Dirbtinis intelektas (DI) jau nebėra vien technologijų entuziastų tema. Jis tampa kasdieniu įrankiu švietimo sistemoje, pramonėje, sveikatos priežiūroje ir net viešajame valdyme. Programos rašo tekstus, analizuoja duomenis, padeda programuoti, prognozuoja paklausą, automatizuoja klientų aptarnavimą ir siūlo sprendimus, kuriems anksčiau reikėjo didelių žmonių komandų. Todėl vis dažniau kyla klausimas: ar DI taps nauju ekonomikos augimo varikliu, ar sukels tokį darbo rinkos sukrėtimą, kuriam visuomenė dar nėra pasirengusi?

Asociatyvi „Pexels“ nuotr.
Atsakymas nėra paprastas. Naujausi tyrimai rodo, kad DI poveikis ekonomikai gali būti didelis, tačiau jis greičiausiai nebus vienodas visiems. Vienos įmonės taps produktyvesnės, kitos atsiliks. Vieni darbuotojai gaus galingus pagalbininkus, kiti susidurs su profesijų pertvarka. Vienos šalys pasinaudos DI galimybėmis, kitos gali įstrigti tarp technologinės pažangos ir socialinės įtampos. Potencialas didelis, bet pokyčiai nebūtinai momentiniai
Pagrindinis DI poveikis ekonomikai – produktyvumas. Jei tas pats darbuotojas, naudodamas DI, gali greičiau parašyti ataskaitą, išanalizuoti klientų duomenis, sukurti programos kodą ar parengti rinkodaros kampaniją, tai ekonominiu požiūriu galima pagaminti daugiau su tais pačiais ištekliais. Tai reiškia didesnį BVP, aukštesnius atlyginimus ir daugiau galimybių kurti naujus produktus.
Tačiau ekonomistai į technologines revoliucijas žiūri atsargiai. Istorija rodo, kad net labai svarbios technologijos ne visada greitai paveikia makroekonominius rodiklius. Elektros, kompiuterių ar interneto poveikis produktyvumui išryškėjo ne iškart. Įmonėms reikia laiko pakeisti darbo procesus, apmokyti darbuotojus, investuoti į infrastruktūrą ir atrasti, kur nauja technologija iš tiesų sukuria vertę.

Prof. dr. Vaida Pilinkienė
Todėl prognozės dėl DI poveikio ekonomikai nėra vienareikšmės. Tyrimai rodo, kad dauguma ekspertų tikisi reikšmingos DI pažangos iki 2030 m., tačiau bazinės ekonominės prognozės išlieka gana nuosaikios. Pavyzdžiui, JAV Nacionalinio ekonominių tyrimų biuro duomenimis, dėl DI poveikio vidutiniškai prognozuojamas 2,5 proc. metinis JAV BVP augimas. Tai reikšmingas ekonomikos augimas, tačiau dar ne radikalus ekonominis šuolis.
Pagal optimistinį JAV mokslininkų modeliuotą scenarijų, kuriame DI sistemos iki 2030 m. pranoktų žmones daugelyje kognityvinių ir fizinių užduočių, prognozuojamas ekonominis lūžis būtų didesnis: spartesnis BVP augimas, mažesnis gyventojų dalyvavimas darbo rinkoje ir didesnė turto koncentracija. Vis dėlto net ir šiuo atveju numatomi pokyčiai vertinami kaip dideli, tačiau ekonominiu požiūriu jie nėra visiškai beprecedenčiai.
DI sukelia neapibrėžtumą
Viešojoje erdvėje dažnai diskutuojama apie tai, ar robotai atims iš žmonių darbus. Tačiau poveikis darbo rinkai yra sudėtingesnis ir kompleksiškesnis. DI gali ne tik pakeisti žmogų, bet ir padaryti jį produktyvesnį. Buhalteris, pasitelkęs DI, gali greičiau rasti klaidas, gydytojas – tiksliau interpretuoti tyrimų duomenis, mokytojas – individualizuoti mokymosi užduotis, o tyrėjas – sparčiau apdoroti mokslinę literatūrą.
Tyrimai rodo, kad DI sukeltas neapibrėžtumas gali paveikti darbo rinką ir ekonomiką kitaip nei įprasti finansiniai, geopolitiniai ar politiniai neapibrėžtumo šokai. Tradicinio neapibrėžtumo atveju įmonės dažnai mažina investicijas, stabdo gamybos plėtrą, atleidžia darbuotojus arba atideda naujų projektų pradžią, nes nežino, kaip keisis paklausa, palūkanų normos, mokesčiai ar reguliavimo aplinka. DI atveju neapibrėžtumas yra kitokio pobūdžio: jis kyla ne tik dėl bendros ekonominės padėties, bet ir dėl klausimo, kaip greitai technologija tobulės, kokias užduotis ji perims, kokių įgūdžių reikės darbuotojams ir kaip pasikeis konkurencija tarp įmonių.
