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.

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.