Эксперты из Китая изучили, как искусственный интеллект меняет структуру дохода и богатства в современной экономике. Их работа, опубликованная в Heliyon, показывает сложную картину: хотя искусственный интеллект увеличивает социальную стратификацию, существуют механизмы, которые могут противодействовать этому процессу.
История социально-экономического неравенства последовала за U-образной траекторией за последние 100 лет. Большую часть 20 -го века разница между богатыми и бедными уменьшилась, но с 1980 -х годов эта тенденция превратилась.
В течение четырех десятилетий доля денег, которые поступают в самые богатые 1% граждан, удвоилась в Китае и Соединенных Штатах, увеличилась вдвое в Европе и 1/3 в мире.
Поворотный момент наступил в 1970 -х и 1980 -х годах. Это помогла глобальная интеграция экономики, содействие налоговой политике и быстрый технологический прогресс. Во -первых, мир видел компьютеры, затем в Интернете и Всемирной сети, и теперь эпоха искусственного интеллекта появляется как новое поколение универсальных инструментов.
Клык Лю из факультета экономики в Университете Чанджу и Чен Лян из факультета финансовых технологий в Университете Шэньчжэнь предложил первоначальный метод для анализа этой проблемы. В отличие от других исследовательских групп, они смотрят не только на доходы от труда, но и на возврат инвестиций. Они также принимают во внимание тот факт, что богатые граждане имеют широкий спектр источников дохода, и это автоматически увеличивает финансовую стратификацию общества.
Чтобы исследовать экономические закономерности, эксперты разработали сложную математическую модель. Они отказались от стандартного разделения периодов времени на квартал и лет, учитывая время как постоянный поток. Эта методология позволила им использовать инструменты более высокой математики — дифференциальный и интегрированный расчет для максимальной точности.
В основе исследования лежит концепция «Вечной молодежи», сформулированной в 1985 году экономистом Оливером Бланчаром.
Это довольно хорошо отражает нашу реальность: люди живут разными годами, зарабатывают разные суммы денег и умирают в непредсказуемые моменты, хотя общая статистика смертности может быть предсказана. По сути, эта система пытается смоделировать реальное общество, в котором судьба каждого гражданина уникальна, но поведение крупных социальных групп очень предсказуемо.
В своих расчетах ученые приходят из обязательств для равных начальных шансов всех участников рынка получить прибыль как от работы, так и от инвестиций. Китайская экономика служила материалом, чтобы указать выводы. Они выбрали 2010 год для базового года и установили 9 ключевых показателей: 5 характеризовали общую экономическую ситуацию, 4 — уровень технологического развития.
Теория «нейтральных технологических изменений», предложенная в 1932 году экономистом Джоном Хиксом, также сыграла важную роль в исследовании. Это относится к таким инновациям, которые в равной степени влияют на эффективность труда и капитала. Например, если организация вводит новую систему для организации производства, которая повышает эффективность сотрудников и оборудования на 20% — это классический пример нейтрального изменения в соответствии с Hicks.
Математический анализ подтверждает это: автоматизация, основанная на искусственном интеллекте, углубляет материальное неравенство. Разница между трудовым доходом и возвратом инвестиций особенно выражена: зарплаты увеличиваются намного медленнее, чем возврат инвестиций.
Внедряя интеллектуальные системы, предприятия повышают производительность, позволяя более высокой заработной плате. Тем не менее, необходимость в финансировании увеличивается, даже более быстрая обход необходима для покупки решений с ИИ и для создания новых алгоритмов.
В этом году ведущие технологические корпорации решили потратить около 300 миллиардов долларов на развитие искусственного интеллекта. Такие крупные финансовые затраты составляют огромный спрос на капитал, что приводит к увеличению процентных ставок и увеличивает отдачу от бесплатных средств, инвестированных в многообещающие проекты.
Тем не менее, положительные тенденции появились. Сбалансированный технологический прогресс (тот, который повышает одинаковую эффективность труда и производственные мощности) поощряет справедливое распространение преимуществ инноваций. Разработки, которые оптимизируют использование существующего оборудования и активов, имеют аналогичный эффект.
Технологии, направленные на повышение производительности труда, были проанализированы отдельно. Такие инновации стимулируют как рост заработной платы, так и производство, не влияя на распределение богатства. Другими словами, они примерно в равной степени улучшают жизнь всех слоев общества.
Исследовательская группа рекомендует активному использованию государственных рычагов для смягчения побочных эффектов автоматизации. В частности, инструменты перераспределения и экономическая стратегия, которая уравновешивает стимулы для роста с единым распределением богатства.
Чрезвычайно важно признать, что влияние ИИ на экономическую стратификацию сильно варьируется в разных странах. Разработанные и развивающиеся рынки реагируют по -разному на инновации, поэтому каждой стране нужна своя собственная модель для регулирования этой области. Авторы подчеркивают, что даже самые успешные практики других стран не следует копировать механически-это просто бессмысленно.
