Os impactos da IA sobre a economia

Há algumas semanas, o MIT News publicou um artigo sobre “O que sabemos sobre a economia da IA?”. O artigo é baseado na pesquisa do professor Daron Acemoglu, ganhador do Prêmio Nobel de Ciências Econômicas de 2024, juntamente com Simon Johnson,do MIT e o economista da Universidade de Chicago, James Robinson. “Apesar de toda a conversa sobre a inteligência artificial estar mexendo com o mundo, seus efeitos econômicos permanecem incertos”, disse o artigo. “Há um investimento massivo em IA, mas pouca clareza sobre o que ela produzirá.”

O professor Acemoglu há muito tempo realiza pesquisas sobre o impacto da tecnologia na economia."A inteligência artificial (IA) cativou a imaginação das pessoas, com promessas de crescimento rápido da produtividade, bem como novos caminhos para complementar os humanos", escreveu ele em "A Simples Macroeconomia da IA", um artigo publicado em maio de 2024.

A IA terá implicações para a macroeconomia, produtividade, salários e desigualdades, mas tudo ainda é muito difíceis de se prever. Isso não impede uma série de previsões, muitas centradas nos ganhos de produtividade que a IA irá gerar. Alguns especialistas acreditam que implicações verdadeiramente transformadoras, incluindo a inteligência artificial geral (IAG), que permitirá à IA realizar essencialmente todas as tarefas humanas, podem estar próximas. Outros analistas são mais sensatos, mas ainda preveem grandes efeitos na produção.

Deixe-me discutir alguns dos principais tópicos abordados no artigo do MIT News.

Quais são os efeitos mensuráveis da IA?

De acordo com o professor Acemoglu, os avanços da IA provavelmente não ocorrerão tão rapidamente quanto muitos acreditam. A IA contribuirá apenas com melhorias modestas na produtividade dos trabalhadores. Cerca de 1% à produção econômica dos EUA na próxima década. Com base em sua pesquisa, ele se mostra cético em relação às estimativas mais altas feitas pelos defensores da IA. O crescimento do PIB dos EUA tem sido em média de 3% ao ano desde 1947, enquanto o crescimento da produtividade tem sido em média de 2% ao ano. Algumas das previsões mais otimistas afirmam que a IA dobrará o crescimento do PIB e da produtividade na próxima década.

Prevê-se que grande parte desse crescimento venha da implantação de novas aplicações de IA em todas as economias.

De onde virão o crescimento do PIB e da produtividade baseados em IA?

"Acho que ainda não sabemos disso, e essa é a questão. Quais são os aplicativos que realmente vão mudar a forma como fazemos as coisas?" Alguns estudos descobriram que apenas cerca de 20% das tarefas em empregos nos EUA podem ser expostas à IA. Outros estudos descobriram que cerca de 23% das tarefas de visão computacional podem ser automatizadas de forma lucrativa nos próximos 10 anos e que a economia média de custos com a IA é de cerca de 27%. "Não acho que devamos menosprezar 0,5% em 10 anos. É melhor do que zero", disse Acemoglu. "Mas é decepcionante em comparação com as promessas que as pessoas, na indústria e no jornalismo de tecnologia estão fazendo."

Quão diferente será a economia dos EUA em 2030 por causa da IA?

Muitas previsões da IA descrevem seu impacto como revolucionário. "Você poderia ser um completo otimista em relação à IA e pensar que milhões de pessoas teriam perdido seus empregos por causa dos chatbots, ou talvez que algumas pessoas se tornaram trabalhadores superprodutivos porque, com a IA, podem fazer 10 vezes mais coisas do que faziam antes. Eu não acredito. Acho que a maioria das empresas continuará fazendo mais ou menos as mesmas coisas. Algumas ocupações serão impactadas, mas ainda teremos jornalistas, analistas financeiros e funcionários de RH."

Até 2030, a IA provavelmente impactará principalmente tarefas em empregos administrativos que lidam com grandes volumes de dados, onde a IA pode analisar muitas entradas significativamente mais rápido do que os humanos. Mas esses empregos representam cerca de 5% da economia.

Aumentar a produtividade dos trabalhadores ou substituí-los?

Acemoglu argumenta que atualmente estamos na direção errada para a IA. Estamos usando-a demais para automação com o objetivo de substituir trabalhadores, em vez de usar a IA para fornecer conhecimento especializado e informações aos trabalhadores, a fim de torná-los mais produtivos. "É a diferença entre, fornecer novas informações a um biotecnólogo e substituir um funcionário de atendimento ao cliente por tecnologia automatizada de call center. Até agora, ele acredita, as empresas têm se concentrado neste último tipo de caso."

