Inteligența Artificială va provoca o revoluție economică. Poate IA să relanseze productivitatea?

Până la începutul deceniului următor, trecerea la Inteligența Artificială ar putea deveni un motor principal al prosperității globale.


În iunie 2023, un studiu privind potențialul economic al Inteligenței Artificiale (IA) generative a estimat că această tehnologie ar putea adăuga peste 4.000 de miliarde de dolari anual economiei globale. Acest lucru s-ar adăuga la cele 11 trilioane de dolari la care ar putea contribui Inteligența Artificială non-generativă și alte forme de automatizare, scrie „Foreign Affairs”.

Acestea sunt cifre enorme: prin comparație, întreaga economie germană – a patra ca mărime din lume – valorează aproximativ 4 trilioane de dolari. Potrivit studiului, realizat de McKinsey Global Institute, acest impact uimitor va proveni în mare parte din creșterile de productivitate.

Cel puțin pe termen scurt, aceste proiecții exuberante vor depăși probabil realitatea. Numeroase obstacole tehnologice, legate de procese și organizatorice, precum și dinamica industriei, stau în calea unei economii globale bazate pe IA. Dar doar pentru că transformarea poate să nu fie imediată nu înseamnă că efectul final va fi mic.

Până la începutul deceniului următor, trecerea la Inteligența Artificială ar putea deveni un motor principal al prosperității globale. Câștigurile potențiale pentru economia mondială derivă din progresele rapide ale IA – acum extinse și mai mult de IA generativă, sau IA care poate crea conținut nou, și de aplicațiile sale potențiale în aproape toate aspectele activității umane și economice. Dacă aceste inovații pot fi exploatate, IA ar putea inversa declinul pe termen lung al creșterii productivității cu care se confruntă în prezent multe economii avansate.

Această revoluție economică nu va avea loc de una singură. Multe dezbateri recente s-au concentrat asupra pericolelor pe care le prezintă IA și asupra necesității unor reglementări internaționale pentru a preveni daunele catastrofale. La fel de importantă, însă, va fi introducerea unor politici pozitive care să favorizeze cele mai productive utilizări ale IA. Aceste politici trebuie să promoveze tehnologiile care sporesc capacitățile umane, mai degrabă decât să le înlocuiască pur și simplu; să încurajeze o implementare cât mai amplă a IA, atât în cadrul diferitelor sectoare, cât și între diferite sectoare, în special în domeniile care tind să aibă o productivitate mai scăzută; și să se asigure că firmele și sectoarele trec prin schimbările și inovațiile necesare în materie de procese și de organizare pentru a valorifica în mod eficient potențialul IA. Prin urmare, pentru a dezlănțui întreaga forță a unei economii alimentate de IA, va fi nevoie nu numai de un nou cadru de politică, ci și de o nouă mentalitate față de Inteligența Artificială. În cele din urmă, tehnologiile IA trebuie să fie îmbrățișate ca instrumente care pot spori, și nu submina, potențialul și ingeniozitatea umană.

Marea încetinire

Progresul accelerat al Inteligenței Artificiale intervine într-un moment crucial al economiei globale. Timp de trei decenii, creșterea masivă a capacității de producție în China și în alte economii emergente a ținut sub control inflația, permițând băncilor centrale să reducă ratele dobânzilor la zero și să injecteze cantități foarte mari de lichidități în sistemele lor financiare. Acei ani s-au încheiat. În multe țări dezvoltate, creșterea încetinește și rămâne slabă, în parte ca urmare a luptei prelungite cu inflația pe care o duc acum băncile centrale. Iar creșterea productivității este în scădere din 2005, cu o scădere deosebit de pronunțată în deceniul care a precedat pandemia COVID-19. Creșterea productivității muncii în Statele Unite, care a fost de 1,73% în deceniul de dinaintea crizei financiare, a scăzut cu mai mult de două treimi, ajungând la 0,53% în deceniul dinaintea pandemiei. Marile sectoare de servicii – domeniile economiei care nu se încadrează în industria prelucrătoare și comerț și care reprezintă acum aproape 80% din locurile de muncă din SUA – au avut o situație și mai proastă, cu o creștere a productivității înainte de pandemie de doar 0,16%, aproape zero.

