Nagy hatással lesz az AI a bérekre is – Így látja a Nobel-díjas közgazdász

Michael Spence, Stanford Egyetem, New York University

2025. július 16. 07:00

Manapság a mesterséges intelligenciával kapcsolatos kérdésekben alig van egyetértés. A cégek, befektetők és elemzők nagy része azonban osztja azt a várakozást, miszerint a technológia számos területen növelni fogja a termelékenységet. De még ha ez a termelékenységnövekedés meg is valósul, felmerül a kérdés, hogy ez széles körű előnyöket eredményez-e a foglalkoztatás és a jövedelmek terén.

Ez itt az on the other hand, a portfolio vélemény rovata.

Ez itt az on the other hand, a portfolio vélemény rovata. A cikkek a szerzők véleményét tükrözik, amelyek nem feltétlenül esnek egybe a Portfolio szerkesztőségének álláspontjával. Ha hozzászólna a témához, küldje el cikkét a velemeny@portfolio.hu címre. A megjelent cikkek itt olvashatók.

Portfolio AI & Digital Transformation 2025

Az AI-forradalom legnagyobb innovációiról és a digitális transzformációról is szó lesz a Portfolio november 25-ei AI & Digital Transformation rendezvényén. Regisztráció és részletek itt!

Információ és jelentkezés

Sok elemző – köztük én is – jelentős AI-alapú termelékenységnövekedést vár.

Először is azért, mert az egyre növekvő számú esettanulmányokból származó kezdeti adatok is nagyrészt erre utalnak.
Ráadásul, tekintettel az AI funkcionalitásának gyors terjedésére, az AI-modellek képzésének és használatának csökkenő költségeire, valamint a nyílt forrású eszközök és rendszerek elterjedésére, valószínűnek tűnik, hogy az AI gyakorlatilag minden szektorban és munkaköri kategóriában értelmes módon alkalmazható lesz.

Természetesen az AI hatékony alkalmazása nem magától értetődő, és nem is fog egyik napról a másikra megtörténni, mivel kérdések merülhetnek fel az AI-hoz való hozzáféréssel, annak elterjedésével és tanulási görbéjével kapcsolatban. De még ha ezeket az akadályokat is sikerül leküzdeni,

messze nem biztos, hogy az AI-alapú termelékenységnövekedés széles körű előnyökkel járna a foglalkoztatás és a jövedelmek tekintetében. Ez attól függ, hogy mi történik két területen, az AI eszközök és a munkaerőpiac terén.

Tudjuk, hogy az AI eszközök készlete gyorsan bővül. De ha a legtöbb újítás az emberi képességek másolására – és így az emberi munkavállalók helyettesítésére – irányul, akkor a termelékenység javulását negatív elosztási hatások kísérik. Andreas Haupt és Erik Brynjolfsson nemrég rámutatott arra, hogy a gépi tanulási rendszerek jelenlegi referenciaértékei jelentős részben az automatizálásra térnek ki, és kevéssé kap szerepet az ember az értékelésben (evaluation).

Annak érdekében, hogy az AI fejlesztése ne váljon „utánzási játékká”, Haupt és Brynjolfsson azt tanácsolják a fejlesztőknek, hogy fogadják el a „kentaur értékeléseket (evaluation)”, amelyekben az emberek és az AI-rendszerek közösen oldják meg a feladatokat.

Ez a gépi tanulás fejlesztését az emberi munka kiegészítése vagy a gép és ember közötti együttműködés felé terelné az automatizálás helyett.

De ahhoz, hogy az AI előnyei széles körben jelentkezzenek, a munkaerőpiacot is figyelembe kell vennünk. Vegyük példának az Egyesült Államokat. Az ország munkavállalóinak körülbelül 20%-a dolgozik a tradable szektorban, amely magában foglalja a feldolgozóipart (40%) és a szolgáltatásokat (60%), amelyek részt vesznek a nemzetközi kereskedelemben. A többi munkavállaló, vagyis a foglalkoztatottak közel 80%-a non-tradable szolgáltatási szektorokban dolgozik, például az államigazgatásban, az oktatásban, a vendéglátásban, a hagyományos kiskereskedelemben és az építőiparban.

Az elmúlt három évtizedben folyamatosan nőtt a különbség a tradable és a non-tradable szektorok között a termelékenység és a jövedelem tekintetében. Általánosságban elmondható, hogy a tradable szektorok – amelyek olyan munkaköröket foglalnak magukban, mint a multinacionális vállalatok irányítása, a félvezetők és számítógépek tervezése, valamint a kutatás-fejlesztés – magasabb és gyorsabban növekvő termelékenységgel és nagyobb jövedelemnövekedéssel büszkélkedhetnek. Ezért van az, hogy még akkor is, amikor a feldolgozóipari foglalkoztatás csökkent, majd kiegyenlítődött, a kibocsátás (output) – pontosabban a hozzáadott érték – tovább nőtt.

Ha nem vigyázunk, a mesterséges intelligencia növelni fogja a szakadékot a tradable és a non-tradable szektorok között, ami az egyenlőtlenségek erőteljes növekedéséhez vezet majd.

