El PIB de EE. UU. podría crecer un 32% con la IA, pero los trabajadores se llevarán una porción menor
What will our economic future look like?
El equipo de Economía de Anthropic modeló tres escenarios de cómo la IA transformará la economía estadounidense para 2030. En el escenario extremo, el PIB crece un 32.4% y el desempleo alcanza niveles históricos, mientras que los salarios de los trabajadores del conocimiento caen más del 10%. En todos los casos, la mayor parte de las ganancias fluye hacia el capital, no hacia los salarios. La encuesta a más de 10,000 estadounidenses sugiere que la mayoría espera un cambio sustancial.
En el escenario extremo, los beneficios de una economía en rápida expansión se distribuyen de manera desigual. La mayoría de los trabajadores del conocimiento se enfrenta a salarios más bajos o al desempleo, y los trabajadores en general reciben una fracción menor del pastel más grande.
- JacobiX
> A medida que la enfermera incorpora la IA a su trabajo, la enfermera puede supervisar y lograr más. Puede pasar más tiempo hablando con los pacientes y ayudándoles a entender los diagnósticos. La productividad aumenta.
Esto se siente económicamente ingenuo. Si la IA permite que una enfermera haga el trabajo que antes requería dos, la presión por defecto en un sistema impulsado por costos no es "genial, ahora las enfermeras pueden pasar el doble de tiempo con los pacientes". Es "genial, ahora podemos operar con menos enfermeras".
- Toutouxc
Me gusta cómo el escenario menos optimista es simplemente que los LLM no marquen la diferencia, en lugar de la posibilidad muy real de que dañen la educación, destruyan la capacidad de atención de las personas y su capacidad de aprender, erosionen la confianza dentro de las sociedades, aumenten la desigualdad de riqueza y conduzcan a guerras de clases.
Creo que el efecto neto de los LLM es, en este punto, firmemente negativo, y van a pasar años hasta que empiecen a compensar el desastre que han creado.
- ang_cire
> El resultado: el trabajo de la enfermera cambia
> A medida que la enfermera incorpora la IA a su trabajo, la enfermera puede supervisar y lograr más. Puede pasar más tiempo hablando con los pacientes y ayudándoles a entender los diagnósticos. La productividad aumenta.
Excepto que lo que realmente sucede es que el tiempo de contacto con el paciente sigue siendo el mismo, pero luego la productividad añadida se usa para justificar menos enfermeras en plantilla.
- ozgung
El hallazgo 4 es de lectura obligatoria:
> Hallazgo 4: Trabajo vs. capital: El pastel crecerá, pero una mayor porción podría ir al capital
> Hoy, de cada dólar que produce la economía, unos 60¢ van a los trabajadores y 40¢ al capital.
Escenario modesto: 40.6% al capital en 2030 (participación del trabajo baja 0.6 puntos)
Escenario sustancial: 43.9% al capital en 2030 (participación del trabajo baja 3.9 puntos)
Escenario extremo: 54.8% al capital en 2030 (participación del trabajo baja 14.8 puntos)
Así que todo el crecimiento va al capital. Para los trabajadores del conocimiento: desempleo sustancial y salarios en declive. Para otros trabajadores: los salarios pueden aumentar en el papel, pero no realmente en poder adquisitivo real. (nota: todas sus estimaciones son para 2030, no para un futuro lejano)
Muy distópico, en efecto.
- ElProlactin
> Solo los humanos pueden hacer algunas tareas
> Por ejemplo, la IA no puede bañar a un paciente.
Hasta que haya robots. O la IA se vuelva creativa en un intento de encontrar una solución a este "problema" y ordene una dosis letal de morfina para el paciente.
> Y aparecerán nuevas tareas
> Históricamente, las nuevas tecnologías también han creado nuevas tareas para los trabajadores. Para una enfermera, eso podría ser comprobar qué tan bien triagea la IA a los pacientes, o revisar un plan de cuidados propuesto por la IA.
Ya se ve hacia dónde van con esto.
> A nivel individual, significa que los programadores y los agentes de centros de llamadas pueden tener que cambiar a trabajos como electricista y enfermera, que están menos expuestos a la IA.
Es raro que llamen a las enfermeras "menos expuestas a la IA" cuando la sección anterior analiza cómo la IA podría convertir a las enfermeras en subordinadas de capataces de tareas de IA.
> ¿Cómo podría la IA poderosa cambiar la economía?
Vale la pena señalar que esta discusión está construida en torno a 2030, que ahora está a menos de 3.5 años de distancia.
