Macroeconomic models typically treat artificial intelligence (AI) as just another form of capital, predicting a slowly evolving world. En contraste, las leyes de escalado de la ciencia de la computación aplicadas a toda la economía sugieren un crecimiento explosivo y el potencial de un evento similar a la singularidad. Ambas perspectivas pasan por alto la realidad asimétrica de que el capital de inteligencia o la IA se escala a velocidades de la ciencia de la computación, mientras que el capital físico y el trabajo no lo hacen.
Un marco unificado y parametrizado
Se necesita un marco unificado y parametrizado para integrar suposiciones tanto de la economía como de la ciencia de la computación. Este marco debería generar predicciones significativas sobre los impactos de la IA en los salarios y la producción. Una función de producción de elasticidad constante de sustitución (CES) puede separar los sectores físico e inteligente. Las capacidades físicas nos permiten interactuar con el mundo, mientras que las capacidades de inteligencia nos permiten hacerlo de manera efectiva. Estos dos sectores son complementarios.
Dado la complementariedad entre los sectores físico e inteligente, los retornos marginales a la inteligencia saturan, independientemente de cuán rápido se escala la IA. El precio del capital de inteligencia está cayendo mucho más rápido que el del capital físico, lo que lleva a la automatización de tareas de inteligencia primero. Esto empuja el trabajo humano hacia el sector físico. El impacto de la automatización en los salarios es teóricamente ambiguo y puede ser no monotónico con el grado de automatización.
Simulaciones de línea base
Una condición necesaria para que la automatización disminuya los salarios es una reducción en la participación de empleo en el sector inteligente. Sin embargo, esta condición no es suficiente porque la automatización puede aumentar la producción lo suficiente como para compensar los efectos de reasignación negativos. En las simulaciones de línea base, los salarios aumentan inicialmente y luego disminuyen con la automatización. Una herramienta interactiva puede ilustrar cómo los cambios en los parámetros desplazan esta trayectoria. Las disminuciones de salario son más pronunciadas a niveles altos de automatización cuando los productos de los sectores físico e inteligente son más sustituibles.
Automatización completa
Después de la automatización completa, más IA y más capital físico aumentan los salarios, una predicción clásica de las funciones de producción estándar en capital y trabajo. Sin embargo, cuando los sectores físico e inteligente son complementarios, el impacto marginal en los salarios de la capital de IA se satura a medida que la IA crece. De manera más amplia, el modelo proporciona una forma estructurada de mapear intuiciones contrastantes de la economía y la ciencia de la computación en un espacio de parámetros compartido. Esto permite discusiones de política más claras y guía el trabajo empírico para identificar trayectorias de crecimiento y salario plausibles.
Importancia de la interacción entre sectores
El modelo destaca la importancia de comprender la interacción entre los sectores físico e inteligente. A medida que la IA continúa avanzando, su impacto en los salarios y la producción dependerá de cómo estos sectores interactúen y evolucionen. El marco permite la exploración de diferentes escenarios, proporcionando perspectivas sobre posibles resultados y implicaciones de política.
Complementariedad entre sectores
La complementariedad entre los sectores físico e inteligente significa que los beneficios de la IA no se determinan únicamente por su velocidad de escalado. En su lugar, la interacción entre estos sectores juega un papel crucial. Esta interacción puede llevar a efectos no monotónicos en los salarios, donde aumentos inicialmente en la automatización pueden llevar a aumentos de salario, seguidos de disminuciones a medida que los niveles de automatización aumentan.
Necesidad de una comprensión matizada del mercado laboral
El modelo también destaca la necesidad de una comprensión matizada del mercado laboral. La transferencia del trabajo humano hacia el sector físico debido a la automatización de tareas de inteligencia tiene implicaciones significativas para el empleo y los salarios. Las políticas destinadas a abordar estas transferencias deben considerar la naturaleza complementaria de los sectores físico e inteligente.
Integración de suposiciones de la economía y la ciencia de la computación
La capacidad del marco para integrar suposiciones tanto de la economía como de la ciencia de la computación es una de sus fortalezas clave. Esto permite un análisis más completo de los impactos de la IA, teniendo en cuenta las propiedades únicas de escalado del capital de inteligencia. Esta integración permite una predicción más precisa de los efectos de la IA en los salarios y la producción, proporcionando una base para decisiones de política informadas.
Herramienta interactiva
La herramienta interactiva del modelo es un recurso valioso para explorar diferentes escenarios y cambios en los parámetros. Esto permite a los usuarios ver cómo las variaciones en suposiciones sobre la elasticidad de sustitución, la velocidad de escalado de la IA y la sustitutibilidad de los productos de los sectores afectan las trayectorias de salario. Esta herramienta puede utilizarse para realizar análisis de sensibilidad, identificando qué factores tienen el impacto más significativo en los resultados.
Implicaciones para la planificación económica a largo plazo
Las predicciones del modelo sobre la saturación de los impactos marginales en los salarios a medida que la IA crece tienen implicaciones importantes para la planificación económica a largo plazo. A medida que la IA continúa avanzando, su impacto en los salarios dependerá de la medida en que se complementa el capital físico. Las políticas destinadas a fomentar esta complementariedad pueden ayudar a maximizar los beneficios de la IA mientras se mitigan los efectos potencialmente negativos en los salarios.
Resumen
El marco proporciona una forma estructurada y completa de analizar los impactos de la IA en los salarios y la producción. Destaca la importancia de comprender la interacción entre los sectores físico e inteligente, la necesidad de una comprensión matizada del mercado laboral y la importancia de integrar suposiciones tanto de la economía como de la ciencia de la computación. Esta aproximación permite discusiones de política más claras y guía el trabajo empírico para identificar trayectorias de crecimiento y salario plausibles.
