quando raggiungeremo la singolarità economica?

Bentornati a Lo stato dell'intelligenza artificialeuna nuova collaborazione tra il MagicTech e il MIT Technology Review. Ogni lunedì per le prossime due settimane, gli scrittori di entrambe le pubblicazioni discuteranno di un aspetto della rivoluzione dell’intelligenza artificiale generativa che sta rimodellando il potere globale.

Puoi trovare le discussioni precedenti su Stati Uniti contro Cina, vincoli energetici, compagni di chatbot e futuro della guerra qui. E se vuoi saperne di più sul dibattito sulle armi autonome, ascolta Helen Warrell e James O'Donnell nel podcast News Briefing del FT qui.

Questa settimana, Richard Waters, editorialista del FT ed ex redattore della West Coast, parla con David Rotman, redattore generale del MIT Technology Review, sul reale impatto dell'intelligenza artificiale sull'economia globale.

Martedì 9 dicembre alle 13:00 ET (18:00 GMT) puoi unirti a David, Richard e al redattore capo del MIT Technology Review Mat Honan per un'esclusiva conversazione dal vivo riservata agli abbonati su come l'intelligenza artificiale sta rimodellando l'economia globale. Registrati all'evento qui.

Richard Waters scrive

L’adozione di qualsiasi nuova tecnologia di vasta portata è sempre disomogenea, ma poche sono state più disomogenee dell’intelligenza artificiale generativa. Ciò rende difficile valutare il suo probabile impatto sulle singole imprese, per non parlare della produttività nell’intera economia.

Da un lato, gli assistenti di codifica basati sull’intelligenza artificiale hanno rivoluzionato il lavoro degli sviluppatori di software. Mark Zuckerberg ha recentemente previsto che metà del codice di Meta sarebbe stato scritto dall'intelligenza artificiale entro un anno. All’estremo opposto, la maggior parte delle aziende vede pochi o nessun beneficio dai propri investimenti iniziali. Uno studio ampiamente citato del MIT ha rilevato che finora il 95% dei progetti di intelligenza artificiale generativa produce risultati rendimento nullo.

Ciò ha alimentato gli scettici che sostengono che, per la sua stessa natura – una tecnologia probabilistica incline alle allucinazioni – l’intelligenza artificiale generativa non avrà mai un impatto profondo sul business.

Per molti studenti di storia della tecnologia, tuttavia, la mancanza di un impatto immediato è solo il normale ritardo associato alle nuove tecnologie trasformative. Erik Brynjolfsson, allora assistente professore al MIT, descrisse per primo quello che chiamò il “paradosso della produttività” dell’IT all’inizio degli anni ’90. Nonostante l’abbondanza di prove aneddotiche che la tecnologia stesse cambiando il modo in cui le persone lavoravano, ciò non si manifestava nei dati aggregati sotto forma di una maggiore crescita della produttività. La conclusione di Brynjolfsson è stata che alle aziende ci voleva solo tempo per adattarsi.

I grandi investimenti nell’IT si sono finalmente concretizzati con una notevole ripresa della crescita della produttività negli Stati Uniti a partire dalla metà degli anni ’90. Ma la situazione si è attenuata dieci anni dopo ed è stata seguita da una seconda tregua.

Nel caso dell’intelligenza artificiale, le aziende devono costruire nuove infrastrutture (in questo caso, nuove piattaforme dati), riprogettare i processi aziendali principali e riqualificare i lavoratori prima che possano aspettarsi di vedere risultati. Se un effetto di ritardo spiega la lentezza dei risultati, potrebbero almeno esserci ragioni di ottimismo: gran parte dell’infrastruttura di cloud computing necessaria per portare l’intelligenza artificiale generativa a un pubblico aziendale più ampio è già operativa.

Le opportunità – e le sfide – sono enormi. Un dirigente di un'azienda Fortune 500 afferma che la sua organizzazione ha effettuato una revisione completa dell'uso dell'analisi e ha concluso che i suoi dipendenti, nel complesso, aggiungono poco o nessun valore. Eliminare il vecchio software e sostituire il lavoro umano inefficiente con l’intelligenza artificiale potrebbe produrre risultati significativi. Ma, come dice questa persona, sarebbero necessari grandi cambiamenti ai processi esistenti e ci vorranno anni per effettuare una tale revisione.

Ci sono alcuni primi segnali incoraggianti. La crescita della produttività statunitense, bloccata all’1-1,5% per più di un decennio e mezzo, è rimbalzata a oltre il 2% lo scorso anno. Probabilmente ha raggiunto lo stesso livello nei primi nove mesi di quest’anno, anche se la mancanza di dati ufficiali a causa del recente shutdown del governo statunitense rende impossibile confermarlo.

È impossibile, però, dire quanto durerà questa ripresa o quanto potrà essere attribuito all’intelligenza artificiale. Gli effetti delle nuove tecnologie raramente si avvertono isolatamente. Invece, i vantaggi si sommano. L’intelligenza artificiale si avvale dei precedenti investimenti nel cloud e nel mobile computing. Allo stesso modo, l’ultimo boom dell’intelligenza artificiale potrebbe essere solo il precursore di scoperte in campi che hanno un impatto più ampio sull’economia, come la robotica. ChatGPT potrebbe aver catturato l'immaginazione popolare, ma è improbabile che il chatbot di OpenAI abbia l'ultima parola.

