali učiniti i zato što Wall Street ocjenjuje njihovu izvedbu u odnosu na druge tvrtke koje također tjeraju radnike što jače mogu.

AI je također spremna pojačati štetne društvene učinke privatnog kapitala. Već se golema bogatstva mogu steći kupnjom tvrtki, opterećujući ih dugovima dok postaju privatne, a zatim isprazniti njihovu radnu snagu – sve uz isplatu visokih dividendi novim vlasnicima. Sada će ChatGPT i druge tehnologije umjetne inteligencije još lakše stisnuti radnike što je više moguće putem nadzora na radnom mjestu, strožih radnih uvjeta, ugovora bez radnog vremena i tako dalje.

Svi ovi trendovi imaju strašne implikacije na kupovnu moć Amerikanaca – pokretača američkog gospodarstva. Ali kao što objašnjavamo u našoj nadolazećoj knjizi, Snaga i napredak: Naša tisućugodišnja borba oko tehnologije i prosperiteta, raspršeni ekonomski motor ne mora ležati u našoj budućnosti. Uostalom, uvođenje novih strojeva i tehnoloških otkrića u prošlosti je imalo vrlo različite posljedice.

Prije više od jednog stoljeća Henry Ford napravio je revoluciju u proizvodnji automobila velikim ulaganjem u nove električne strojeve i razvojem učinkovitije proizvodne trake. Da, ove nove tehnologije donijele su određenu količinu automatizacije, jer su centralizirani izvori električne energije omogućili strojevima da učinkovitije obavljaju više zadataka. Ali reorganizacija tvornice koja je pratila elektrifikaciju također je stvorila nove zadatke za radnike i tisuće novih radnih mjesta s višim plaćama, jačajući zajednički prosperitet. Ford je prednjačio u demonstraciji da je stvaranje tehnologije koja je komplementarna ljudima dobar posao.
Danas AI nudi priliku da učinite isto. Digitalni alati pokretani umjetnom inteligencijom mogu se koristiti za pomoć medicinskim sestrama, učiteljima i predstavnicima korisničke službe da razumiju s čime imaju posla i što bi pomoglo u poboljšanju ishoda za pacijente, studente i potrošače. Moć predviđanja algoritama mogla bi se iskoristiti da pomogne ljudima, a ne da ih zamijeni. Ako se umjetna inteligencija koristi za davanje preporuka za ljudsko razmatranje, sposobnost mudre upotrebe takvih preporuka bit će prepoznata kao vrijedna ljudska vještina. Ostale AI aplikacije mogu olakšati bolju raspodjelu radnika na zadatke ili čak stvoriti potpuno nova tržišta (mislite na Airbnb ili aplikacije za dijeljenje vožnje).
Nažalost, te se prilike zanemaruju, jer većina američkih tehnoloških čelnika i dalje troši mnogo na razvoj softvera koji može raditi ono što ljudi već rade sasvim dobro. Oni znaju da mogu lako zaraditi prodajući svoje proizvode korporacijama koje su razvile viziju tunela (tendenciju da se fokusiraju isključivo na ograničeni cilj). Svi su usredotočeni na iskorištavanje umjetne inteligencije za smanjenje troškova rada, s malo brige ne samo za trenutno korisničko iskustvo, već i za budućnost američke potrošačke moći.

Ford je shvatio da nema smisla masovno proizvoditi automobile ako si mase ne mogu priuštiti kupnju. Nasuprot tome, današnji korporativni titani koriste nove tehnologije na načine koji će uništiti našu zajedničku budućnost.

