באחד מטוריי הקודמים טענתי כי הסיכון המרכזי שמציבה הבינה המלאכותית אינו דווקא אבטלה המונית, אלא שחיקה הדרגתית בכוח המיקוח של העובדים, ירידה בחלקה של העבודה בהכנסה הלאומית והיחלשות הביקוש המצרפי. אם אכן זה יהיה הכיוון, העולם עלול להתמודד בעתיד עם תופעה שלא הכרנו במשך עשרות שנים – דפלציה הנובעת מעודף יעילות ומשחיקת הביקוש, ולא ממחסור ביכולת הייצור.

אלא שמיד לאחר פרסום הטור נשאלתי שאלה מתבקשת: אם הבינה המלאכותית אכן כה מהפכנית, מדוע איננו כבר רואים את השפעותיה הדרמטיות על הכלכלה? מדוע שיעורי הצמיחה אינם מזנקים, ומדוע שוק העבודה עדיין אינו קורס? שאלה זו נדונה לאחרונה במאמר מרתק של הכלכלן פרופ' Charles I. Jones מאוניברסיטת סטנפורד, שפורסם בכתב העת החשוב Journal of Economic Perspective. במסגרת המאמר מציע ג'ונס הסבר שלדעתי עשוי להיות מפתח להבנת העשורים הקרובים.

לדבריו, הכלכלה אינה מורכבת ממכונה אחת גדולה שניתן להחליף בלחיצת כפתור. היא בנויה מאלפי משימות ותהליכים התלויים זה בזה. די בכך שאחת מהן תמשיך להתבצע באיטיות כדי להגביל את ביצועי המערכת כולה. כשם ששרשרת חזקה רק כחוליה החלשה ביותר שלה, כך גם המשק כולו מוגבל על ידי אותן משימות שהבינה המלאכותית עדיין אינה מסוגלת לבצע.

זו הסיבה לכך שגם אם הבינה המלאכותית תשפר דרמטית את עבודתם של מתכנתים, עורכי דין, רופאים או רואי חשבון, התוצר הלאומי לא יזנק בן לילה. כל עוד חלק ניכר מהמשימות במשק עדיין מבוצע בידי בני אדם או תלוי במגבלות פיזיות, רגולטוריות או ארגוניות, ההשפעה הכוללת על הצמיחה תהיה הדרגתית.

עד כמה משמעותית אותה "חוליה חלשה"? בחישוב שמציג ג'ונס, אפילו אם הבינה המלאכותית תאפשר אוטומציה מלאה של משימות המהוות מחצית מהתוצר, התוצר יגדל בכ-19 אחוזים בלבד. כדי להכפיל את התוצר נדרשת, בתנאים שהוא בוחן, אוטומציה של משימות המהוות כ-94 אחוזים ממנו. הסיבה פשוטה: ככל שיותר משימות מתייעלות, המשימות שנותרו מאחור הופכות לצוואר בקבוק משמעותי יותר.

דווקא התובנה הזו מחזקת, בעיניי, את החשש שהעליתי בטור הקודם.

ייתכן שכוח המיקוח של העובדים ייחלש כבר בשנים הקרובות, משום שמעסיקים יוכלו להחליף חלק מהעבודה האנושית במערכות בינה מלאכותית או להשתמש באיום ההחלפה כדי לבלום עליות שכר. אולם באותה עת, רווחי הפריון הגדולים שעליהם כולם מדברים עדיין לא יתממשו במלואם. הכלכלה תמשיך להיות מוגבלת על ידי אותן "חוליות חלשות" שעליהן מצביע ג'ונס.

אם כך יקרה, עלול להיווצר מצב בעייתי במיוחד שבמסגרתו השחיקה בשכר ובחלקה של העבודה בהכנסה הלאומית עלולה להקדים את התממשותם המלאה של רווחי הפריון. כלומר, חלקם של העובדים בהכנסה הלאומית יקטן וכוח הקנייה של משקי הבית ייחלש, עוד בטרם המשק כולו ייהנה מן הגידול בכושר הייצור שהבינה המלאכותית מבטיחה.
במילים אחרות, ייתכן שבעשורים הראשונים של מהפכת הבינה המלאכותית תיווצר תקופת מעבר בעייתית: השפעתה על הביקוש לעבודה ועל חלוקת ההכנסות תופיע עוד בטרם יתממשו במלואם רווחי הפריון שהיא מבטיחה. הביקוש עלול אפוא להיחלש עוד לפני שהמשק כולו נהנה מן הקפיצה בכושר הייצור.

