Nie Będziemy Pominięci: Jak AGI Zmieni Wartość Twojej Pracy?

Debata o sztucznej inteligencji i przyszłości pracy toczy się w dwóch skrajnych narracjach. Jedna to utopia obfitości, w której maszyny uwalniają nas od trudu, a my cieszymy się owocami ich pracy. Druga to dystopia masowego bezrobocia, w której ludzkość staje się zbędna. Obie te wizje, choć medialnie nośne, pomijają kluczowe mechanizmy ekonomiczne, które zadecydują o naszym losie.

Przełomowe badanie teoretyczne z Uniwersytetu Yale dostarcza ramy do myślenia o świecie, w którym sztuczna inteligencja ogólna (AGI) staje się faktem – czyli jest w stanie wykonać każdą ekonomicznie wartościową pracę. To nie jest kolejna prognoza. To precyzyjny model ekonomiczny, który rozkłada na czynniki pierwsze logikę gospodarki po rewolucji AGI. Jego wnioski są głęboko niepokojące i kontrintuicyjne. Rzucają wyzwanie zarówno optymistom, jak i pesymistom, sugerując przyszłość, w której ludzka praca nie znika, ale jej rola w gospodarce staje się znikoma. Tytuł badania jest jednocześnie jego mroczną konkluzją: „Nie będziemy pominięci”.

Dwa rodzaje pracy: klucz do zrozumienia przyszłości

Aby zrozumieć, jak AGI zmieni gospodarkę, musimy najpierw zrozumieć, że nie każda praca jest sobie równa. Badanie wprowadza fundamentalne rozróżnienie na dwa typy zadań, które determinują losy ludzkiej siły roboczej.

To rozróżnienie jest absolutnie kluczowe. Przed erą AGI, ludzka praca była niezbędna do wykonywania wielu zadań z kategorii „wąskiego gardła”. To dawało jej centralną rolę w procesie wzrostu i stanowiło podstawę rosnących płac.

Długoterminowa równowaga: świat po automatyzacji

Model analizuje, co dzieje się, gdy AGI staje się zdolna do wykonywania wszystkich zadań, a moc obliczeniowa (compute), potrzebna do jej zasilania, stale rośnie. Wnioski są precyzyjne i następują po sobie w logicznym łańcuchu.

1. AGI przejmuje wszystkie „wąskie gardła”.
W rosnącej gospodarce konieczne jest ciągłe zwiększanie nakładów na zadania z kategorii „wąskiego gardła”. Ponieważ podaż ludzkiej siły roboczej jest ograniczona, a podaż mocy obliczeniowej teoretycznie nie, optymalną strategią dla gospodarki staje się zautomatyzowanie wszystkich zadań z tej kluczowej kategorii.

2. Ludzie wciąż pracują, ale…
Automatyzacja kluczowych zadań nie oznacza masowego bezrobocia. Ludzie wciąż mają pracę z dwóch powodów:

• Mogą wykonywać pracę „akcesoryjną”: Niektóre zadania, np. te wymagające empatii, mogą być tak kosztowne do zautomatyzowania, że taniej będzie pozostawić je ludziom.

• Mogą „oszczędzać” moc obliczeniową: Nawet w zautomatyzowanych zadaniach „wąskiego gardła” ludzka praca wciąż ma wartość, ponieważ każda godzina pracy człowieka uwalnia pewną ilość mocy obliczeniowej, którą można przeznaczyć na dalszy wzrost.

3. Płace przestają rosnąć i zostają „przyszpilone” do kosztu mocy obliczeniowej.
To jest centralny i najbardziej szokujący wniosek. W świecie przed AGI płace odzwierciedlały rzadkość ludzkich umiejętności i ważność wykonywanej pracy. W świecie po AGI, płace odzwierciedlają już tylko jedną rzecz: koszt mocy obliczeniowej potrzebnej do zastąpienia pracy wykonanej przez człowieka. Ponieważ koszt ten jest stały (lub malejący), płace również stają się stałe. Mimo że gospodarka wciąż rośnie, napędzana przez ekspansję mocy obliczeniowej, płace pracowników pozostają w miejscu.

4. Udział pracy w PKB spada do zera.
Jeśli płace są stałe, a gospodarka (PKB) rośnie w nieskończoność, to matematycznie nieuniknione jest, że udział dochodów z pracy w całym torcie gospodarczym będzie dążył do zera. Cały dochód generowany przez wzrost będzie ostatecznie trafiał do właścicieli mocy obliczeniowej.

