ที่อยู่ต้อนรับโดย Christine Lagarde ประธาน ECB ในการประชุม ECB เรื่อง“ พลังการเปลี่ยนแปลงของ AI: ผลกระทบทางเศรษฐกิจและความท้าทาย” ในแฟรงค์เฟิร์ตประเทศเยอรมนี
แฟรงค์เฟิร์ต 1 เมษายน 2568
เป็นความสุขที่ได้ต้อนรับคุณสู่การประชุมของเราเกี่ยวกับพลังการเปลี่ยนแปลงของ AI
ในช่วงแรกของการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่มักจะยากที่จะมองเห็นความจริงจากนิยาย เราพยายามที่จะจินตนาการถึงวิธีการใช้เทคโนโลยีใหม่ และแม้ว่าเราจะทำนายทิศทางของการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีอย่างถูกต้องเราก็ไม่ค่อยได้รับไทม์ไลน์หรือขนาดของผลกระทบที่ถูกต้อง
วันนี้บางครั้งเราได้ยินการอ้างว่า AI กำลังปรับปรุงอย่างรวดเร็วจนเราอยู่ห่างจากธรรมชาติของการทำงานที่ได้รับการปฏิรูปอย่างรุนแรงเพียงไม่กี่ปี แต่เราก็ได้ยินข้อโต้แย้งว่าอุปสรรคเดียวกันที่ทำให้การยอมรับเทคโนโลยีที่ผ่านมาทั้งหมดช้าลงก็จะชะลอการยอมรับ AI
ฉันไม่สามารถอ้างว่ารู้ว่าวิสัยทัศน์ใดจะพิสูจน์ได้ว่าถูกต้อง แต่หลักฐานเบื้องต้นมีแนวโน้มและในมุมมองของฉันเราต้องดำเนินการบนพื้นฐานที่เรากำลังเผชิญกับการปฏิวัติทางเศรษฐกิจ ทัศนคตินี้จะมีความสำคัญอย่างยิ่งที่นี่ในยุโรป
ในด้านนี้ของมหาสมุทรแอตแลนติกเรายังคงจ่ายราคาให้ช้าเกินไปที่จะใช้ประโยชน์จากการปฏิวัติดิจิตอลครั้งใหญ่ครั้งสุดท้ายอินเทอร์เน็ต ภาคเทคโนโลยีอธิบายประมาณสองในสามของช่องว่างการผลิตระหว่างสหภาพยุโรปและสหรัฐอเมริกาตั้งแต่ช่วงเปลี่ยนศตวรรษ
และตอนนี้เราต้องเผชิญกับเทคโนโลยีที่สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของตัวเองผ่านกลไกการเรียนรู้ด้วยตนเองและลูปข้อเสนอแนะทำให้เกิดความก้าวหน้าและนวัตกรรมที่รวดเร็วยิ่งขึ้น ความเสี่ยงของการประเมินศักยภาพของ AI ต่ำเกินไปและล้มลงอีกครั้งเป็นสิ่งที่ดีเกินกว่าที่จะถูกเพิกเฉย
ยิ่งไปกว่านั้นเรากำลังเผชิญกับสภาพแวดล้อมทางการเมืองใหม่ที่เราไม่สามารถมั่นใจได้ว่าเราจะสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีใหม่ที่พัฒนาขึ้นในต่างประเทศได้อีกต่อไป ความเป็นจริงใหม่นี้เสริมสร้างความแข็งแกร่งให้กับยุโรปที่จะสร้างตัวเองที่ชายแดนเทคโนโลยี
มีสองพื้นที่หลักที่เราควรคาดหวังและเตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในเศรษฐกิจ
อย่างแรกคือผลผลิต
เราสามารถเห็นผลการผลิตของ AI ในภาคส่วนต่างๆเช่นภาคเทคโนโลยีของสหรัฐอเมริกาซึ่งผลผลิตกำลังขยายตัวในขณะที่การจ้างงานกำลังลดลง[1] แต่เรายังคงอยู่ในช่วงแรกของ“ การเพิ่มผลผลิต J-Curve” ซึ่งเทคโนโลยีใหม่กระจายไปสู่เศรษฐกิจที่กว้างขึ้นและสะท้อนให้เห็นใน GDP
