Według raportu PwC „What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise?” sztuczna inteligencja (SI) przyczyni się do wzrostu globalnego PKB o 14 proc., a więc o 15,7 biliona dolarów do 2030 r. To więcej niż łączne PKB Chin i Indii. Wśród przyczyn PwC wymienia:

– automatyzację procesów biznesowych (autonomiczne pojazdy i roboty),

– wspomożenie siły roboczej przez SI,

-wzrost popytu wskutek dostępności produktów wykorzystujących SI (spersonalizowanych i lepszej jakości).

Początkowo główny zysk ze sztucznej inteligencji wyniknie ze wzrostu produktywności. Jak podaje PwC chodzi o automatyzację rutynowych zadań, umożliwiających pracownikom skoncentrowanie się na bardziej satysfakcjonujących zajęciach. Jednak im bliżej do 2030 r., tym istotniejsze okażą się inne korzyści – związane z poprawą jakości produktów i ich personalizacją. Tego typu korzyści w 2030 r. obejmą 58 proc. wzrostu PKB związanego z SI. „Konsumentów nie tylko zafascynuje wyższa jakość i większa personalizacja produktów i usług. Otrzymają oni również szansę na czynienie lepszego użytku ze swego czasu – pomyśl o tym, co możesz robić, jeśli nie musisz jechać do pracy” – czytamy w raporcie. Wiąże się z tym generowanie większej liczby danych, które służą następnie do tworzenia lepszych produktów i większej konsumpcji. Krótko mówiąc – ekonomiczna idylla.

Jednak korzyści płynące ze sztucznej inteligencji nie będą równo rozłożone w każdym kraju. Na rozwoju SI skorzystają szczególnie Chiny (wzrost PKB o 26,1 proc.) i Ameryka Północna (wzrost PKB o 14,5 proc.). Spore korzyści odniosą także rozwinięte kraje Azji i Europy. Mniej zyskają natomiast kraje rozwijające się. Przyczyna jest prosta – spodziewana wolniejsza adaptacja technologiczna.

Jednak choć Państwo Środka skorzysta najwięcej na SI w obecnej dekadzie, to na początku lat 20. XXI wieku palmę pierwszeństwa będą dzierżyć Amerykanie. Wykorzystają bowiem swe technologiczne przygotowanie. Jednak już w drugiej połowie lat 20. największym beneficjentem wpływu SI na wzrost gospodarczy staną się Chiny. Implementacja dobrodziejstw związanych ze sztuczną inteligencją zajmie tam więcej czasu. Następnie jednak dokona się tam ogromny postęp za sprawą wzrostu gospodarki zorientowanej na konsumenta oraz wykorzystywania najnowszych technologii przez przemysł.

Kto straci, kto skorzysta?

Nie wszystkie państwa zyskają tyle samo na wzroście SI – i nie wszystkie branże. Wpływ SI nie będzie jednak ten sam bez względu na branże i region. Przeciwnie. Według wspomnianego raportu PwC najlepszy potencjał drzemie w ochronie zdrowia, przemyśle samochodowym i usługach finansowych. W ochronie zdrowia SI może usprawnić diagnostykę, a także pomóc w identyfikacji potencjalnych pandemii. Pozwoli to na oszczędność czasu, zmniejszenie ryzyka hospitalizacji, a koniec końców na uratowanie życia i zdrowia wielu ludzi. Obecnie SI w służbie zdrowia to głównie wsparcie systemów ubezpieczeniowych i umawianie na wizyty lekarskie. W średnim okresie możemy się jednak spodziewać również opartej na danych diagnostyki. Na dłuższą metę pozostaje tylko czekać aż diagnozę i leczenie poprowadzi robot.

Najlepszy potencjał sztucznej inteligencji drzemie w ochronie zdrowia, przemyśle samochodowym i usługach finansowych.

