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Ogni volta che i timori di perdite di posti di lavoro basate sull'intelligenza artificiale si riaccendono, gli ottimisti ci rassicurano che l'intelligenza artificiale è uno strumento di produttività che aiuterà sia i lavoratori che l'economia. Il capo di Microsoft Satya Nadella pensa che gli agenti AI autonomi consentiranno agli utenti di nominare il proprio obiettivo mentre i piani software, esegui e imparano in ogni sistema. Uno strumento da sogno – se l'efficienza da sola era sufficiente per risolvere il problema della produttività.
La storia dice che non lo è. Nell'ultimo mezzo secolo abbiamo riempito gli uffici e le tasche con computer sempre più veloce, ma la crescita della produzione di lavoro nelle economie avanzate rallentato dal 2 % all'anno negli anni '90 a circa lo 0,8 per cento negli ultimi dieci anni. Perfino la produzione una volta in forma per lavoratore della Cina si è bloccata.
Il matrimonio di fucile del computer e Internet ha promesso più che una maggiore efficienza dell'ufficio – ha immaginato un'era d'oro della scoperta. Mettendo le conoscenze del mondo di fronte a tutti e collegando i talenti globali, le scoperte avrebbero dovuto moltiplicare. Eppure la produttività della ricerca si è calpestata. Lo scienziato medio ora produce meno idee rivoluzionarie per dollari rispetto alla loro controparte degli anni '60.
Cosa è andato storto? Come notò l'economista Gary Becker, i genitori affrontano un compromesso di qualità con qualità: più bambini hanno, meno possono investire in ogni bambino. Lo stesso si potrebbe dire per l'innovazione.
Studi su larga scala di produzione inventiva confermano il risultato: i ricercatori si destreggiano Di più I progetti hanno meno probabilità di fornire innovazioni rivoluzionarie. Negli ultimi decenni, documenti e brevetti scientifici sono diventati sempre più incrementale. I grandi della storia hanno capito perché. Isaac Newton ha mantenuto un singolo problema “costantemente davanti a me … fino a quando i primi Dawnings si aprono lentamente, a poco a poco e poco, in una luce piena e chiara”. Steve Jobs ha concordato: “L'innovazione sta dicendo di no a mille cose”.
L'ingegnosità umana prospera dove il precedente è sottile. Se il XIX secolo si fosse concentrato esclusivamente su telai e aratri migliori, godevamo di tessuti a buon mercato e grano abbondante – ma non ci sarebbero stati antibiotici, motori a reazione o razzi. I miracoli economici derivano dalla scoperta, non ripetendo compiti a maggiore velocità.
I modelli di linguaggio di grandi dimensioni gravitano verso il statistico consenso. Un modello addestrato prima che Galileo avrebbe pappagato un universo geocentrico; Fed testi del XIX secolo avrebbe dimostrato il volo umano impossibile prima che i fratelli Wright fossero riusciti. Un recente Revisione della natura Ho scoperto che mentre LLMS alleggeriva le faccende scientifiche di routine, i balzi decisivi di intuizione appartenevano ancora agli umani. Perfino Demis Hassabis, il cui team di Google DeepMind ha prodotto Alphafold – un modello in grado di prevedere la forma di una proteina ed è probabilmente un'impresa scientifica più celebrata di AI finora – ammette finora il raggiungimento di autentici sistemi di intelligence generale artificiale che possono corrispondere o superare gli esseri umani attraverso l'intero spettro delle attività cognitive potrebbero richiedere “altre innovazioni”.
Nel frattempo, l'intelligenza artificiale aumenta principalmente l'efficienza piuttosto che la creatività. UN sondaggio Di oltre 7.000 persone che gli operai hanno trovato utenti pesanti di AI generativa hanno ridotto le attività e -mail settimanali di 3,6 ore (31 per cento), mentre il lavoro collaborativo è rimasto invariato. Ma una volta che tutti delegano le risposte e -mail a Chatgpt, il volume della posta in arrivo può espandersi, annullando i guadagni di efficienza iniziale. La breve ripresa della produttività americana degli anni '90 ci insegna che guadagna da nuovi strumenti, siano essi fogli di calcolo o agenti di intelligenza artificiale, non si dissolvono se non accompagnati da innovazioni rivoluzionarie.
L'intelligenza artificiale potrebbe ancora innescare un rinascimento della produttività, ma solo se lo usiamo per scavare più a fondo per sforzi nuovi e precedentemente inconcepibili piuttosto che semplicemente perforare più buchi. Ciò significa gratificare l'originalità sul volume, il supporto di scommesse più rischiose e il ripristino dell'autonomia. Gli algoritmi potrebbero presto essere pronti; Le nostre istituzioni devono ora adattarsi.