Na rynku pracy pojawiła się polaryzacja, a długofalowe tempo wzrostu spadło. Czy wszystkie te trendy mają wspólne podłoże technologiczne, które można jakoś powiązać z rewolucją cyfrową? W moim nowym artykule naukowym staram się udowodnić, że tak jest, choć wymaga to zmiany spojrzenia na kapitał i pracę jako zasadnicze czynniki produkcji w gospodarce.
Wbrew pozorom nie jest wcale oczywiste, na czym polega rewolucja cyfrowa i od kiedy trwa. Programowalne komputery cyfrowe istnieją od lat 40. XX wieku, jednak musiało minąć kilka dalszych dekad, aby technologie komputerowe zostały rozwinięte na tyle, by móc stać się urządzeniami o szerokim spektrum zastosowań i tym samym przełożyć się na funkcjonowanie gospodarki w skali makro.
Okresem, od którego takie przełożenie wydaje się być faktycznie obserwowane, są lata 80. XX wieku. (Noblista i ojciec teorii wzrostu gospodarczego Robert Solow wypowiedział w 1987 r. sławne zdanie: „Erę komputerów widać wszędzie z wyjątkiem statystyk produktywności” – i mniej więcej od tego roku zdanie to przestało być prawdziwe). Na potrzeby bieżącego artykułu proponuję więc przyjąć roboczą definicję rewolucji cyfrowej jako okresu, gdy technologie cyfrowe zaczęły realnie oddziaływać na funkcjonowanie gospodarek, a jako jej początek przyjąć lata 80. XX wieku. Chciałbym też roboczo przyjąć, że rewolucja cyfrowa nadal trwa, a pełna skala jej konsekwencji nie jest jeszcze znana. Wraz z upływem czasu pojawiają się bowiem nowe kanały jej oddziaływania na gospodarkę: po komputerach przyszła sieć Internet, a następnie smartfony, Internet rzeczy, czy algorytmy sztucznej inteligencji.
Na potrzeby bieżącego artykułu proponuję przyjąć roboczą definicję rewolucji cyfrowej jako okresu, gdy technologie cyfrowe zaczęły realnie oddziaływać na funkcjonowanie gospodarek, a jako jej początek przyjąć lata 80. XX wieku.
Dla zrozumienia skali możliwych konsekwencji rewolucji cyfrowej przydatna będzie analogia do poprzedniej wielkiej rewolucji technologicznej, a mianowicie rewolucji przemysłowej. Rozpoczęła się ona na przełomie XVIII i XIX wieku, kiedy to w Anglii, a następnie w innych krajach Europy oraz w Stanach Zjednoczonych upowszechniły się maszyny parowe. Energia gorącej pary służyła do napędzania maszyn produkcyjnych, m.in. w przemyśle włókienniczym czy metalurgicznym, co pozwoliło na szybkie przejście od produkcji rzemieślniczej do przemysłowej i osiągnięcie w ten sposób ogromnych wzrostów produktywności pracy. Uruchomiło to szereg nowych długofalowych tendencji. Po pierwsze, wskutek intensywnej akumulacji kapitału spadł udział płac w PKB. Ponieważ grono właścicieli kapitału było relatywnie wąskie, w tym czasie silnie wzrosły też nierówności dochodowe. Dzięki postępom medycyny, prowadzącym do spadku śmiertelności, oraz stopniowemu przełożeniu wzrostu produktywności na poprawę warunków życia ludności, przyspieszył przyrost naturalny. W dalszej perspektywie ujawniło się też zapotrzebowanie na wykwalifikowanych pracowników, które z kolei przełożyło się na upowszechnienie edukacji oraz systematyczny wzrost płac. I wtedy kluczowe tendencje pierwszej połowy XIX wieku zaczęły się odwracać: nierówności dochodowe zaczęły spadać, udział płac w PKB – wzrastać. Zaczął też wzrastać udział kobiet w rynku pracy i życiu publicznym, a zaczęła spadać dzietność. Zdobycze ery przemysłowej zaczęły następnie rozpowszechniać się na cały świat.