Kolejną sferą związaną z eksplozją sztucznej inteligencji jest przemysł samochodowy. Główny cel: w pełni autonomiczne pojazdy. Największa bariera? Zaufanie ludzi i odpowiednie przepisy. A także dostosowanie robo-samochodów do ekstremalnych warunków atmosferycznych. Wiadomo bowiem, że sztuczna inteligencja w obecnym stadium rozwoju preferuje bardziej przewidywalne warunki. Wykorzystanie SI do transportu pozwoli na ni mniej, ni więcej tylko na możliwość przyjemniejszego (albo bardziej produktywnego) wykorzystania czasu. Wiadomo, że na przykład przeciętny Amerykanin spędza za kierownicą niemal 300 godzin rocznie. I wiadomo także, że czas to pieniądz.

Kolejne zagadnienie to zastosowanie SI na rynku finansowym. Chodzi tu o kwestie od spersonalizowanego planowania finansowego, przez wykrywanie oszustw finansowych, aż po automatyzację procesów. Szczególne nadzieje rokują roboty-doradcy inwestycyjni. Pozwalają bowiem na uniknięcie ludzkich błędów związanych z lokowaniem swych ciężko zarobionych pieniędzy. Nie wszyscy zaufają robotom jako swym finansowym doradcom. Nie wszyscy zechcą też zrzec się poczucia sprawczości i intelektualnej przygody związanej z inwestowaniem. Lenistwo bywa jednak motorem postępu i wizja satysfakcjonujących zysków przy niemal zerowym wysiłku okaże się dla wielu kusząca.

W nieco mniejszym, choć też istotnym stopniu sztuczna inteligencja wesprze zapewne również handel. Wszyscy znamy rekomendacje produktów oparte na preferencjach. W przyszłości możemy się spodziewać produktów w pełni dostosowanych do naszych potrzeb. Innymi słowy, algorytmy będą znać nas co najmniej równie dobrze (a może nawet lepiej!) niż my sami. Docelowo możemy natomiast spodziewać się produktów antycypujących popyt na podstawie dostępnych danych. Także i tu zdaniem PwC trzeba przeskoczyć pewne bariery – choćby te związane z gromadzeniem danych.

Czy robot zabierze nam pracę?

Wzrost PKB wzrostem PKB, ale co ze stabilnością zatrudnienia? Czy oprócz wygranych nie pojawią się również przegrani? Wizja odebrania miejsc pracy przez maszyny przemawia do wyobraźni ludzi nie od dziś. Podczas rewolucji przemysłowej wywołała ruch luddystów dążących do niszczenia sprzętów służących przemysłowi. Z drugiej strony u Karola Marksa przejęcie pracy przez maszyny pozwoliło ludziom – po nastaniu ostatecznej fazy komunizmu –na uwolnienie się od wąskiej specjalizacji i bardziej twórcze od harówki w fabryce spędzanie czasu. Jak pokazała historia, utopia nie nadeszła, ale i obawy luddystów nie okazały się trafne. Na miejsce masowego zatrudnienia w fabrykach wzrosło zapotrzebowanie na pracę w usługach. Wiele wskazuje na to, że podobnie będzie i tym razem, choć SI oznacza zupełnie nową jakość. Dlatego też wiele zawodów musi czekać wymarcie, a wielu pracowników konieczność przekwalifikowania się. Nim ustabilizuje się gospodarka masowo wykorzystująca SI, nie obędzie się więc bez churchillowskich „krwi, znoju, łez i potu”.

Kto straci najbardziej, a kto może spać (w miarę) spokojnie – demonstruje strona „Will robots take my job?”. Na największe ryzyko automatyzacji są narażeni pracownicy wprowadzający dane, agenci przewozowi, zegarmistrze czy telemarketerzy. Bezpiecznie czuć się mogą natomiast terapeuci rekreacyjni, nadzorcy mechaniki w pierwszej linii, dyrektorzy zarządu kryzysowego, pracownicy socjalni i zajmujący się zdrowiem psychicznym oraz audiolodzy. Wśród zawodów z niskim ryzykiem automatyzacji i wysoką płacą (w warunkach zachodnich) są wymieniani także terapeuci zawodowi, psychologowie, dentyści i naukowcy medyczni (bez epidemiologów).