Las coberturas que hacen que el escenario Extremo suene menos malo no explican cómo alguien va a pagar a los electricistas cuando el grupo mejor pagado (los trabajadores del conocimiento humanos) está siendo diezmado. Suena como si la teoría fuera que todos van a convertirse en electricistas o que aparecerá mágicamente un esquema de redistribución de riqueza totalmente justo y eficiente.
- aennassiri
Es gracioso que esto se esté perdiendo los efectos negativos o la posibilidad de un escenario de crisis económica. Muchos centros de datos están siendo construidos por empresas que no existirán en unos años, ya que el ganador se lo lleva todo. Por eso XAI ya está alquilando cómputo a Anthropic. Esto va también sin decir que en unos años, los precios del cómputo caerán drásticamente.
Otro efecto es el aumento de la desigualdad en EE. UU. y otros países occidentales a medida que las empresas de software/IA/hardware pueden hacer más con menos.
El aumento de los salarios de la mano de obra manual no es sistémico. Solo afecta a la mano de obra utilizada para construir centros de datos.
- dgellow
> Como cualquier modelo económico, este tiene límites. Por ejemplo, no incluimos escenarios donde la humanidad desarrolla robots hipercapaces.
No vi el escenario "¿y si nosotros (Anthropic) estamos equivocados sobre el valor de la IA". Que en mi humilde opinión es el más importante a considerar dado que es el punto ciego que prácticamente todos los laboratorios de IA tienen. ¿Y si el impacto económico es negativo? No entiendo cómo se puede estudiar un tema así sin considerar el riesgo de estar equivocado, no en magnitud sino en tipo.
- grantpitt
Parece que vamos a leer un blog pronto que refleje la apertura de Wendell Berry en The Unsettling of America:
La comisión dijo, según un artículo en el Louisville Courier-Journal, que el mayor problema agrícola del país era un excedente de agricultores: ". . . los avances tecnológicos en la agricultura han reducido tanto la necesidad de mano de obra que demasiadas personas están tratando de vivir con un ingreso agrícola nacional totalmente inadecuado para ellos". Las soluciones propuestas eran encontrar "mejores oportunidades para la gente del campo", "una política nacional de empleo más integral", "programas de reentrenamiento", "mejores instalaciones educativas generales", etc. Tanto la comisión como el escritor del artículo obviamente habían dado por sentado que las vidas y comunidades de los pequeños agricultores que aún estaban en el campo—y las de los 25 millones que habían dejado el campo desde 1940—valían menos que los "avances tecnológicos en la agricultura". Parecía también que no había duda oficial de que se encontrarían soluciones adecuadas en "oportunidades", instalaciones y programas proporcionados por el gobierno. Leyendo ese artículo, me di cuenta de que mis valores no solo estaban pasados de moda, sino bajo un poderoso ataque. Vi que era miembro de una minoría amenazada. Eso es lo que me desencadenó.
- dkdbejwi383
> En última instancia, cómo se ve la economía en 2030 depende de muchos factores, como qué puede hacer la IA y cómo las empresas y los trabajadores eligen adoptarla.
Así que la respuesta es básicamente "ni idea, jaja".
- Dlemlo
Creo que tenemos un problema real porque sabemos lo que aún necesitamos construir y tan pronto como se construya, funcionará.
El desarrollo de software, por ejemplo, se mejora ejecutando tu claude localmente.
Pero seamos honestos, la forma correcta de ajustar 'proyecto' es escribiendo alguna especificación en un campo de texto como entrada, dejando que la IA haga lo que quiera, haciendo que IAs expertas se aseguren de que sea seguro, luego haces la última revisión y ya está.
¿Qué necesitamos para esto? Una integración completa de extremo a extremo. Es solo algo que necesitamos construir, nada que necesitemos inventar.
El ejemplo de la enfermera es el mismo. Solo necesitamos construir el flujo computacional de extremo a extremo y conectar la IA en los lugares correctos y ajustar para requisitos específicos de cada país.
La industria está construyendo esta 'capa agéntica' hoy. Los Hyperscaler también están construyendo esta capa.
Hay una fase dorada en la que construiremos todo esto y limpiaremos lo viejo y nos ajustaremos con las capacidades actuales del modelo y cambiaremos sistemas y esto tomará un poco de tiempo, pero el resultado final ya está perdiendo por todos lados.
¿El soporte de Blender de Fable y Astra? Probablemente mate muchos trabajos de personas en fiverr.
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Hombre, incluso un sitio web básico era caro de construir hace solo 2 años.
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