יש כאן לקח רחב יותר. במשך יותר ממאתיים שנה התרגלנו לחשוב שכל שיפור בפריון הוא בהכרח בשורה טובה. ככל שהצלחנו לייצר יותר בפחות עבודה, כך השתפרה רמת החיים. אולם ייתכן שבעידן הבינה המלאכותית השאלה כבר איננה רק כיצד להגדיל את הפריון, אלא כיצד לוודא שפירות הפריון מתחלקים באופן שמאפשר גם ביקוש מספיק לתוצרת.

כלכלנים רגילים לראות בפריון את מנוע הצמיחה המרכזי. אך גם מנוע חזק במיוחד אינו מסוגל להניע מכונית אם מערכת ההנעה מנותקת מהגלגלים. באותו אופן, אם חלק הולך וגדל מההכנסה יזרום להון בעוד שחלקה של העבודה ימשיך להישחק, עלול להיווצר נתק בין יכולת הייצור של המשק לבין יכולתו של הציבור לרכוש את מה שהמשק מסוגל לייצר. במצב כזה, הביקוש עצמו עלול להפוך ל"חוליה החלשה" החדשה של הכלכלה.

ג'ונס מצביע גם על תוצאה נוספת, מטרידה, של אותו עיקרון. וכאן מתגלה גם פרדוקס: כדי שהבינה המלאכותית תגדיל באופן דרמטי את רמת החיים, עליה להצליח כמעט בכל חוליות שרשרת הייצור. אולם כדי לגרום נזק כלכלי עצום, אין צורך שתשפיע על המשק כולו; די בכך שתאפשר פגיעה בחוליה קריטית אחת. מתקפת סייבר רחבת היקף על מערכת הבנקאות, פגיעה ברשת החשמל או שימוש זדוני בבינה מלאכותית לפיתוח נשק ביולוגי – כל אחד מאלה עלול לגרום בתוך זמן קצר נזק כלכלי עצום. בעוד שהרווחים מן הבינה המלאכותית מצטברים בהדרגה ודורשים הסרה של חוליות חלשות רבות, חלק מן הסיכונים עלולים להתממש במהירות באמצעות פגיעה בחוליה חיונית אחת.

האסימטריה הזו חשובה במיוחד למדיניות הכלכלית. קל לומר שנמתין ונראה כיצד הבינה המלאכותית תשפיע בפועל על הפריון ועל שוק העבודה. אלא שאם התועלות מתממשות בהדרגה בעוד שחלק מן הסיכונים יכולים להתממש במהירות, מדיניות של "נחכה ונראה" עלולה להיות מסוכנת. דווקא התקופה שבה רווחי הפריון עדיין מוגבלים היא התקופה שבה עלינו לבנות את המנגנונים שיאפשרו להתמודד עם הסיכונים כאשר יכולותיה של הבינה המלאכותית יהיו גדולות בהרבה.

ייתכן אפוא שהאתגר הגדול של קובעי המדיניות בעידן הבינה המלאכותית יהיה משולש: להבטיח שפירות הפריון יתחלקו באופן שישמור על הביקוש; לסייע בהסרת החוליות החלשות המעכבות את התממשותם של רווחי הפריון; ובמקביל לצמצם את הסיכונים החדשים שהטכנולוגיה יוצרת. הצלחתה של הבינה המלאכותית לא תימדד רק במהירות שבה תגדיל את התוצר, אלא גם ביכולתנו להפיק ממנה את יתרונותיה מבלי שנקודות התורפה של המשק יהפכו למקור למשברים חדשים.

אם זה אכן יהיה הכיוון, השאלה החשובה ביותר בעשורים הקרובים לא תהיה כיצד לפתח בינה מלאכותית חזקה יותר, אלא כיצד להתאים את המוסדות הכלכליים לעולם שבו מגבלת הייצור הולכת ונחלשת, בעוד שמגבלת הביקוש עלולה להפוך לצוואר הבקבוק החדש של הכלכלה העולמית.

עוד ב-

עזבו את בית הספר - ובנו אפליקציה שמתגמלת ילדים על למידה

לכתבה המלאה

*הכותב הוא יו"ר המפלגה הכלכלית וראש ביה"ס לחשבונאות, כלכלה וניהול כספים בקריה האקדמית אונו.