Todėl DI neapibrėžtumo šokas nebūtinai iš karto pasireiškia masiniu nedarbu ar staigiu gamybos kritimu. Priešingai – jo poveikis gali būti subtilesnis ir pirmiausia matomas darbo rinkos „viduje“: per atlyginimų spaudimą, darbo valandų koregavimą, atsargesnį darbuotojų samdymą ir lėtesnį karjeros pradžios galimybių kūrimą. Įmonės, susidurdamos su neaiškumu dėl DI poveikio, gali neskubėti didinti atlyginimų, atidėti naujų etatų kūrimą arba pirmiausia testuoti, kurias užduotis galima automatizuoti. Darbuotojai tuo metu gali jausti didesnį nesaugumą, net jei formaliai jų darbo vietos dar nėra panaikintos.
Vienu metu kelia ir optimizmą, ir nerimą
Kitaip tariant, DI baimė ekonomikoje gali pasireikšti ne kaip staigus „darbo vietų išnykimas“, o kaip lėtesnis ir mažiau pastebimas prisitaikymo procesas. Darbuotojai gali dirbti mažiau valandų, jų atlyginimų augimas gali sulėtėti, o kai kurios įmonės gali laukti aiškesnių signalų prieš priimdamos ilgalaikius sprendimus dėl investicijų, samdymo ar darbuotojų mokymo.
Tai reiškia, kad tradiciniai makroekonominiai rodikliai, tokie kaip nedarbo lygis ar pramonės gamybos apimtis, gali ne iš karto parodyti DI sukeltą įtampą. Dėl to ekonomistams ir politikos formuotojams svarbu stebėti platesnį rodiklių rinkinį: atlyginimų dinamiką, darbo valandų pokyčius, naujų darbo vietų kūrimą, darbuotojų persikvalifikavimo poreikį ir skirtingų sektorių jautrumą DI.
Šis aspektas ypač svarbus todėl, kad DI vienu metu gali kelti ir optimizmą, ir nerimą. Viena vertus, naujos DI sistemos žada didesnį produktyvumą, greitesnę analizę, efektyvesnius verslo procesus ir naujas inovacijų galimybes. Kita vertus, tas pats technologinis progresas kelia klausimų, kas taps mažiau reikalingas, kieno įgūdžiai nuvertės ir kaip greitai darbuotojai bei įmonės gebės prisitaikyti. Todėl DI neapibrėžtumo šokas yra ne vien baimės dėl technologijos išraiška. Tai platesnis ekonominis signalas, kad rinkos, darbuotojai ir institucijos dar nėra tikri, kaip bus perskirstyta DI kuriama nauda ir kokia bus prisitaikymo kaina.
Tinkamai panaudojus gali mažinti atotrūkį
DI gali padidinti bendrą ekonomikos pyragą, tačiau vien technologinis augimas dar neatsako į svarbiausią klausimą – kaip šis pyragas bus padalytas. Istoriškai naujos technologijos dažnai didino produktyvumą, bet jų nauda pasiskirstydavo nevienodai. Laimėdavo tie, kurie turėjo kapitalo, reikiamų įgūdžių, prieigą prie naujos infrastruktūros ir gebėjo greitai prisitaikyti. Panašus scenarijus galimas ir DI atveju.
Jei DI daugiausia pakeis vidutinės kvalifikacijos darbuotojų atliekamas užduotis, o didžiausią naudą pasiims įmonių savininkai, technologijų platformos ir aukštos kvalifikacijos specialistai, pajamų nelygybė gali didėti. Tokiu atveju DI veiktų kaip nelygybę stiprinanti technologija: produktyvumas augtų, įmonės galėtų gaminti daugiau ar teikti paslaugas pigiau, tačiau darbuotojų derybinė galia silpnėtų. Ypač pažeidžiami galėtų tapti tie darbuotojai, kurių užduotys yra lengvai standartizuojamos, kartojamos ir perkeliamos į rutinines sistemas.
Kita vertus, DI nebūtinai turi būti tik nelygybės didinimo veiksnys. Jei ši technologija taps plačiai prieinama mokyklose, universitetuose, mažose ir vidutinėse įmonėse, viešajame sektoriuje, ji gali mažinti atotrūkį. DI gali padėti padidinti produktyvumą tiems, kurie anksčiau neturėjo prieigos prie brangių ekspertinių paslaugų: individualizuoto mokymo, duomenų analizės, teisinės ar administracinės pagalbos, verslo planavimo, vertimo, programavimo ar rinkos tyrimų. Tokiu atveju DI galėtų veikti kaip savotiškas gebėjimų stiprintuvas, leidžiantis mažesniems ekonomikos subjektams konkuruoti su didesniais.
Šis skirtumas ypač svarbus mažoms šalims ir regionams. Jeigu DI infrastruktūra, duomenys ir kompetencijos susitelks tik didžiuosiuose technologijų centruose, regioniniai skirtumai gali dar labiau išaugti. Tačiau jeigu DI sprendimai bus integruoti į švietimą, viešąsias paslaugas ir smulkųjį verslą, jie gali padėti mažinti atotrūkį tarp centro ir periferijos. Pavyzdžiui, mažos įmonės galėtų lengviau analizuoti klientų poreikius, savivaldybės – efektyviau planuoti paslaugas, o mokiniai regionuose – gauti labiau individualizuotą mokymosi pagalbą.