Em um artigo de 2019, Acemoglu e o professor Pascual Restrepo da Universidade de Boston alertaram sobre o surgimento de tecnologias medianas, que eles definiram como tecnologias de automação que são boas o suficiente para serem adotadas, mas não mais produtivas do que os trabalhadores que estão substituindo. Seu artigo alerta que "à medida que nos aprofundamos cada vez mais na automação baseada em IA, estamos nos movendo para áreas nas quais o trabalho humano é muito bom, e a produtividade das máquinas, pelo menos para começar, nem sempre é impressionante, para dizer o mínimo. As tecnologias de automação destinadas a substituir máquinas por humanos nessas tarefas provavelmente serão do tipo mediano. Como resultado, não podemos nem mesmo contar com ganhos de produtividade poderosos para aumentar nossos padrões de vida e contribuir para a demanda por mão de obra".

Qual é a melhor velocidade para inovação?

Em geral, pode-se presumir que, se uma tecnologia ajuda a gerar crescimento econômico, a inovação em ritmo acelerado pode parecer ideal, proporcionando crescimento mais rápido. Será que esse seria o caso da IA?

Em outro artigo, Acemoglu e seu aluno de doutorado no MIT, Todd Lensman, desenvolveram uma estrutura para analisar a estratégia de adoção ideal para uma grande tecnologia transformadora como a GenAI, que promete acelerar o crescimento da produtividade em quase todos os setores da economia, mas que também apresenta novos riscos importantes para a sociedade devido ao seu potencial uso indevido.

A análise concluiu que “se ocorrer um desastre, alguns dos setores que utilizam a nova tecnologia podem não conseguir retornar à tecnologia antiga e segura. Não se sabe se um desastre ocorrerá, e a sociedade aprende sobre isso gradualmente ao longo do tempo. Consequentemente, a adoção deve ser gradual, … inicialmente crescendo lentamente antes de acelerar posteriormente. O mais surpreendente é que uma taxa de crescimento mais rápida da nova tecnologia deve levar a uma adoção mais lenta quando os danos potenciais forem grandes.”

Seu modelo de adoção de inovação é "uma resposta a uma tendência da última década, em que muitas tecnologias são alardeadas como inevitáveis e celebradas por sua disrupção. Em contrapartida, Acemoglu e Lensman sugerem que podemos avaliar razoavelmente as compensações envolvidas em tecnologias específicas e visam estimular discussões adicionais sobre isso".

Como podemos atingir a velocidade certa para adoção da IA?

Acemoglu oferece algumas sugestões no artigo do MIT News. Um possível papel é a regulamentação governamental da IA. "No entanto, não está claro que tipo de diretrizes de longo prazo para IA poderiam ser adotadas nos EUA ou em todo o mundo."

Mas, se o entusiasmo em torno da IA diminuir, a pressa em implementá-la naturalmente diminuirá. Essa possibilidade pode ser mais provável do que a regulamentação, pois as empresas e os mercados financeiros não estão obtendo os retornos que justificam seus grandes investimentos em IA, como costuma acontecer nos primeiros anos de uma nova tecnologia de ponta — lembre-se da bolha das pontocom dos anos 1990 .

Vários especialistas financeiros compartilham essas preocupações . Por exemplo, um artigo do NYT , "Será que a IA será um fracasso?", aborda as opiniões de Jim Covello, chefe de Pesquisa de Ações Globais do Goldman Sachs. Covello abalou os mercados com base em uma entrevista publicada em um relatório do Goldman Sachs Research de junho de 2024, " IA Gen.: Gastos Demais, Benefícios Demais?".

Na entrevista, Covello questionou se empresas e investidores obteriam retorno suficiente sobre o que, segundo algumas estimativas, seria mais de US$ 1 trilhão em investimentos em IA nos próximos anos. Ele argumentou que, para obter um retorno sobre o investimento (ROI) razoável, as aplicações de IA devem resolver problemas empresariais altamente complexos e importantes, considerando os investimentos de capital necessários em chips especializados, grandes data centers e concessionárias de energia elétrica. A questão crucial é: "Qual problema de US$ 1 trilhão a IA resolverá?", questionou. "Substituir empregos de baixa remuneração por tecnologia extremamente custosa é basicamente o oposto das transições tecnológicas anteriores que testemunhei em meus trinta anos de acompanhamento atento da indústria de tecnologia."

Covello acrescentou que invenções verdadeiramente transformadoras, como a internet, permitiram que soluções de baixo custo rompessem com soluções de alto custo, mesmo em seus estágios iniciais, ao contrário da custosa tecnologia de IA atual. Embora possamos debater se a IA cumprirá a promessa que entusiasma muitas pessoas, "o ponto menos discutível é que a tecnologia de IA é excepcionalmente cara e, para justificar esses custos, a tecnologia deve ser capaz de resolver problemas complexos, o que não foi projetada para fazer".

O hype é um aspecto tangível da economia da IA, disse Acemoglu em suas observações finais no MIT News, “uma vez que impulsiona o investimento em uma visão específica da IA, que influencia as ferramentas de IA que podemos encontrar. Quanto mais rápido você anda e quanto mais hype você tem, menos provável é que haja uma correção de curso. É muito difícil, se você estiver dirigindo a 320 km/h, fazer uma curva de 180 graus.”