Od lat 60 minionego wieku produktywność poszczególnych gospodarek rośnie w coraz wolniejszym tempie, co ma przełożenie na szybkość poprawy poziomu życia. Na przestrzeni dekad nie brakowało najróżniejszych argumentów dlaczego od tylu lat nie możemy złamać wspomnianego trendu. Niektórzy twierdzą, że wzrost produktywności wynikać może jedynie z wynalezienia i upowszechnienia nowych technologii. Patrząc na ostatnie kilka dziesięcioleci można przypuszczać, że tego rodzaju odkryciem był Internet. Teraz za rogiem czai się drugi kandydat do miana rewolucji technologicznej – sztuczna inteligencja (AI). Biorąc pod uwagę moment w jakim znajduje się światowa gospodarka rewolucja ta nie mogła nadejść w lepszym czasie. Czy AI może wydostać nas z pułapki niskiej produktywności? Czy sprawi, że ponownie wrócimy w rejon zerowych stóp procentowych? Jak wygląda tempo ekspansji AI? Na te i inne pytania staram się odpowiedzieć w niniejszym tekście.
Problem produktywności
Na samym wstępie chciałbym nadmienić, że temat AI nie jest mi bliski od strony technicznej. Nie będę więc udawał eksperta na tym polu. Zamiast tego skupię się na potencjalnym wpływie wynikającym z tego zjawiska na makroekonomiczny obraz świata. Jako, że w niniejszych rozważaniach w dużym stopniu skupiam się na produktywności pracy, na początek dobrze uzmysłowić sobie w zasadzie gdzie znajdujemy się.
Z odpowiedzią przychodzi załączony wykres, który obrazuje tempo wzrostu wydajności pracy w rozbiciu na różne grupy państw. Wyciągnąć możemy z tego dwa ważne wnioski.
Po pierwsze, od lat 60 poprzedniego wieku światowa gospodarka doświadczała niemalże nieprzerwanego trendu spadkowego pod względem wzrostu produktywności pracy. Na początku tyczyło się to głównie Stanów Zjednoczonych, lecz następnie niekorzystny trend rozlał się po świecie. W porównaniu do lat 50 możemy zauważyć, że tempo wzrostu produktywności pracy zwolniło o ok. 1,5 pkt. proc. Niektórzy mogą pomyśleć, że to w zasadzie niewielka wartość. Ma ona jednak kolosalny wpływ na szybkość poprawy standardów życia, jeśli tylko zakładać, że w długim terminie wyższa produktywność przekłada się szybciej rosnące płace. W przypadku USA, w oparciu o
okazuje się, że różnica w tempie wzrostu produktywności na poziomie 1,2 pkt. proc. może wydłużać okres podwojenia poziomu życia nawet o ponad 20 lat. Jasnym więc jest, iż w długim terminie nawet małe zmiany produktywności maja duże znaczenie.Autozapis PPK, co robić i dlaczego?
Po drugie, począwszy od lat 80 coś zaczęło się dziać w Stanach Zjednoczonych. To efekt pozytywnego wpływu pojawienia się Internetu. Doprowadziło to do wyraźnego wzrostu wydatków w stronę dalszego rozwoju nowej technologii. Efekty krańcowe dały o sobie znać, a produktywność dość szybko zaczęła rosnąć. Dekadę później tożsamy trend został również odwzorowany w innych częściach świata. Kiedy jednak nisko wiszące owoce zostały zerwane (krańcowy uzysk produktywności w końcu przestał rosnąć), wróciliśmy do starego schematu. Czy AI może mieć podobny wpływ na produktywność? A możemy powinniśmy spodziewać się czegoś więcej?
AI panaceum na wysoką inflację
Pandemia, z którą światu przyszło się mierzyć w ostatnich latach, wywróciła do góry nogami panujące wcześniej trendy. Dotąd relatywnie bierna postawa polityki fiskalnej dokonała zwrotu o 180 stopni. Dezinflacja, która okresowo przeplatała się nawet z deflacją, ewoluowała do bardzo wysokiej inflacji, której nie widzieliśmy od lat. Tempo wzrostu wynagrodzeń w wielu gospodarkach wyraźnie ruszyło w górę. W odpowiedzi na to wszystko banki centralne dokonały jednych z najszybszych w historii podwyżek stóp procentowych. Jedno jednak nie uległo zmianie. Produktywność, która była niska od lat, pozostała w zasadzie bez zmian. W efekcie rosnących płac i stagnacji w wydajności pracy zaobserwowaliśmy zryw w jednostkowych kosztach pracy (stosunek płac do wydajności).