Co ciekawe – jak zauważają Mark Muro, Jacob Whiton i Robert Maxim z Brookings Institution najbardziej wystawieni (ang. exposed) na współdziałanie ze sztuczną inteligencją będą przedstawiciele zawodów dobrze płatnych i wymagających wysokich kwalifikacji (osoby z wyższym wykształceniem cztery razy bardziej niż te jedynie z dyplomem liceum). Statystycznie większej styczności z SI mogą się spodziewać mężczyźni niż kobiety. Wszystko za sprawą dominacji mężczyzn w zawodach wymagających umiejętności technicznych, analitycznych oraz w produkcji. Kobiety przed intensywnym kontaktem z SI ochroni natomiast ich obecność w profesjach wymagających dużych zdolności interpersonalnych (edukacja, ochrona zdrowia etc.). Jednak obecność sztucznej inteligencji w branży nie musi prowadzić do utraty pracy. Przynajmniej nie zawsze. W pewnych przypadkach, zwłaszcza w zajęciach wymagających kwalifikacji, znajomość sztucznej inteligencji stanie się po prostu kolejną umiejętnością wymaganą od „ludzkich” pracowników.

Znajomość sztucznej inteligencji stanie się po prostu kolejną umiejętnością wymaganą od „ludzkich” pracowników.

Liudmila Alekseeva, José Azar, Mireia Gine, Sampsa Samila i Bledi Taska w analizie na opublikowanej na Voxeu.org zauważają, że osoby, które opanują związane ze sztuczną inteligencją umiejętności, mogą liczyć na średnio o 11 proc. wyższe pensje niż ich koledzy na podobnych stanowiskach, gdzie jednak znajomość SI nie jest wymagana. Co ciekawe, zapotrzebowanie na specjalistów od sztucznej inteligencji obejmuje nie tylko informatyków, lecz również przedstawicieli innych branż.

Autorzy wspomnianej analizy zwracają uwagę, że zapotrzebowanie na umiejętności związane ze sztuczną inteligencją mierzone liczbą ofert pracy wzrosło w latach 2010–19 w USA dziesięciokrotnie w liczbach absolutnych oraz czterokrotnie szybciej niż w przypadku innych ofert pracy. To także znacznie szybszy wzrost niż w przypadku innych zawodów niezwiązanych ze sztuczną inteligencją.

Wyzwania związane z wdrażaniem SI w gospodarczą codzienność niosą ze sobą niebagatelne problemy praktyczne i dylematy etyczne. Czy państwo powinno korygować nierówności generowane przez szybszy rozwój jednych branż i profesji kosztem innych? Czy raczej pozostawić to wolnemu rynkowi? Czy wdrażać jakieś systemy wsparcia dla pracowników zagrożonych bezrobociem i wymagających przekwalifikowania?

Na te pytania nie ma prostej odpowiedzi i z pewnością oprócz zwycięzców pojawią się także przegrani. Uzasadniona wydaje się też obawa, czy upowszechnienie SI nie doprowadzi do dehumanizacji życia gospodarczego. Jednak Kai-Fu Lee w książce „Inteligencja sztuczna, rewolucja prawdziwa. Chiny, USA i przyszłość świata” wskazuje, że SI dzięki bardziej rutynowym i technicznym zadaniom może doprowadzić do czegoś odwrotnego – humanizacji rynku pracy.

Jego wizja nieco przypomina marksowską utopię, lecz w przeciwieństwie do niej nie głosi całkowitej dobrowolności w zatrudnieniu. Postuluje natomiast docenienie zajęć nisko płatnych lub całkowicie darmowych a związanych z pomocą innym ludziom. Pod tym względem – jak przekonuje – długo jeszcze maszyny nas nie wyprzedzą. Ekspert podkreśla też, że jego wizja jest lepszą alternatywą niż bezwarunkowy dochód podstawowy wskazywany przez wielu jako remedium na spodziewany kryzys zatrudnienia. Być może warto iść właśnie w tym kierunku.

Marcin Jendrzejczak, dr nauk ekonomicznych w zakresie ekonomia i finanse, dziennikarz, publicysta.
Źródło nieznane