Люди решают, будет ли ИИ разрушать или создавать рабочие места

Делал искусственный интеллект предвещает стремительное процветание или массовую безработицу, политический крах и абсолютное порабощение? Никто, даже сам ИИ, не может честно сказать. Если бы мне пришлось угадывать, я бы предположил, что есть и то, и другое. Важно то, что результат не предопределен. Что произойдет, зависит от выбора, который мы, люди (на данный момент), сделаем.

Экономисты, занимающиеся этой темой, неизбежно возвращаются к одному и тому же основному вопросу: будет ли ИИ дополнять или заменять труд? Первое подразумевает сильный и устойчивый спрос на рабочую силу наряду с ростом заработной платы, тогда как второе может означать структурную безработицу, стагнацию заработной платы, более высокую отдачу от капитала и углубление неравенства.

Уроки прошлого: автоматизация и новые рабочие места

Предыдущие экономические революции, вызванные механизацией и электрификацией, оказались гораздо более благоприятными для труда, чем предсказывали современные пессимисты. Технический прогресс он вытеснил рабочую силу в огромных масштабах, но также создал совершенно новые рабочие места — задачи, в которых технологии дополняют труд, поддерживая спрос на рабочих и повышая заработную плату. Многие задачи, которые сегодня выполняют современные работники, сто лет назад едва ли можно было себе представить.

Экономическое воздействие искусственного интеллекта, как и его предшественников, также будет зависеть от автоматизации, а не от расширения. Автоматизация на основе искусственного интеллекта заменяет человеческий труд, а расширение искусственного интеллекта создает новые задачи, требующие этого. Конечный эффект технологий, которые делают и то, и другое, может быть чрезвычайно благоприятным для рабочей силы, пока появляется достаточно новых рабочих мест. Исторически сложилась такая закономерность.

Новая работа как противовес автоматизации

Исследования начинают проливать некоторый свет на то, повторится ли эта закономерность.

Новое исследование Дэвида Атора и соавторов подробно рассматривает разницу между новой работой и еще большей работой. Он тщательно анализирует и корректирует данные переписи населения и других источников, чтобы отслеживать появление новых задач и их влияние. Он обнаружил, что новая работа непропорционально выполняется более молодыми и относительно хорошо образованными работниками, предполагает надбавку к заработной плате, которая со временем снижается (вероятно, потому, что она требует первоначальных инвестиций в новые навыки, которые постепенно становятся менее редкими) и выполняется в местах, где спрос высок (создавая возможности для специализации, которая приносит пользу существующим работникам). «Таким образом, новая работа служит противодействующей силой автоматизации не только потому, что она расширяет набор задач, выполняемых рабочей силой, но и потому, что она порождает новый спрос на дефицитные человеческие знания».

Можно ли улучшить баланс?

Вопрос в том, как усилить эту противодействующую силу при использовании ИИ. Есть ли способы улучшить баланс между автоматизацией и взаимодополняемостью, то есть расширить круг новых задач и создать новый спрос на человеческие навыки?

Дарон Аджемоглу и другие задаются вопросом, так ли хороши в этом США, как раньше, и не усугубляет ли ИИ в его нынешнем виде проблему. Прежде всего, искусственный интеллект делает автоматизацию дешевле, чем раньше. И это говорит о том, что ведущие новаторы в области искусственного интеллекта, похоже, заинтересованы в том, чтобы как можно больше людей было исключено из производственного процесса — не обязательно для сокращения затрат, но почти как самоцель. Конечно, ИИ также создает новый спрос на дефицитные человеческие знания (достаточно взглянуть на жесткую конкуренцию среди крупнейших технологических компаний за специалистов по ИИ). Однако пока это дополнение, похоже, ограничивается узкими областями.

Политика, налоги и инвестиции

В более общем плане, поскольку налоговая система В США налог на рабочую силу выше, чем на капитал, и это поощряет автоматизацию. (Ортодоксальная экономическая теория утверждает, что слабое налогообложение капитала или отсутствие его вообще имеет смысл, поскольку оно поощряет инвестиции и, следовательно, рост. Но если инвестиции чрезмерно ориентированы на вытеснение рабочих, эта логика не работает.) Снижение государственной поддержки исследований и разработок, скорее всего, работает в том же направлении, поскольку оно смещает баланс инноваций в сторону от долгосрочных возможностей, которые с большей вероятностью создадут новые рабочие места, в сторону краткосрочного поиска прибыли. что опять же благоприятствует автоматизации.

Аргументы в пользу увеличения государственных расходов на фундаментальные исследования и разработки совершенно ясны. Но грубые методы стимулирования взаимодополняемости – например, путем налогообложения автоматизации – могут легко иметь неприятные последствия. Важно помнить, что более высокая общая производительность необходима для роста благосостояния, а автоматизация, несмотря на ее недостатки, обеспечивает более высокую производительность. производительность. Правильный подход заключается в том, чтобы одновременно поощрять взаимодополняемость: стимулировать создание новых задач и новых человеческих навыков, которые они потребуют.

Образование, мобильность и новые рабочие места

В основе такой программы должны лежать усилия по улучшению мобильности работников – не только с места на место, но, что более важно, от задачи к задаче. Целью должны быть новые рабочие места, в том числе рабочие места, в которых искусственный интеллект используется как инструмент повышения производительности труда людей с новыми навыками. До появления общего искусственного интеллекта, до которого еще далеко, квалифицированные люди в сочетании с ИИ способны достигать гораздо лучших результатов, чем люди без ИИ или ИИ без людей.

Реформирование образование а обучение, помогающее людям продуктивно использовать ИИ, является беспроигрышным вариантом. Конечно, искусственный интеллект можно и нужно использовать именно для этой цели. Повышение мобильности также требует устранения препятствий на пути создания новых рабочих мест. В США режимы лицензирования ограничивают доступ к бесчисленным профессиям, от парикмахеров до врачей. Люди, оснащенные необходимыми инструментами обучения и искусственного интеллекта, смогут выполнять многие задачи средней и высокой квалификации, которые им в настоящее время запрещено выполнять. Данные ясно показывают, что лицензирование профессиональной деятельности в США зашло слишком далеко. В некоторых случаях в сжатии низких и средних доходов виновата не только автоматизация, но и автоматизация.

Ключ: новые задачи и лучшая политика

Новая работа, новые задачи: это ключ к тому, чтобы ИИ принес максимально широкую выгоду. Несмотря на всю неопределенность, экономисты пристально следят за развитием событий, и многие компании стремятся использовать искусственный интеллект для улучшения своих продуктов и услуг, а не просто увольнять персонал. Более эффективная политика также призвана сыграть важную роль. К сожалению, до сих пор наши политики не проявили никаких признаков понимания этого.