Ukratko rezimirajmo što se događa s umjetnom inteligencijom / strojnim učenjem / dubinskim učenjem / generativnim AI-om kao što su ChatGPT, Bard, Copilot i Midjourney. Američkom gospodarstvu prijeko je trebala Sljedeća Velika Stvar za poticanje produktivnosti i gospodarskog rasta. Najvjerojatniji kandidat bio je AI/ML. Da citiramo ekonomista Erika Brynjolfssona — možda vodećeg stručnjaka za digitalnu ekonomiju — koji zagovara AI/ML kao katalizator produktivnosti:
‘AI je tehnologija opće namjene (GPT – General Purpose Technology) koja utječe na gotovo svaku industriju dok ubrzava tempo otkrivanja. Nedavna otkrića u strojnom učenju potaknut će produktivnost u različitim područjima poput biotehnologije i medicine, energetskih tehnologija, maloprodaje, financija, proizvodnje i profesionalnih usluga.’
A što se tiče vremena za ovaj poticaj rastu produktivnosti:
‘Prednostima produktivnosti tehnologija opće namjene obično trebaju godine da se pokažu u službenim statistikama. Zapravo, produktivnost je u početku potisnuta jer organizacije ulažu vrijeme i trud u stvaranje nematerijalne imovine kao što su novi poslovni procesi, nove vještine, nova dobra i nove usluge. Međutim, kasnije se ta ulaganja ostvaruju, povećavajući produktivnost. Rezultat je J-krivulja produktivnosti. Nedavna istraživanja pokazuju da se približavaju rastućem dijelu J-krivulje produktivnosti za AI i srodne tehnologije.’

Brynjolfsson je dao te izjave kao dio “duge oklade” s tehno-skeptičnim ekonomistom Robertom Gordonom sa Sveučilišta Northwestern. Konkretno: “Rast produktivnosti privatnog nepoljoprivrednog poslovanja iznosit će u prosjeku preko 1,8 posto godišnje od prvog tromjesečja (Q1) 2020. do zadnjeg tromjesečja 2029 (Q4).” Brynjolfsson je bikovski “prediktor”, a Gordon medvjeđi “izazivač”.
Mnogo toga se dogodilo otkad je ta oklada napravljena prije nekoliko godina, ponajviše GenAI revolucija u proteklih šest mjeseci. I usprkos uzbudljivom ekonomskom potencijalu onoga što se čini kao “tehnologija opće namjene –kao što je to elektrifikacija, motor s unutarnjim izgaranjem i PC + internet, gotovo sve vijesti govorile su o potencijalu masovnog gubitka poslova, širenju nejednakosti i egzistencijalnom riziku za čovječanstvo.

Erik Brynjolfsson predstavlja drugačiju perspektivu GenAI-ja. U novoj analizi, “Machines of mind: The case for a AI-powered productivity boom”, objavljenoj na stranicama Brookings Institution, Brynjolfsson, zajedno s koautorima Martinom Bailyjem i Antonom Korinekom, fokusira se na utjecaj GenAI-ja na rast.

Anton Korinek – zašto očekujemo porast produktivnosti u narednom desetljeću:
– identificiramo dva kanala za povećanje rasta:
1) GAI podiže razinu produktivnosti kognitivnih radnika (oko 60% gospodarstva)
2) Ubrzava inovacije, jačajući stopu rasta produktivnosti
U usporedbi s ranijim tehnološkim revolucijama, ova će se tehnologija brže razvijati jer je digitalna: radnici već imaju svu infrastrukturu koja im je potrebna za pristup GAI-ju i mogu komunicirati s njim prirodnim jezikom.

Svijet rada je spreman za veliki potres. Kratkoročno, AI će biti ‘ruka pomoći’, povećavajući produktivnost i plaće. Ali moramo biti spremni na to da će umjetna inteligencija na srednji rok zamijeniti ljudske uloge. Za tehnologiju je ključno osnažiti, a ne zamijeniti ljude!

Dok se približavamo AGI-ju, od vitalne je važnosti da se nosimo s potresima koje on može izazvati. Povećanje produktivnosti umjetne inteligencije bit će ogromno, ali isto bi moglo biti i premještanje radnika. Moramo se pripremiti za žetvu i dijeljenje ogromnih dobitaka od umjetne inteligencije.

Znanstvenici iz Stanford Digital Economy Lab u okviru Stanford HAI i Massachusetts Institute of Technology proučavali su utjecaj generativne umjetne inteligencije primijenjene u velikom broju u sektoru usluga korisnicima u pozivnom centru. Otkrili su da je pristup pomoći AI povećao produktivnost agenata za 14%, s najvećim utjecajem na manje iskusne radnike.
“Otkrili smo da radnici s pristupom umjetnoj inteligenciji ostvaruju prilično značajne dobitke u produktivnosti, ali većina tih dobitaka pripada početnicima ili manje sposobnim radnicima”, kaže Lindsey Raymond, doktorant na MIT-u i koautor novog rada. “To može biti zato što model umjetne inteligencije širi potencijalno prešutno znanje sposobnijih radnika i pomaže novim radnicima da napreduju po krivulji iskustva.”
Istraživački tim – koji uključuje ekonomista Erika Brynjolfssona, direktora Stanford Digital Economy Laba; Danielle Li, izvanrednu profesoricu na MIT Sloan School of Management i Raymonda – ispitali su postupnu implementaciju chat pomoćnika za softversku tvrtku s popisa Fortune 500 koja nudi softver za poslovne procese. Alat, obučen na podacima više od 5000 agenata u tvrtki, prati razgovore kupaca i nudi agentima tvrtke prijedloge u stvarnom vremenu kako odgovoriti klijentima. Agenti su mogli koristiti te prijedloge, ali su ih također mogli slobodno ignorirati.

