PIE: rozwój AI może zwiększyć nierówności między krajami i wewnątrz społeczeństw

Jak relacjonuje PIE, badacze Międzynarodowego Funduszu Walutowego (MFW) wskazują scenariusze wpływu sztucznej inteligencji na nierówności pomiędzy państwami azjatyckimi. Argumentują, że jeżeli nie zostaną wprowadzone odpowiednie rozwiązania, postępujący rozwój AI doprowadzi do zwiększenia przewagi państw rozwiniętych nad państwami rozwijającymi się oraz pogłębi nierówności społeczne.

„Metodyka opiera się na symulacji rozwoju państw azjatyckich na przestrzeni lat 2024-2100 poprzez zastosowanie modelu nakładających się pokoleń (OLG). Państwa różnią się demografią, zasobami kapitału w przeliczeniu na pracownika i produktywnością czynników produkcji. SI jest w modelu nową, drogą technologią, wymagającą rozbudowanej infrastruktury, która zastępuje w modelu pracę nisko- i średnio wykwalifikowanych pracowników, wspomagającą specjalistów” - wyjaśnili eksperci PIE.

Jak podali, symulacje obrazują, że szybsze wprowadzanie AI może doprowadzić do znacznego zwiększenia nierówności między państwami. W każdym scenariuszu rozwój sztucznej inteligencji zwiększa udział kapitału w dochodzie narodowym kosztem udziału pracy, uderzając w młodych i nisko wykwalifikowanych pracowników. „Szybszy rozwój SI w krajach bogatych wywołuje silniejszy skok światowych stóp procentowych podnosząc koszty kredytu dla krajów rozwijających się. Ponieważ wprowadzenie SI wymaga dużych nakładów, drogi kapitał przesuwa w czasie możliwość jej wdrożenia w krajach biedniejszych. W najgorszym scenariuszu MFW kraje najuboższe mogą wprowadzić SI nawet 40 lat po krajach rozwiniętych” - zauważył PIE.

Eksperci Instytutu zwrócili uwagę, że bardziej optymistyczni autorzy z Banku Światowego (BŚ) twierdzą, że dostosowanie rozwiązań AI do kontekstu lokalnego może pozwolić państwom rozwijającym się „zrobić w dekadę to, co inaczej zajęłoby stulecie”. „Sugerują adopcję małych, tanich rozwiązań SI w celu poprawy edukacji, opieki zdrowotnej czy rolnictwa. Optymizm BŚ wynika z danych: w krajach o niskim i średnim dochodzie na automatyzację narażone jest tylko 4,5 proc. miejsc pracy (wobec aż 14,2 proc. w krajach bogatych). Jednak pod względem dostępu do infrastruktury potrzebnej do rozwoju SI państwa biedniejsze stoją daleko w tyle za krajami rozwiniętymi” - relacjonują przedstawiciele PIE.

PIE podkreślił, że obie instytucje (MFW i BŚ) są zgodne co do koniecznych działań. Dodał, że według symulacji MFW, reforma systemu edukacji skutecznie przyspiesza wdrażanie SI w biedniejszych państwach nawet o 30 lat, co przekłada się na ok. 2 proc. rocznego wzrostu więcej. Niezbędne jest także spełnienie warunków infrastrukturalnych, potrzebnych do rozwoju SI, ukierunkowanie stylu wdrażania SI na zwiększanie produktywności bez zastępowania pracy ludzkiej oraz celowane transfery socjalne.

„Zarówno MFW, jak i BŚ nie analizują długoterminowych konsekwencji braku tzw. »suwerenności technologicznej« – uzależnienia procesów od zagranicznego dostawcy. Autorzy nie rozróżniają pochodzenia technologii SI, co jest kluczowe w kontekście bezpieczeństwa i zależności od gigantów technologicznych lub światowych mocarstw. Skoro z tym problemem borykają się kraje europejskie, w tym Polska, trudno oczekiwać, że kraje biedniejsze same zbudują niezależną technologię. Wdrażając rozwiązania promowane przez BŚ bez własnej infrastruktury obliczeniowej, kraje rozwijające się narażają się na wiele niebezpieczeństw, jak sabotaże i szantaż oraz brak kontroli nad kosztami technologii, co może pogłębić globalne nierówności” - zaznaczyli eksperci PIE.

Ich zdaniem, choć MFW i BŚ diagnozują wewnętrzne bariery i potencjał wzrostu gospodarczego związany z SI, to zignorowanie kwestii suwerenności cyfrowej stanowi poważną lukę w ich prognozach. „Bez zabezpieczenia własnej infrastruktury obliczeniowej i niezależności technologicznej, proponowane przez obie instytucje reformy mogą w praktyce ugruntować nową formę globalnego podporządkowania krajów rozwijających się od zewnętrznych dostawców technologii.” - uważają ekonomiści Instytutu. (PAP)

jls/ drag/