Alți factori au creat, de asemenea, constrângeri pe partea ofertei în economia mondială. În țările care reprezintă peste 75% din producția economică mondială, îmbătrânirea populației a limitat creșterea ofertei de forță de muncă, crescând rata de dependență – numărul de persoane fără loc de muncă în raport cu populația în vârstă de muncă dintr-o anumită țară – și creând tensiuni fiscale. Multe sectoare mari de ocupare a forței de muncă, inclusiv administrația publică, asistența medicală, comerțul cu amănuntul tradițional, industria hotelieră și construcțiile, se confruntă cu un deficit critic de lucrători. Iar în unele țări, cum ar fi China, Italia, Japonia și Coreea de Sud, forța de muncă totală este în scădere. Piețele forței de muncă au fost, de asemenea, transformate de preferințele persoanelor aflate în căutarea unui loc de muncă în economiile avansate, care aleg sectoarele de ocupare a forței de muncă – și trec frecvent de la un sector la altul – în funcție de flexibilitate, siguranță, nivel de stres și venituri. Între timp, tensiunile geopolitice, combinate cu șocurile provocate de schimbările climatice și de pandemie, au determinat multe companii și țări să se „de-rischeze” și să își diversifice lanțurile de aprovizionare cu costuri mari, din motive care nu au nimic de-a face cu reducerea costurilor. Era construirii lanțurilor de aprovizionare globale în întregime pe baza eficienței și a avantajului comparativ s-a încheiat în mod clar.

Pe scurt, în lipsa unei noi forțe puternice care să stimuleze productivitatea, economia mondială va continua să fie frânată de o creștere lentă și de o ofertă redusă de forță de muncă, de amenințarea persistentă a inflației, de rate ale dobânzii mai mari, de reducerea investițiilor publice și de costuri ridicate ale capitalului în viitorul apropiat. Pe fondul acestor vânturi potrivnice, tranziția costisitoare a energiei curate – care va necesita cheltuieli de capital suplimentare de 3 trilioane de dolari în fiecare an timp de câteva decenii, conform proiecțiilor Agenției Internaționale pentru Energie – va fi aproape imposibil de realizat.

Aceste presiuni globale pe termen lung reprezintă un motiv cheie pentru care revoluția IA este atât de importantă. Aceasta deține potențialul unei creșteri bruște a productivității cu ajutorul tehnologiei digitale, care ar putea restabili ritmul de creștere prin atenuarea constrângerilor din partea ofertei – în special a reducerii rezervei de forță de muncă din multe țări – care au frânat economia mondială. Însă, pentru ca această transformare să aibă loc, această creștere va trebui să aibă caracteristicile potrivite. Trebuie să fie determinată în primul rând de creșterea valorii adăugate, în care firmele și sectoarele își extind producția cu valoare adăugată, contribuind astfel la o creștere a PIB-ului, mai degrabă decât prin simpla reducere a intrărilor, cum ar fi forța de muncă, menținând în același timp creșterea slabă sau stagnantă a producției.

O revoluție digitală diferită

În unele privințe, tsunami-ul actual de investiții în Inteligența Artificială generativă pare surprinzător. La urma urmei, tehnologiile digitale transformă economia în moduri măsurabile de cel puțin trei decenii. O explicație a entuziasmului este că, spre deosebire de inovațiile digitale anterioare, revoluția IA a extins impactul tehnologiilor digitale mult dincolo de așa-numitele lucrări codificabile – sarcini de rutină care pot fi reduse la o serie precisă de instrucțiuni. Până la recentele descoperiri ale IA, mașinile digitale nu puteau îndeplini sarcini care să sfideze codificarea, cum ar fi recunoașterea unui obiect ca fiind o pisică.

În domeniile pe care le-a atins, revoluția digitală a fost dramatică. Sarcini îndeplinite de mult timp de oameni au fost brusc preluate de mașini. Activități precum contabilitatea, arhivarea și evidența contabilă, o mare parte a serviciilor bancare de consum și sistemele de control pentru întregi lanțuri de aprovizionare au fost parțial și uneori complet automatizate. În paralel, majoritatea informațiilor au ajuns să fie stocate și transmise în format digital, ceea ce a făcut ca acestea să fie mai ieftine și mai ușor de accesat și utilizat. O abundență de servicii gratuite și cu costuri reduse bazate pe internet a transformat, de asemenea, economia de consum și interacțiunea socială.

Dar impactul economic al acestor schimbări, deși substanțial, a fost limitat. În sectoarele în care tehnologiile au fost implementate pe scară largă, productivitatea a crescut, la fel ca după prima revoluție industrială, când oamenii au încetat să mai sape șanțuri și au trecut la lopeți cu abur. În anumite domenii, locurile de muncă au scăzut împreună cu veniturile unor persoane din clasa de mijloc, într-un fenomen care a ajuns să fie cunoscut sub numele de „polarizarea locurilor de muncă și a veniturilor”. Cu toate acestea, au existat multe tipuri de sarcini care nu puteau fi automatizate, iar amploarea preluării digitale a fost limitată. Mai presus de toate, tehnologiile au avut un efect redus asupra industriilor bazate pe cunoaștere și a industriilor creative, cum ar fi medicina, dreptul, publicitatea și consultanța, în care o mare parte din valoare provine din expertiza specifică și din îndeplinirea unor sarcini neprogramate.