ดังนั้นการประมาณการเกี่ยวกับการเพิ่มผลผลิตของ AI นั้นแตกต่างกันอย่างกว้างขวาง – แต่ถึงแม้จะอยู่ในระดับล่างพวกเขาก็จะเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับยุโรป
วิธีการหนึ่งที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางประมาณการว่าพื้นที่ยูโรสามารถเห็นการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตปัจจัยทั้งหมด (TFP) ประมาณ 0.3 เปอร์เซ็นต์ต่อปีในอีกสิบปีข้างหน้า[2] เปรียบเทียบกับทศวรรษที่ผ่านมาเมื่อการเติบโตของ TFP ประจำปีเฉลี่ยเพียง 0.5%
การประมาณการอื่น ๆ ชี้ไปที่กำไรที่มากขึ้นโดยคาดว่าผลผลิตจะเพิ่มขึ้น 1.5 เปอร์เซ็นต์ได้เร็วขึ้นทุกปีหาก AI ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในทศวรรษหน้า[3]
การที่ยุโรปสามารถบรรลุผลผลิตที่เพิ่มขึ้นนั้นขึ้นอยู่กับว่าเราสามารถปรับปรุงสภาพแวดล้อมสำหรับนวัตกรรมและการแพร่กระจายของ AI ได้หรือไม่
สิ่งนี้เกิดขึ้นกับการระดมทุนกฎระเบียบและพลังงาน
อย่างที่ฉันได้โต้เถียงกันมาระยะหนึ่งระบบนิเวศเมืองหลวงที่ค่อนข้างเล็กของยุโรปเป็นอุปสรรคสำคัญในการสร้างแบบจำลองพื้นฐานในสหภาพยุโรป[4] ระหว่างปี 2561 ถึง 2566 มีการลงทุนประมาณ 33 พันล้านยูโรใน บริษัท AI ในสหภาพยุโรปเมื่อเทียบกับมากกว่า 120 พันล้านยูโรในเพื่อนร่วมงานของสหรัฐฯ[5]
การสร้างและการพัฒนาเทคโนโลยีนี้ยังต้องมีการลงทุนจำนวนมากในศูนย์ข้อมูลและปัจจุบันสหภาพยุโรปมีไซต์เฉพาะน้อยกว่า 4 เท่าของสหรัฐอเมริกา[6]
ในเวลาเดียวกันการวิจัย ECB พบว่ากฎระเบียบและการขาดคุณภาพของสถาบันเป็นอันตรายต่อการขยายตัวของภาคเทคโนโลยีขั้นสูงที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีที่เป็นผู้ใหญ่มากขึ้น การลงทุนในเทคโนโลยีหัวรุนแรงมีความเสี่ยงสูงและต้องการเงื่อนไขเฟรมเวิร์กที่แตกต่างกัน[7]
ยกตัวอย่างเช่นการยอมรับ AI ขึ้นอยู่กับการเข้าถึงพูลข้อมูลเพื่อฝึกอบรมโมเดลซึ่งต้องใช้กฎระเบียบที่ชาญฉลาดเพื่อหลีกเลี่ยงการกระจายข้อมูลในขณะที่มั่นใจว่าการป้องกันข้อมูล นอกจากนี้ยังต้องมีสถาบันที่ดีเช่นระบบกฎหมายที่มีประสิทธิภาพจำเป็นต้องมีเพื่อปกป้องสินทรัพย์ที่ไม่สามารถอนุรักษ์นิยมได้เช่นชุดของการแจ้งเตือน AI
การวิจัยของเราแสดงให้เห็นว่าหากการส่งมอบสถาบันโดยเฉลี่ยของสหภาพยุโรปได้รับการยกระดับให้อยู่ในระดับที่ดีที่สุดภาคส่วน AI ที่เข้มข้นจะเห็นส่วนแบ่งของพวกเขาในการลงทุนเพิ่มขึ้นมากกว่า 10 เปอร์เซ็นต์[8]
ในที่สุดถ้าเราไม่เห็นความก้าวหน้าที่สำคัญในประสิทธิภาพข้อ จำกัด ด้านพลังงานของยุโรปอาจเป็นสิ่งที่ท้าทายต่อการแพร่กระจายของ AI ผ่านทางเศรษฐกิจในอนาคต
