Există o literatură de cercetare economică de lungă durată cu privire la impactul inovației tehnologice și al automatizării în general asupra ocupării forței de muncă și creșterii economice. Modelele economice tradiționale compensează un efect negativ de înlocuire sau de înlocuire cu un efect pozitiv de complementaritate asupra ocupării forței de muncă. Istoria economică de la revoluția industrială susține cu fermitate punctul de vedere conform căruia efectul net asupra ocupării forței de muncă și asupra veniturilor este pozitiv, deși dovezile recente indică o scădere a cotei muncii în venitul total. Există îngrijorări că odată cu inteligența artificială (AI) „de data aceasta poate fi diferit”. Modelul de ultimă generație, bazat pe sarcini, creează un mediu în care oamenii și mașinile concurează pentru îndeplinirea sarcinilor. Acest lucru a fost testat pe datele roboților, cu rezultate mixte. Cu toate acestea, caracteristicile economice ale roboților rivali nu sunt comparabile cu algoritmii AI non-rivali și scalabili, care pot constitui o tehnologie de uz general și pot accelera ritmul inovației în sine. Aceste caracteristici dau un indiciu că de data aceasta ar putea fi într-adevăr diferit. Cu toate acestea, există încă foarte puține dovezi empirice care să leagă AI sau îmvățarea automată (ML) de angajare și venituri. Modelele generale de creștere pot prezenta doar o gamă largă de scenarii foarte divergente și ipotetice, de la implozie de creștere la un viitor optimist cu accelerare a creșterii. Chiar și scenariile extreme de deplasare a oamenilor de către mașini oferă speranță pentru un viitor economic general mai bogat. Literatura de specialitate este mai clară cu privire la implicațiile negative pe care le poate avea automatizarea pentru egalitatea veniturilor. Politicile redistributive pentru a contracara această tendință vor trebui să includă răspunsuri comportamentale la astfel de politici.Există unele elemente care sugerează că natura AI/ML este diferită de schimbarea tehnologică anterioară, dar nu există încă dovezi empirice care să susțină această viziune.
Preocupările contemporane cu privire la impactul AI sunt declanșate de o creștere rapidă a aplicațiilor de succes ale învățării automate (ML), o ramură a AI. 1 Înainte de ML, sarcinile puteau fi automatizate doar dând unui computer instrucțiuni definite cu precizie pentru a îndeplini o sarcină. Acest proces costisitor este din ce în ce mai înlocuit cu un proces mai automatizat de rulare a unui algoritm ML existent pe datele de antrenament legate de sarcini ale intrărilor și ieșirilor, fără a programa în mod explicit mecanismele sarcinii. Algoritmul are rolul unei cutii negre, condusă de computer, care transformă intrările în ieșiri. Tehnologia ML actuală funcționează bine în medii stabile în care seturi de date de intrare-ieșire mari și precise sunt disponibile pentru a automatiza sarcinile cu obiective și valori clar definite, fără lanțuri lungi de raționament și fără cerințe de cunoștințe anterioare sau explicații detaliate (Brynjolfsson, Mitchell și Rock 2018). ; Brynjolfsson & Mitchell, 2017). Performanța ML se erodează foarte rapid în situațiile care se abat de la aceste setări. Majoritatea informaticienilor ar fi de acord că suntem încă departe de IA generală, care ar putea înlocui complet inteligența umană în toate aspectele ei.
AI/ML este o tehnologie recentă, care abia recent își găsește drumul în aplicațiile industriale și de servicii. Există multe investiții în dezvoltarea AI/ML, dar aplicațiile sunt încă relativ limitate într-o gamă largă de sectoare. Poate fi prea devreme pentru a detecta acest impact. Potrivit lui Brynjolfsson et al. (2017) ne confruntăm cu un „Paradox Solow: vedem noi tehnologii transformatoare peste tot, cu excepția statisticilor de productivitate”. Acest lucru se poate datora întârzierilor în implementarea noii tehnologii și restructurării firmelor pentru a se adapta la tehnologie. Dovezile empirice sunt, prin definiție, despre trecut. AI are încă foarte puțin „trecut”. Singurele dovezi empirice solide disponibile se referă la schimbarea tehnologică generală, nu la IA sau se limitează la impactul roboților în aplicațiile industriale, probabil un subset limitat de aplicații AI.
