Technologinis proveržis dirbtinio intelekto (AI) srityje pastaraisiais metais iškėlė ekonominius DI sklaidos padarinius akademinių ir politinių diskusijų priešakyje. Diskusijos sukasi apie galimą tokios technologijos paplitimą versle ir jos pasekmes darbo rinkai: dirbtinio intelekto paveikti darbuotojai gali pasinaudoti sudėtingomis darbo užduotimis arba būti perkelti į kitą vietą ir pakeisti. Dėl to susidarė prieštaringos nuomonės apie bendrą poveikį užimtumui, kuri laikoma teigiama (Albanesi ir kt., 2023), arba neigiama (Bonfiglioli ir kt., 2024). Svarbu tai, kad bendro makroekonominio dirbtinio intelekto poveikio pagrindas yra jo įtaka privataus sektoriaus produktyvumui, o tai akademinę bendruomenę skaldanti problema – žr. Brynjolfsson ir kt. (2019) už optimistišką požiūrį, o Acemoglu (2024) – už mažiau teigiamą vaizdą.
Naujame dokumente (Gazzani ir Natoli 2024) daugiausia dėmesio skiriame dirbtinio intelekto inovacijų makroekonominio poveikio supratimui, ypač platesniam jų poveikiui ekonomikos augimui, infliacijai ir darbo rinkoms. Naudojame detalius JAV patentų ir prekių ženklų biuro patentų duomenis, apimančius 1980–2019 m., kad sukurtume bendrą AI intensyvumo matavimą JAV naujovių srityje. Ši priemonė gaunama iš AI balų, priskirtų individualiems patentams pagal aštuonias dirbtinio intelekto kategorijas (mašininis mokymasis, natūralios kalbos apdorojimas, kompiuterinis regėjimas, kalbos technologija, žinių apdorojimas, dirbtinio intelekto aparatinė įranga, evoliucinis skaičiavimas ir planavimo bei valdymo sistema), atspindinčių AI turinį viduje. atskleistomis technologijomis. Kas mėnesį apskaičiuodami balų vidurkį pagal patentų padavimo mėnesį, siekiame užfiksuoti dirbtinio intelekto intensyvumo svyravimus, kaip numatomus AI svorio pokyčius būsimos technologinės plėtros metu, remiantis ankstesniais darbais, naudojant patentus, siekiant ekstrapoliuoti naujienas apie ateities technologijas (Miranda Agrippino ir kt., 2020).
Naudodami vietines prognozes (Jordà 2005), mes nustatėme, kad didesnis JAV inovacijų AI intensyvumas turi panašių pasekmių kaip teigiamo pasiūlos postūmis ir skatina laipsnišką pramonės produkcijos didėjimą ir vartotojų kainų mažėjimą; šie efektai atsiranda dėl bendro faktoriaus produktyvumo padidėjimo, kuris pasiekia aukščiausią tašką po penkerių metų (1 pav.). Išvados rodo, kad darbo rinkoje gerokai išaugo darbuotojų paklausa, nepaisant to, kad pasikeitė įmonėms reikalingos užduotys: laisvų darbo vietų skaičius viršija atleidimų skaičių, o tai daro bendrą užimtumą didinantį poveikį. Didėja atlyginimai, dirbtos valandos ir atlyginimai, ypač vidutinės aukštos kvalifikacijos darbuotojų. Tai rodo, kad dirbtinis intelektas, užuot tiesiog pakeitęs darbo vietas, gali sukurti naujų galimybių darbo jėgai.
1 pav Makroekonominis DI intensyvumo padidėjimo poveikis technologinėms naujovėms
Pastabos: vertikalios ašys A ir B skydeliuose išreiškiamos procentais. Vertikali ašis C skydelyje išreiškiama procentiniais punktais.
Analizę išplečiame į sektorių dinamiką, nagrinėdami dirbtinio intelekto skatinamų technologinių naujovių poveikį įvairiose pramonės šakose. Įdomu tai, kad poveikis užimtumui ir darbo užmokesčiui skirtinguose sektoriuose yra nedidelis, o tai rodo bendrą ekspansinį poveikį, kurį lemia AI pritaikymas.
Nepaisant teigiamo makroekonominio poveikio, mūsų tyrimas nustato galimus paskirstymo iššūkius. Konkrečiai, mes pastebime, kad nors dirbtinio intelekto intensyvumas inovacijų srityje padidina darbo pajamas ir turtą 10 % daugiausiai uždirbančių asmenų, tai kartu prisideda prie nuolatinio 50 % mažiausio turto dalies mažėjimo (2 pav.). Šis didėjantis atotrūkis kelia susirūpinimą dėl nelygybės ir atitinka literatūros prognozes, kad automatizavimas ir technologijų pažanga gali padidinti skirtumus visuomenėje ir tarp darbo ir kapitalo pajamų gavėjų.
2 pav Poveikis turtinei nelygybei
Pastabos: Vertikalios ašys A ir B skydeliuose išreiškiamos procentiniais punktais.
Apibendrinant, šis darbas pabrėžia, kaip svarbu atsižvelgti į bendrą plėtros postūmį, kurį AI gali suteikti tiriant visas jo makroekonomines pasekmes. Tai neapsiriboja poveikio DI veikiamiems sektoriams vertinimu atskirai, o tai būdinga daugumai iki šiol atliktų empirinių tyrimų. Nors dirbtinio intelekto naujovės suteikia didelę naudą našumo, ekonomikos augimo ir darbo rinkos tobulinimo požiūriu, jos taip pat kelia didelių problemų, susijusių su turto paskirstymu. Kadangi dirbtinis intelektas ir toliau vystosi, šios dinamikos supratimas bus labai svarbus formuojant pagrįstą politiką, skatinančią teisingą augimą ir šalinančią galimas technologinės pažangos spąstus.
Autoriaus pastaba: Šis stulpelis nebūtinai atspindi Italijos banko ar Europos centrinių bankų sistemos požiūrį.
Nuorodos
Acemoglu, D (2024), „Paprasta AI makroekonomika“, NBER darbo dokumentas 32487.
Albanesi, S, A Dias da Silva, JF Jimeno, A Lamo ir A Wabitsch (2023), „Artistic intelligence and jobs: Evidence from Europe“, VoxEU.org, liepos 29 d.
Bonfiglioli, A, R Crinò, G Gancia ir I Papadakis (2024), „AI pritaikymo poveikis darbo vietoms: įrodymai iš JAV važiavimo į darbą ir atgal zonų“, VoxEU.org, 2024 m. rugpjūčio 12 d.
Brynjolfsson, E, D Rock ir C Syverson (2019), „Dirbtinis intelektas ir šiuolaikinio produktyvumo paradoksas: lūkesčių ir statistikos susidūrimas“, Dirbtinio intelekto ekonomika, Čikagos universiteto leidykla.
Gazzani, A ir F Natoli (2024), „AI inovacijų makroekonominis poveikis“, SSRN darbo dokumentas.
Jordà, O (2005), „Impulsinių reakcijų įvertinimas ir išvados vietinėmis projekcijomis“, Amerikos ekonomikos apžvalga 95(1): 161–182.
Miranda-Agrippino, S, S Hacioglu Hoke ir K Bluwstein (2020), „Patentai, naujienos ir verslo ciklai“, CEPR diskusijų dokumentas 15062.