Acum, revoluția inteligenței artificiale a spulberat aceste constrângeri. Prin progresele înregistrate în ultimii 15 ani în domeniul învățării automate și al recunoașterii modelelor, cercetătorii în domeniul IA au demonstrat că mașinile digitale pot face mult mai mult. De exemplu, multe dintre activitățile umane care nu se pretează cu ușurință la codificare implică recunoașterea modelelor: găsirea și asamblarea faptelor și a ideilor, detectarea structurilor logice și conceptuale încorporate în limbaj, sintetizarea și reelaborarea informațiilor, precum și valorificarea experienței, a expertizei și a cunoștințelor tacite pentru a oferi răspunsuri la întrebări complexe și nuanțate. Prin utilizarea învățării profunde – rețele neuronale multistrat care simulează modul în care neuronii trimit și primesc semnale în creierul uman – cercetătorii au făcut progrese rapide în învățarea automată. Și, cu suficiente date și putere de calcul, această abordare a fost remarcabil de eficientă în replicarea multora dintre aceste sarcini de recunoaștere a modelelor, de predicție și, în prezent, și de generare. Rezultatul a fost o serie uimitoare de descoperiri.

Chiar înainte de apariția inteligenței artificiale generative, învățarea automată a produs o serie de inovații majore. O listă scurtă a acestora include recunoașterea scrisului de mână, recunoașterea vorbirii și recunoașterea imaginilor și a obiectelor. Multe dintre aceste instrumente au fost utilizate în smartphone-uri și în numeroase aplicații de afaceri și de consum. Luați în considerare Google Translate, care utilizează învățarea profundă și este folosit de peste un miliard de persoane; acesta poate gestiona deja peste 100 de limbi, un număr pe care cercetătorii în domeniul IA își propun să îl extindă în curând la peste 1.000 de limbi. De asemenea, IA a ajutat la descoperiri în mai multe domenii științifice. De exemplu, AlphaFold, un sistem de inteligență artificială dezvoltat de laboratorul de inteligență artificială al Google, DeepMind, a reușit să prezică structurile proteice ale tuturor celor 200 de milioane de proteine cunoscute de știință. Cercetătorii din întreaga lume folosesc acum aceste structuri pentru a accelera și a le ajuta în investigarea bolilor și pentru a dezvolta noi tratamente pentru acestea.

Cu toate acestea, poate cea mai izbitoare evoluție a fost apariția modelelor lingvistice mari, sau LLM, care constituie baza pentru inteligența artificială generativă. Ceea ce stă la baza LLM-urilor este Transformer, o arhitectură de învățare profundă care a fost introdusă într-o lucrare devenită celebră de către cercetătorii Google în 2017. Transformerii se folosesc de un mecanism de autoatenție pentru a înțelege conexiunile și relațiile dintre diferite cuvinte. Împreună cu așa-numitele embeddings – care cartografiază relațiile dintre cuvinte și utilizează o arhitectură neuronală unică – Transformer face posibilă învățarea modelului într-un mod autosupravegheat. Odată antrenat, modelul poate genera rezultate asemănătoare cu cele umane prin simpla prezicere a următorului cuvânt sau a următoarei secvențe de cuvinte ca răspuns la o solicitare.

Prin antrenarea acestor noi LLM-uri pe miliarde, iar acum pe trilioane de cuvinte și pe perioade lungi de timp, acestea pot genera răspunsuri din ce în ce mai sofisticate, asemănătoare celor umane, atunci când li se solicită. Mai important, capacitățile lor nu se limitează la un singur sector sau domeniu de cunoștințe. Spre deosebire de multe dintre inovațiile anterioare în domeniul IA, care au fost adaptate la funcții specifice, LLM-urile care stau la baza IA generativă au pretenția de a fi o tehnologie cu adevărat cu destinație generală.

Studii rapide

Inteligența Artificială generativă are mai multe caracteristici care sugerează că impactul său economic potențial ar putea fi neobișnuit de mare. Una dintre acestea este versatilitatea excepțională. În prezent, LLM-urile au capacitatea de a răspunde la solicitări din multe domenii diferite, de la poezie la știință și drept, precum și de a detecta domenii diferite și de a trece de la unul la altul, fără a avea nevoie de instrucțiuni explicite. În plus, LLM-urile pot lucra nu numai cu cuvinte, ci și cu coduri software, audio, imagini, video și alte tipuri de intrări, precum și cu ieșiri generate – ceea ce este adesea denumit „multimodalitate”. Capacitatea lor de a opera în mod flexibil între mai multe discipline și moduri înseamnă că aceste modele pot oferi o platformă largă pe care să se construiască aplicații pentru aproape orice utilizare specifică. Mulți dezvoltatori de LLM-uri, inclusiv OpenAI, au creat API-uri – interfețe de programare a aplicațiilor – care permit altora să își construiască propriile soluții de inteligență artificială proprietare pe baza LLM-urilor. Cursa pentru crearea de aplicații pentru o diversitate uriașă de sectoare și discipline profesionale și cazuri de utilizare a început deja.

