Generativna umjetna inteligencija (AI) zauzima središnje mjesto u razgovorima o ekonomskoj budućnosti, s projekcijama o njezinom utjecaju na produktivnost i bruto domaći proizvod (BDP) koji variraju znatno. Studija Goldman Sachsa ukazuje da usvajanje generativne AI može rezultirati povećanjem produktivnosti do 15 posto, pružajući značajne ekonomske koristi. Polazeći od pretpostavke da bi oko četvrtine svih radnih zadataka moglo biti automatizirano, Goldman Sachs predviđa budućnost u kojoj će radnici biti preusmjereni na nove uloge stvorene tehnološkim napretkom, čime će se povećati ukupni kapacitet produktivnosti.
Odskočivši od Goldman Sachsove optimistične prognoze, ekspert za ekonomiju na MIT-u Daron Acemoglu iznosi rezerviraniju sliku. Acemogluova prognoza sugerira da bi generativna AI mogla poboljšati ukupnu faktorsku produktivnost (TFP) za samo 0,7 posto i povećati BDP za 1,1 posto tijekom sljedećeg desetljeća. On tvrdi da je samo mali dio radnih zadataka, otprilike 4,6 posto, podložan automatizaciji zbog kratkoročnih troškova i tehničkih prepreka. Također, Acemogluov model ne uzima u obzir preusmjeravanje radne snage niti pojavu novih poslova, čime se značajno ograničavaju očekivane ekonomske dobiti.
Suština nesuglasica između Goldman Sachsa i Acemoglua leži u njihovim temeljnim pretpostavkama o opsegu automatizacije poslova i povezanih troškova. Dok Goldman Sachs teži širem potencijalu automatizacije i optimističan je u vezi s uštedama i stvaranjem novih poslova, Acemoglu ističe kratkoročna ograničenja i isključuje moguće dugoročne koristi od stvaranja novih poslova i zadataka.
Unatoč ovim različitim prognozama, obje strane se slažu u jednom ključnom poantu: generativna AI ima potencijal znatno utjecati na ekonomiju. Međutim, ostvarenje tog potencijala zahtijeva osmišljenu strategiju za implementaciju tehnologije i upravljanje tranzicijom radne snage koja je s time povezana.
Ključna pitanja i odgovori:
1. Što je generativna AI?
Generativna AI odnosi se na kategoriju umjetne inteligencije u kojoj strojevi mogu generirati novi sadržaj, podatke ili predviđanja nakon što su obučeni na određenom skupu podataka. Primjeri uključuju stvaranje novih slika, videa, teksta i snimaka glasa ili simuliranje složenih okruženja u svrhe testiranja.
2. Kako generativna AI utječe na ekonomski rast?
Generativna AI može utjecati na ekonomski rast poboljšavanjem učinkovitosti, smanjenjem troškova i poticanjem inovacija. Ima potencijal za automatizaciju rutinskih zadataka, optimizaciju proizvodnih procesa i stvaranje novih proizvoda i usluga. Na taj način može doprinijeti povećanju produktivnosti i širenju različitih gospodarskih sektora.
3. Koje su poteškoće povezane s ulogom generativne AI u ekonomiji?
Poteškoće uključuju potencijalnu zamjenu poslova, etičke i privatnostne brige vezane uz sadržaj generirani AI-em, potrebu za značajnim ulaganjem u tehnologiju AI-a te opasnost od povećanja ekonomskih razlika između onih koji mogu učinkovito koristiti AI i onih koji to ne mogu.
4. Kako generativnu AI prati kontroverza?
Jedna velika kontroverza je zamjena poslova, što dovodi do društvenih nemira i povećanja nejednakosti. Dodatno, autentičnost sadržaja generiranog AI-om i potencijal za zloupotrebu stvaranja deepfakeova ili širenja dezinformacija također su kontroverzne teme.
Prednosti generativne AI:
– Automatizacija rutinskih i ponavljajućih zadataka može rezultirati uštedama za tvrtke.
– Omogućava brzo prototipiranje i inovacije u različitim sektorima poput zdravstva, automobilske industrije i zabave.
– Personalizacija proizvoda i usluga kako bi se efikasnije zadovoljile specifične potrebe kupaca.
– Omogućava analizu i donošenje odluka u velikom mjerilu, doprinoseći pametnijim i učinkovitijim poslovnim procesima.
Mane generativne AI:
– Zamjena poslova i potreba za obučavanjem radne snage.
– Pravni i etički problemi vezani uz korištenje i prava na sadržaj generiran AI-em.
– Rizik ovisnosti o sustavima AI-a i potencijalne ranjivosti, uključujući pristranosti u AI algoritmima ili sigurnosne probleme podataka.
– Nejednakost u pristupu tehnologiji AI, što može pogoršati digitalnu podjelu i ekonomske disparitete.
Za one koji žele produbiti svoje razumijevanje generativne AI i njezinih potencijalnih ekonomskih implikacija, sljedeće organizacije nude dodatne resurse:
– Nacionalni ured za ekonomska istraživanja (NBER)
– Goldman Sachs
– Odsjek za ekonomiju na MIT-u
Unatoč izazovima i hitnosti u rješavanju povezanih nedostataka, generativna AI stoji kao transformacijski element s značajnim posljedicama za budući ekonomski rast i društvene promjene. Nužno je da donositelji politika, industrijski lideri i šira zajednica sudjeluju u informiranim raspravama i strukturiranom planiranju kako bi osigurali maksimiranje koristi od AI-a dok istovremeno ublažavaju rizike.
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx