Zanim sztuczna inteligencja zwiększy globalną produktywność, rządy będą musiały stawić czoła niefortunnej rzeczywistości: długo oczekiwany sukces gospodarczy może nastąpić dopiero za kilka lat, a rachunki trzeba będzie zapłacić już teraz.
Posłuchaj optymistów, a przekonamy się, że boom gospodarczy napędzany sztuczną inteligencją jest już blisko. Model budżetowy Penn-Wharton przewiduje, że sztuczna inteligencja doda 1,5% PKB i produktywności w ciągu następnej dekady. Goldman Sachs twierdzi, że co roku może zwiększyć produktywność nawet o trzy punkty procentowe. Według Vanguard do połowy lat 30. XXI wieku sztuczna inteligencja może zwiększyć wydajność pracy o 20%.
Według czwartkowej noty badawczej Moody’s Ratings światowy wzrost produktywności sztucznej inteligencji będzie wynosić 1,5% rocznie, średnio dla 106 krajów. Jednak w przypadku wzrostu gospodarczego rządy być może będą musiały wydać pieniądze, aby w przyszłości uzyskać z niego większe korzyści. Sztuczna inteligencja może przynieść istotne korzyści w zakresie produktywności, ale kraje będą musiały najpierw stawić czoła skomplikowanemu i kosztownemu krajobrazowi, budując infrastrukturę cyfrową i wspierając pracowników, którzy borykają się z przerwami w pracy – ostrzegają analitycy Moody’s.
Rozwój mający na celu przyjęcie sztucznej inteligencji do głównego nurtu będzie prawdopodobnie wiązać się ze znacznymi kosztami początkowymi. W przypadku krajów, które już borykają się z napiętymi finansami publicznymi, koszty kapitałowe sztucznej inteligencji mogą zakończyć się „zaostrzeniem równowagi politycznej pomiędzy podejmowaniem większego krótkoterminowego ryzyka fiskalnego a opóźnianiem udziału w możliwościach wzrostu opartych na sztucznej inteligencji” – napisali analitycy.
Nieoczekiwany sukces, opóźniony
Z pewnością przyjęcie sztucznej inteligencji mogłoby przynieść rządom pewne istotne korzyści fiskalne, w tym większy wzrost gospodarczy, wyższe dochody z podatków od osób prawnych i majątku oraz usprawnioną administrację podatkową. Według Moody’s, powołującej się na dane MFW, cyfryzacja oparta na sztucznej inteligencji może również wypełnić luki w przestrzeganiu przepisów, potencjalnie zwiększając do 1,3% PKB dochodów w krajach o słabym egzekwowaniu przepisów.
W notatce przestrzegano jednak przed traktowaniem sztucznej inteligencji jako „nieoczekiwanej korzyści podatkowej”. Zanim produktywność zacznie się w pełni uruchamiać, rządy ponoszą koszty początkowe, które mogą przerosnąć budżety i tak obciążone długiem po pandemii. Wydatki publiczne wyraźnie przeznaczone na sztuczną inteligencję pozostają skromne (często zaledwie ułamek procenta PKB), ale morze ukrytych kosztów może znacznie utrudnić budżetom zarządzanie transformacją.
Weźmy pod uwagę kryzys energetyczny: według Międzynarodowej Agencji Energetycznej globalne zapotrzebowanie na energię w centrach danych wzrośnie ponad dwukrotnie do 2030 r., co wymusi modernizację sieci, systemów wodnych i łączności. Według Moody’s sieci państwowe w Chinach rozpoczynają ekspansję o wartości 5 bilionów juanów (722 miliardów dolarów) specjalnie na sztuczną inteligencję i centra danych, co stanowi równowartość 4% PKB. Katarski Urząd ds. Inwestycji ogłosił projekt o wartości 20 miliardów dolarów (9% PKB kraju), którego celem jest rozwój centrów danych i infrastruktury informatycznej opartej na sztucznej inteligencji. Natomiast w Korei, mimo że wydatki związane ze sztuczną inteligencją stanowią zaledwie 0,4% PKB, nowo utworzony państwowy fundusz majątkowy jest ukierunkowany na niemal wyłącznie branże zaawansowanych technologii, w tym sztuczną inteligencję i chipy, ponieważ planuje rozdysponować skrzynię wojenną o wartości 5,7% PKB w ciągu najbliższych pięciu lat.
Analitycy napisali, że te projekty finansowane długiem stwarzają „pośrednią, ale potencjalnie znaczącą” ekspozycję na ryzyko fiskalne. Poza infrastrukturą rządy będą musiały zaplanować zakłócenia w pracy i związane z nimi wsparcie społeczne. MFW szacuje, że 40% miejsc pracy na świecie (i 60% w gospodarkach rozwiniętych) jest narażonych na sztuczną inteligencję, szczególnie na stanowiskach wymagających wysokich kwalifikacji, co może obniżyć podatki od wynagrodzeń i zwiększyć popyt na przekwalifikowanie i siatki bezpieczeństwa.
„Spadek dochodów podatkowych z tytułu pracy może zrównoważyć lub przewyższyć inne zyski podatkowe związane ze sztuczną inteligencją” – zauważa Moody’s, powtarzając podobne wezwania MFW, aby polityka fiskalna obejmowała podatki progresywne i zabezpieczenia społeczne w celu złagodzenia wpływu sztucznej inteligencji na budżet.
Króluje niepewność
Dla Stanów Zjednoczonych stawka tej transformacji jest wyjątkowo wysoka. Stany Zjednoczone, będące głównym ośrodkiem światowego boomu na infrastrukturę sztucznej inteligencji, mają w ciągu najbliższych pięciu lat przejąć znaczną część z przewidywanych 3 bilionów dolarów inwestycji związanych z centrami danych, zgodnie z prognozą Moody’s. Jednak ta pozycja lidera wiąże się z wysokimi kosztami wejścia: ogromne wymagania dotyczące sieci energetycznych i łączności cyfrowej, które wymagają ogromnych wydatków, zanim wzrost wydajności osiągnie zyski.
Model Penna-Whartona wykazał we wstępnej analizie, że sztuczna inteligencja może zmniejszyć deficyty o 400 miliardów dolarów do 2035 r. Jednak Biuro Budżetowe Kongresu uznało sztuczną inteligencję i związane z nią inwestycje za dzikie karty przy określaniu perspektyw fiskalnych i gospodarczych Ameryki. Choć CBO przewiduje, że sztuczna inteligencja poprawi całkowitą produktywność o 1% w ciągu następnej dekady, w najnowszym raporcie budżetowym przyznano, że prognoza ta była „wysoce niepewna”. Jeżeli przyjęcie byłoby powolne lub koszty byłyby wyższe niż oczekiwano, znacząco zakłóciłoby to wzrost PKB, a w konsekwencji dochody budżetu państwa.
