Rewolucyjne scenariusze z laboratoriów AI
We wrześniu 2026 roku zespół ekonomistów współpracujący z firmą Anthropic opublikował przełomowy raport badawczy zatytułowany „Economic Scenarios for Transformative AI”. Dokument, przy którym pracowali m.in. Anton Korinek z University of Virginia oraz Charles I. Jones ze Stanfordu, przedstawia modele wpływu automatyzacji pracy umysłowej na gospodarkę Stanów Zjednoczonych do 2030 roku.
Autorzy posłużyli się strukturą zadań opartą na taksonomii O*NET, dzieląc rynek na pracowników kognitywnych (stanowiących ponad 62 proc. zatrudnienia) oraz pozostałe grupy. W najbardziej radykalnym, skrajnym wariancie model wskazuje możliwość osiągnięcia 15 proc. rocznego wzrostu PKB, co oznaczałoby podwajanie się gospodarki co około 4,5 roku.
Optymizm technologiczny kontra sceptycyzm makroekonomistów
Wizje głoszone przez liderów branży technologicznej – w tym szefa Anthropic Dario Amodeiego czy szacunki mówiące o skrajnych skokach produktywności – natychmiast wywołały ostrą reakcję środowiska akademickiego. Niezależni eksperci i ekonomiści wskazują, że historyczne prawa ekonomii działają z długimi i zmiennymi opóźnieniami.
Sceptycy podkreślają, że gwałtowny wybuch możliwości algorytmów nie przekłada się automatycznie na dwucyfrowe wyniki makroekonomiczne. Wskazują oni na bariery takie jak:
- realne tempo dyfuzji technologii w tradycyjnych przedsiębiorstwach,
- ograniczenia popytowe i cykle koniunkturalne,
- konieczność głębokich przemian strukturalnych na rynku pracy.
Cena sukcesu: co z pracownikami umysłowymi?
Nawet wewnątrz modeli zakładających potężny impuls gospodarczy kryją się poważne zagrożenia społeczne. W scenariuszach zakładających wysoką automatyzację zadań biurowych i zarządczych, udziały pracy w dochodzie narodowym mogą gwałtownie spadać (w skrajnym przypadku do 45,2 proc.).
Eksperci ostrzegają, że bezrobocie wśród pracowników umysłowych mogłoby okresowo przekroczyć poziomy typowe dla głębokich recesji, a ich realne płace – zanotować spadki. Dyskusja ta pokazuje, że wyścig zbrojeń w dziedzinie sztucznej inteligencji przestaje być wyłącznie problemem technicznym, stając się jednym z najtrudniejszych wyzwań współczesnej makroekonomii.
Źródło: Puls Biznesu – portal biznesowy
KOMENTARZE