A SemiAnalysis nevű, chipekhez és számítási kapacitáshoz kapcsolódó ellátási lánc-elemzéseiről ismert kutatócég a „AI Dark Output” című jelentésében azt állítja, hogy a mesterséges intelligencia által létrehozott gazdasági érték egyre kevésbé mérhető a hagyományos statisztikákkal, így a GDP-vel, az árindexekkel és a foglalkoztatási adatokkal.
Mi a probléma?
A jelentés szerint a nehézség strukturális: az Egyesült Államok szolgáltatószektorának GDP-jének mintegy 41 százalékát, ami nagyjából 7,2 billió dollárnak felel meg, jellemzően bér és ledolgozott órák alapján mérik. Ennek következménye, hogy ha az AI például megduplázza egy ügyvéd vagy más szakember outputját, miközben a létszám és a bérek változatlanok maradnak, a statisztikai rendszerek számára ez a termelékenységnövekedés gyakorlatilag felderíthetetlen.
A SemiAnalysis becslése szerint körülbelül 1,5 billió dollárnyi bérhez kapcsolódó feladat már ki van téve az AI befolyásának, vagyis ezeknél a munkafolyamatoknál az automatizálás és a modellek használata már érdemi értéket produkál.
Hogyan jelenik meg a valóságban?
A jelentés gyakorlati példaként említi, hogy egy jogi okirat, például egy végrendelet korábban nagyjából 150 dollárba került, míg hasonló szolgáltatás AI-alapú API-kon keresztül ma már 0,50 dollár vagy ennél kevesebb lehet. Ez a 99 százalékos árcsökkenés gyakran nem hagy maga után hagyományos tranzakciót, vagyis a vállalatok kevesebbet számláznak, a statisztikák pedig bevételcsökkenést regisztrálnak — és ezt visszaesésként értelmezhetik, nem pedig ár- vagy termelékenységi nyereségként.
A jelentés felhívja a figyelmet a monetáris politika kockázatára is: incoming Fed-elnök Kevin Warsh már nyíltan elismerte, hogy a kamatdöntéseknél a múltbeli (hátratekintő) mutatókat nézi. Ha a mérőeszközök „sötétek” az AI hatására, fennáll a veszélye annak, hogy a döntéshozók hibás következtetésekre jutnak.
Mi a tét?
A SemiAnalysis azt hangsúlyozza, hogy a jelenség történetileg is fontos: míg a 2000-es években egyes szereplők „hamis fellendülést” adtak el, most előfordulhat, hogy egy valódi fellendülés látszik visszaesésnek a rossz mérés miatt. A szerzők szerint ennek következménye lehet, hogy a politika tévesen reagál, és olyan intézkedéseket hoz, amelyek visszafogják egy tényleges technológiai forradalmat.
A jelentés nem állít ki konkrét receptet a mérés megjavítására a közleményben, de rávilágít a statisztikai rendszer korszerűsítésének szükségességére, ha a gazdaság digitalizációja és az AI-alkalmazások gyorsan növekvő hatását helyesen akarják megítélni.
Összefoglalás
A SemiAnalysis „AI Dark Output” elemzése szerint az AI miatt keletkező érték egy része jelenleg elkerüli a hagyományos gazdasági statisztikák figyelmét, ami félrevezető képet adhat a gazdasági helyzetről és a politikaalkotás kockázatait növeli.
