Как искусственный интеллект повлияет на распределение доходов и богатства в этом столетии? После падения на протяжении большей части 20-го века неравенство доходов, измеряемое как доля дохода, достающаяся 1% самых богатых жителей, растет с 1980-х годов. За это время доля удвоилась как в Китае, так и в Соединенных Штатах, увеличилась на 50% в Европе и на треть во всем мире.

До этого в экономике доминировала индустриализация, но, начиная с 70-х и 80-х годов, по мере усиления глобализации верх взял капитал, налоговые изменения снизили прогрессивность, а также быстро внедрялись революционные технологии.

Сначала произошла компьютерная и персональная компьютерная революция, за ней последовали Интернет и Всемирная паутина. Теперь искусственный интеллект (ИИ) начинает оставлять свой след в мире как технология общего назначения следующего поколения.

Куда может привести ИИ и как он изменит распределение доходов? В статье, опубликованной в журнале Heliyon , два китайских исследователя приходят к выводу, что, хотя рост автоматизации ИИ в экономическом производстве усугубит неравенство в распределении богатств , ситуация более тонкая, и другие факторы, такие как технологии, увеличивающие капитал, и «нейтральный по Хиксу» технологический прогресс , помогут смягчить эти различия .

На основе численного анализа авторы приходят к выводу, что поощрение технологического прогресса ИИ в целом будет способствовать росту экономического производства и улучшению общественного благосостояния. «ИИ готов стать новым катализатором экономического роста в Китае, привнося жизненную силу в экономику», — пишут они.

«Дальнейший численный анализ показывает, что политика, способствующая технологическому прогрессу ИИ, в целом способствует росту производства и повышению благосостояния».

Хотя эта тема уже изучалась много раз, новое исследование Фан Лю из Экономической школы Университета Чанчжоу в Китае и Чэнь Ляна из Школы финансовых технологий Шэньчжэньского университета включает несколько новых вкладов, направленных на устранение пробелов в предыдущих исследованиях.

Команда расширила анализ влияния ИИ, включив доход от собственности и неравенство в богатстве как таковое — более богатые люди имеют больше возможностей для получения дохода, чем небогатые. Они использовали данные из Китая, быстро развивающейся страны. И они использовали «модель динамического общего равновесия с непрерывным гетерогенным агентом», которая включала представление о производстве на основе задач.

Модель группы использовала непрерывное время, а не время, разбитое на дискретные интервалы, такие как кварталы или годы, что позволило им использовать дифференциальное и интегральное исчисление в своем анализе. Они использовали модель вечной молодости, разработанную Оливером Бланшаром в 1985 году , которая учитывает конечную продолжительность жизни и индивидуальные различия в жизни, тенденциях доходов и смертях жителей.

Они построили свою модель, предполагая, что все люди в экономике имеют одинаковую способность получать доход как от рынков труда , так и от рынков капитала в течение своей жизни. Они смоделировали смертность среди людей как процесс Пуассона , где уровень смертности известен, но отдельные смерти могут происходить случайным образом.

Конечно, ИИ — сложная, многогранная функция. Рассмотрев некоторые попытки точно определить, что такое ИИ, авторы пишут: «Эти противоречивые точки зрения подчеркивают несоответствия и неразрешенные споры в рамках текущих исследований». Более того, «эффекты ИИ не являются однородными и могут существенно различаться между развитыми и развивающимися рынками».

Сосредоточившись на Китае, они сократили широкие диапазоны и последствия ИИ. После большого количества математических расчетов они использовали китайские данные для калибровки своей модели, выбрав 2010 год в качестве базовой линии для динамики своей модели и эмпирически подогнав пять параметров и четыре индикатора для технологических уровней.

Они предположили « нейтральные по Хиксу » технологические изменения, концепцию, впервые введенную в 1932 году Джоном Хиксом — «нейтральные» означали любые технологические изменения, которые не влияют на баланс труда и капитала в количествах физических затрат и количествах выпуска товаров. Например, нейтральные по Хиксу изменения в производственном процессе фабрики будут такими, которые увеличивают эффективность труда и машин (капитала) на одинаковую величину.

Используя конкретные параметры, определенные их калибровкой, они вычислили равновесные значения модели для процентных ставок, заработной платы, выпуска и других переменных — окончательные значения после того, как эволюция модели достигла устойчивого состояния. Их модель обнаруживает, что нейтральная по Хиксу технология увеличивает общий экономический выпуск, одновременно улучшая как производительность труда, так и производительность капитала.

Подтверждая их первую гипотезу, достижения в области автоматизации на основе ИИ усугубили неравенство благосостояния, особенно между трудовыми и капитальными доходами, причем первые росли медленнее вторых.

Экономический рост за счет ИИ действительно приводит к росту заработной платы, что отражает более высокую общую производительность, но также увеличивает процентные ставки, обусловленные возросшим спросом на капитал со стороны предприятий, стремящихся внедрить ИИ в свои рабочие процессы, и компаний, создающих все более совершенные ИИ. ( Ожидается, что крупные технологические компании потратят 300 миллиардов долларов на ИИ только в этом году.)

Зарплаты растут, но не так быстро, как доходность капитала, причем последняя имеет непропорциональное увеличение эффективности. Но их результаты неоднозначны: «В целом, эти выводы показывают, что ИИ, управляемый автоматизацией, сильно увеличивает выпуск, но усиливает неравенство в богатстве», — пишут Лю и Лян, «в то время как нейтральные по Хиксу и увеличивающие капитал технологии способствуют широкомасштабному росту и смягчают неравенство в богатстве. Прогресс, увеличивающий труд, повышает заработную плату и выпуск, не влияя на распределение богатства».

Наконец, они предлагают политические меры, которые китайское правительство может предпринять для смягчения любого потенциального обострения неравенства в сфере благосостояния из-за достижений в области искусственного интеллекта, например, «через механизмы вторичного распределения» и политические решения, которые уравновешивают стимулы роста с целями распределения благосостояния путем содействия прогрессу в области технологий, нейтральных по Хиксу.