(©GettyImages)
Większość członków panelu uważa, że sztuczna inteligencja prawdopodobnie zwiększy globalny wzrost gospodarczy do 4-6 proc. rocznie (w porównaniu ze średnią 4 proc. w ciągu ostatnich kilku dekad). Większość uczestników panelu uważa również, że sztuczna inteligencja raczej nie wpłynie na stopy zatrudnienia w krajach o wysokich dochodach, a pozostali są podzieleni w prognozach między wzrostem i spadkiem stopy bezrobocia. Warto zauważyć, że większość uczestników panelu wskazuje na duży stopień niepewności co do swoich przewidywań, ponieważ sztuczna inteligencja jest wciąż na wczesnym etapie rozwoju.
Podczas Światowego Forum Ekonomicznego w 2023 r. przedsiębiorca z branży technologicznej Mihir Shukla zauważył: „Ludzie wciąż mówią, że AI nadchodzi, ale ona już tu jest”. W ciągu ostatniej dekady wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w codziennych zadaniach gwałtownie wzrosło, a ChatGPT (opracowany przez OpenAI) jest tego najlepszym przykładem, dzięki popularnej generatywnej sztucznej inteligencji wykorzystywanej przez ponad miliard użytkowników do codziennych zadań, takich jak kodowanie i pisanie. Szybkość i skalę absorpcji sztucznej inteligencji można uchwycić za pomocą prostego faktu: ChatGPT potrzebował zaledwie 60 dni, aby dotrzeć do 100-milionowego użytkownika; dla porównania, Instagram potrzebował dwóch lat, aby osiągnąć ten sam etap. Niedawny raport Uniwersytetu Stanforda wykazał, że w latach 2015-2021 liczba patentów na sztuczną inteligencję wzrosła 30-krotnie (HAI 2023), co podkreśla szybkie tempo postępu w sferze rozwoju sztucznej inteligencji. Technologie oparte na sztucznej inteligencji mogą obecnie wykonywać szereg zadań, w tym wyszukiwać informacje, koordynować logistykę, świadczyć usługi finansowe, tłumaczyć złożone dokumenty, pisać raporty biznesowe, przygotowywać materiały prawne, a nawet diagnozować choroby. Co więcej, mogą poprawić wydajność i dokładność tych zadań ze względu na swoją zdolność do uczenia się i doskonalenia dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego (ML).
Zobacz również: https://www.obserwatorfinansowy.pl/tematyka/makroekonomia/trendy-gospodarcze/generatywna-sztuczna-inteligencja-zmieni-biznes-i-rynek-pracy/
Sztuczna inteligencja jest powszechnie uznawana za siłę napędową produktywności i wzrostu. Dzięki możliwości przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych, wykazuje potencjał w zakresie zwiększania wydajności operacji biznesowych. McKinsey Global Institute przewiduje, że do 2030 roku około 70 proc. firm przyjmie co najmniej jeden rodzaj technologii AI, a mniej niż połowa dużych firm może korzystać z pełnego zakresu technologii AI. Price Waterhouse Coopers przewiduje, że sztuczna inteligencja może podwyższyć globalny PKB o 14 proc. w 2030 r. (PwC 2017).
Badania nad wpływem sztucznej inteligencji na rynek pracy zostały ostatnio rozszerzone. Acemoglu i Restrepo (2018) przedstawiają teoretyczne ramy pozwalające zrozumieć wpływ nowych technologii na rynek pracy. Rozkładają oni wpływ nowych technologii na pracę na trzy szerokie kategorie skutków: efekt wypierania, efekt produktywności i efekt przywrócenia (nowe technologie mogą służyć jako platforma do tworzenia nowych zadań w wielu branżach usługowych, w których praca ma przewagę komparatywną w stosunku do maszyn, zwiększając popyt na pracę).
Frank i in. (2019) klasyfikują aktualne piśmiennictwo na temat następstw sztucznej inteligencji dla rynku pracy na dwie szerokie kategorie: perspektywę sceptyków i perspektywę optymistów. Sceptycy uważają, że zastąpienie pracy przez sztuczną inteligencję zaszkodzi zatrudnieniu. Frey i Osborne (2013) szacują, że 47 proc. łącznego zatrudnienia w Stanach Zjednoczonych jest narażone na utratę miejsc pracy na rzecz automatyzacji w ciągu następnej dekady. Ich badania ujawniają, że znaczna część miejsc pracy w zawodach usługowych – w których w ostatnich dziesięcioleciach nastąpił największy wzrost zatrudnienia w USA – jest bardzo podatna na komputeryzację. Bowles (2014) wykorzystuje ramy Freya i Osborne’a (2013), aby oszacować, że 54 proc. miejsc pracy w UE jest narażonych na ryzyko komputeryzacji. Acemoglu i Restrepo (2017) przedstawiają historyczny przykład nadmiernej automatyzacji negatywnie wpływającej na rynek pracy ze względu na słabą produktywność i efekty przywrócenia, stwierdzając, że w USA obszary najbardziej narażone na automatyzację przemysłową w latach 90tych XX wieku i po 2000 roku doświadczyły dużego i silnego negatywnego wpływu na zatrudnienie i płace.
