Brookings: chiunque vincerà la corsa all'IA governerà il mondo
Il Brookings Institution è un think tank di vecchia generazione strettamente allineato con la Commissione Trilaterale che originariamente concepì il Nuovo Ordine Economico Internazionale; oggi questo è noto come sviluppo sostenibile, noto anche come tecnocrazia.
L'implicazione di base è che ci sarà un vincitore nell'intelligenza artificiale che governerà il mondo. Non importa davvero chi lo sta controllando, perché tutto il mondo soccomberà. ⁃ Editor TN
Siamo sulla cuspide di cambiamenti colossali. Ma non devi accettare la parola del signor Putin, né la mia.
Questo è ciò che dice Erik Brynjolfsson, direttore della MIT Initiative
on the Digital Economy e uno studente serio sugli effetti delle
tecnologie digitali:
“Questo è un momento di scelta e opportunità.
Potrebbero essere i migliori 10 anni davanti a noi che abbiamo mai
avuto nella storia umana o uno dei peggiori, perché abbiamo più potere
di quanto non abbiamo mai avuto prima”.
Per capire perché questo è un momento speciale, dobbiamo sapere come
questa ondata di tecnologie è diversa da quelle precedenti e come è la
stessa. Dobbiamo sapere cosa significano queste tecnologie per persone e aziende. E dobbiamo sapere cosa possono fare i governi e cosa stanno facendo.
Con i miei colleghi Wolfgang Fengler, Kenan Karakülah e Ravtosh Bal, ho
cercato di sminuire le ricerche di studiosi come David Autor, Erik
Brynjolfsson e Diego Comin fino alle lezioni per i laici. Questo blog utilizza il lavoro per prevedere le tendenze nel prossimo decennio.
4 CENNI, 3 FATTI
È utile pensare al cambiamento tecnico come avvenuto in quattro ondate
dal 1800, provocato da una sequenza di "tecnologie di uso generale"
(GPT). I GPT sono meglio descritti dagli economisti
come "cambiamenti che trasformano sia la vita familiare che i modi in
cui le aziende conducono affari". I quattro GPT più importanti degli
ultimi due secoli sono stati il motore a vapore, l'energia elettrica,
la tecnologia dell'informazione (IT) e artificiale intelligenza (AI).
Tutti questi GPT hanno ispirato innovazioni complementari e cambiamenti nei processi aziendali. I fatti solidi e rilevanti sul progresso tecnologico hanno a che fare con il suo ritmo, i suoi prerequisiti e i suoi problemi:
- Il cambiamento tecnologico sta diventando più veloce. Mentre il ritmo dell'invenzione potrebbe non aver accelerato, il tempo tra l'invenzione e l'implementazione si è ridotto. Sebbene i ritardi di implementazione medi siano difficili da misurare con precisione, non sarebbe una grossolana semplificazione affermare che sono stati dimezzati con ogni ondata GPT. Sulla base delle prove, il tempo tra l'invenzione e l'uso diffuso è stato ridotto da circa 80 anni per il motore a vapore a 40 anni per l'elettricità e quindi a circa 20 anni per l'IT (Figura 1). Vi sono ragioni per ritenere che il ritardo nell'implementazione delle tecnologie legate all'IA sarà di circa 10 anni. Con l'accelerazione del cambiamento tecnologico e i vantaggi della prima mossa come sempre, la necessità di investimenti grandi e coordinati sta crescendo.
- Saltare è praticamente impossibile. Mentre una tecnologia per scopi speciali come i telefoni di rete fissa può essere saltata a favore di una nuova tecnologia che fa la stessa cosa, ad esempio, i telefoni cellulari, è difficile per i paesi scavalcare le tecnologie di uso generale. Perché un paese ne superi un altro, deve prima recuperarlo. Il progresso tecnologico è un processo cumulativo. Le innovazioni dei processi aziendali necessarie per utilizzare il motore a vapore erano necessarie per consentire alle aziende di sfruttare l'energia elettrica. Più ovviamente, l'elettricità era un prerequisito per la tecnologia dell'informazione. I regolamenti che facilitano o ostacolano il progresso tecnico, l'istruzione e le infrastrutture e gli atteggiamenti nei confronti del cambiamento sociale che accompagna le nuove tecnologie contano tanto quanto le tecnologie, sottolineando la necessità di politiche complementari che modellano l'economia e la società.
- L'automazione sta riducendo la quota di lavoro, non lo spostamento del lavoro. Mentre oggi la preoccupazione più comunemente espressa è che la diffusione dell'intelligenza artificiale sostituirà i lavoratori con macchine intelligenti, gli effetti dei precedenti GPT sono meglio sintetizzati riducendo la quota di guadagni della manodopera nel valore aggiunto. Ma l' evidenza suggerisce anche che dagli anni '70 l'automazione in economie relativamente avanzate ha messo sotto pressione i guadagni della manodopera. In altre parole, la preoccupazione non dovrebbe essere la disoccupazione diffusa, ma il fatto che i redditi stiano diventando sempre più distorti a favore del capitale sul lavoro. Ciò significa che i paesi che hanno accordi efficaci per affrontare le preoccupazioni distributive hanno un vantaggio rispetto a quelli che non lo fanno.
