Multimodale Künstliche Intelligenz – Ein Wirtschaftswandel steht bevor

Die neuesten KI-Tools wie ChatGPT, die das Web seit ihrer Einführung im November erobert haben, könnten laut einem Artikel aus The Economist die Produktivität von Arbeitnehmern erheblich steigern oder sie gar ersetzen. Diese Technologien gelten als allgemeine Basistechnologie, ähnlich wie Dampfmaschinen, Elektrizität und Computer, und haben das Potenzial, die Produktivität in einer Vielzahl von Branchen und Berufen zu steigern.

Timothy Bresnahan und Manuel Trajtenberg beschrieben 1995 allgemeine Basistechnologien als Innovationen, die in vielen Industrien eingesetzt werden, ein inhärentes Potenzial für kontinuierliche Verbesserungen besitzen und zu weiteren Innovationen in den sie nutzenden Industrien anregen. KI wird bereits weitreichend eingesetzt, verbessert sich stetig und findet immer mehr Anwendung in Forschung und Entwicklung.

Die Geschichte lehrt jedoch, dass selbst die leistungsfähigsten Technologien Zeit benötigen, um eine Wirtschaft zu verändern. James Watts Dampfmaschine wurde 1769 patentiert, aber es dauerte Jahrzehnte, bis sie die Wasserkraft übertraf. Ähnlich verhielt es sich mit der Elektrifizierung und der Computertechnologie, bei denen erst Jahre nach den Schlüsselinnovationen ein Produktivitätsboom einsetzte.

Die Kluft zwischen Innovation und wirtschaftlicher Auswirkung liegt teilweise an der Feinabstimmung. Frühe Dampfmaschinen waren ineffizient und der Einsatz von KI-Tools hat sich im Vergleich zu den Anfängen vor etwa einem Jahrzehnt stark verbessert. Kapitalbeschränkungen können ebenfalls die Einführung neuer Technologien verlangsamen.

Neuere Studien betonen die Zeit, die benötigt wird, um das erforderliche immaterielle Kapital anzusammeln, also das grundlegende Know-how, um neue Technologien effektiv zu nutzen. Störende neue Technologien können sogar zu einem vorübergehenden Rückgang des gemessenen Produktivitätswachstums führen, da Unternehmen und Arbeitnehmer Zeit und Ressourcen investieren müssen, um die Technologie zu studieren und Geschäftsprozesse um sie herum zu entwerfen.

Was die Auswirkungen von KI auf die Arbeitnehmer betrifft, so sind die historischen Botschaften gemischt. Obwohl technologischer und wirtschaftlicher Wandel stattgefunden hat, wurden Befürchtungen einer massiven technologischen Arbeitslosigkeit nie Realität. Technologie kann jedoch einzelne Berufe belasten und sozial disruptive Auswirkungen haben. Im frühen Industriezeitalter erhöhte die Mechanisierung die Nachfrage nach ungelernten Arbeitern, während sie die Einkommen von Handwerkern drastisch senkte. In den 1980er und 1990er Jahren verdrängte die Automatisierung von Routinearbeiten viele Arbeiter mittlerer Qualifikation, während sie die Beschäftigung für hoch- und gering qualifizierte Arbeiter steigerte.

KI könnte die Produktivität von Arbeitnehmern aller Qualifikationsstufen steigern. Doch ob dies zu einem Anstieg der Nachfrage führt, hängt davon ab, ob verbesserte Produktivität und geringere Kosten einen großen oder nur einen geringen Nachfrageanstieg zur Folge haben. Wenn beispielsweise KI die Produktivität und Kosten in der Medizin senkt, könnte dies zu einer viel höheren Nachfrage nach medizinischen Dienstleistungen und Fachkräften führen.

Es besteht die Möglichkeit, dass leistungsstarke KI das historische Muster durchbricht. Eine Technologie, die fast jede Aufgabe bewältigen kann, würde die Menschheit in unbekanntes wirtschaftliches Gebiet führen. Doch selbst in einem solchen Szenario bietet die Vergangenheit einige Lehren. Das anhaltende Wirtschaftswachstum, das mit der Dampfmaschinen-Revolution einherging, und die weitere Beschleunigung, die mit der Elektrifizierung und anderen späteren Innovationen einherging, waren selbst beispiellos. Sie veranlassten einen enormen Ansturm, um neue Ideen und Institutionen zu erfinden, damit radikaler wirtschaftlicher Wandel zu weit verbreitetem Wohlstand statt zu Chaos führte. Es könnte bald wieder Zeit sein, sich neu zu sortieren.

Hier ist der Artikel: https://www.economist.com/finance-and-economics/2023/02/02/the-ai-boom-lessons-from-history