Zobacz również: https://www.obserwatorfinansowy.pl/bez-kategorii/rotator/chatgpt-czy-powinni-tego-zabronic/
Oczekuje się również, że sztuczna inteligencja będzie miała destrukcyjny wpływ na strukturę rynku pracy. Autor (2015) przedstawił dowody na to, że rynek pracy spolaryzował się w ciągu ostatnich kilku dekad w kierunku miejsc pracy wymagających niskich i wysokich kwalifikacji, a odszedł od miejsc pracy wymagających średnich kwalifikacji ze względu na pojawienie się komputerów. Stwierdził jednak, że ta polaryzacja może ulec odwróceniu, ponieważ niektóre zawody wymagające niskich i średnich kwalifikacji będą prawdopodobnie stosunkowo odporne na automatyzację, podczas gdy niektóre wysoko wykwalifikowane, ale stosunkowo rutynowe prace mogą zostać zautomatyzowane (potencjalnie przy użyciu technologii takich jak sztuczna inteligencja). Petropoulos i Brekelmans (2020) doszli jednak do wniosku, że w przeciwieństwie do rewolucji komputerowej i robotycznej, rewolucja AI prawdopodobnie nie spowoduje polaryzacji miejsc pracy, ponieważ wpłynie na zmianę tych, które wymagają niskich, średnich i wysokich kwalifikacji.
Optymiści wierzą, że produktywność AI i efekty przywrócenia będą bardziej niż wystarczające, aby zrekompensować efekt substytucji. Niektóre opinie przewidują, że sztuczna inteligencja i robotyka stworzą do 2025 r. do 90 milionów miejsc pracy, co wskazuje na silny pozytywny wpływ na rynek pracy. Podczas Światowego Forum Ekonomicznego w październiku 2020 r. stwierdzono, że chociaż sztuczna inteligencja prawdopodobnie zlikwiduje 85 milionów miejsc pracy na całym świecie do 2025 r., to jednocześnie wygeneruje 97 milionów nowych miejsc pracy w różnych dziedzinach, od dużych zbiorów danych i uczenia maszynowego po bezpieczeństwo informacji i marketing cyfrowy.
Lawrence i in. (2017) twierdzą, że automatyzacja sztucznej inteligencji prawdopodobnie nie wpłynie negatywnie na rynek pracy ze względu na jej znaczące pozytywne skutki uboczne (efekt przywrócenia), które przeciwdziałałyby negatywnym bezpośrednim skutkom substytucji na rynku pracy i mogą być postrzegane jako Schumpeterowska „twórcza destrukcja”. Uważają oni, że automatyzacja prawdopodobnie przekształci, a nie wyeliminuje pracę. W przeciwieństwie do innych badań, w których stwierdzono większe negatywne skutki, Arntz i in. (2016) szacują, że tylko 9 proc. miejsc pracy w Wielkiej Brytanii będzie podatnych na automatyzację w ciągu następnej dekady. Twierdzą oni, że zamiast substytucji bardziej prawdopodobna jest transformacja, a 35 proc. miejsc pracy ulegnie radykalnej zmianie w ciągu najbliższych dwóch dekad.