Csak akkor okozhatja az AI az egész gazdaságra kiterjedő termelékenységnövekedést és a jövedelmek széles körű növekedését, ha a mesterséges intelligenciát nemcsak a tradable és a non-tradable szektorokban, hanem ezeken belül az alacsonyabb és közepes jövedelmű munkahelyeken is hatékonyan alkalmazzák. Ezért kell összehangolt erőfeszítéseket tenni annak érdekében, hogy a mesterséges intelligencia fejlesztése a munkahelyek és a jövedelmek egész spektrumán az emberi munkaerő AI-jal történő kiegészítése (augmentation), valamint az ember és az AI együttműködésének (collaboration) irányába mozduljon el.

Vannak pozitív jelek ezen a fronton. Az USA-ban a fejlett védelmi kutatási projektek ügynöksége (Defense Advanced Research Projects Agency) olyan versenyeket rendezett, amelyek az ember-robot együttműködésre összpontosítottak, mint például az emberek fizikai képességeit javító robotokra, illetve az emberek által irányított robotokra, amelyek komplex, gyorsan változó fizikai környezetben navigálnak. De még többet kell tenni ennél. A mesterséges intelligenciával kapcsolatos alapkutatás finanszírozásának – beleértve az állami finanszírozásúakat – a hangsúlyt a kiegészítésre (augmentation) és az együttműködésre (collaboration) kell helyeznie, és ösztönzőket kell bevezetni a magán fejlesztők számára.

A mesterséges intelligencia fejlesztését más megfontolások is alakíthatják és alakítaniuk is kell. A DeepMind AlphaFoldja jelentős hatékonyság- és termelékenységnövekedést biztosít egy rendkívül munkaintenzív és időigényes feladat elvégzésével: a fehérjék szerkezetét jelzi előre az aminosav-szekvenciájuk alapján. Célja azonban nem annyira az ember helyettesítésére, mint inkább az orvosbiológiai tudomány egy területének előmozdítására irányul. Ez más módon is hasznára válik az embereknek.

Ennek ellenére kiemelt prioritásként kell kezelni annak biztosítását, hogy a mesterséges intelligencia eszköztára szerte a különböző szektorban és jövedelmi szinteken a kiegészítésen vagy együttműködésen alapuló előnyöket kínálja fel. Ez azonban önmagában nem garantálhatja a széles körű jólét jelentős növekedését, mivel még mindig vannak általános egyensúlyi hatások.

Ezt láthattuk a digitális technológiák bevezetésének korábbi időszakaiban, amikor számos rutinszerű, kódolható munkát automatizáltak. Ha ehhez hozzávesszük a globalizációt – amely a munkaintenzív feldolgozóipari munkahelyek kiszervezésével járt együtt –, akkor az elbocsátott, gyakran középosztálybeli munkavállalók sokaságának nem volt más választása, mint hogy a maguk szempontjából nem megszokott, gyakran alacsonyabb termelékenységű és jövedelmű munkakörökbe kerüljenek. Egy ilyen átmenet sosem problémamentes.

Az AI által kiváltott jövendő átalakulás során a termelékenység növekedése alacsonyabb költségekhez és – a szokásos versenykényszerrel együtt – alacsonyabb árakhoz fog vezetni. Ha azonban egy ágazatban a kereslet rugalmasságának értéke kisebb, mint egy, akkor munkahelyek szűnnek meg. Természetesen más, magasabb keresletrugalmassági értékekkel bíró szektorokban új munkahelyek jönnek létre. Az emberek szektorok és munkakategóriák közötti mozgása jelentős turbulenciával jár. Továbbá reális a kockázata annak, hogy

a munkaerő-kínálat a kereslethez képest átmenetileg megnő, ami gyengítené a munkaerő alkupozícióját.

Amint arra már sokan rámutattak, ennek az átalakulásnak a támogatása mind a jövedelmek, mind a munkavállalói készségek tekintetében elengedhetetlen, és az AI által működtetett eszközök valószínűleg képesek lesznek segíteni az átképzésben és a készségek elsajátításában. Ugyanakkor a politikai döntéshozóknak munkaerő-keresletet kellene teremteniük, ahogyan azt a nagy gazdasági világválság után tették.

Az USA számára ez lehetőséget kínál arra, hogy két legyet üssön egy csapásra. Az amerikai gazdasága számos okból lemaradt az infrastruktúra fejlesztése és korszerűsítése terén. Ennek a tendenciának a megfordítása jó munkahelyeket és munkaerő-keresletet teremtene, és ezzel egyfajta puffert hozna létre az AI által előidézett közelgő átalakuláshoz.

www.project-syndicate.org

Michael Spence
A Stanford Egyetem és a New York University Nobel-díjas közgazdászprofesszora, a Stanford Egyetem Hoover Intézetének vezető kutatója. A közgazdasági Nobel-díjat 2001-ben kapta. Kutatásai elsősorban a fejlődő országok növekedésének, valamint a fejlett és a fejlődő gazdaságok közötti konvergencia kérdéseit érintik.