LLM-urile sunt, de asemenea, demne de remarcat pentru accesibilitatea lor. Deoarece sunt concepute pentru a răspunde la limbajul obișnuit și la alte intrări omniprezente, LLM-urile pot fi utilizate cu ușurință de către nespecialiști care nu dispun de competențe tehnice. Tot ce este necesar este un pic de practică în crearea de solicitări care să determine răspunsuri eficiente. În același timp, utilizarea de către modele a vastului material de pe internet sau a oricărui alt corpus pentru instruire înseamnă că acestea pot dobândi expertiză în aproape orice domeniu de cunoștințe. Aceste două caracteristici conferă LLM-urilor un potențial de utilizare mult mai extins decât tehnologiile digitale anterioare, chiar și cele care implică Inteligența Artificială. Numai în luna iunie 2023, site-ul ChatGPT a fost vizitat de 1,6 miliarde de utilizatori, un semnal convingător al barierei scăzute la intrare și al amplorii interesului pentru această tehnologie.

Este greu de făcut predicții detaliate cu privire la potențialele utilizări viitoare ale LLM-urilor. Dar, având în vedere atributele lor neobișnuite, combinate cu inovațiile tehnice rapide și continue ale cercetătorilor și cu sumele uriașe de capital de risc care se varsă în cercetarea în domeniul IA, capacitățile acestora vor crește aproape sigur. În următorii cinci ani, dezvoltatorii de Inteligență Artificială vor introduce mii de aplicații bazate pe LLM-uri și alte modele generative de Inteligența Artificială destinate unor sectoare, activități și locuri de muncă extrem de disparate. În același timp, modelele generative de IA vor fi utilizate în curând alături de alte sisteme de IA, în parte pentru a aborda limitările actuale ale acestor sisteme, dar și pentru a le extinde capacitățile. Printre exemple se numără adaptarea LLM-urilor pentru a ajuta la alte aplicații de productivitate, cum ar fi foile de calcul și poșta electronică, și asocierea LLM-urilor cu sisteme robotice pentru a îmbunătăți și extinde funcționarea acestor sisteme. Dacă aceste diverse aplicații sunt implementate în mod eficient în întreaga economie, se pare aproape sigur că va urma o creștere amplă și extinsă a productivității și a altor măsuri de performanță economică.

Printre cele mai promițătoare utilizări ale AI generative în economia în sens larg se numără sistemele de asistenți digitali pentru locul de muncă. Luați în considerare un studiu din aprilie 2023 realizat de Erik Brynjolfsson, Danielle Li și Lindsey Raymond privind impactul unui asistent digital cu Inteligență Artificială pentru reprezentanții serviciilor de asistență pentru clienți din sectorul tehnologic. Asistentul de inteligență artificială a fost antrenat pe o colecție mare de înregistrări audio ale interacțiunilor dintre agenți și clienți, împreună cu măsurători de performanță pentru aceste interacțiuni: A fost rezolvată problema? Cât timp a durat rezolvarea acesteia? A fost clientul mulțumit de rezultat? Asistentul de inteligență artificială a fost apoi pus la dispoziția unor agenți și nu a altora.

Autorii studiului au identificat două rezultate importante. Primul a fost că productivitatea grupului cu asistenți AI a fost în medie cu 14% mai mare. Al doilea, și chiar mai semnificativ, a fost că, deși toți cei din grupul cu asistent AI au avut creșteri de productivitate, efectul a fost mult mai mare pentru agenții relativ neexperimentați. Cu alte cuvinte, asistentul AI a reușit să reducă în mod semnificativ diferența de performanță dintre agenții noi și cei experimentați, sugerând potențialul AI generativ de a accelera formarea la locul de muncă.

Instrumentele de cartografiere digitală au avut un efect similar asupra șoferilor de taxi din Londra. Londra este un oraș incredibil de complex pentru a conduce. În trecut, șoferii aveau nevoie de luni și chiar ani pentru a învăța străzile suficient de bine pentru a trece examenul de șofer de taxi al orașului, cunoscut sub numele de „the Knowledge”. Apoi au apărut Google Maps și Waze. Aceste aplicații nu au eliminat diferența dintre veterani și nou-veniți, dar cu siguranță au redus-o. Acest efect de nivelare a performanțelor angajaților pare să devină o consecință generală a apariției asistenților digitali puternici cu Inteligență Artificială în multe sectoare ale economiei.

Având în vedere valoarea lor demonstrabilă, asistenții digitali AI vor îndeplini în curând un mare sortiment de sarcini. De exemplu, aceștia vor produce primele proiecte în aplicațiile media și de marketing și vor produce o mare parte din codul de bază necesar pentru o varietate de programări, accelerând astfel în mod dramatic activitatea dezvoltatorilor de software avansat. În multe profesii, capacitatea unui sistem de inteligență artificială de a absorbi și de a procesa cantități uriașe de literatură la o viteză supraomenească va accelera, de asemenea, atât ritmul, cât și diseminarea cercetării și a inovației.