Zobacz również: https://www.obserwatorfinansowy.pl/bez-kategorii/rotator/co-przyniesie-wprowadzenie-sztucznej-inteligencji-do-opieki-zdrowotnej/
Nakamura i Zeira (2018) budują teoretyczny model oparty na zadaniach, który pokazuje, że automatyzacja nie musi prowadzić do bezrobocia w dłuższej perspektywie. Somers i in. (2022) przeprowadzają systematyczne przeglądy literatury empirycznej na temat zmian technologicznych i ich wpływu na zatrudnienie i stwierdzają, że liczba badań, które potwierdzają efekt substytucji pracy, jest z nawiązką równoważona przez liczbę badań, które potwierdzają efekty nowych technologii w zakresie tworzenia/przywracania siły roboczej i realnego dochodu. Co więcej, stwierdzają oni, że badania analizujące wpływ zmian technologicznych na zatrudnienie netto sugerują, że wpływ netto technologii na pracę jest raczej pozytywny niż negatywny, co potwierdza tę narrację. Bholat (2020) zauważa ponadto, że utrata miejsc pracy w określonych sektorach spowodowana nowymi technologiami była w przeszłości równoważona przez szeroko zakrojone zyski w zagregowanym realnym dochodzie, ponieważ technologie te tworzą towary i usługi wyższej jakości i po niższych cenach. Prowadzi to do wyższego dochodu rozporządzalnego, który zwiększa popyt na nowe produkty, co z kolei zwiększa popyt na pracę w takich sektorach. Alan Manning zauważa, że niektóre z najgorszych prognoz dotyczących wpływu automatyzacji na zatrudnienie w ciągu ostatniej dekady nie sprawdziły się (Bholat 2020). Może to wskazywać, że obawy dotyczące wpływu sztucznej inteligencji na zatrudnienie są nieco przesadzone.
W badaniu CfM-CEPR z maja 2023 r. poproszono członków jego panelu o oszacowanie wpływu sztucznej inteligencji na globalny wzrost gospodarczy i stopy bezrobocia w krajach o wysokich dochodach w nadchodzącej dekadzie. Ankieta zawierała dwa pytania. W pierwszym z nich poproszono członków panelu o prognozę wpływu sztucznej inteligencji na globalny wzrost gospodarczy w nadchodzącej dekadzie. W drugim poproszono ich o prognozę wpływu sztucznej inteligencji na bezrobocie w krajach o wysokim dochodzie w nadchodzącej dekadzie.
Większość uczestników panelu (64 proc.) uważa, że sztuczna inteligencja zwiększy globalny wzrost gospodarczy do 4-6 proc. rocznie w nadchodzącej dekadzie. Pozostała część panelu (36 proc.) uważa, że sztuczna inteligencja nie będzie miała znaczącego wpływu na globalny wzrost. Warto zauważyć, że większość uczestników panelu wskazuje na duży stopień niepewności co do swoich przewidywań.
Prawie dwie trzecie uczestników panelu uważa, że rozwój sztucznej inteligencji w nadchodzącej dekadzie pozytywnie wpłynie na wzrost gospodarczy. Jorge Miguel Bravo (Nova School of Business and Economics w Lizbonie) wymienia powszechne wykorzystanie uczenia maszynowego jako „technologii ogólnego przeznaczenia” w krajach rozwiniętych i rozwijających się jako główny powód, dla którego „postawiłby raczej na wzrost niż na brak zmian lub ich spadek”. Ugo Panizza (The Graduate Institute w Genewie (IHEID)) powtarza te myśli, twierdząc, że „sztuczna inteligencja doprowadzi do wzrostu produktywności, a tym samym do wyższego wzrostu gospodarczego”. Podkreśla jednak pewne zastrzeżenia w stosunku do tej prognozy, stwierdzając, że „sztuczna inteligencja może zwiększyć bezrobocie i nierówności, co może mieć wpływ na produktywność i wzrost”. Robert Kollmann (Université Libre de Bruxelles) podobnie wyraża stonowany optymizm odnośnie nadejścia sztucznej inteligencji, argumentując, że jest mało prawdopodobne, aby wpłynęła ona na długoterminowy trend wzrostu światowego PKB, ale może nieznacznie zwiększyć globalny wzrost, o około „0,5”.
Większość uczestników panelu uważa, że wpływ sztucznej inteligencji na globalny wzrost gospodarczy jest niezwykle niepewny, co uniemożliwia prognozowanie. Andrea Ferrero (Uniwersytet Oksfordzki) podsumowuje ten pogląd: „Spodziewam się, że sztuczna inteligencja będzie miała znaczący wpływ na gospodarkę, ale nie jestem pewien, w jaki sposób. Mogę sobie wyobrazić, że niektóre sektory skorzystają bardziej niż inne, a niektóre mogą nawet ucierpieć. Następstwa dla ogólnego wzrostu gospodarczego są moim zdaniem bardzo niepewne.” Jagjit Chadha (National Institute of Economic and Social Research) twierdzi, że ogólny wpływ sztucznej inteligencji będzie zależał od kilku czynników – „jakie rozwiązania zostaną przyjęte, w jaki sposób władza monopolistyczna zostanie zakwestionowana i jakie nowe pomysły zostaną ostatecznie wprowadzone do obiegu” – a zatem nie może „z jakimkolwiek stopniem pewności” powiedzieć, jaki będzie ten wpływ.