David Rotman risponde

Questa è la mia discussione preferita quando si parla di intelligenza artificiale. In che modo l’intelligenza artificiale influirà sulla produttività economica complessiva? Dimentica i video affascinanti, la compagnia piena di speranza e gli agenti che svolgono noiose attività quotidiane. Il risultato finale dell’intelligenza artificiale sarà se potrà far crescere l’economia e ciò significa aumentare la produttività.

Ma, come dici tu, è difficile definire in che modo l’intelligenza artificiale stia influenzando tale crescita o come lo farà in futuro. Brynjolfsson prevede che l’intelligenza artificiale seguirà una curva a J in cui inizialmente si verifica un effetto lento, persino negativo, sulla produttività poiché le aziende investono pesantemente nella tecnologia, prima di raccoglierne finalmente i frutti. E poi il boom.

Ma c’è un controesempio all’argomento “sii paziente”. Nonostante gli smartphone, i social media e le app come Slack e Uber, le tecnologie digitali hanno fatto ben poco per far crescere l’economia.

Daron Acemoglu, economista del MIT e vincitore del Premio Nobel 2024, sostiene che i guadagni di produttività derivanti dall’IA generativa saranno molto inferiori e richiederanno molto più tempo di quanto pensano gli ottimisti dell’IA. Il motivo è che, sebbene la tecnologia sia impressionante sotto molti aspetti, è troppo focalizzata su ChatGPT e altri prodotti che hanno poca rilevanza per i settori di business più grandi.

La statistica che citi sulla mancanza di vantaggi aziendali per il 95% dei progetti di intelligenza artificiale è significativa.

Prendiamo il settore manifatturiero. Non c’è dubbio che qualche versione dell’intelligenza artificiale potrebbe essere d’aiuto; immagina un lavoratore in fabbrica che scatta una foto di un problema e chiede consiglio a un agente di intelligenza artificiale. Il problema è che le grandi aziende tecnologiche che creano intelligenza artificiale non sono realmente interessate a risolvere compiti così banali, e nemmeno i loro grandi modelli di base formati per lo più su Internet sono poi così utili.

È facile attribuire la mancanza di impatto sulla produttività dell’intelligenza artificiale finora ai fallimenti delle pratiche aziendali e ai lavoratori scarsamente formati. Il tuo esempio del dirigente della società Fortune 500 suona fin troppo familiare. Ma è più utile chiedersi: come può essere addestrata e messa a punto l’intelligenza artificiale per dare ai lavoratori, come infermieri, insegnanti e coloro che lavorano in fabbrica, più capacità e renderli più produttivi nel loro lavoro.

La distinzione conta. Numerose aziende che hanno annunciato grandi licenziamenti hanno recentemente citato l’intelligenza artificiale come la ragione per cui possono essere più efficienti con meno dipendenti. La preoccupazione, tuttavia, è che si tratti solo di uno schema di risparmio sui costi a breve termine. Come concordano economisti come Brynjolfsson e Acemoglu, l’aumento di produttività derivante dall’intelligenza artificiale arriverà quando verrà utilizzata per creare nuovi tipi di posti di lavoro e aumentare le capacità dei lavoratori, non quando verrà utilizzata semplicemente per tagliare posti di lavoro per ridurre i costi.

Risponde Richard Waters

Vedo che ci sentiamo entrambi piuttosto cauti, David, quindi cercherò di concludere con una nota positiva.

Alcune analisi presuppongono che una quota molto maggiore del lavoro esistente sia alla portata dell’intelligenza artificiale odierna. McKinsey fa i conti il 60%, (contro 20% per Acemoglu) e stima che gli incrementi di produttività annua in tutta l’economia raggiungano il 3,4%. Inoltre, calcoli come questi tengono conto solo dell’automazione delle attività esistenti; qualsiasi nuovo utilizzo dell’intelligenza artificiale che migliori i posti di lavoro esistenti sarebbe, come suggerisci, un vantaggio (e non solo in termini economici).

La riduzione dei costi sembra sempre essere la prima cosa da fare con qualsiasi nuova tecnologia. Ma siamo ancora nelle fasi iniziali e l’intelligenza artificiale si sta muovendo velocemente, quindi possiamo sempre sperare.

Ulteriori letture

• Il commentatore economico capo del FT Martin Wolf è stato scettico riguardo agli investimenti tecnologici che aumentano la produttività, ma afferma che l’intelligenza artificiale potrebbe dimostrargli che si sbaglia. Il rovescio della medaglia: la perdita di posti di lavoro e la concentrazione della ricchezza potrebbero portare al “tecno-feudalesimo”

• L'anno scorso, David Rotman ha scritto per MIT Technology Review su come possiamo garantire che l’intelligenza artificiale funzioni per noi nell’aumentare la produttività e sulle correzioni di rotta che saranno necessarie

• Anche Davide ha scritto questo pezzo su come possiamo misurare al meglio l’impatto dei finanziamenti di base per la ricerca e lo sviluppo sulla crescita economica e perché spesso possono essere più grandi di quanto si possa pensare