Znanstvenici su otkrili da je alat omogućio agentima rješavanje 13,8% više problema po satu: agenti su se mogli brže kretati kroz probleme, rukovati s više poziva odjednom i bili su uspješniji u rješavanju problema. AI pomoćnik poboljšao je izvedbu manje kvalificiranih ili manje iskusnih radnika u svim mjerama produktivnosti. Agenti s dvomjesečnim radnim stažem koji su koristili alat mogli su raditi jednako dobro kao i agenti sa šest mjeseci staža koji nisu imali pristup AI-ju.
Istraživači su pronašli nekoliko pozitivnih učinaka umjetne inteligencije za najviše kvalificirane ili najiskusnije članove tvrtke. “Visokokvalificirani radnici mogu imati manje koristi od pomoći AI-ja upravo zato što preporuke AI-a obuhvaćaju znanje utjelovljeno u njihovim vlastitim ponašanjima”, kaže Brynjolfsson. Osim produktivnosti radnika, Brynjolfsson je primijetio da je pomoć umjetne inteligencije imala dodatnu korist: kao rezultat sugestija umjetne inteligencije koje su osmišljene kako bi pomogle agentima da budu suosjećajniji s frustriranim kupcima, kupci su se prema agentima odnosili mnogo pozitivnije.

Kako generativni AI i temeljni modeli sve šire poboljšavaju izvedbu, sve više ovih alata nalazi svoj put do radne snage. No do sada je samo nekoliko studija u većem opsegu ispitivalo njihov utjecaj na produktivnost, organizacijsku strukturu ili moral, primjećuju autori. Mali, ali rastući broj studija pokušao je razumjeti generativne AI mogućnosti, uključujući neke male eksperimente, ali ovo je jedna od prvih studija koja se bavi generativnim AI alatima na radnom mjestu u stvarnom svijetu.

“Ovdje nam treba daleko više istraživanja”, kaže Brynjolfsson. “Ne znamo može li se utjecaj umjetne inteligencije na produktivnost mijenjati tijekom vremena, a dodavanje ovih alata u ured moglo bi zahtijevati komplementarna organizacijska ulaganja, razvoj vještina i redizajn poslovnih procesa. A sustavi umjetne inteligencije mogu utjecati na zadovoljstvo radnika i kupaca, osipanje i obrasce ponašanja. Ima toliko toga što ne znamo.”

Razgovarali su o opasnostima fokusiranja razvoja umjetne inteligencije na sustave koji nadmašuju ljudske sposobnosti za razliku od sustava koji nadopunjuju ljude – fenomen koji Brynjolfsson naziva “Turingova zamka”. Njih dvojica također su razgovarali o tome kako izmjeriti učinke dobrobiti od napretka u umjetnoj inteligenciji sveobuhvatnije od tradicionalne statistike BDP-a, te implikacije temeljnih modela — najnovije klase sustava umjetne inteligencije — za naše gospodarstvo i društvo.

Sažetak
Sustave umjetne inteligencije (AI) sve je teže razlikovati od ljudskih bića. Ako ti sustavi omoguće ljudima obavljanje novih zadataka, bit će nam bolje nego da oni samo zamjene ljudske radnike.

Glavne točke

Tehnolozi se približavaju točki stvaranja strojeva koji tako dobro oponašaju ljude da se ne može razlikovati čovjek od stroja; nemogućnost razlikovanja ljudi od strojeva može biti prije test ljudske lakovjernosti nego dobar test inteligencije stroja.