Ricardo Reis (London School of Economics) zwięźle podsumował duży stopień niepewności, który wyrażają uczestnicy panelu: „Prognozowanie przyszłego wzrostu na przestrzeni dekady jest bardzo trudne, więc odpowiedź ‘nie jestem pewien’ jest najbardziej istotną częścią tej odpowiedzi.”
Większość uczestników panelu (63 proc.) uważa, że sztuczna inteligencja nie wpłynie na wskaźniki zatrudnienia w krajach o wysokich dochodach w ciągu kolejnej dekady. Większość pozostałych respondentów (27 proc.) uważa, że rozwój sztucznej inteligencji może zwiększyć bezrobocie w krajach o wysokich dochodach. Tylko dwóch panelistów uważa, że sztuczna inteligencja może zmniejszyć bezrobocie w krajach o wysokich dochodach w nadchodzącej dekadzie. Warto zauważyć, że ponad połowa uczestników panelu wyraziła brak pewności co do swoich odpowiedzi, co wskazuje na wysoki stopień niepewności związany z tym pytaniem.
Zobacz również: https://www.obserwatorfinansowy.pl/tematyka/makroekonomia/trendy-gospodarcze/reakcje-pracownikow-na-zagrozenie-automatyzacja/
Większość uczestników panelu uważa, że rozwój sztucznej inteligencji raczej nie wpłynie na bezrobocie w krajach o wysokich dochodach w dłuższej perspektywie. Michael Wickens (Cardiff Business School i Uniwersity of York) przytacza wcześniejsze zmiany technologiczne na poparcie tego stanowiska: „Liczba miejsc pracy i poziom bezrobocia nie zmienią się, ale liczba godzin pracy spadnie, a czas wolny wydłuży się. Tak właśnie stało się w następstwie wcześniejszego postępu technologicznego. To samo stanie się ze sztuczną inteligencją.” Zgadzając się z tym poglądem, Cédric Tille (The Graduate Institute, Genewa) stwierdza, że „skutki bezrobocia mogą być ograniczone”, ale zauważa, że „wpływ na nierówność dochodów i potrzebę polityki redystrybucji może być duży”. Maria Demertzis (Bruegel) twierdzi, że wpływ bezrobocia może zależeć od przekwalifikowania, podkreślając, że „im szybciej to [przekwalifikowanie] nastąpi, tym mniejszy będzie wpływ na bezrobocie”.
Kilku uczestników panelu wskazało na niepewność długoterminowych prognoz wpływu sztucznej inteligencji na zatrudnienie. Andrea Ferrero (Uniwersytet Oksfordzki) podkreśla tą niepewność: „Spodziewam się wzrostu bezrobocia w krótkim okresie, ponieważ zatrudnienie ludzi w niektórych zadaniach i zawodach staje się przestarzałe. W średnim okresie nastąpi dostosowanie podaży i możliwe jest, że sztuczna inteligencja może nawet zmniejszyć naturalną stopę bezrobocia w dłuższej perspektywie. Nie jestem pewien.”
Część uczestników panelu wyraża pesymizm odnośnie wpływu sztucznej inteligencji na rynek pracy ze względu na jej oddziaływanie na słabsze grupy społeczne. Wouter den Haan (London School of Economics) podsumowuje ten punkt widzenia: „Obawiam się, że sztuczna inteligencja może być szkodliwa dla osób znajdujących się w trudniejszej sytuacji na rynkach pracy, takich jak te, którym nie będzie łatwo dostosować się do nowego środowiska”.
Jednakże kilku członków panelu wyraziło przeciwny pogląd, twierdząc, że bezrobocie w krajach o wysokich dochodach może spaść. Volker Wieland (Uniwersytet Goethego we Frankfurcie i IMFS) sugeruje, że sztuczna inteligencja może potencjalnie obniżyć stopę bezrobocia i liczbę przepracowanych godzin.
Ethan Ilzetzki – Associate Professor of Economics (with Tenure) London School Of Economics And Political Science
Suryaansh Jain – BSc Economics student London School Of Economics And Political Science
Artykuł ukazał się w wersji oryginalnej na platformie VoxEU, tam też dostępne są przypisy i bibliografia.
W styczniu 2020 roku Wielka Brytania formalnie opuściła Unię Europejską. Oczekiwane korzyści z brexitu, poza odzyskaniem suwerenności w zakresie kształtowania prawa i zewnętrznych relacji gospodarczych, jednak się nie zmaterializowały. Widoczny jest natomiast spadek wydajności i konkurencyjności brytyjskiej gospodarki, co wpływa także na kondycję rynku pracy.