Un alt domeniu în care aplicațiile LLM în curs de dezvoltare ar putea avea un mare impact este cel al sistemelor de inteligență ambientală. În acestea, tehnologiile de inteligență artificială sunt utilizate împreună cu senzori vizuali sau audio pentru a monitoriza și a îmbunătăți performanța umană. Să luăm ca exemplu sectorul sănătății. Așa cum a fost discutat într-un studiu publicat în 2020 în Nature, un sistem de inteligență ambientală ar putea utiliza o serie de semnale și intrări – de exemplu, discuții înregistrate între medici și stagiari în timp ce aceștia își fac turele prin spital, combinate cu fișele unui anumit pacient și cu actualizările acestora – pentru a identifica acțiunile lipsă sau întrebările trecute cu vederea. Componenta de inteligență artificială ar putea produce apoi un rezumat al constatărilor sale pentru a fi analizat de personalul medical. Potrivit unor estimări, medicii își petrec în prezent aproximativ o treime din timp scriind rapoarte și deciziile luate; un astfel de sistem ar putea reduce acest timp cu până la 80%.

În viitorul apropiat, inteligența ambientală și asistenții digitali ar putea îmbunătăți eficiența și transparența în gestionarea lanțului de aprovizionare, precum și ajutarea cu sarcini umane complexe. Potrivit raportului din iunie 2023 al McKinsey Global Institute, AI generativă are potențialul de a automatiza activități care în prezent ocupă între 60 și 70 la sută din timpul lucrătorilor. Acest lucru nu numai că ar oferi un stimulent pentru productivitate; de asemenea, ar elibera mai multă forță de muncă umană pentru sarcinile cele mai avansate și ar permite o inovare mai rapidă.

Instruire creativă

În ciuda promisiunilor inteligenței artificiale, o mare parte a dezbaterii publice despre aceasta s-a concentrat pe aspectele sale controversate și pe potențialul său de a face rău. Pentru început, LLM-urile nu sunt 100% fiabile. Rezultatele lor pot reflecta uneori părtinirea seturilor de instruire, pot produce materiale eronate sau pot include așa-numitele halucinații – afirmații care sună plauzibil, dar care nu reflectă realitatea lumii fizice. Cercetătorii încearcă din răsputeri să abordeze aceste probleme, inclusiv prin utilizarea feedback-ului uman și a altor mijloace pentru a ghida rezultatele generate, dar este nevoie de mai multă muncă.

O altă preocupare este aceea că IA ar putea realiza automatizarea în masă a multor sectoare, declanșând pierderi de locuri de muncă pe scară largă. Aceste preocupări sunt reale, dar ele nu țin cont de barierele care stau în calea automatizării totale în multe locuri de muncă, precum și de câștigurile compensatorii de locuri de muncă – unele din cauza cererii în creștere pentru ocupațiile existente, altele din cauza apariției unor noi ocupații, ca urmare a IA, inclusiv a IA generativă. De exemplu, cercetările sugerează că, în următoarele două decenii, unele ocupații – aproximativ 10 % din toate ocupațiile, conform unor estimări – ale căror sarcini constitutive pot fi aproape toate automatizate, vor scădea probabil. Alte ocupații, atât cele existente, cât și cele noi, vor crește. Dar cel mai mare efect al IA asupra economiei în general, care implică aproximativ două treimi din ocupații, va fi schimbarea modului în care se desfășoară munca, deoarece unele sarcini constitutive – în medie aproximativ o treime – vor fi sporite de IA. Ocupațiile din aceste domenii nu vor dispărea, dar vor necesita noi competențe, pe măsură ce oamenii își vor face treaba în colaborare cu mașini capabile.

Mulți comentatori au remarcat, de asemenea, pericolele pe care le presupune acordarea unui control prea mare sistemelor de inteligență artificială. După cum au arătat numeroase exemple, platformele de inteligență artificială generativă greșesc ocazional sau au halucinații – adică inventează lucruri. De exemplu, un LLM căruia i s-a cerut să scrie un articol despre inflație nu numai că a produs articolul, dar a încheiat cu o listă de lecturi suplimentare care includea cinci articole și cărți care nu există. Evident, în aplicațiile care necesită acuratețe factuală, răspunsurile inventate reprezintă o preocupare majoră. Chiar și atunci când nu au halucinații, LLM-urile pot produce predicții proaste, serios tendențioase, prostești sau odioase care necesită o analiză umană. Astfel, implementarea neglijentă sau excesiv de expansivă a IA generativă ar putea duce la perpetuarea informațiilor eronate sau chiar la malpraxis.