Preocupările societății cu privire la automatizare, mecanizare și înlocuirea dintre oameni și mașini merg cel puțin până la revoluția industrială și probabil mult mai departe. Dezbaterea actuală despre IA se încadrează bine în această tendință pe termen lung. Trecutul oferă dovezi liniștitoare pentru angajarea umană: în ciuda valurilor necruțătoare de mecanizare de la revoluția industrială și în toate industriile, angajarea și veniturile umane au continuat să crească. Cu toate acestea, sindromul „de data aceasta este diferit” continuă să trezească îngrijorări. Adevărat, mecanizarea trecută nu a înlocuit funcțiile cognitive umane în ritmul în care AI/ML pare să se dezvolte. Desigur, previziunile conform cărora jumătate din toate locurile de muncă ar putea dispărea în următoarele două decenii (Frey & Osborne, 2017) alimentează aceste preocupări. Cât de credibile sunt aceste prognoze și ce alte considerații pot fi aduse în imagine pentru a echilibra aceste predicții alarmiste, dacă există?
Gândirea economică asupra automatizării se învârte în jurul a doi poli opuși. Modelele care se concentrează pe complementaritatea dintre bărbați și mașini prevăd că impactul progresului tehnologic asupra economiei de muncă este contrabalansat de salarii mai mari, creștere economică și mai multe locuri de muncă în alte sectoare. În schimb, modelele de substituție afirmă că tehnologia provoacă deplasarea locurilor de muncă și duce la polarizare, decalificare și, posibil, la o economie fără locuri de muncă (Autor, 2015; Agrawal, Gans și Goldfarb 2018a). Dovezile istorice privind progresul tehnologic de la revoluția industrială acordă credibilitate teoriei compensației. În ciuda progresului tehnologic masiv și a înlocuirii forței de muncă umană cu mașini în aproape toate sectoarele, ocuparea forței de muncă și veniturile au crescut substanțial în ultimele două secole, deși există indicii că ponderea veniturilor muncii este în scădere (Karabarbounis și Neiman, 2014). Totuși, echilibrul dintre substituție și complementaritate revine în continuare. De ce atunci continuăm să ne uităm la modele de substituție? Aceasta este parțial o dezbatere teoretică între economiști care compară caracteristicile acestor modele și parțial o dezbatere despre dovezi empirice. Deși numărul de locuri de muncă poate crește în general, acest lucru nu este neapărat intotdeauna cazul. În plus, dacă acest câștig pe termen lung a fost precedat de dureri pe termen scurt, trebuie să înțelegem mecanismele de exploatare a beneficiilor tranzițiilor tehnologice. Și, desigur, de data aceasta poate fi diferită.
Sursa: Bertin Martens and Songül Tolan, Will this time be different? A review of the literature on the Impact of Artificial Intelligence on Employment, Incomes and Growth, Digital Economy Working Paper 2018-08; JRC Technical Reports. © European Union, 2018. Traducerea și adaptarea: © 2024 Nicolae Sfetcu
Cunoașterea Științifică, Volumul 3, Numărul 1, Martie 2024
Revista Cunoașterea Științifică este o publicație trimestrială din domeniile științei și filosofiei, și domenii conexe de studiu și practică. Cuprins: EDITORIAL / EDITORIAL Nicolae SFETCU Defense Against Advanced Cyber Attacks Apărarea împotriva atacurilor cibernetice avansate ȘTIINȚE NATURALE / NATURAL SCIENCE … Citeşte mai mult
Solaris, regia Andrei Tarkovsky – Tehnica cinematografică
Tarkovsky a dezvoltat o teorie a cinematografiei pe care a numit-o „sculptarea în timp”. Prin aceasta el a vrut să evidențieze caracteristica unică a cinematografiei ca mediu, aceea de aborda experiența noastră despre timp și de a o modifica. Filmul … Citeşte mai mult
PowerPoint – Ghid pentru începători
PowerPoint este un instrument excelent pentru prezentări de orice fel, fie în clasă, fie în cadrul unei conferințe. O prezentare PowerPoint este formată dintr-o serie de diapozitive care pot fi proiectate (afișate electronic) sau tipărite într-o varietate de formate de … Citeşte mai mult
Lasă un răspuns