Službenica MMF-a upozorava na rizike automatizacije
Gita Gopinath, zamjenica direktorice MMF-a, upozorila je na potencijalne ekonomske padove pojačane oslanjanjem na generativnu umjetnu inteligenciju. Ova tehnologija, iako potencijalno može povećati produktivnost i potaknuti rast, može također donijeti izazove, posebno na tržištu rada.
U razgovoru s Financial Timesom, prenijetom od strane Reutersa, Gopinath je istaknula važnost da zemlje preispitaju svoj pristup podršci radnicima čiji bi poslovi mogli postati zastarjeli zbog tehnoloških napredaka. Spomenula je da bi u nekim zemljama mogla biti potrebna povećana razina naknada za nezaposlenost kako bi se nosile s tim prijelazom.
Istraživanje MMF-a pokazuje da je do 30% poslova u razvijenim ekonomijama u opasnosti zbog novih tehnologija, kao i 20% u zemljama u razvoju i 18% u zemljama s niskim prihodima. Utjecaj umjetne inteligencije na ekonomije i financijska tržišta možda će ostati nevidljiv sve dok ne dođe do usporavanja, što je Gopinath upozorila da bi se moglo pretvoriti u “potpunu krizu” ako se povezani rizici novih tehnologija ne riješe adekvatno.
Upozorenje dolazi nakon njezinih opažanja na summitu o umjetnoj inteligenciji održanom u Švicarskoj, ističući hitnost preventivnih mjera za ublažavanje potencijalnih negativnih učinaka AI na globalnu radnu snagu i ekonomiju.
Na temelju sadržaja članka, postoji nekoliko pitanja, činjenica i razmatranja relevantnih za temu preispitivanja podrške radnoj snazi u doba automatizacije:
Ključna pitanja:
1. Koje vrste poslova su najviše ugrožene zbog AI i automatizacije?
2. Kako se zemlje mogu prilagoditi svojim sustavima nezaposlenosti i socijalnim mrežama kako bi se prilagodile promjenama donesenim automatizacijom?
3. Koje proaktivne mjere mogu donijeti političari kako bi ublažili negativne učinke na radnu snagu zbog AI?
Odgovori:
1. Poslovi s ponavljajućim zadacima ili oni koji slijede predvidljive obrasce su najviše ugroženi. To uključuje uloge u proizvodnji, unosu podataka i korisničkoj podršci.
2. Zemlje bi mogle prilagoditi povećanjem trajanja i iznosa naknada za nezaposlenost, pružanjem programa prekvalifikacije i poticanjem sektora koji su manje podložni automatizaciji.
3. Politike mogu ulagati u programe obrazovanja i usavršavanja, poticati STEM područja, podržavati prijelaze u nove sektore i razvijati politike koje potiču inovacije koje podržavaju ljudsku radnu snagu umjesto da je zamjenjuju.
Ključni izazovi i kontroverze:
– Postoji rasprava o tome treba li se tranzicija usmjeriti na prekvalifikaciju radnika ili im pružiti univerzalni temeljni dohodak kao trajnije rješenje.
– Neki tvrde da će automatizacija stvoriti jednako puno poslova koliko ih i eliminira, dok drugi vjeruju da će ukupni učinak biti negativan na zapošljavanje.
– Balansiranje potrebe za inovacijama s potencijalnim društvenim troškovima poput nejednakosti i raseljavanja radnika.
Prednosti i nedostaci:
– Prednosti automatizacije uključuju povećanu produktivnost, učinkovitost i potencijalno veći ekonomski rast. Može dovesti i do stvaranja novih industrija i prilika za posao u područjima poput održavanja i nadzora AI.
– Nedostaci uključuju gubitak posla, nesklad vještina, povećanu nejednakost i izazov preoblikovanja sustava socijalne podrške.
Povezane veze za ovu temu mogu se pronaći u međunarodnim ekonomskim organizacijama i tehnološkim think-tankovima koji često obrađuju ove probleme, poput:
– Međunarodni monetarni fond (IMF)
– Organizacija za ekonomsku suradnju i razvoj (OECD)
– Svjetski ekonomski forum (WEF)
– MIT Technology Review
Ove organizacije često raspravljaju i objavljuju radove na temu radne snage u doba automatizacije.
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es