Tehnološki napredak koji povećava ljudske sposobnosti može povećati plaće; korištenje strojeva kao zamjene za ljudska bića u konačnici će koncentrirati bogatstvo onih koji posjeduju strojeve.
Možemo poticati razvoj tehnologija koje povećavaju ljudske sposobnosti, a ne zamjenjuju ljudske radnike; trenutno je, međutim, ekonomski sustav potpuno iskrivljen tako da daje prednost automatizaciji. Tehnolozi su previše usredotočeni na izradu strojeva koji kopiraju ljudske sposobnosti a poduzeća su previše usredotočena na korištenje strojeva za zadatke koje ljudski radnici već obavljaju.

Javna politika visoko oporezuje rad i subvencionira ulaganja u opremu, dajući prednost automatizaciji nad povećanjem.

Jedan dobar primjer tehnologije koja povećava ljudske sposobnosti je sustav pozivnog centra koji savjetuje ljudskog operatera kako bolje komunicirati s korisnicima; kombinacija čovjeka i stroja učinkovitija je od rada pojedinačno.

Mnoge metrike učinka usmjerene su na uklanjanje ljudskih radnika; treba razviti alternativni sustav za mjerenje koliko dobro tehnologije povećavaju ljudske sposobnosti.
Neki tvrde da je ekonomija previše vezana za sustav koji zahtijeva od ljudi da obavljaju plaćeni rad, te da bi tehnologija trebala osloboditi ljude potrebe za radom; za sada ovo nije preporučljivo:
ljude posao ispunjava.

Oni koji ovise o velikodušnosti drugih da podrže nešto poput univerzalnog temeljnog dohotka imali bi malu pregovaračku moć.

Kada strojevi učine ljude nepotrebnima, morat će se razviti nove institucije koje će zaštititi pregovaračku moć neradnika.

Zaključak
Tehnolozi, tvrtke i kreatori politika usredotočili su se na razvoj strojeva koji služe kao zamjena za ljudske radnike. Supstitucija će smanjiti plaće i mogla bi rezultirati koncentracijom bogatstva u rukama onih koji posjeduju strojeve. Tehnologija koja nadopunjuje i povećava ljudske sposobnosti, dopuštajući ljudima da obavljaju potpuno nove zadatke, mogla bi povećati plaće i imati šire raspodijeljene koristi. Trenutne porezne politike imaju tendenciju obeshrabrivanja radne snage i potiču kapitalna ulaganja u opremu, usmjeravajući gospodarstvo prema automatizaciji. Za promicanje ravnomjernije raspodjele bogatstva kreatori politike mogli bi razmotriti poreznu politiku koja je uravnoteženija ili favorizira povećanje.

Ovaj događaj dio je serijala The Brookings Institution, Brookings centra za propise i tržišta, “Ekonomija i regulacija umjetne inteligencije i novih tehnologija”, koji se fokusira na analizu načina na koji umjetna inteligencija i druge tehnologije u nastajanju utječu na gospodarstvo, tržišta i društvo te kako se mogu najučinkovitije regulirati.

Kratkoročno je važno za predviđanje interesnih ishoda tržišta rada. Također je važno za razumijevanje koliko umjetna inteligencija (AI) ne utječe samo na kvantitetu rada nego i na njegovu kvalitetu: Ove nove tehnologije mogu narušiti značenje koje ljudi dobivaju od svog rada. Srednjoročno, ako su izgubljena radna mjesta, ovaj je odnos također važan za osmišljavanje hrabrih političkih intervencija poput ‘Univerzalni temeljni dohodak’ i ‘Programi jamstva za posao’: njihov dizajn i svaki izbor između njih, uvelike ovisi o kreatorima politike—često prešutnim—i njihovim pretpostavkama o prirodi ovog temeljnog odnosa između rada i značenja. Na primjer, kreatori politike moraju odlučiie hoćete li se jednostavno usredotočiti samo na nadoknadu izgubljenog prihoda (kao kod Univerzalnog temeljnog dohotka) ili ako smatraju da je rad važan i nezamjenjiv izvor što znači, na zaštiti radnih mjesta i za tu dodatnu ulogu (kao sa sustavom jamstva za posao).

Na kraju, Susskind istražuje kako doba AI predstavlja izazov za važnu značajku liberalne političke teorije: ideju ‘neutralnosti’.

Pročitajte više na Center on Regulation and Markets at BROOKINGS