Czy możliwa jest całkowita automatyzacja produkcji – i jakie byłyby jej skutki?
Można by spytać – ale gdzie tu analogia? W rewolucji cyfrowej przecież dynamika produktywności pracy nie tylko nie wzrosła gwałtownie, a wręcz spadła, podobnie rzecz ma się z przyrostem naturalnym. W moim artykule naukowym pt. The Hardware-Software Model: A Synthetic Framework of Production, R&D, and Growth with AI, przygotowanym w ramach kierowanego przeze mnie grantu Narodowego Centrum Nauki, sformułowałem jednak model, w którym taka analogia okazuje się w pełni uzasadniona. Wymaga to jednak przedefiniowania kluczowych czynników produkcji. W miejsce wykorzystywanych zwykle w tym kontekście kapitału i pracy proponuję, by pod lupę wziąć szeroko rozumiane hardware i software. Ma to głębokie uzasadnienie wychodzące wprost z praw fizyki.
Wyjdźmy bowiem od spostrzeżenia, że w sensie czysto fizycznym działalność produkcyjna odbywa się poprzez celowo zainicjowaną fizyczną pracę. Wymaga ona więc zarówno pracy – rozumianej tak, jak rozumieją ją fizycy, czyli jako ilość przekazywanej energii – jak i pewnego kodu, instrukcji opisujących i inicjujących tę pracę. Funkcja produkcji powinna zatem na najwyższym poziomie zawierać jakiś hardware, wykonujący fizyczną pracę, jak również software, dostarczający informacji. Aby wykonać określone zadania i wytworzyć wartościowy produkt, potrzebna jest bowiem zarówno energia, jak i informacja, a więc i, odpowiednio, hardware i software. Oba te czynniki są niezbędne w produkcji oraz wzajemnie komplementarne. Z punktu widzenia efektu końcowego nie jest natomiast istotne, czy ten hardware i software będzie dostarczany przez człowieka czy maszynę – jeśli lista wykonanych czynności oraz kodująca je informacja są takie same, efekt będzie identyczny.
Podział czynników produkcji na hardware i software przebiega więc w poprzek tradycyjnego podziału na kapitał i pracę. Praca ludzka jest częściowo fizyczna – co wchodzi w obszar hardware – a częściowo umysłowa, co wchodzi w obszar software. Natomiast praca maszyn do czasu rewolucji cyfrowej była wyłącznie fizyczna (hardware); jednak od czasu upowszechnienia się programowalnych komputerów cyfrowych, zdolnych przechowywać i uruchamiać swój kod, także i ona stała się częściowo „umysłowa” (software).
Takie wyodrębnienie czynników produkcji pozwala uporządkować konsekwencje rewolucji przemysłowej oraz cyfrowej i ukazać ich podobieństwa. Otóż można powiedzieć, że esencją rewolucji przemysłowej było ujarzmienie energii ze spalania węgla czy produktów rafinacji ropy naftowej i zaprzęgnięcie jej do wykonywania pożytecznej dla człowieka pracy fizycznej. Innymi słowy, kluczowa dla rewolucji przemysłowej była mechanizacja produkcji: zastępowanie pracy fizycznej ludzi, a także udomowionych zwierząt, o wiele bardziej wydajną pracą maszyn. Zmiana ta, jak łatwo zauważyć, miała miejsce w ramach hardware’u. Natomiast za będące domeną software’u sterowanie maszynami, dostarczanie im instrukcji oraz danych, odpowiedzialni byli nadal ludzie.
Z kolei esencją rewolucji cyfrowej jest ujarzmienie mocy obliczeniowej układów złożonych, działających np. poprzez przepływ prądu w układach półprzewodnikowych, do wykonywania pożytecznych dla człowieka obliczeń. Innymi słowy, kluczowa dla rewolucji cyfrowej jest automatyzacja produkcji: zastępowanie pracy umysłowej człowieka pracą (o wiele bardziej obliczeniowo wydajnych) programowalnych maszyn, w tym w szczególności komputerów. Tym razem kluczowa zmiana odbywa się zatem w ramach software’u.
