Nawet nobliści nie mają pewności co do skutków AI

(@Getty Images)

„Simon, nie martw się o to. Ty i ja będziemy bawić się galaktykami, wszyscy będziemy bogami” – ten cytat z Lindau był najbardziej efektowny. Simon Johnson, laureat Nagrody Banku Szwecji im. Alfreda Nobla w dziedzinie nauk ekonomicznych w 2024 r., zdradził, że tak brzmiała odpowiedź Sama Altmana – twórcy Open AI – na jego pytanie: „Sam, co stanie się z pracą i z pracownikami w Twojej maksymalnej wersji sztucznej inteligencji”?

Noblista przytoczył ten skrajnie optymistyczny cytat, ale jego zdaniem scenariusz realistyczny będzie inny. AI dramatycznie przyśpieszy polaryzację rynku pracy – trwające od dekad zjawisko rosnących wynagrodzeń specjalistów i stagnacji płac osób z niższymi kwalifikacjami. Johnson przytaczał rozmowy z menadżerami, którzy bez emocji przyznawali, że miejsca pracy, w których wykonuje się powtarzalne czynności, będą zastąpione od razu.

Szokujący wzorzec

– To nie jest rok 1980. Mamy za sobą 40 lub 50 lat transformacji cyfrowej, a transformacja cyfrowa wpisuje się we wzorzec, który tu pokazuję – górny obrazek, to płace mężczyzn od lat 60. A górna linia to mężczyźni z wyższym wykształceniem, którzy osiągnęli całkiem niezły, stały wzrost zarobków. Najniższa linia to mężczyźni, którzy nie ukończyli szkoły średniej. Przynajmniej w przypadku tej miary płac realnych, nie zmieniła się ona zbytnio od dziesięcioleci, co jest naprawdę dość szokującym wzorcem – pokazywał na wykresie Simon Johnson.

– Obawy są takie, że sztuczna inteligencja zaostrzy tę rozbieżną, a więc opartą na umiejętnościach zmianę technologiczną i – by użyć tutaj lekkiego żargonu – napędzi polaryzację rynku pracy – dodał.

– Góra sobie radzi, dół walczy o przetrwanie, środek jest ściskany bardzo mocno. […] A jak stracisz swoją pozycję w środku jesteś zepchnięty na sam dół rynku pracy, gdzie bardzo ciężko zarobić na życie – opisywał zeszłoroczny noblista (wraz z Daronem Acemoglu i Jamesem A. Robinsonem dostał nagrodę „za badania nad tym, jak tworzone są instytucje i jak wpływają one na dobrobyt”).

Mówił głównie o Stanach Zjednoczonych, ale ze slajdów, które prezentował wynikało, że jeśli negatywny aspekt rozwoju AI przeważy, to koszt poniesie „powstająca globalna klasa średnia oraz nisko opłacani pracownicy”. Obawiać się muszą zatrudnieni w usługach w Indiach, ale za kilka lat także pracownicy fabryk, co dotknie np. Chiny. Jeśli tak się stanie sam model awansu ekonomicznego państw, w których lokuje się produkcję dzięki niskim kosztom pracy może się wyczerpać.

Wykład Johnsona nie był jednak jednowymiarowym czarnowidztwem. Zauważył on, że możemy mieć kontrolę nad całym procesem. Technologia zawsze jest wyborem – podkreślał i uzasadniał, że to od samych społeczeństw powinno zależeć w jakim tempie i w jakiej formie wdrażamy innowacje. Jego zdaniem wciąż możemy wybrać „propracowniczą ścieżkę dla AI”.

Empatia ważniejsza niż Python

Mniej alarmistyczną wizję miał w Lindau Christopher A. Pissarides. Jego zdaniem obawy o sztuczną inteligencję są wyolbrzymione przez media.

– Obecnie brakuje pracowników, a nie miejsc pracy. W gospodarce występuje pewna niezgodność. […] Biorąc pod uwagę jednak spadek liczby ludności, starzenie się społeczeństwa, brak migracji itd., należy spodziewać się niedoboru pracowników, a nie miejsc pracy – wyjaśniał.

Pissarides, który dostał Nobla w 2010 r. (wraz z Peterem Diamondem i Dale Mortensenem) za „modele analiz rynkowych” zidentyfikował trzy główne tarcia (bariery), które utrudniają dopasowanie pracowników do nowych miejsc pracy w erze AI. Pierwszym jest tarcie informacyjne – pracownicy nie wiedzą, jakie zmiany ich czekają, a ich obawy o utratę zatrudnienia często przewyższają rzeczywiste zagrożenia. Drugim jest tarcie lokalizacyjne – nowe miejsca pracy powstają nie tam, gdzie mieszkają potencjalni kandydaci. Trzecim – i najważniejszym – pozostaje tarcie umiejętności. To brak odpowiednich kompetencji stanowi dziś główną przeszkodę na rynku pracy.