การใช้พลังงานของศูนย์ข้อมูลคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็นสามเท่าในยุโรปภายในสิ้นทศวรรษ[9] การฝึกอบรม AI และการอนุมานนั้นใช้พลังงานอย่างมาก[10] และความต้องการที่เพิ่มขึ้นนี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่การเปลี่ยนแปลงสีเขียวเพิ่มความต้องการไฟฟ้าเช่นการชาร์จรถยนต์ไฟฟ้าแบตเตอรี่
ขณะนี้มีวาระนโยบายที่ชัดเจนในยุโรปเพื่อจัดการกับอุปสรรคเหล่านี้ เป็นที่ยอมรับกันอย่างกว้างขวางว่าเราจำเป็นต้องสร้างสหภาพเงินออมและการลงทุนเพื่อกระโดดเริ่มต้นการร่วมทุนในยุโรปซึ่งเราต้องทำให้กฎระเบียบดิจิทัลที่ซับซ้อนง่ายขึ้นและปรับปรุงความเร็วที่อนุญาตและเราต้องเพิ่มการลงทุนอย่างหนาแน่นในศูนย์ข้อมูลเครือข่ายไฟเบอร์ออปติกและกริดไฟฟ้า
แต่สำหรับยุโรปที่จะใช้ประโยชน์สูงสุดจากการปฏิวัติ AI ยังไง ผลผลิตที่เพิ่มขึ้นจาก AI นั้นได้รับการควบคุมด้วยเช่นกัน ผลผลิตแรงงานสามารถเพิ่มขึ้นได้โดยการลดอินพุตแรงงานเมื่อเทียบกับเอาต์พุตหรือโดยการเพิ่มเอาต์พุตที่สัมพันธ์กับอินพุต ผลการจ้างงานของแต่ละเส้นทางนั้นแตกต่างกันอย่างมาก
สิ่งนี้นำฉันไปสู่พื้นที่ที่สองของการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ: ผลของ AI ต่อตลาดแรงงาน
จากการวิจัยของ ECB ระหว่าง 23% ถึง 29% ของคนงานในยุโรปมีการสัมผัสกับ AI อย่างมาก[11] สิ่งนี้ไม่จำเป็นต้องประกาศว่า“ Apocalypse งาน” มีเหตุผลที่จะคาดหวังว่า AI จะเป็นไปตามรูปแบบทางประวัติศาสตร์โดยแทนที่งานบางอย่างในขณะที่สร้างงานใหม่[12]
แต่มีคำถามใหม่สองข้อที่เทคโนโลยีนี้โพสต์
ขั้นแรกการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีจะเร็วกว่าในช่วงการเปลี่ยนภาพก่อนหน้านี้หรือไม่? คำถามนี้มีความสำคัญต่อยุโรปเนื่องจากรูปแบบทางสังคมของเราและการป้องกันงานในระดับสูงของเราทำให้ยากที่จะเห็นว่าการเปลี่ยนแปลงที่นำไปสู่การจัดสรรงานขนาดใหญ่สามารถหลีกเลี่ยงการเกิดฟันเฟืองที่สำคัญได้อย่างไร
ปัจจัยสำคัญคือ AI โน้มตัวไปสู่การกำจัดงานผ่าน“ ศักยภาพอัตโนมัติ” หรือต่อการเปลี่ยนแปลงในลักษณะของการทำงานผ่าน“ ศักยภาพในการเสริม” ในสถานการณ์การเสริมคนงานจะต้องปรับตัวให้เข้ากับบทบาทและงานที่เปลี่ยนแปลงไป แต่การเปลี่ยนแปลงอาจจะง่ายขึ้น
การวิจัยล่าสุดโดย ILO พบว่ามีเพียงส่วนแบ่งงานเล็ก ๆ น้อย ๆ – ประมาณ 5% ในเศรษฐกิจขั้นสูง – เป็นไปตามเกณฑ์สำหรับระบบอัตโนมัติที่สูง แต่ส่วนแบ่งที่ใหญ่กว่า – มากกว่า 13% – เป็นไปตามเกณฑ์สำหรับการเสริมที่สูง[13]