Accesul la date de instruire mai bune poate reduce riscurile de rezultate eronate, dar problema este, de fapt, o funcție a modului în care funcționează LLM-urile: chiar dacă sunt instruite pe date perfect exacte, modelele pot oferi răspunsuri diferite și chiar contradictorii la aceeași întrebare, pur și simplu pentru că sunt mașini de predicție care operează într-o lume probabilistică. Greșeala în toate acestea este să ne gândim la LLM-uri ca la niște baze de date care pur și simplu stochează informații. De fapt, din cauza mecanismului probabilist prin care învață și generează rezultate din materialul pe care sunt instruiți și a capacității lor de a asocia idei și concepte care nu au fost asociate înainte, rezultatul lor nu poate fi determinat în totalitate, chiar și cu date de instruire perfecte. Pentru multe companii și sectoare economice, prudența va impune ca oamenii să nu poată fi eliminați în totalitate din scenariu, cel puțin nu prea curând.

În plus, în unele domenii ale economiei, faptele și acuratețea nu sunt la fel de importante ca ideile noi sau creativitatea. Creatorii de modă au început să ceară IA să genereze noi prototipuri de îmbrăcăminte. AI-urile pot genera muzică, pot scrie poezii, pot face artă și pot schița schițe de romane. Ca sursă de inspirație, IA generativă ar putea deveni un instrument util. Preocuparea unora este că IA ar putea înlocui în cele din urmă artistul. Este prea devreme pentru a ști dacă conținutul generat de IA va găsi un număr serios de adepți în artele creative și în artele spectacolului. Cea mai bună presupunere a noastră este că va fi folosit mai mult pentru a asista și a oferi inspirație decât pentru a produce opere de artă finite.

Având în vedere capacitățile sale remarcabile și gama sa, unde va avea loc principalul impact economic al IA generativă? Atunci când lui Sundar Pichai, directorul general al Alphabet, compania-mamă a Google, i s-a pus o versiune a acestei întrebări, el a răspuns că acesta va apărea în „economia cunoașterii”. Acest lucru pare a fi exact ceea ce trebuie. S-ar putea înlocui cu termenul „economia informațională”, dar în toate domeniile, de la cercetarea științifică la dezvoltarea de software și o serie de funcții de servicii, potențialele beneficii economice ale aplicațiilor bazate pe LLM par extrem de mari.

Cu noi, nu împotriva noastră

În ciuda promisiunilor sale enorme, este puțin probabil ca Inteligența Artificială să declanșeze un salt al productivității la nivelul întregii economii sau să sprijine o creștere durabilă și favorabilă incluziunii, dacă utilizarea sa este lăsată în seama forțelor pieței. Pentru a obține cele mai mari beneficii potențiale ale IA va fi nevoie de o abordare proactivă cu două părți. Una constă în anticiparea și, în măsura în care este posibil, în prevenirea utilizării abuzive sau a efectelor nocive ale tehnologiei. Pe de altă parte, promovarea utilizărilor inteligenței artificiale care ajută cel mai mult oamenii și le aduc beneficii, care stimulează economia și care ajută societatea să facă față celor mai presante oportunități și provocări – făcându-le mai accesibile, asigurând răspândirea lor pe scară largă și încurajând aplicațiile care sporesc cel mai mult productivitatea.

Pentru moment, prevenirea daunelor și a pagubelor a primit cea mai mare parte a atenției. În luna mai, peste 350 de lideri din industria IA au semnat o scrisoare deschisă în care avertizau că „atenuarea riscului de extincție” cauzat de IA ar trebui să fie o prioritate globală, alături de prevenirea pandemiilor și a războiului nuclear; mulți dintre ei, inclusiv unul dintre noi (Manyika), au semnat scrisoarea pentru a sublinia principiul precauției care ar trebui să se aplice întotdeauna tehnologiilor puternice. Alții au avertizat cu privire la riscurile utilizării abuzive de către actori răi cu diverse motivații, precum și cu privire la aplicațiile militare neconstrânse ale IA în absența unor reglementări internaționale. Aceste aspecte sunt importante și ar trebui abordate. Dar este greșit să presupunem că simpla limitare a utilizării abuzive și a efectelor secundare dăunătoare ale IA va garanta că dividendele economice ale acesteia vor fi oferite într-un mod larg incluziv. Politicile și reglementările active care vizează eliberarea acestor beneficii vor juca un rol important în determinarea faptului că IA își va realiza întregul potențial economic.

În primul rând, va trebui să se elaboreze politici care să garanteze că Inteligența Artificială completează și nu înlocuiește munca umană. În practica actuală, instrumentele de inteligență artificială sunt deseori dezvoltate și evaluate comparativ cu performanța umană, ceea ce duce la o tendință a industriei în favoarea automatizării. Această prejudecată a fost denumită „capcana Turing”, un termen inventat de Brynjolfsson, după argumentul matematicianului Alan Turing conform căruia cel mai important test al inteligenței mașinilor este dacă acestea pot egala sau depăși performanța umană. Pentru a ocoli această capcană, finanțarea publică și privată a cercetării în domeniul IA ar trebui să evite o concentrare prea îngustă asupra creării unei IA asemănătoare celei umane. De exemplu, într-un număr din ce în ce mai mare de sarcini specifice, sistemele de inteligență artificială pot depăși oamenii cu o marjă substanțială de performanță, dar acestea necesită, de asemenea, colaboratori umani, ale căror capacități proprii pot fi extinse în continuare de către mașini. Mai multe cercetări privind tehnologiile de augmentare și utilizările acestora, precum și reorganizarea fluxului de lucru în multe locuri de muncă, ar contribui la sprijinirea inovațiilor care utilizează IA pentru a spori productivitatea umană.

O altă prioritate crucială va fi încurajarea unei răspândiri cât mai largi a tehnologiilor de inteligență artificială în întreaga economie. În cazul revoluției digitale anterioare, un volum mare de cercetări a documentat o adoptare extrem de inegală între sectoare și întreprinderi. Multe sectoare mari de ocupare a forței de muncă au rămas în urmă, ceea ce a dus la o scădere a productivității. Acest model s-ar putea repeta cu ușurință. În cazul inteligenței artificiale generative, firmele mici și mijlocii merită o atenție specială, deoarece este posibil ca acestea să nu dispună de resursele necesare pentru a efectua experimente și a dezvolta cazuri de utilizare. Este posibil ca reducerea costurilor ridicate actuale ale dezvoltării și cercetării în domeniul IA, precum și concurența între principalii dezvoltatori să ducă la aplicații de IA la prețuri accesibile care pot fi implementate pe scară largă, menținând costurile la un nivel scăzut și stimulând activitatea antreprenorială. Însă factorii de decizie politică trebuie să fie atenți la crearea unor norme care să garanteze că o astfel de concurență are ca rezultat o difuzare și o utilizare largă a tehnologiilor.

O problemă conexă este aceea de a accelera utilizarea inteligenței artificiale de către industriile care ar putea beneficia cel mai mult de ea. În multe cazuri, unele părți interesate, inclusiv angajații, se vor concentra, în mod normal, asupra riscurilor și se vor opune adoptării sistemelor de IA. Pentru a contracara această tendință, factorii de decizie politică și companiile vor trebui să se consulte cu toate părțile implicate și să se asigure că interesele acestora sunt luate în considerare. La nivel macro, ar trebui abordate, de asemenea, efectele asupra ocupării forței de muncă și a salariilor generate de adoptarea IA – inclusiv dispariția unor locuri de muncă, chiar dacă altele se dezvoltă -. Vor fi necesare parteneriate care să implice guvernul, industria și instituțiile de învățământ pentru a ajuta oamenii să se adapteze la diferitele cerințe de competențe necesare pentru a lucra într-un mediu asistat de IA. Susținerea veniturilor în timpul tranziției către o economie augmentată de IA ar putea fi un alt ingredient-cheie, în special în ocupații precum centrele de apeluri și alte operațiuni cu clienții în care IA ar putea exercita o presiune în jos asupra salariilor și chiar provoca pierderi nete de locuri de muncă.

Dar, în ciuda temerilor contrare, perspectiva unui șomaj pe scară largă provocat de IA nu pare probabilă, mai ales având în vedere deficitul actual de forță de muncă dintr-o serie de sectoare. Aceste temeri se bazează pe ipoteza incorectă că cererea este fixă sau inelastică și, prin urmare, insensibilă la modificările prețurilor și costurilor. Într-o astfel de lume, creșterile de productivitate produc automat reduceri de locuri de muncă. De fapt, deși este posibil să se producă o mulțime de schimbări în caracteristicile multor locuri de muncă, precum și o anumită deplasare a locurilor de muncă, este puțin probabil ca nivelurile generale de ocupare a forței de muncă din economie să se schimbe prea mult, presupunând că economia continuă să crească. Cercetările sugerează că, în majoritatea scenariilor, se vor câștiga mai multe locuri de muncă decât se vor pierde în următorul deceniu sau mai mult.

O provocare mai mare va fi abordarea efectelor inegale ale noilor tehnologii, atât în interiorul țărilor, cât și între țări. În interiorul țărilor, creșterea productivității se va concentra probabil mai degrabă în locurile de muncă ale angajaților decât în cele ale muncitorilor, din cauza impactului deosebit al IA generativă asupra economiei cunoașterii. Cu toate acestea, pentru a obține o creștere similară a productivității în economia industrială, vor fi necesare progrese majore suplimentare în domeniul roboticii. În pofida progreselor satisfăcătoare pe acest front, rămân provocări tehnologice, ceea ce face ca automatizarea și sporirea producției, logistica și vehiculele autonome să avanseze mai lent. O astfel de divergență în ceea ce privește creșterea productivității între economia bazată pe cunoaștere, sectorul larg al serviciilor și sectoarele industriale ar putea contribui și mai mult la distribuirea inegală a câștigurilor din domeniul IA.

Inteligența Artificială generativă va face ca mult mai multe locuri de muncă să se schimbe decât să dispară.
De asemenea, țările vor trebui să se confrunte cu adoptarea inegală a tehnologiilor digitale avansate atât în rândul firmelor din cadrul aceluiași sector, cât și între sectoare. De exemplu, în cadrul sectoarelor, așa-numitele firme de frontieră, care sunt adesea cele mai agile, au depășit alte firme în utilizarea tehnologiilor digitale. În mod similar, sectoarele de înaltă tehnologie și de servicii financiare au adoptat mai rapid noile tehnologii decât sectorul sănătății, ceea ce creează o inegalitate care poate deveni o barieră în calea creșterii productivității la nivelul întregii economii.

Pe plan internațional, descoperirile și inovațiile recente în domeniul Inteligenței Artificiale au fost în mod clar conduse de Statele Unite, China fiind pe locul al doilea. În aceste două țări se află, de asemenea, companiile de platforme de IA cu suficientă putere de calcul pentru a pregăti LLM-uri avansate. În schimb, Uniunea Europeană a rămas în urma Statelor Unite și a Chinei în ceea ce privește IA, cloud computing și alte domenii conexe. Întrebarea, prin urmare, este cât de repede pot fi implementate aplicațiile avansate de IA în întreaga economie globală. În cadrul modelului deschis care a prevalat timp de câteva decenii după cel de-al Doilea Război Mondial, tehnologia s-ar putea răspândi destul de rapid dincolo de granițe. Dar acea lume nu mai există. Constrângerile complexe și din ce în ce mai restrictive asupra fluxurilor de tehnologie și de capital – fie că este vorba de războiul din Ucraina, de sancțiuni sau de tensiunile crescânde dintre China și Statele Unite – au creat noi bariere în calea difuzării internaționale.

Datorită naturii sale digitale, tehnologia IA se va răspândi; de fapt, ar fi foarte greu de oprit. Dar pentru a se asigura că acest lucru se va întâmpla în mod corect va fi nevoie de noi forme de guvernanță economică internațională. Astfel, chiar dacă este în urmă în ceea ce privește cercetarea în domeniul IA, UE va adopta tehnologia și o va utiliza. Însă multe economii emergente vor beneficia, de asemenea, de această tehnologie, iar pentru acestea, accesul poate fi lent și inegal. Măsura în care IA poate fi dezvoltată și utilizată în mod echitabil la nivel mondial va determina amploarea efectului său asupra economiei mondiale.

Adevărata provocare a IA

IA, inclusiv cea mai recentă apariție a acesteia, IA generativă, are potențialul de a produce o creștere mare și decisivă a productivității și a creșterii economice într-un moment în care economia mondială are nevoie disperată de aceasta. Printre numeroasele provocări economice actuale se numără constrângerile legate de ofertă, presiunea tot mai mare asupra țărilor supraîndatorate, schimbările demografice și inflația persistentă, toate acestea amenințând să limiteze capacitatea țărilor de a susține prosperitatea.

Datorită domeniului său de aplicare larg și ușurinței de utilizare, Inteligența Artificială generativă ar putea face multe pentru a contracara aceste forțe. În plus, revoluția IA a declanșat o perioadă intensă de experimentare și inovare care ar putea adăuga mult mai multă valoare economiei. Dar pentru a realiza pe deplin acest potențial va fi nevoie de o atenție la fel de intensă acordată politicii. Guvernele, companiile și cercetătorii vor trebui să acorde prioritate sporirii competențelor umane, mai degrabă decât înlocuirii acestora. Acestea vor trebui să promoveze utilizarea tehnologiei în întreaga economie. Și vor trebui să construiască o economie în care utilizarea sistemelor de inteligență artificială să fie sensibilă la nevoile lucrătorilor înșiși și în care șocurile să fie reduse la minimum, iar temerile larg răspândite legate de automatizarea excesivă să fie abordate – altfel vor întâmpina probabil o rezistență inutilă.

Dezvoltarea Inteligenței Artificiale a ajuns într-un moment crucial. Potențialul fragil al acestei tehnologii, care poate aduce câștiguri umane și economice enorme, dar poate provoca și daune reale, este în curs de evidențiere. Dar pentru a valorifica în bine puterea inteligenței artificiale va fi nevoie de mai mult decât de o simplă concentrare asupra amenințărilor existențiale și a daunelor potențiale. Va fi nevoie de o viziune pozitivă a ceea ce poate face IA și de măsuri eficiente pentru a transforma această viziune în realitate. Pentru că riscul cel mai probabil pe care IA îl reprezintă pentru lumea de astăzi nu este acela că va produce un fel de catastrofă civilizațională sau un șoc negativ uriaș pentru ocuparea forței de muncă. Mai degrabă, riscul este că, fără o îndrumare eficientă, inovațiile în materie de inteligență artificială ar putea fi dezvoltate și puse în aplicare în moduri care nu fac decât să amplifice disparitățile economice actuale, în loc să aducă o economie globală consolidată pentru generațiile viitoare.


Redactia