Rozwój gospodarki przemysłowej polegał na stopniowym zastępowaniu pracy fizycznej ludzi coraz bardziej wyrafinowanymi maszynami. Oznaczało to, że wartość pracy człowieka w coraz większym stopniu definiowała jej część związana z software’m, a więc już nie siła fizyczna, którą coraz łatwiej było zastąpić, ale wiedza i umiejętności, które – odwrotnie – były tym bardziej cenne, im potężniejszymi maszynami pozwalały sterować. Swoboda zastępowania pracy człowieka pracą maszyn w ramach hardware’u determinowała wzrost dochodów właścicieli kapitału i jego szybką akumulację, natomiast komplementarność pomiędzy hardware’m i software’m prowadziła do wzrostu popytu na kompetencje pracowników i, w efekcie, do stopniowego rozpowszechnienia się edukacji, wzrostu płac i spadku nierówności dochodowych. Społeczeństwa stawały się coraz bardziej egalitarne, a państwa – coraz bardziej skłonne do otwierania się na swobodny przepływ towarów i ludzi.
Ilość danych przetwarzanych lub transmitowanych w ustalonej jednostce czasu, jak również całkowita moc obliczeniowa procesorów podwajają się obecnie co 2-3 lata. Jest to dynamika wzrostu o rząd wielkości wyższa niż tempo globalnego wzrostu gospodarczego – światowy PKB podwaja się bowiem co 20-30 lat.
Rozwój gospodarki cyfrowej polega natomiast na stopniowej automatyzacji procesów produkcyjnych, a więc zastępowaniu pracy umysłowej ludzi cyfrowym software’m. Instrukcje, które kiedyś dostarczali maszynom (i sobie nawzajem) ludzie, dziś w coraz większym stopniu są kodowane, zapisywane w pamięci komputerów, a następnie odtwarzane – już bez udziału człowieka. Rozwijane są też algorytmy sztucznej inteligencji, które idą o kolejny krok dalej, są mianowicie w stanie samodzielnie udoskonalać swój kod, ucząc się na podstawie pobieranych danych. Tak, jak mechanizacja produkcji prowadziła do ogromnego wzrostu wolumenu wykonanej fizycznej pracy w jednostce czasu, tak jej automatyzacja prowadzi do ogromnego wzrostu wolumenu wykonanych obliczeń – można powiedzieć: eksplozji informacji. Ilość danych przetwarzanych lub transmitowanych w ustalonej jednostce czasu, jak również całkowita moc obliczeniowa procesorów podwajają się obecnie co 2-3 lata. Jest to dynamika wzrostu o rząd wielkości wyższa niż tempo globalnego wzrostu gospodarczego – światowy PKB podwaja się bowiem co 20-30 lat.
Jakie są tego konsekwencje? Po pierwsze, niektóre miejsca pracy są automatyzowane – w pierwszej kolejności dotyczy to zawodów rutynowych, które najłatwiej skodyfikować. Tak jak w erze przemysłowej praca ludzka była stopniowo wypierana z hardware’u, tak teraz zaczyna być też wypierana z software’u. Po drugie, tak długo jak nie wszystkie zadania dają się zautomatyzować, wzrasta zapotrzebowanie na pracowników potrafiących wykonywać pracę komplementarną do zadań automatyzowanych, a więc w szczególności m.in. w specjalistycznych zawodach intensywnie wykorzystujących technologie informatyczne, a także w zawodach wymagających bezpośredniego kontaktu z ludźmi. Jak pisałem w moim poprzednim artykule dla „Obserwatora Finansowego”, takie możliwości mogą się jednak wyczerpywać w miarę, jak kolejne zadania będą całkowicie automatyzowane. Po trzecie, wraz z postępem automatyzacji wzrasta udział wynagrodzenia maszynowego software’u w wartości dodanej – a więc właścicieli algorytmów, kodów, czy baz danych – a także maszyn i urządzeń potrafiących uczynić z nich użytek, czyli komplementarnego hardware’u. Rynek cyfrowego software’u jest bardzo silnie skoncentrowany, gdyż charakteryzują go silnie rosnące przychody względem skali, prowadzące do dynamiki „zwycięzca bierze wszystko”. Obecnie prym wiodą w tej branży tacy amerykańscy giganci, jak Google, Amazon, Facebook, Apple, czy Microsoft, a także w pewnym stopniu ich odpowiednicy z Chin. W konsekwencji w danych makroekonomicznych widzimy spadek udziału wynagrodzenia pracy w PKB, przy jednoczesnym wzroście nierówności dochodowych oraz stopnia koncentracji na rynkach. To nie przypadek, że największe fortuny gromadzone są dziś w branży komputerowego software’u.