Innymi słowy gospodarka opuściła stabilną do tej pory równowagę nominalną. Jak dotąd nowego punktu równowagi nie udało się znaleźć. W całej układance istotna jest również identyfikacja fazy cyklu. Mianowicie, jeśli w momencie słabnącej aktywności gospodarczej (obecnie) płace nominalne rosną zdecydowanie szybciej niż historycznie (tempo niezgodne z celem inflacyjnym w wielu krajach), ich tempo wzrostu najpewniej jeszcze przyspieszy, kiedy gospodarka wrzuci wyższy bieg. Aspekt ten zdaje się mieć szczególne zastosowanie w polskim przypadku, gdzie płace mocno odkleiły się od równowagi. Taki stan rzeczy może jeszcze bardziej utrudnić proces sprowadzenia inflacji do celu w trwały sposób. W tekście z lutego pisałem, że ograniczyć nadmierny wzrost jednostkowych kosztów pracy można na trzy sposoby:
Ponadto trzeba sobie uzmysłowić w jaki sposób gospodarka może ograniczać nadmierny wzrost ULC. Istnieją trzy sposoby. Po pierwsze – obniżenie dynamiki płac. Jest to najczęściej bolesny sposób przywrócenia konkurencyjności, tak jak zresztą pokazały ww. przykłady. Po drugie – wzrost produktywności czynników produkcji. Bez wątpienia jest to najlepsza metoda, niemniej przyspieszenie tempa wzrostu produktywności nie jest łatwe. Poza tym proces ten często zajmuje długie lata. Po trzecie – deprecjacja krajowej waluty.
Z powyższego fragmentu nasuwa się prosta diagnoza – wzrost produktywności umożliwiłby ograniczenie wzrostu jednostkowych kosztów pracy, a przez to mógłby pchnąć gospodarkę z powrotem na tory nowej równowagi nominalnej. Jest to zdecydowanie najlepszy sposób na poradzenie sobie z wysoką inflacją, który powinien generować korzyści dla społeczeństwa. Metoda ta byłaby niewątpliwie lepsza niż wykorzenienie inflacji za pomocą długotrwałej stagnacji gospodarczej.
Tempo ma znaczenie i robi wrażenie
Powodzenie optymistycznej strategii wejścia na nową ścieżkę równowagi nominalnej, o której wspomniałem wyżej, zależne będzie od tempa ekspansji AI. Na tym polu początek jest niewątpliwie obiecujący. Świadczy o tym chociażby tempo w jakim słynny już ChatGPT zdobywał użytkowników. Tyczy się to nie tylko zgromadzenia danej ilości nowych użytkowników – nowa aplikacja często wzbudza, a przynajmniej w domyśle powinna pobudzać ciekawość – ale także ilości aktywnych użytkowników. Druga miara zdaje się bardziej odzwierciedlać poziom zaangażowania korzystających z danego rozwiązania.
W porównaniu z innymi aplikacjami lub usługami powiązanymi z Internetem, tempo ekspansji ChataGPT było do tej pory iście imponujące. A przecież mówimy tutaj wciąż o zalążku prawdziwego AI, który ograniczy błędne odpowiedzi do absolutnego minimum oraz który z czasem będzie pokazywał prawdopodobnie swoją najlepszą cechę – uczenie się i wyciąganie wniosków. Coś co obecnie zdaje się przyciągać zainteresowanie głównie osób prywatnych, z czasem niewątpliwie śmielej wkroczy w szeregi korporacyjne. To tam najpewniej istnieje największy potencjał jeśli chodzi o wpływ AI na produktywność pracy.
Im szybciej ekspansja będzie postępować, tym szybciej nowa technologia będzie komercjalizowana i tym szybciej zobaczymy wymierne jej efekty. Niektórzy już twierdzą, że ChatGPT otwiera drogę do wdrożenia 4-dniowego tygodnia pracy. Pytaniem otwartym pozostaje czas jaki będzie potrzeby na upowszechnienie się nowej technologii.
Nie wiem oczywiście, kiedy skala popularyzacji i zaawansowania AI będzie na tyle wysoka, by zacząć dostrzegać faktyczny wpływ (o ile takowy będzie) na produktywność pracy. Mam jednak wrażenie, że może się to stać szybciej niż później. Jeśli więc ekspansja AI ma przynieść poprawę w wydajności pracy, a moim zdaniem tak właśnie będzie, wówczas według mnie do końca bieżącej dekady jakiś progres na tym polu powinniśmy ujrzeć.
