Umjetna inteligencija je prešla prag. Ono što je donedavno bilo uglavnom dio akademske oblasti ili podrška u pozadini poslovnog softvera, sada mijenja način na koji kompanije posluju, kako profesionalci rade i kako kompletni sektori razmišljaju o produktivnosti.
Od generiranja koda do interakcije s korisnicima, AI sistemi se više ne integrišu samo kao alati, već kao aktivni agenti u donošenju odluka i kreiranju rezultata.
Ovo predstavlja više od tehnološkog napretka – to je dolazak nove ekonomske arhitekture.
Posljednji put kada smo svjedočili nečemu sličnom bila je pojava interneta, a prije toga elektrifikacija i industrijske mašine.
Svaki od tih trenutaka donio je ne samo tehnološke promjene, već i dalekosežne transformacije u radu, kapitalu i društvenoj organizaciji.
Znakovi su jasni – nalazimo se na početku još jedne takve promjene. Predviđanje hoće li AI "preuzeti" i uzrokovati egzistencijalni rizik može biti sekundarno u odnosu na glavno pitanje:
Kakvu će ekonomsku i društvenu transformaciju donijeti ovaj novi val inteligencije? I kako možemo prepoznati prve obrise te promjene?
Društvene implikacije umjetne inteligencije
Tehnološke revolucije ne zamjenjuju samo alate – one mijenjaju cijele sisteme.
Industrijska revolucija nije samo ubrzala proizvodnju – redefinisala je pojam rada, preokrenula agrarne ekonomije i koncentrisala radnu snagu u gradove. Elektrifikacija je omogućila nove oblike organizacije – od proizvodnih traka do 24-satnog rada.
Pojava interneta preoblikovala je globalnu trgovinu i promijenila način kretanja informacija.
Ono što je zajedničko svim tim promjenama nije samo usvajanje nove tehnologije, već i posljedice koje su uslijedile – poput povećanja produktivnosti koje je favorizovalo kapital nad radom, pojave novih pobjednika i gubitnika, te perioda institucionalne nestabilnosti dok se društvo prilagođavalo novim stvarnostima.
Umjetna inteligencija pripada ovoj liniji. Ekonomski utjecaj umjetne inteligencije više nije hipotetički.
Već se pojavljuje u izvještajima kompanija, tokovima rizičnog kapitala i studijama o produktivnosti.
U sektorima poput razvoja softvera, pravnih usluga i poslovanja s korisnicima, umjetna inteligencija ubrzava proizvodnju bez proporcionalnog povećanja broja zaposlenih. Prvi val automatizacije ciljao je rutinski i fizički rad. Ovaj mijenja ekonomiju visokokvalificirane radne snage.
Ključna promjena leži u marginalnoj cijeni inteligencije. Zadaci koji su nekada zahtijevali ljudsko razmišljanje – poput sažimanja izvještaja, izrade pravnih memoranduma i pisanja koda – sada se obavljaju u velikim razmjerima, trenutno i uz minimalne troškove.
Ovo mijenja strukturu unosa cijelih poslovnih funkcija. Zamjena rada softverom nije nova, ali zamjena prosuđivanja, jezika, pa čak i strategije označava novu fazu.
Štaviše, čini se da se ovaj trend intenzivira, a tehnološki optimisti poput izvršnog direktora OpenAI-a, Sama Altmana, predviđaju da će se cijena „inteligencije“ približiti nuli.
Investicijsko ponašanje se prilagođava u skladu s tim.
Kapital se ulijeva u startupove zasnovane na umjetnoj inteligenciji s izuzetno vitkim timovima, izazivajući model rasta s velikim brojem zaposlenih koji je definirao posljednju generaciju tehnoloških firmi.
U međuvremenu, postojeći igrači se utrkuju u ugradnji umjetne inteligencije u postojeće tokove rada kako bi ostali relevantni kao osnova za promjene u konkurenciji.
U ovoj fazi je jasno da umjetna inteligencija nije usko povezan alat za produktivnost. Počinje mijenjati način na koji se stvara vrijednost, ko je prikuplja i u kojoj mjeri.
Svaki veliki tehnološki val rekonfigurira radnu snagu, ali umjetna inteligencija to čini na nepoznate načine. Za razliku od prošlih alata koji su prvenstveno istiskivali repetitivan ili ručni rad, doseg umjetne inteligencije proteže se na teritorij "inteligencije" i područja za koja se nekada smatralo da su izolirana obrazovanjem ili specijalizacijom.
Prvi pokazatelji ukazuju na podjelu. Neke uloge mogu zastarjeti, dok druge postaju produktivnije kroz proširenje.
Ovo se poklapa sa stavom izvršnog direktora Nvidije Jensena Huanga da će "neka radna mjesta biti izgubljena, neka radna mjesta će biti stvorena; ali će svako radno mjesto biti pogođeno".
Timovi za korisničku podršku koji koriste umjetnu inteligenciju mogu obraditi veći obim posla s manje osoblja. Advokati i analitičari mogu završiti zadatke za nekoliko sati koji su nekada trajali danima.