คำถามที่สองเกี่ยวกับการกระจายผลกำไร
การศึกษาก่อนหน้านี้ชี้ให้เห็นว่า AI สามารถเพิ่มผลผลิตของคนงานที่มีทักษะต่ำที่สุด[14] แต่การศึกษาใหม่ที่ดูงานที่ซับซ้อนมากขึ้นเช่นการวิจัยทางวิทยาศาสตร์[15]ดำเนินธุรกิจ[16]และการลงทุน[17]– บอกเล่าเรื่องราวที่แตกต่าง นักแสดงสูงได้รับประโยชน์อย่างไม่เป็นสัดส่วนและในบางกรณีคนงานที่มีประสิทธิผลน้อยกว่าไม่เห็นการปรับปรุงเลย
ดังนั้นแม้ว่า AI จะเพิ่มขึ้นมากกว่าอัตโนมัติ แต่เราก็มีแนวโน้มที่จะเห็นการเพิ่มขึ้นของความไม่เท่าเทียมกันของตลาดแรงงาน ความต้องการแรงงานที่มีทักษะสูงกว่าที่สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุดจะเพิ่มขึ้นในขณะที่ผู้ที่สามารถเรียนรู้ทักษะใหม่ ๆ ได้น้อยลง
ทุกคนบอกว่าฉันเห็นเส้นทางสำหรับยุโรปที่จะนำ AI มาใช้โดยไม่ทำให้รูปแบบทางสังคมแตกหัก แต่มันจะต้องมีการลงทุนเสริมขนาดใหญ่ในทักษะเพื่อป้องกันการเพิ่มขึ้นของความไม่เท่าเทียม
สิ่งสำคัญอย่างยิ่งสิ่งนี้จะไม่ต้องการให้ทุกคนกลายเป็นผู้เขียนโค้ดซึ่งอาจทำให้แถบสูงเกินไป จากข้อมูลของ OECD คนงานส่วนใหญ่ที่จะสัมผัสกับ AI จะไม่ต้องการทักษะ AI พิเศษเพื่อก้าวไปข้างหน้าในอาชีพของพวกเขา
ในความเป็นจริงทักษะที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในงานที่ได้รับการเปิดเผยสูงจะเชื่อมโยงกับการจัดการและธุรกิจ-ทักษะที่หลายคนมีความสามารถในการเรียนรู้[18]
Dario Amodei ซีอีโอของมานุษยวิทยาได้อธิบายถึงความสามารถที่อาจเกิดขึ้นของ AI ว่าเป็นเหมือน“ ประเทศอัจฉริยะในศูนย์ข้อมูล”[19] หากสิ่งนี้พิสูจน์ได้ว่าถูกต้องมันเป็นทั้งโอกาสที่ยอดเยี่ยมสำหรับมนุษยชาติและเป็นคนที่น่ากลัวสำหรับคนงานแต่ละคน
ฉันเชื่อว่าเราต้องดำเนินการในวันนี้และโดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุโรปด้วยความคิดที่ว่าอนาคตนี้น่าจะเกิดขึ้น เราต้องขจัดอุปสรรคทั้งหมดที่จะป้องกันไม่ให้เราอยู่ในระดับแนวหน้าของการปฏิวัติครั้งนี้
แต่เราต้องเตรียมพร้อมสำหรับผลกระทบของมนุษย์และสภาพภูมิอากาศของการเปลี่ยนแปลงนี้และเราต้องเริ่มต้นตอนนี้
ฉันเชื่อว่าการประชุมครั้งนี้จะสร้างความคิดที่เราต้องก้าวไปข้างหน้า
คำแนะนำการอ่านบทความนี้ : บางบทความในเว็บไซต์ ใช้ระบบแปลภาษาอัตโนมัติ คำศัพท์เฉพาะบางคำอาจจะทำให้ไม่เข้าใจ สามารถเปลี่ยนภาษาเว็บไซต์เป็นภาษาอังกฤษ หรือปรับเปลี่ยนภาษาในการใช้งานเว็บไซต์ได้ตามที่ถนัด บทความของเรารองรับการใช้งานได้หลากหลายภาษา หากใช้ระบบแปลภาษาที่เว็บไซต์ยังไม่เข้าใจ สามารถศึกษาเพิ่มเติมโดยคลิกลิ้งค์ที่มาของบทความนี้ตามลิ้งค์ที่อยู่ด้านล่างนี้
Source link
