Ez az egyetlen adat mutathatná meg, mit tesz az AI a munkaerőpiaccal
Hiányzik az árrugalmassági adat az AI munkaerőpiaci hatásának előrejelzéséhez. Ez az adat mutatná meg, mennyire nő a kereslet az árcsökkenés hatására.
Alex Imas, a chicagói egyetem közgazdásza szerint a jelenlegi eszközök alkalmatlanok az AI munkaerőpiaci hatásainak előrejelzésére — írja a MIT Technology Review. A szakértő „fegyverbe szólította” a közgazdászokat, hogy sürgősen kezdjék meg a szükséges adatok gyűjtését.
A munkaerőpiaci AI-hatás kapcsán gyakran emlegetett „AI-expozíció” önmagában értelmetlen előrejelző eszköz. Az OpenAI kutatói például 2023 decemberében egy 1998 óta frissített amerikai kormányzati adatbázis alapján elemezték, hogy az egyes munkakörök feladatai mennyire vannak kitéve az AI-nak. Eszerint egy ingatlanügynök munkája 28%-ban „exponált”.
Az expozíció azonban nem ad választ arra, hogy egy adott munkahely valóban megszűnik-e. Imas szerint a legsötétebb forgatókönyv az, ha az AI minden feladatot elvégez egy adott pozícióban, emberi felügyelet nélkül, és olcsóbban, mint az emberi munkaerő. Ilyenkor a munka valószínűleg eltűnik, ahogy évtizedekkel ezelőtt a liftkezelőké is.
Az árrugalmasság kulcsa
A legtöbb munkakör esetében azonban a helyzet sokkal összetettebb. Egy prémium társkereső alkalmazás fejlesztője például, aki korábban három nap alatt végzett el egy feladatot, AI-eszközökkel most egy nap alatt elkészülhet. Ez növeli a termelékenységet, így a munkáltató ugyanannyi pénzért több eredményt kap.
Imas szerint a kulcskérdés az, hogy a vállalat ezek után több vagy kevesebb alkalmazottat akar-e. A hatékonyságnövelés lehetővé teheti az árak csökkentését, ami mindig növeli a keresletet. Ha a kereslet jelentősen megugrik, a cég növekedhet, és több mérnököt vehet fel. Ha viszont a kereslet alig változik, kevesebb kódoló is elegendő lesz, ami elbocsátásokhoz vezethet.
A döntő tényező az úgynevezett árrugalmasság, azaz, hogy mennyivel változik a kereslet egy termék vagy szolgáltatás iránt, ha annak ára megváltozik. Ez az adat hiányzik jelenleg a gazdaság egészéből, holott Imas szerint ez a legégetőbb gazdasági kérdés az AI korában.
Jelenleg csak olyan alapvető élelmiszerekről, mint a gabonafélék és a tej, rendelkeznek ilyen adatokkal, köszönhetően annak, hogy a Chicagói Egyetem szupermarketekkel együttműködve gyűjti az árszkenner-adatokat. Azonban nincs hasonló adat tanárokról, webfejlesztőkről vagy dietetikusokról, pedig ezek a munkakörök is „exponáltak” az AI-nak. Imas szerint egy „Manhattan-tervhez” hasonló, nagyszabású adatgyűjtésre lenne szükség az egész gazdaságban.