Paradoxul productivității al inteligenței artificiale

Productivitatea muncii a înregistrat un declin semnificativ în ultimul deceniu, chiar dacă inteligența artificială a contribuit la înlocuirea sarcinilor repetitive din munca zilnică.

Chiar crește IA productivitatea la locul de muncă? Foto: LinkedIn .

Pe fondul îngrijorărilor tot mai mari cu privire la pierderile de locuri de muncă din cauza inteligenței artificiale, optimiștii susțin că aceasta este pur și simplu un instrument de creștere a productivității, în beneficiul atât al lucrătorilor, cât și al economiei . CEO-ul Microsoft, Satya Nadella, sugerează că utilizatorii trebuie doar să își declare obiectivele, în timp ce agenții de inteligență artificială automatizați vor planifica, executa și învăța singuri în toate sistemele.

Totuși, inteligența artificială creează o „capcană a productivității”, încurajând tot mai mulți oameni să o folosească și chiar să devină dependenți de ea. Acest lucru va duce la o scădere a autoreflecției și a capacităților de rezolvare a problemelor și, mai grav, va afecta creativitatea și progresele în viață.

Prioritizarea cantității în detrimentul calității.

Potrivit FT, instrumentele de inteligență artificială ar fi ideale atunci când performanța în sine este suficientă pentru a rezolva problema productivității. Ziarul subliniază că, în ultima jumătate de secol, au fost dezvoltate multe computere despre care se presupune că sunt mai rapide ca niciodată, dar rata de creștere a productivității muncii în economiile dezvoltate a încetinit, de la aproximativ 2% pe an în anii 1990 la doar aproximativ 0,8% în prezent.

Odată cu apariția computerelor, a internetului și a conectivității talentelor la nivel global, descoperirile inovatoare ar fi trebuit să explodeze. Cu toate acestea, productivitatea cercetării a scăzut. Un om de știință generează astăzi mai puține idei inovatoare per dolar investit decât predecesorul său din anii 1960.

Economistul Gary Becker a subliniat odată că părinții se confruntă cu o alegere între „calitate și cantitate”. De exemplu, cu cât au mai mulți copii, cu atât este mai puțin probabil să investească în fiecare copil în parte. Același lucru s-ar putea întâmpla și cu inovația.

Prea multe proiecte simultan pot avea un impact negativ asupra creativității. Fotografie: Adobe Stock.

Studiile la scară largă privind producția de brevete confirmă faptul că numărul de proiecte întreprinse este invers proporțional cu probabilitatea unor descoperiri inovatoare. În ultimele decenii, lucrările științifice și brevetele au devenit din ce în ce mai mult adăugiri incrementale, mai degrabă decât descoperiri majore.

Între timp, marile minți de-a lungul istoriei au înțeles acest lucru. Isaac Newton a spus odată că întotdeauna „ține o problemă în față... până când primele scântei de lumină apar, puțin câte puțin, și în final izbucnesc într-o lumină clară și completă”. „Creativitatea înseamnă să spui nu la o mie de lucruri”, a fost de acord Steve Jobs.

„Capcana capacității medii a inteligenței artificiale”

Dl. Ho Quoc Tuan, directorul programului de masterat în Finanțe și Contabilitate de la Universitatea din Bristol, a menționat conceptul de „capcană a abilităților medii ale inteligenței artificiale”. Locurile de muncă care necesită frecvent abilitățile unei persoane obișnuite implică adesea multe sarcini repetitive și urmează procese clare și cuantificabile. Cu toate acestea, el susține că tocmai aceasta este punctul forte remarcabil al inteligenței artificiale.

Modelele lingvistice la scară largă (LLM) tind să se agațe de ceea ce statisticile consideră a fi consens general. Dacă ați avea un chatbot care să citească texte din secolul al XIX-lea, acesta ar „dovedi” că oamenii nu pot zbura, până când frații Wright au făcut-o.

O analiză publicată în Nature în martie 2025 a arătat că, deși LLM poate ajuta la reducerea sarcinilor științifice repetitive, adevăratele salturi în gândire aparțin încă oamenilor. Dl. Tuan a susținut, de asemenea, că agățarea de ceea ce este deja cunoscut, reticența în a-și asuma riscuri și lipsa gândirii critice sunt slăbiciuni fatale în era inteligenței artificiale.

Demis Hassabis, șeful echipei de la Google DeepMind care a dezvoltat AlphaFold, un model capabil să prezică formele proteinelor, este considerat una dintre cele mai remarcabile realizări științifice de până acum în domeniul inteligenței artificiale. Însă chiar și el recunoaște că atingerea unei inteligențe artificiale cu adevărat generale va necesita „mult mai multă inovație”.

AlphaFold, lucrarea științifică premiată cu Premiul Nobel, are nevoie și ea de „mai multă inovație”. Foto: Google Deepmind.

În viitorul apropiat, inteligența artificială va contribui în principal la creșterea eficienței, mai degrabă decât la încurajarea inovației. Un sondaj publicat pe Arxiv , realizat pe un eșantion de peste 7.000 de lucrători din domeniul cunoștințelor, a arătat că cei care utilizează inteligența artificială la un grad ridicat de productivitate și-au redus timpul de procesare a e-mailurilor cu o medie de 3,6 ore pe săptămână (echivalentul a 31%), în timp ce sarcinile de colaborare au rămas practic neschimbate.

Totuși, dacă toată lumea deleagă răspunsurile la e-mailuri către ChatGPT, numărul de e-mailuri din căsuțele poștale ar putea crește, subminând eficiența inițială. Potrivit FT , experiența redresării productivității din SUA în anii 1990 arată că beneficiile unui nou instrument se vor estompa rapid dacă nu este însoțit de descoperiri inovatoare autentice.

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