Laureat Nagrody Nobla w dziedzinie ekonomii Daron Acemoglu kilka miesięcy przed otrzymaniem prestiżowego wyróżnienia w 2024 roku opublikował pracę, która nie spodobała się Dolinie Krzemowej. W przeciwieństwie do obietnic CEO-ów największych firm technologicznych o rewolucji w pracy biurowej, Acemoglu oszacował, że AI przyniesie jedynie niewielki wzrost produktywności w USA i nie wyeliminuje potrzeby ludzkiej pracy. Szczegółową analizę jego aktualnych przewidywań przedstawia MIT Technology Review.
Dwa lata później umiarkowane stanowisko Acemoglu nie zyskało popularności. Dyskusje o apokalipsie miejsc pracy przez AI pojawiają się wszędzie – od wieców senatora Bernie'ego Sandersa po rozmowy w kolejkach do sklepów. Niektórzy wcześniej sceptyczni ekonomiści stali się bardziej otwarci na ideę, że AI może przynieść seismiczne zmiany. Kandydat na gubernatora Kalifornii powiedział w zeszłym tygodniu, że chce opodatkować korporacyjne wykorzystanie AI i wypłacać odszkodowania ofiarom „zwolnień napędzanych przez AI”.
Kluczowe wnioski
- Agenty AI nadal nie są w stanie zastąpić całych zawodów, ponieważ nie potrafią płynnie przełączać się między różnymi zadaniami jak ludzie.
- Firmy AI masowo zatrudniają ekonomistów do swoich zespołów, co budzi obawy o niezależność badań nad wpływem AI na rynek pracy.
- Brakuje aplikacji AI o takiej użyteczności jak Word czy PowerPoint, które napędzały wcześniejsze rewolucje technologiczne.
- Dane nadal potwierdzają prognozy Acemoglu – AI nie wpływa znacząco na wskaźniki zatrudnienia ani zwolnień.
- Ekonomista obserwuje trzy kluczowe obszary: rozwój agentów AI, zatrudnianie ekonomistów przez firmy AI oraz tworzenie łatwiejszych w użyciu aplikacji AI.
Agenty AI – obiecujące narzędzia, ale nie rewolucja
Jednym z największych skoków technologicznych w AI od czasu publikacji pracy Acemoglu był rozwój agentowych systemów AI – narzędzi, które wykraczają poza chatboty i mogą samodzielnie działać w celu realizacji wyznaczonych celów. Ponieważ potrafią pracować niezależnie, a nie tylko odpowiadać na pytania, firmy coraz częściej przedstawiają agenty jako zamiennik wielu pracowników.
„Myślę, że to po prostu przegrana propozycja” – mówi Acemoglu. Uważa on, że agenty lepiej traktować jako narzędzia do wspomagania konkretnych fragmentów czyjeś pracy niż jako coś na tyle elastycznego, by obsłużyć całe stanowisko.
Przyczyna tkwi w różnorodności zadań składających się na każdą pracę – obszar, który Acemoglu bada od 2018 roku. Na przykład technik rentgenowski żongluje 30 różnymi zadaniami, od zbierania historii pacjentów po organizowanie archiwów zdjęć mammograficznych. Pracownik może naturalnie przełączać się między formatami, bazami danych i stylami pracy, ale ile indywidualnych narzędzi lub protokołów wymagałaby AI, by zrobić to samo?
Wyścig o ekonomistów w firmach AI
Od lat Big Tech oferuje oszałamiające pensje, by rekrutować badaczy AI. Ale Acemoglu zwrócił uwagę na inny trend rekrutacyjny – wszystkie firmy AI budują wewnętrzne zespoły ekonomiczne.
OpenAI zatrudniło Ronnie'ego Chatterjiego z Duke University w 2024 roku na stanowisko głównego ekonomisty i ogłosiło, że Chatterji będzie współpracować z Jasonem Furmanem – ekonomistą z Harvardu i byłym doradcą Baracka Obamy – nad badaniami AI i miejsc pracy. Anthropic zebrało grupę 10 czołowych ekonomistów do podobnej pracy. A w zeszłym tygodniu Google DeepMind ogłosiło zatrudnienie Alexa Imasa, ekonomisty z University of Chicago, na stanowisko „dyrektora ds. ekonomii AGI”.
Acemoglu zauważył, że jego koledzy też dostają oferty na takie stanowiska. „To ma sens” – mówi. Firmy AI doskonale zdają sobie sprawę, że publiczny sceptycyzm wobec AI, w dużej mierze z powodu obaw o miejsca pracy, narasta. Mają silne motywacje, by kształtować ekonomiczną narrację wokół swojej technologii.
„Mam nadzieję, że nie dojdzie do sytuacji, w której interesują ich ekonomiści tylko po to, by wspierać ich punkt widzenia lub podsycać hype” – mówi Acemoglu. To napięcie wisi nad powstającą dziedziną „ekonomii AI” – niepokoi fakt, że niektóre z najbardziej wpływowych badań nad wpływem AI na pracę mogą coraz częściej pochodzić od firm, które mają najwięcej do zyskania na korzystnych wnioskach.
Aplikacje AI – wciąż daleko od rewolucji użyteczności
Acemoglu nie uważa AI za trudne w użyciu – większość z nas wchodzi z nim w interakcję poprzez chatboty używające naturalnego języka. Ale porównuje to z oprogramowaniem, które napędzało wcześniejsze transformacje technologiczne, jak PowerPoint dla prezentacji czy Word dla dokumentów.
„Każdy mógł zainstalować te programy na swoim komputerze i sprawić, by robiły to, czego chciał” – mówi. Rozprzestrzeniały się odpowiednio do tego.
„Nie widzieliśmy rozwoju aplikacji opartych na AI, które miałyby podobną użyteczność” – dodaje. Nawet jeśli każdy może rozmawiać z modelem AI, przeciętnemu pracownikowi zazwyczaj zajmuje sporo czasu, by wyciągnąć z niego praktyczną i produktywną korzyść.
To częściowo tłumaczy, dlaczego AI nie pokazało jeszcze żadnego seismicznego wpływu na rynek pracy czy gospodarkę. Jednym z kluczowych sygnałów, które obserwuje Acemoglu, jest tworzenie aplikacji ułatwiających korzystanie z AI.
Ekonomista przyznaje jednak, że przez pewien czas będziemy widzieć różnorodne, sprzeczne dowody na temat AI – anegdoty o tym, że absolenci uczelni mają coraz gorszy rynek pracy, ale żaden zauważalny wpływ AI na produktywność. „Panuje ogromna niepewność” – mówi. I to jest najbardziej wymowne w obecnej ekonomii AI – pewność retoryki obok niepewności wszystkiego innego.