Paradoks pracy: potrzebni, ale ekonomicznie nieistotni

Model prowadzi do głęboko paradoksalnej konkluzji. Ludzie wciąż pracują. Ich praca wciąż ma wartość – albo zapewnia „akcesoryjne” usługi, albo oszczędza cenną moc obliczeniową. Jednak ich wkład w całkowitą produkcję i wzrost gospodarczy staje się zaniedbywalnie mały.

Gospodarka rośnie; my stoimy w miejscu.

To jest sedno prowokacyjnego tytułu badania. Nie chodzi o to, że zostaniemy zastąpieni i wyrzuceni z systemu. Chodzi o to, że nasza ekonomiczna rola zostanie tak zmarginalizowana, że gdyby jutro połowa populacji przestała pracować, nikt by tego w skali makroekonomicznej nie zauważył.

AGI jako naukowiec: nowy silnik wzrostu

Badanie idzie o krok dalej, analizując scenariusz, w którym AGI może również wykonywać pracę naukową. W tradycyjnych modelach wzrostu, postęp technologiczny jest ograniczony przez liczbę ludzkich naukowców. Gdy AGI może prowadzić badania, to ograniczenie znika. Postęp technologiczny zostaje „przyszpilony” do tempa wzrostu mocy obliczeniowej, co prowadzi do jeszcze szybszego, złożonego wzrostu gospodarczego. Jednak ten przyspieszony wzrost w żaden sposób nie zmienia losu pracowników – ich płace wciąż są ograniczone przez koszt replikacji, a ich udział w jeszcze większym torcie gospodarczym wciąż dąży do zera.

FAQ – Najczęściej zadawane pytania

1. Czy to oznacza, że wszyscy będziemy biedni?
   Niekoniecznie. Model pokazuje, że całkowity dochód z pracy w gospodarce po AGI jest wyższy niż przed nią. Problemem nie jest absolutna bieda, ale stagnacja. Płace przestają rosnąć, podczas gdy bogactwo generowane przez gospodarkę eksploduje, koncentrując się w rękach właścicieli kapitału obliczeniowego.

2. A co z pracą wymagającą „ludzkiego dotyku”, jak opieka czy terapia?
   Model klasyfikuje je jako pracę „akcesoryjną”. Mogą one pozostać domeną ludzi, jeśli koszt ich zautomatyzowania (np. emulacji prawdziwej empatii) będzie astronomiczny. Jednak płace w tych zawodach również będą ograniczone – nie będą rosły wraz z gospodarką, a ich wartość będzie co najwyżej równa kosztowi ich (bardzo drogiej) automatyzacji.

3. Kto jest właścicielem „mocy obliczeniowej”?
   To kluczowe pytanie polityczne, które wyłania się z badania. Właścicielami są podmioty kontrolujące centra danych, produkcję chipów i modele AGI. W świecie opisanym przez model, to do nich trafia niemal cały dochód z wzrostu gospodarczego.

4. Czy ten model to pewna prognoza przyszłości?
   Nie. To model teoretyczny, który pokazuje logikę działania gospodarki przy pewnych założeniach (np. AGI jest możliwe, moc obliczeniowa rośnie). Jest to niezwykle cenne narzędzie myślowe, które identyfikuje kluczowe siły i potencjalne skutki, zmuszając nas do zastanowienia się nad nowymi ramami polityki gospodarczej.

5. Jakie jest rozwiązanie tego problemu?
   Badanie kończy się dyskusją, wskazując, że w świecie, gdzie dochód przestaje płynąć z pracy, a zaczyna z kapitału obliczeniowego, konieczne stają się nowe formy redystrybucji. Rozważane są takie pomysły, jak traktowanie mocy obliczeniowej jako dobra publicznego (jak ziemia czy zasoby naturalne) lub uniwersalne dywidendy finansowane z zysków generowanych przez AGI.

Publikacje wykonane przez nas w podobnej tematyce

1. Ekonomia „wąskich gardeł”: empiryczna estymacja udziału zadań ograniczających wzrost w polskiej gospodarce.

2. Wycena pracy w dobie substytucji algorytmicznej: modelowanie płac w oparciu o koszt replikacji obliczeniowej.

3. Kapitał obliczeniowy jako nowy czynnik produkcji: implikacje dla polityki podatkowej i redystrybucji dochodu.

4. Teoria wzrostu w erze AGI: analiza porównawcza modeli z endogenicznym i egzogenicznym postępem naukowym.

5. Praca „akcesoryjna” i choroba kosztów Baumola 2.0: przyszłość sektora usług w gospodarce napędzanej przez AGI.

Pomysł na doktorat

Tytuł: Projektowanie optymalnych mechanizmów redystrybucji dochodu z kapitału obliczeniowego w modelu równowagi ogólnej z heterogenicznymi agentami i AGI wykonującą pracę „wąskiego gardła”.