Jak te tarcia zmniejszyć? Należy skończyć ze specjalizacją i nie uczyć się jednej rzeczy. Noblista proponuje model STEAM – każdy powinien coś wiedzieć z nauki (Science), technologii (Technology), inżynierii (Engineering), sztuki, w tym ekonomii (Arts) oraz matematyki (Mathematics). W świecie zmian zdolność do ciągłej nauki i adaptacji to podstawa przetrwania zawodowego.

To jednak nie wszystko. Pissarides ukuł podczas wykładu bon mot, że „empatia jest ważniejsza niż Python”.

– Znajdujemy się w świecie, w którym maszyny coraz lepiej radzą sobie z analizą i obliczeniami, to właśnie nasza ludzka strona, nasza zdolność do rozumienia innych, do współpracy, staje się prawdziwą supermocą, ważniejszą nawet niż znajomość kolejnego języka programowania – przekonywał.

Powołał się na analizę ogłoszeń o pracę w Wielkiej Brytanii z lat 2016–2022. Z jednej strony gwałtownie rosło zapotrzebowanie na nowe, bardzo specyficzne umiejętności cyfrowe – znajomość platform chmurowych jak Amazon Web Services, cyberbezpieczeństwo czy obsługę narzędzi AI. Z drugiej strony nadal dominowały uniwersalne umiejętności miękkie: komunikacja, zarządzanie, współpraca.

To wszystko dobrze brzmi, ale od 2022 r. rynek pracy mógł się już zmienić. Na razie mamy dowody anegdotyczne o redukcji najniższych stanowisk w IT czy konsultingu. Być może rynkowi pracy w 2025 r. bliżej już do pesymistycznej wizji Simona Johnsona niż optymistycznej Christophera A. Pissaridesa.

Ten drugi również nie miał jednak jednostronnego wystąpienia. Przyznał, że problemem może być tempo zmian jakie niesie sztuczna inteligencja – przyjęcie silnika parowego trwało około 50 lat, adopcja silnika spalinowego i elektryfikacji prawie 30 lat. W przypadku sztucznej inteligencji mówimy co najwyżej o pięciu latach.

– Teraz pojawia się pytanie: czy to zbyt szybko, czy zbyt wolno? Tego nie wiemy. Nie zamierzam się nad tym zastanawiać, ponieważ po prostu nie wiem. Dobrze jest przejść od jednej równowagi do drugiej, ale w rzeczywistości wiąże się to z pewnymi kosztami. Nie wiemy, czy powinniśmy przyspieszyć, czy zwolnić – przyznawał Pissarides.

Pociąg AI odjechał Europie

Dynamice rozwoju sztucznej inteligencji poświęcony był także jeden z pierwszych paneli dyskusyjnych w Lindau – „Badania i innowacje w trójbiegunowym świecie” – przy czym owa trójbiegunowość była kwestionowana.

– Pociąg AI dla Europy już odjechał. Teraz to USA i Chiny konkurują głównie w zakresie dużych modeli językowych – ocenił Thomas Schafbauer z Infineon Technologies.

Jego zdaniem Europa nie powinna próbować doganiać tych dwóch gospodarek w każdej dziedzinie, ale mądrze koncentrować wysiłki. Na Starym Kontynencie mamy firmy od półprzewodników, efektywności energetycznej, światowej klasy biotechnologię i materiałoznawstwo. Na tym trzeba budować przewagi.

Decydenci, jak zawsze w Europie, byli krok za biznesem. Mario Draghi, były premier Włoch, były prezes Europejskiego Banku Centralnego, a ostatnio autor raportu o konkurencyjności Europy, przyznał, że choć UE wydaje na badania podobny odsetek PKB, co Stany Zjednoczone, to efekty są nieporównywalne. Przyznał, że problemem jest podejście „dajmy każdemu po trochu”,  zamiast większych, odważnych inwestycji w wybrane dziedziny.

Jean Tirole (laureat Nobla z 2014 r. za „analizę siły rynku oraz regulacji”) dodał do tej dyskusji jeszcze jeden ważny aspekt – suwerenność. Jeśli pozwolimy, aby dużą część gospodarki stanowiły amerykańskie i chińskie modele AI to nie skończy się to dla Europy dobrze. „Jeśli tracisz pozycję lidera technologicznego, to ryzykujesz utratę suwerenności, bo stajesz się tylko użytkownikiem zależnym od innych” – ostrzegł noblista.

Autor wyraża własne opnie, a nie oficjalne stanowisko NBP.

(@Getty Images)

Zamknij pokaz zdjęć