Pomimo obserwowanych pozytywnych efektów technologii teleinformatycznych, wzrost gospodarczy w krajach będących liderami technologicznymi, jak USA, nie tylko nie przyspieszył, ale wręcz zwolnił.
Pozostaje jednak jedna istotna kwestia. Skutkiem rewolucji przemysłowej było mianowicie znaczące i trwałe przyspieszenie wzrostu gospodarczego, tymczasem od początków rewolucji cyfrowej w latach 80. XX wieku, pomimo obserwowanych pozytywnych efektów technologii teleinformatycznych, wzrost gospodarczy w krajach będących liderami technologicznymi, jak USA, nie tylko nie przyspieszył, ale wręcz zwolnił. Dlaczego się tak dzieje, mimo że równocześnie tak silnie wzrósł przecież wolumen przetwarzanych i gromadzonych danych oraz moc obliczeniowa komputerów?
Czy pandemia COVID-19 długotrwale obniży produkt potencjalny?
Zdania są w tej kwestii podzielone. Najprościej jest je scharakteryzować przez podzielenie zaangażowanych ekonomistów na grupę „techno-pesymistów” i „techno-optymistów”. Ten pierwszy obóz, w którym prym zdają się wieść Robert Gordon z University of Chicago czy Charles I. Jones ze Stanfordu, sugeruje, że przełożenie eksplozji informacji na wzrost PKB jest ograniczone, a kluczowe dla obserwowanego spowolnienia wzrostu jest stopniowe wyczerpywanie potencjału nowych innowacji („pomysły stają się coraz trudniejsze do wynalezienia”). Implikacją tych stwierdzeń jest prognoza, że obserwowane spowolnienie wzrostu będzie trwałe, a rewolucja cyfrowa nie będzie w stanie tego zmienić. Drugi obóz, który reprezentuje m.in. Erik Brynjolfsson z MIT, podejrzewa natomiast, że obserwowane obecnie spowolnienie jest przejściowe i wynika z konieczności przestawienia gospodarki na nowe tory, charakterystyczne dla zupełnie nowej ery rozwoju. Skończy się ono wtedy, gdy technologie cyfrowe ujawnią swój pełny potencjał. Kluczowy jest w tym kontekście rozwój technologii sztucznej inteligencji, które wydają się niezbędne, by móc w pełni zautomatyzować szereg istotnych zadań.
Model hardware-software pozwala przewidzieć, co może się stać ze wzrostem gospodarczym w takim scenariuszu. Kiedy praca umysłowa człowieka przestanie być niezbędna w procesie produkcyjnym i będzie swobodnie zastępowana cyfrowym software’m, przestanie też stanowić „wąskie gardło” rozwoju gospodarczego. Tempo wzrostu PKB będzie mogło wówczas zrównać się z tempem akumulacji programowalnego hardware’u, zdolnego przechowywać ów software i uruchamiać jego kod. Oznacza to potencjalnie przyspieszenie wzrostu o cały rząd wielkości. Pytanie jednak, dokąd będą trafiać owoce tego wzrostu i w jakim stopniu będą mogli w jego podziale partycypować ludzie, którzy dla samego procesu produkcyjnego będą się przecież stopniowo stawać zbędni. Te istotne filozoficzne pytania wykraczają już jednak poza ramy tego tekstu.
O tym oraz pokrewnych zagadnieniach mówię na moim kanale na YouTube.
Autor wyraża własne opinie, a nie oficjalne stanowisko NBP.