Ali ova produktivnost nije ravnomjerno raspoređena. Radnici koji razumiju kako efikasno upravljati umjetnom inteligencijom vide da im se povećava utjecaj; oni koji to ne čine rizikuju da budu marginalizovani.
To dovodi do polarizovanijeg tržišta rada. Potražnja za profesionalcima koji tečno koriste umjetnu inteligenciju i koji kombinuju stručnost u domenu sa sposobnošću integracije i vođenja mašinske inteligencije može rasti.
U međuvremenu, uloge srednjeg nivoa koje se u velikoj mjeri oslanjaju na proces i ponavljanje su pod pritiskom. Rezultat nije masovna nezaposlenost, već preraspodela načina raspodjele naknada.
Izazov za institucije je više od prekvalifikacije.
Tradicionalni obrazovni ciklusi su prespori da bi reagovali. Učenje na radnom mjestu, bootcampovi i privatne platforme za akreditaciju kreću se brže, ali uz rizik produbljivanja nejednakosti između onih koji imaju pristup brzom sticanju vještina i onih koji ga nemaju.
Institucionalna i društvena rekonfiguracija
Tehnološke promjene uvijek opterećuju institucije. Umjetna inteligencija to čini brzinom i obimom koji izazivaju responzivnost obrazovnih sistema, regulatornih okvira i mreža socijalne sigurnosti.
Rezultat je rastuća neusklađenost između brzine razvoja kapaciteta i sporosti prilagođavanja struktura.
Obrazovanje je najvidljivija tačka pritiska. Tradicionalni modeli s četverogodišnjim diplomama, standardizovanim nastavnim planovima i programima i sporom akreditacijom sve su neusklađeniji s potrebama ekonomije prožete umjetnom inteligencijom.
Vještine zastarjevaju brže nego što ih institucije mogu naučiti. Kredibilitet alternativnih kvalifikacija raste, ali bez jasnog standarda, tržište rada postaje teže za snalaženje i poslodavcima i radnicima.
Raspodjela dohotka je još jedna linija rasjeda. Umjetna inteligencija ima tendenciju da pojačava učinak onih koji su već dobro pozicionirani, kao što su poduzetnici, tehnički talenti i radnici znanja u industrijama s visokim rastom.
U međuvremenu, ona komprimuje vrijednost generalizovanog rada. Bez intervencije, ova dinamika bi mogla ubrzati nejednakost ne samo unutar zemalja, već i između urbanih i ruralnih regija, te između kompanija koje mogu investirati u umjetnu inteligenciju i onih koje zaostaju.
Takva očekivanja su izazvala interes za ideje poput univerzalnog osnovnog dohotka.
Ovaj disbalans dodatno pojačavaju materijalni zahtjevi same umjetne inteligencije. Za razliku od ranijih softverskih revolucija koje su zahtijevale malo više od propusnog opsega i talenta, ovaj val favorizira okruženja bogata kapitalom.
Infrastruktura potrebna za umjetnu inteligenciju, kao što su klasteri visokoperformansnog računarstva, pristup vlasničkim skupovima podataka i pouzdana energija u velikim razmjerima, naginje teren prema već dominantnim firmama i zemljama.
Šta ćemo dalje gledati?
Tempo usvajanja umjetne inteligencije se ubrzava, ali efekti drugog reda na politiku, korporativno ponašanje i društvenu strukturu tek počinju da se pojavljuju. Nekoliko linija rasjeda će odrediti dalju putanju.
Što se tiče politike, vlade se još uvijek snalaze. Regulatorni fokus je bio koncentrisan na sigurnost i dezinformacije, ali druga hitna granica može biti ekonomska u vezi s tim kako ažurirati zaštitu rada i strategije javnih investicija za svijet u kojem se inteligencija skalira nezavisno od broja zaposlenih.
Ključno je pratiti rane signale u politici radne snage, finansiranju obrazovanja i da li se infrastruktura umjetne inteligencije tretira kao javno dobro ili je u potpunosti prepuštena privatnom sektoru.
Što se tiče javnog mnjenja, prijem umjetne inteligencije do sada je oblikovan radoznalošću i opreznim optimizmom.
Ali to se može brzo promijeniti. Ako se vidi da tehnologija nesrazmjerno koristi elitama ili ako se poremećaji akumuliraju bez jasne koristi za širu populaciju, možemo očekivati politički i kulturni otpor.
Pitanje više nije hoće li umjetna inteligencija promijeniti ekonomiju. Taj prag je pređen.
Relevantnije pitanje je koliko će ta promjena biti široka i neujednačena i da li su institucije, firme i pojedinci spremni da se prilagode potrebnim tempom.
Svaka velika tehnološka promjena donosi period neizvjesnosti. Ali ona također donosi i samostalnost.
Nema ništa unaprijed poznato u ishodima ove tranzicije.
Izbori koji se sada donose u vezi s obrazovanjem, infrastrukturom, radnom politikom i korporativnim upravljanjem oblikovat će to da li će umjetna inteligencija služiti proširenju jaza ili podizanju nivoa odgovornosti.
*Mišljenja izražena u ovom članku su autorova i ne odražavaju nužno uređivačku politiku TRT Balkan.