W przekonaniu tym utwierdza mnie jeszcze jeden aspekt – tempo wzrostu prywatnych nakładów inwestycyjnych na AI. Począwszy od 2014 roku z roku na rok mamy do czynienia co najmniej z podwojeniem się wydatków. Rok 2021 był wyjątkowo mocny, przynosząc gigantyczny wzrost nakładów. Kolejne dwa lata pokażą jednak, czy nie był to jedynie efekt popularyzacji pracy zdalnej w obliczu pandemii. Choć jasnym jest, że w takim tempie rosnąć nie możemy w nieskończoność, to jednak wydaje się, że nakłady te nie będą zauważalnie zwalniać w kolejnych latach. AI stanowi bowiem łakomy kąsek, za którym kryją się potencjalnie ogromne pieniądze dla tego, który skomercjalizuje produkt oparty o AI dla użytku przedsiębiorstw.
AI wybrukuje drogę do niższych stóp?
Wyższa produktywność pracy to wyższy potencjalny wzrost gospodarczy, a więc większa tolerancja dla polityki monetarnej jeśli chodzi o przegrzanie gospodarki. Tempo poprawy warunków życia również rośnie wraz z wyższą wydajnością pracy. Co więcej, ewentualna poprawa łącznej produktywności nadeszłaby w dość newralgicznym momencie.
Mianowicie, w czasie niekorzystnych trendów demograficznych. W takim środowisku ilościowa strona siły roboczej nie doda nic do potencjału wzrostu. Jakościowa strona także ma obecnie raczej pod górkę, przynajmniej jeśli chodzi o kraje rozwinięte, ale i również rozwijające się. W przypadku kapitału pojawia się problem nadmiernego zadłużenia i wyraźnego spadku efektywności nakładów inwestycyjnych. Widać to nie tylko w krajach rozwiniętych, ale również w gospodarkach w niższych fazach rozwoju
Perspektywa wzrostu produktywności oznaczałaby wyjście z obecnego problemu inflacji z uniknięciem scenariusza przedłużającej się stagnacji gospodarczej. Jeśli tak, wówczas nie można wykluczyć scenariusza, w którym po pewnym okresie stopy procentowe ponownie wrócą na zdecydowanie niższe poziomy. Być może ponownie zbliżymy się do bariery 0%. Niemniej jest to wizja na prawdopodobnie “za dobrych kilka lat” – bliżej przełomu dekady. Tak się składa, że do tego czasu możemy ponieść już najwyższy koszt transformacji energetycznej, która oddziaływać może w stronę wyższych stóp procentowych. Innymi słowy, po bieżącej dekadzie, zdominowanej przez wyższe stopy, kolejna bardzo możliwie, iż ponownie upłynie pod dyktando ich zdecydowanie niższych poziomów.
Każda rewolucja ma swoje ofiary
Wszystko powyższe niewątpliwie brzmi optymistycznie, lecz każda rewolucja niesie za sobą także koszty. Przede wszystkim, na wspominanym wyżej wzroście wydajności pracy skorzystają osoby, które ją utrzymają. Według szacunków Goldman Sachs, najbardziej narażonymi na utratę pracę są zawody związane z pracą biurową, prawnicy czy architekci. Najmniejszą ekspozycję mają mieć z kolei prace manualne, gdzie pojawienie się AI wiele nie zmieni. Jasnym jest więc, że część osób może stracić swoją dotychczasową pracę. To siłą rzeczy “rozluźni” rynek pracy.
Płynnościowe skutki zamieszania w sektorze bankowym USA
Innymi ryzykiem w krótkim okresie jest także wzrost nierówności między krajami bogatszymi, a tymi o niższych dochodach. Te pierwsze mają bowiem znacznie większy udział prac, które mogą prowadzić do wzrostu wydajności pracy. Gwałtowny wzrost nakładów inwestycyjnych i szukanie inwestorów do różnego rodzaju projektów może także stwarzać ryzyko pojawiania się baniek spekulacyjnych. Mam tutaj na myśli coś na wzór znanej bańki internetowej, gdzie akcje spółek z branży zostały wycenione zdecydowanie zbyt hojnie. Wreszcie, jak zresztą mogliśmy się już przekonać, rozwój AI najpewniej zwiększy ilość i częstotliwość pojawiania się różnej maści fake newsów. Powinniśmy też liczyć się z większą ilością ataków cyberprzestępców. To automatycznie powinno generować konieczność podwyższenia wydatków związanych z bezpieczeństwem w sieci.
Wymienione ryzyka stanowią jednak wyzwanie w krótkim okresie. W długim terminie ekspansja i komercjalizacja AI nieść powinna znacznie więcej pożytków niż kosztów. Moment, kiedy rewolucja AI zacznie generować widoczne korzyści na poziomie makroekonomicznym pozostaje wielkim znakiem zapytania. Widoczny w ostatnim czasie progres pozwala jednak myśleć optymistycznie. Moim subiektywnym zdaniem temat AI może być nawet czymś więcej niż pojawienie się Internetu na masową skalę. Cóż, pozostaje czekać i dotrzymywać kroku rozwojowi nowej technologii.