O argumento positivo da produtividade para quase tudo
Nascente é um segmento do boletim informativo The Breakdown. Para ler as edições completas, inscreva-se.
“A produtividade não é tudo, mas no longo prazo é quase tudo.”
-Paul Krugman
A “produtividade totalidade dos factores” (TFP) é a forma porquê os economistas medem a tributo da inovação tecnológica para o incremento parcimonioso – a capacidade sustentada de uma economia para produzir mais produtos com a mesma quantidade de factores de produção.
Porquê tal, é sem incerteza a medida mais importante dos economistas, porque o processo contínuo de produzir mais com menos é a forma porquê a vida melhora.
“A capacidade de um país melhorar o seu nível de vida ao longo do tempo depende quase inteiramente da sua capacidade de aumentar a sua produção por trabalhador”, explica Paul Krugman.
A tecnologia é o que faz isso sobrevir e a PTF é porquê ela é medida.
Para ter uma noção mais tangível da valor da produtividade gerada pela tecnologia, considere o seguinte: artigo recente do National Bureau of Economic Research (NBER) estima que um suplementar de 0,5% do incremento anual da PTF estabilizaria as finanças do governo dos EUA ao nível moderno da dívida em relação ao PIB.
0,5%!
Não parece muito, mas se for sustentado ao longo dos próximos 10 anos, o NBER estima que isso reduziria a previsão de base para a dívida do governo dos EUA em 2 biliões de dólares.
Mais de 30 anos, um aumento sustentado de 0,5% na PTF tornaria o rácio dívida/PIB do governo dos EUA 42 pontos percentuais subalterno à previsão de base do NBER (e 80 pontos percentuais subalterno à previsão pessimista).
Oferecido o estado aparentemente desesperador das finanças públicas, manter o moderno nível de endividamento é um cenário de sonho que parece bom demais para ser verdade.
Mas os pesquisadores da Anthropic acham que podemos fazer ainda melhor.
A Anthropic conduziu um estudo de 100.000 conversas Claude.ai para “prezar quanto tempo as tarefas nessas conversas levariam com e sem assistência de IA, e estudar as implicações de produtividade em toda a economia”.
Sua epílogo? Os LLM poderiam aumentar a produtividade totalidade dos factores em 1,1 pontos percentuais.
1,1%!
Se 0,5% estabilizassem as finanças do governo dos EUA durante décadas, o que fariam 1,1%? Provavelmente resolveria quase tudo.
Há razões para ser cético em relação a esta previsão otimista, é evidente.
O estudo conclui, por exemplo, que Claude poupa aos professores quatro horas de trabalho ao fabricar currículos em exclusivamente 11 minutos. Mas prezar porquê essas poupanças de tempo podem levar a uma produção económica mais elevada requer o tipo de modelização económica que está repleta de suposições de melhores palpites e de falsa precisão.
Portanto, mesmo que a Anthropic esteja certa sobre a economia de tempo, pode estar errada sobre a produtividade: pode ser que usemos todo o tempo que a IA nos poupa para fazer alguma coisa economicamente improdutivo, porquê observar a mais vídeos do TikTok ou ler mais boletins informativos.
Nesse caso, a IA aumentaria o nosso bem-estar (mais tempo livre), mas não a nossa riqueza (mais produção económica) – ainda assim uma óptimo notícia para as pessoas, mas não ajudaria os governos que esperam uma solução mágica para o seu problema da dívida.
Por outro lado, há razões para pensar que o padrão da Antrópico está sendo muito pessimista: “Não levamos em consideração a taxa de adoção”, explica, “ou os maiores efeitos de produtividade que adviriam de sistemas de IA muito mais capazes”.
Por outras palavras, o seu estudo pressupõe que continuamos a utilizar a IA exclusivamente porquê fazemos agora e que ainda utilizamos os modelos de linguagem atuais, não melhorados, por outro motivo. 10 anos.
Os modelos de linguagem ficam visivelmente melhores a cada poucos meses e exclusivamente começamos a aprender porquê usá-los – logo a Anthropic está certa ao proferir que sua estimativa pode simbolizar um “limite subalterno aproximado para os efeitos da IA na produtividade”.
Se sim – se 1,1% for o limite subalterno para a produtividade induzida pela IA – podemos remunerar a dívida do governo e tenho muito mais tempo para o TikTok.
E isso levando em consideração exclusivamente o impacto da IA no trabalho não físico – espere até termos robôs!
Rejeitar totalmente esse optimismo é pensar que os biliões de dólares que as empresas planeiam gastar em investimentos em IA e I&D serão todos desperdiçados.
Pode ser que as revoluções tecnológicas nem sempre cheguem dentro do prazo.
Mas a maior razão para otimismo é que a estimativa de 1,1% da Anthropic se baseia exclusivamente na IA “tornando as tarefas existentes mais rápidas de serem concluídas” – o seu padrão não leva em conta o potencial da IA para mudar completamente a forma porquê concluímos essas tarefas.
“Historicamente”, observa a Anthropic, “as melhorias transformadoras de produtividade – provenientes da eletrificação, da computação ou da Internet – não vieram da aceleração de tarefas antigas, mas da reorganização fundamental da produção”.
Não há forma de modelar estas novas formas de fazer as coisas, mas parece provável que o seu impacto será maior do que aquele que a Antthropic tentou medir.
Os pesquisadores da Anthropic têm o desvelo de ressalvar suas descobertas esperançosas, enumerando as limitações de sua metodologia e documentando as muitas suposições que estão fazendo.
E mesmo que todos estes pressupostos funcionem e que a produtividade da IA resolva o problema da dívida do governo dos EUA, os legisladores provavelmente gastarão o seu caminho de volta a isso.
Mas dada a verosimilhança de 100% que todos parecem atribuir à iminência de um sinistro fiscal, mesmo uma pequena hipótese de as estimativas da Antrópico se revelarem correctas é uma razão para actualizarmos os nossos pressupostos: as finanças do governo dos EUA não são tão intratáveis porquê pensamos, e o dólar dos EUA não está tão sentenciado porquê pensamos.
No longo prazo, a produtividade é quase tudo — e a IA pode estar prestes a nos tornar muito mais produtivos.
Receba as novidades em sua caixa de ingresso. Explore os boletins informativos da Blockworks:
