Η συζήτηση γύρω από τον αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης στην οικονομική ανάπτυξη είναι βαθιά πολωμένη, αντανακλώντας μια ευρύτερη αβεβαιότητα σχετικά με τον ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης στο μέλλον της εργασίας και της καινοτομίας. Αυτή η πόλωση δεν είναι απλώς ακαδημαϊκή – έχει απτές συνέπειες για τους φορείς χάραξης πολιτικής, τις επιχειρήσεις και τους εργαζόμενους που προσπαθούν να περιηγηθούν σε ένα ταχέως μεταβαλλόμενο τεχνολογικό τοπίο.
Στο επίκεντρο της συζήτησης βρίσκεται ένα θεμελιώδες ερώτημα: Η τεχνητή νοημοσύνη θα χρησιμεύσει κυρίως ως εργαλείο για την αυτοματοποίηση υφιστάμενων εργασιών ή θα πυροδοτήσει επίσης ένα νέο κύμα καινοτομίας και θα δημιουργήσει πρωτοφανείς ευκαιρίες για οικονομική ανάπτυξη; Οι διαφορετικές προβλέψεις από σημαντικούς αναλυτές όπως η Goldman Sachs, η McKinsey και μελετητές όπως ο Daron Acemoglu καταδεικνύουν αυτή την αβεβαιότητα. Για παράδειγμα, η Goldman Sachs προβλέπει μια σημαντική ώθηση στην παραγωγικότητα στις πλούσιες χώρες, προσθέτοντας ενδεχομένως 1,5 ποσοστιαία μονάδα στην ετήσια αύξηση της παραγωγικότητας σε μια δεκαετία. Σε πλήρη αντίθεση, η πιο συντηρητική εκτίμηση του Acemoglu υποδηλώνει μια μέτρια αύξηση της τάξης των 0,2 ποσοστιαίων μονάδων κατά την ίδια περίοδο.
Αυτές οι αποκλίσεις εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από τις διαφορετικές εκτιμήσεις για το πόσο γρήγορα και εκτεταμένα θα υιοθετηθούν οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης και αν θα περιοριστούν στη βελτίωση των υφιστάμενων διαδικασιών ή θα είναι επίσης ικανές να οδηγήσουν σε εντελώς νέες μορφές δημιουργίας αξίας. Η ανάλυση της McKinsey, η οποία επισημαίνει μια ιστορική καθυστέρηση έως και 27 ετών για τον πλήρη κορεσμό της αγοράς από τις νέες τεχνολογίες, μετριάζει τις προσδοκίες με μια δόση ιστορικής πραγματικότητας. Ωστόσο, η ίδια εταιρεία προτείνει επίσης ένα πιο αισιόδοξο σενάριο, σύμφωνα με το οποίο η Τεχνητή Νοημοσύνη θα μπορούσε να αυτοματοποιήσει ένα σημαντικό μέρος των ωρών εργασίας έως το 2030.
Το πεδίο εφαρμογής της ΤΝ αποτελεί ίσως την πιο ενδιαφέρουσα πτυχή αυτής της συζήτησης. Επικριτές όπως ο Tyler Cowen υποστηρίζουν ότι ο περιορισμός των δυνατοτήτων της ΤΝ στις τρέχουσες εργασίες και βιομηχανίες δεν λαμβάνει υπόψη την ικανότητά της να δημιουργεί εντελώς νέες κατηγορίες προϊόντων και υπηρεσιών. Οι πρόσφατες επιτυχίες της Google DeepMind στην ανακάλυψη φαρμάκων αποτελούν απόδειξη της δυνατότητας της ΤΝ όχι μόνο να βελτιώσει την παραγωγικότητα της υφιστάμενης έρευνας αλλά και να φέρει επανάσταση σε τομείς ανακαλύπτοντας νέα φάρμακα και θεραπείες.
Επιπλέον, η συζήτηση γύρω από την τεχνητή νοημοσύνη πρέπει επίσης να εξετάσει τις ευρύτερες κοινωνικές επιπτώσεις, συμπεριλαμβανομένης της κατανομής των οικονομικών κερδών. Η έλευση της ΤΝ θα μπορούσε να επιδεινώσει τις υπάρχουσες ανισότητες ή, αντίθετα, να προσφέρει την ευκαιρία να αναδιαμορφωθούν οι οικονομικές δομές για μεγαλύτερη ισότητα. Η πρόκληση έγκειται στη διαχείριση αυτής της μετασχηματιστικής τεχνολογίας με τρόπο που να μεγιστοποιεί τα οφέλη της και ταυτόχρονα να μετριάζει τις αρνητικές επιπτώσεις.
Καθώς βρισκόμαστε στα πρόθυρα δυνητικά βαθιών αλλαγών που επιφέρει η τεχνητή νοημοσύνη, η ανάγκη για έναν ισορροπημένο και τεκμηριωμένο διάλογο δεν ήταν ποτέ μεγαλύτερη. Δεν πρόκειται απλώς για την προετοιμασία για ένα μέλλον όπου οι εργασίες θα αυτοματοποιούνται- πρόκειται για την ενεργό διαμόρφωση ενός μέλλοντος όπου η ΤΝ θα ενισχύει τις ανθρώπινες ικανότητες και τη δημιουργικότητα, οδηγώντας σε μια ανάπτυξη που θα είναι τόσο σημαντική όσο και βιώσιμη. Η ακριβής πορεία που θα ακολουθήσει η ΤΝ παραμένει αβέβαιη, αλλά οι συζητήσεις και οι αποφάσεις του σήμερα θα επηρεάσουν αναμφίβολα τον αντίκτυπό της στο αύριο.
Πηγή: arapsomatiotis.gr – Αριστείδης Ραψωματιώτης