Menu
Umjetna inteligencija mogla bi u samo nekoliko godina snažno ubrzati rast američkog gospodarstva, barem prema najoptimističnijem scenariju koji je razradila AI kompanija Anthropic. Suosnivač Anthropic-a Jack Clark rekao je da bi, uz dovoljno brz razvoj i široku primjenu AI-ja, američki BDP do 2030. mogao dosegnuti oko 44 bilijuna dolara.
To bi bilo gotovo 50 posto više od današnje razine od nešto više od 30 bilijuna dolara, ali riječ je o scenariju, a ne klasičnoj gospodarskoj prognozi. Anthropic je razradio nekoliko mogućih puteva razvoja, od relativno umjerenog utjecaja umjetne inteligencije do vrlo brzog rasta produktivnosti i automatizacije u velikom dijelu gospodarstva.
U najblažem scenariju američki BDP 2030. dosegnuo bi vrijednost od oko 34,1 bilijun dolara, dok bi u srednjem scenariju mogao narasti na približno 36,3 bilijuna dolara. Najambicioznija procjena ide znatno dalje i predviđa BDP od oko 44,4 bilijuna dolara, odnosno više od 30 posto dodatnog gospodarskog rasta u odnosu na scenarij bez tako snažnog utjecaja AI-ja.
Clark je na sastancima MMF-a i Svjetske banke u Bangkoku rekao da sposobnosti AI sustava napreduju iznimno brzo te da bi se zbog toga promjene u gospodarstvu mogle dogoditi brže nego što danas očekuju vlade, kompanije i radnici.
Najveći učinak Anthropic očekuje u poslovima u kojima se velik dio vrijednosti stvara znanjem, analizom i istraživanjem. Razvoj lijekova, znanost, inženjerstvo, programiranje, financije i druga područja koja se oslanjaju na obradu velikih količina informacija mogla bi znatno ubrzati ako AI sustavi postanu sposobni preuzeti veći dio rutinskog i analitičkog rada.
U takvom scenariju produktivnost ne bi rasla samo zato što bi zaposlenici uz pomoć AI-ja brže pisali izvještaje ili programski kod. Mnogo veći učinak mogao bi nastati ako umjetna inteligencija počne ubrzavati cijele procese istraživanja i razvoja, primjerice pronalaženje novih lijekova, projektiranje proizvoda ili znanstvena istraživanja.
Upravo tu leži razlog zbog kojeg su Anthropicove procjene tako "hrabre". Ako AI tek malo poveća produktivnost postojećih zaposlenika, učinak na cijelo gospodarstvo bit će ograničen. Ako, međutim, omogući kompanijama da u istom vremenu obave višestruko više posla ili znatno ubrza razvoj novih proizvoda i tehnologija, posljedice za gospodarski rast mogu biti puno veće.
Anthropic pritom otvoreno priznaje koliko je velik raspon mogućih ishoda. Nitko danas ne može pouzdano znati kojim će putem razvoj krenuti, jer će rezultat ovisiti o tome koliko će AI modeli napredovati, koliko brzo će ih kompanije uvesti u svakodnevno poslovanje i koliko će zadataka doista biti moguće automatizirati.
Važno je i pitanje kome će pripasti najveći dio te gospodarske koristi.
Anthropicov model pokazuje da bi u scenarijima s najbržim rastom sve veći dio ukupnog prihoda mogao završavati kod vlasnika kapitala, tehnologije i infrastrukture, dok bi udio koji zaposlenici dobivaju kroz plaće mogao padati.
U najoptimističnijem scenariju za ukupni gospodarski rast udio rada u američkom gospodarstvu mogao bi pasti na oko 45 posto, dok bi gotovo 55 posto pripadalo kapitalu. U umjerenijim scenarijima raspodjela bi ostala povoljnija za zaposlenike.
To pokazuje da gospodarstvo može snažno rasti, a da koristi tog rasta nisu jednako raspoređene.
Upravo zbog toga Anthropic istodobno govori o golemom gospodarskom potencijalu AI-ja i ozbiljnim rizicima za tržište rada. Clark upozorava da bi pojedina zanimanja, posebno ona koja se oslanjaju na rutinske uredske zadatke ili korisničku podršku, mogla biti snažno pogođena automatizacijom. U drugim područjima AI bi mogao prvenstveno pomagati zaposlenicima da rade brže i kvalitetnije, bez njihove izravne zamjene.
Takav razvoj bio bi važan i za ekonomsku politiku. Ako bi AI doista uspio povećavati američko gospodarstvo stopama koje predviđa najambiciozniji Anthropicov scenarij, riječ bi bila o rastu kakav velika razvijena gospodarstva gotovo nikada ne bilježe.
No toliko snažan rast imao bi i vrlo konkretne posljedice za tržište rada, potrošnju električne energije, podatkovne centre, financijska tržišta i ulaganja u infrastrukturu. Veća produktivnost u ovom slučaju ne dolazi bez golemih ulaganja u čipove, podatkovne centre, elektroenergetske mreže i sustave koji sve to moraju napajati.