DI įtaka priklausys nuo institucijų
Visa tai lemia, kad DI poveikis priklausys ne tik nuo pačios technologijos, bet ir nuo institucijų. Švietimo sistema nulems, ar žmonės gebės naudotis DI kaip darbo įrankiu, o ne tik konkuruos su juo. Suaugusiųjų mokymasis parodys, ar darbuotojai galės persikvalifikuoti ne tada, kai jau neteko darbo, bet dar tada, kai keičiasi jų profesijos turinys. Socialinė apsauga taps svarbi tiems, kurie dėl technologinių pokyčių patirs laikiną pajamų sumažėjimą ar turės pereiti į kitą veiklos sritį.
Konkurencijos politika turės užtikrinti, kad DI nauda nesusitelktų kelių didžiųjų platformų rankose. Mokesčių sistema turės atsakyti į klausimą, kaip finansuoti prisitaikymą, jei didesnė ekonominės naudos dalis atiteks kapitalui. O duomenų reguliavimas lems, kas galės naudotis duomenimis, reikalingais DI sistemoms kurti ir taikyti.
Kitaip tariant, DI nėra vien technologinis klausimas. Tai ir socialinės politikos, ir sutarimo klausimas: kas turės prieigą prie naujų produktyvumo priemonių, kas prisiims prisitaikymo kaštus ir kaip bus paskirstyta sukurta vertė. Jei DI diegimas bus paliktas tik rinkos logikai, nauda gali susitelkti ten, kur jau dabar daug kapitalo, duomenų ir technologinių kompetencijų. Tačiau jei valstybės ir institucijos aktyviai investuos į įgūdžius, atvirą infrastruktūrą, duomenų prieinamumą ir socialinį saugumą, DI gali tapti įtraukiojo ekonominio augimo priemone.
Kaip suvaldyti DI poveikį?
Tyrimai rodo, kad ekonomistai dažniausiai pasisako už tikslines ekonominės politikos priemones: darbuotojų perkvalifikavimą, nedarbo politikos tobulinimą, įgūdžių stiprinimą ir pagalbą tiems sektoriams, kuriuos DI paveiks labiausiai. Tokios priemonės laikomos efektyviomis todėl, kad jos orientuojasi į konkrečius prisitaikymo kanalus: padeda darbuotojams pereiti į naujas veiklas, sumažina laikino nedarbo riziką ir stiprina gebėjimus, kurie papildo DI, o ne yra lengvai pakeičiami.
Tuo tarpu visuomenė dažniau palaiko ir platesnes intervencijas, tokias kaip darbo garantijos ar bazinės pajamos. Tai rodo, kad viešojoje erdvėje DI suvokiamas ne tik kaip produktyvumo galimybė, bet ir kaip potencialus socialinio saugumo iššūkis.
Šis skirtumas tarp ekspertų ir visuomenės požiūrio yra svarbus. Jei DI sukeltas darbo rinkos spaudimas taps labiau matomas – pavyzdžiui, per lėtesnį atlyginimų augimą, mažesnes karjeros galimybes ar tam tikrų profesijų nykimą – politinės diskusijos gali tapti aštresnės. Tuomet klausimas bus ne tik, kaip paspartinti inovacijas, bet ir kaip užtikrinti, kad technologinė pažanga būtų socialiai priimtina.
DI ekonomikoje kelia ne tik technologinius, bet ir analitinius klausimus: kaip vertinti jo poveikį produktyvumui, darbo rinkai, nelygybei ir viešajai politikai? Šiems klausimams suprasti reikia ekonominio mąstymo, duomenų analizės įgūdžių ir gebėjimo priimti pagrįstus sprendimus.
Tokias kompetencijas ugdo pažangios studijų programos, jungiančios ekonomiką ir analitiką – pavyzdžiui, KTU magistrantūros studijų programa „Ekonomika ir analitika“ suteikia studentams įrankius vertinti technologinių pokyčių poveikį ir priimti duomenimis grįstus sprendimus. Įgytos žinios ir įgūdžiai padeda geriau prisitaikyti prie DI amžiaus iššūkių ir kurti ekonomiškai pagrįstą, socialiai atsakingą politiką.
Kauno technologijos universiteto (KTU) Ekonomikos ir verslo fakulteto (EVF) Ekonomikos transformacijų tyrimų centro vadovė prof. dr. Vaida Pilinkienė

DI jau nebėra vien technologijų entuziastų tema. Jis tampa kasdieniu įrankiu švietimo sistemoje, pramonėje, sveikatos priežiūroje ir net viešajame valdyme. Todėl vis dažniau kyla klausimas: ar DI taps nauju ekonomikos augimo varikliu, ar sukels tokį darbo rinkos sukrėtimą, kuriam visuomenė dar nėra pasirengusi?