Innlegget ser på fremveksten av kunstig intelligens, som den nye tjenesten ChatGPT. Vil smart teknologi fortrenge høykompetansejobber eller være en kilde til økt produktivitet og levestandard?
ChatGPT har fått mye oppmerksomhet etter at tjenesten ble introdusert av forskningsstiftelsen OpenAI i slutten av november. Den kunstig intelligens-basert assistenten er et tekstvindu hvor du kan stille spørsmål og få utfyllende svar på det meste. Den kan også brukes til andre ting, som å løse ligninger eller skape «kunst». Tjenesten er (foreløpig) gratis og passerte i løpet av noen få dager én million brukere. Trolig vil dette tallet gå i taket i månedene fremover.
ChatGPT er bare det siste eksemplet på teknologi som tilsynelatende kan løse oppgaver som for ikke lenge siden bare kunne utføres av personer med kompetanse på det aktuelle område. Så hva er de økonomiske konsekvensene av «kunstig intelligens» mer generelt?
Historiske erfaringer
I boken Rural Economy and Country Life in the Medieval West fra 1961 beskrev den franske historikeren Georges Duby hvordan bedre seletøy og hesteploger gjorde mange fattige gårdsarbeidere overflødige i middelalderen. Tidlig på 1800-tallet, under den industrialiserte revolusjonen i Storbritannia, organiserte en gruppe vevere, Luddittene, seg for å ødelegge tekstilmaskiner i frykt for at disse ville gjøre dem arbeidsløse.
Også i dag er de som frykter at robotifisering ikke bare skal overta oppgaver som enkelt lar seg automatisere, som sortering av post og rensing av fisk, men også at maskiner med kunstig intelligens kan erstatte høykompetanseyrker – som jurister, ingeniører eller økonomer.
Erfaringene så langt viser at teknologiske fremskritt ikke har fjernet behovet for arbeidskraft. For eksempel er amerikanske arbeidere nesten fem ganger så produktive i dag som de var i de tidlige etterkrigsårene, uten at det har vært noen langsiktig oppadgående trend i arbeidsledigheten. I denne perioden har det imidlertid vært store forskyvninger i arbeidsstyrken – fra landbruk og industri til mer tjenesteyting, inkl. næringer som finans, transport og administrasjon. Det vi nå ser er et skritt videre, med automatisering av intellektuelt arbeid.
Økonomiske mekanismer
Økonomisk aktivitet er ikke et «null-sum-spill». Verdien av produksjonen i samfunnet tilsvarer samlede inntekter, altså lønn + overskudd, som igjen må matche husholdningenes utgifter. Når maskiner, roboter og kunstig intelligens kan utføre oppgaver som tidligere ble utført av mennesker, frigjøres arbeidskraft som kan overføres til nye næringer, der etterspørselen øker som følge av de økte inntektene den nye teknologien skaper.
For å være mer presis: Automatisering gir en substitusjon fra arbeidskraft til realkapital, fordi denne har blitt relativt sett billigere. Dette reduserer prisene på de aktuelle godene, som igjen øker reallønningene og dermed etterspørselen etter alle varer og tjenester. Den største risikoen er ikke at teknologien er for produktiv («smart»), men at den bare er «sånn-passe», slik at den erstatter arbeidsplasser uten å øke det totale produksjonsnivået i samfunnet.
Potensielle utfordringer
Det kan selvsagt være omstillingskostnader knyttet til vridninger i næringsstrukturen. Disse endringene kan skape vinnere og tapere – der noen arbeidere vil mangle kompetansen til å finne nye jobber. Trolig vil grupper med lav utdanning være de mest utsatte, samtidig som etterutdanning vil bli stadig viktigere.
Det kan også oppstå økte inntektsforskjeller i samfunnet, fordi eierne av kapital og produksjonsutstyr får en større andel av verdiskapingen.
Når man snakker om kunstig intelligens, er dette informasjonsteknologi som justerer sin aktivitet og derfor framstår intelligent. Fordi denne ikke er bedre enn dataene den har tilgjengelig (jf. «garbage in, garbage out»), kan man få redusert konkurranse ettersom selskaper med de største databasene er i stand til å lage de beste AI-modellene.
Historisk har små bedrifter bidratt sterkt til produktivitetsveksten – siden økt konkurranse driver innovasjon. Dersom kunstig intelligens skaper etableringshindringer i markeder, kan resultatet bli større konsentrasjon av markedsmakt, som (isolert sett) trekker i retning av høyere priser og lavere sysselsetting.
Det mest ekstreme scenarioet knyttet til fremveksten av ny teknologi, singularitet (et begrep lånt fra relativitetsteorien), er at maskiner blir så smarte at de begynner å skape sin egen teknologi. Dermed går utviklingen så hurtig at det menneskelige intellekt ikke kan holde følge – og samfunnet forandres til det ugjenkjennelige. Mange teknologer er skeptiske til et slikt scenario. Begrepet kunstig intelligens dukket opp allerede på 1950-tallet. I praksis har nok ikke utviklingen gått så raskt som mange hadde sett for seg, særlig basert på fremstillinger i science fiction. Som Paul Krugman har uttrykt det: «Where’s My Flying Car?».
Som drøftet i tidligere innlegg, er det også et stort paradoks at produktivitetsveksten har falt over tid – til tross for all den nye teknologien. Mye tyder på at vi står ovenfor avtagende utbytte fra teknologi. Å ta i bruk smarthøytalere og mobilapper gir ikke samme gevinst for samfunnet som utbredelsen av telegrafen.
Avsluttende betraktninger
Uansett om det ikke er behov for å stanse robotene fra å ta over verden, kan utsiktene til økt konsentrasjon av markedsmakt, større inntektsforskjeller og omstilling i arbeidslivet, fremtvinge en debatt om hvilken politikk som er nødvendig for å møte utviklingen. Mens noen har foreslått en (global?) robotskatt dersom utviklingen går for raskt, er andre så pessimistiske at de argumenterer for borgerlønn. Teknologiske fremskritt er den viktigste driveren av økonomisk vekst. Trolig er det grunn til optimisme – fordi ny teknologi både skaper inntekter, nye næringer og arbeidsplasser. Kanskje bør de største bekymringene heller være knyttet til konsekvensene for personvern og nettkriminalitet.