Produktivitetsparadokset til AI

Arbeidsproduktiviteten har sett en betydelig nedgang det siste tiåret, selv om kunstig intelligens har bidratt til å erstatte repeterende oppgaver i det daglige arbeidet.

Øker AI virkelig arbeidsproduktiviteten? Foto: LinkedIn .

Midt i økende bekymring for tap av arbeidsplasser på grunn av AI, hevder optimister at det rett og slett er et verktøy for å øke produktiviteten, noe som kommer både arbeidere og økonomien til gode. Microsofts administrerende direktør Satya Nadella antyder at brukerne bare trenger å oppgi målene sine, mens automatiserte AI-agenter vil planlegge, utføre og lære på egenhånd på tvers av alle systemer.

AI skaper imidlertid en «produktivitetsfelle» som oppmuntrer flere og flere til å bruke, og til og med bli avhengige av, den. Dette vil føre til en nedgang i selvrefleksjon og problemløsningsevner, og enda mer alvorlig, vil påvirke kreativitet og gjennombrudd i livet.

Prioriterer kvantitet fremfor kvalitet.

Ifølge Financial Times ville AI-verktøy være ideelle når ytelse alene er nok til å løse produktivitetsproblemet. Avisen påpeker at det i løpet av det siste halve århundret er utviklet mange datamaskiner som visstnok er raskere enn noen gang før, men vekstraten i arbeidsproduktiviteten i utviklede økonomier har avtatt, fra omtrent 2 % per år på 1990-tallet til bare omtrent 0,8 % nå.

Med fremveksten av datamaskiner, internett og global talenttilkobling, burde gjennombrudd ha eksplodert. Likevel har forskningsproduktiviteten sunket. En forsker i dag genererer færre banebrytende ideer per investert dollar enn forgjengeren på 1960-tallet.

Økonom Gary Becker påpekte en gang at foreldre står overfor et valg mellom «kvalitet og kvantitet». For eksempel, jo flere barn de har, desto mindre sannsynlig er det at de investerer i hvert barn individuelt. Det samme kan skje med innovasjon.

For mange prosjekter samtidig kan ha en negativ innvirkning på kreativiteten. Foto: Adobe Stock.

Storskala studier av patentproduksjon bekrefter at antallet prosjekter som iverksettes er omvendt proporsjonalt med sannsynligheten for gjennombrudd. I de siste tiårene har vitenskapelige artikler og patenter i økende grad blitt trinnvise tillegg snarere enn store gjennombrudd.

I mellomtiden har store sinn gjennom historien forstått dette. Isaac Newton sa en gang at han alltid «holder et problem foran seg ... helt til de første lysgnistene dukker opp, litt etter litt, og til slutt brister ut i et klart og fullstendig lys.» «Kreativitet er å si nei til tusen ting», var Steve Jobs enig.

"AIs felle for middels kapasitet"

Ho Quoc Tuan, direktør for masterprogrammet i finans og regnskap ved Universitetet i Bristol, nevnte konseptet «AIs gjennomsnittlige evnefelle». Jobber som ofte krever evnene til en gjennomsnittsperson involverer ofte mange repeterende oppgaver og følger klare og kvantifiserbare prosesser. Han argumenterer imidlertid for at nettopp dette er AIs enestående styrke.

Storskala språkmodeller (LLM-er) har en tendens til å klamre seg til det statistikk anser som generell konsensus. Hvis du hadde en chatbot som leste tekst fra 1800-tallet, ville den «bevise» at mennesker ikke kunne fly, helt til Wright-brødrene gjorde det.

En gjennomgang publisert i Nature i mars 2025 viste at selv om LLM kan bidra til å redusere repeterende vitenskapelige oppgaver, ligger de virkelige sprangene i tenkning fortsatt hos mennesker. Tuan argumenterte også for at det å klamre seg til det som allerede er kjent, være motvillig til å ta risikoer og mangle kritisk tenkning er fatale svakheter i AI-æraen.

Demis Hassabis, lederen av teamet hos Google DeepMind som utviklet AlphaFold, en modell som er i stand til å forutsi proteinformer, regnes som en av de mest fremragende vitenskapelige bragdene innen AI til dags dato. Men selv han erkjenner at det å oppnå virkelig generell kunstig intelligens fortsatt vil kreve «mye mer innovasjon».

AlphaFold, det nobelprisvinnende vitenskapelige arbeidet, trenger også «mer innovasjon». Foto: Google Deepmind.

I nær fremtid vil AI først og fremst bidra til å øke effektiviteten snarere enn å fremme innovasjon. En undersøkelse publisert på Arxiv av over 7000 kunnskapsarbeidere viste at de som bruker AI i høy grad av produktivitet reduserte e-postbehandlingstiden sin med gjennomsnittlig 3,6 timer per uke (tilsvarende 31 %), mens samarbeidsoppgaver forble tilnærmet uendret.

Men hvis alle delegerer e-postsvar til ChatGPT, kan antallet e-poster i innboksene øke, noe som undergraver den innledende effektiviteten. Ifølge Financial Times viser erfaringer fra den amerikanske produktivitetsoppgangen på 1990-tallet at fordelene med et nytt verktøy raskt vil falme hvis det ikke ledsages av ekte innovative gjennombrudd.

Kilde: https://znews.vn/nghich-ly-nang-suat-cua-ai-post1561451.html