L’Intelligenza Artificiale può cambiare ogni cosa, ma probabilmente non troppo alla svelta,

di Paul Krugman

“L’Intelligenza Artificiale (IA) sta già avendo un impatto significativo sull’economia, e la sua influenza ci si aspetta che cresca in modo rilevante negli anni avvenire … Nel complesso, gli effetti dell’IA dipendono da una varietà di fattori, incluso il tasso di progresso tecnologico, le politiche pubbliche e la capacità dei lavoratori di adattarsi alle nuove tecnologie”.

E chi l’ha detto questo? Nessuno, se non siete ancora pronti a parlare con individui con ‘modelli linguistici di grandi dimensioni’ [1]. È quello che ho fatto io chiedendo ad un ChatGPT di descrivere gli effetti economici dell’intelligenza artificiale; esso si è dilungato, cosicché quello è un estratto.

Penso che alcuni di noi che si sono trastullati con i ‘modelli linguistici di grandi dimensioni’ – che vengono generalmente discussi sotto la rubrica dell’Intelligenza Artificiale (per quanto ci sia un dibattito quasi metafisico se dovremmo definirla intelligenza) – siano rimasti impressionati da quanto adesso essi cerchino di apparire come persone. E si può scommettere che essi o i loro discendenti alla fine subentreranno in un numero significativo di funzioni che adesso sono svolte da esseri umani.

Come precedenti balzi nella tecnologia, questo renderà l’economia più produttiva ma danneggerà anche alcuni lavoratori le cui competenze verranno svalutate. Sebbene il termine “luddista” viene spesso usato per descrivere qualcuno che ha semplicemente un pregiudizio contro le nuove tecnologie, gli originari Ludditi erano artigiani competenti che patirono un vero danno economico dall’introduzione dei telai meccanici e dei telai per maglieria.

Ma questa volta, quanto saranno grandi questi effetti? E con quanta rapidità avranno luogo? Quanto alla prima domanda, la risposta è che nessuno lo sa. Le previsioni sull’impatto economico delle tecnologie sono notoriamente inaffidabili. Quanto alla seconda, la storia suggerisce che perché si materializzino i grandi effetti economici dell’Intelligenza Artificiale  occorrerà più tempi di quello che attualmente molte persone si aspettano.

Si considerino gli effetti dei precedenti progressi nei computer. Gordon Moore, un fondatore di Intel – che nel 1971 introdusse il microprocessore – è morto la settimana scorsa. Egli era famoso per la sua previsione che il numero dei transistor su un microchip di un computer sarebbe raddoppiato ogni due anni – una previsione che per mezzo secolo si è dimostrata sorprendentemente precisa. Le conseguenze della Legge di Moore sono tutte attorno a noi, nel modo più evidente nei potenti computer, anche noti come telefonini, che di questi tempi quasi tutti si portano addosso.

Per un lungo periodo, tuttavia, i vantaggi da questa fantastica crescita della potenza dei computer sono stati sorprendentemente sfuggenti. Ecco una tabella sulla crescita nel lungo periodo della produttività del lavoro – la produzione oraria nel settore non agricolo – misurata come il tasso annuale di crescita rispetto ai dieci anni precedenti (in modo da distendere nel tempo gli effetti degli eventi fuori dall’ordinario):

I progressi derivanti dalle nuove idee possono richiedere tempi lunghi. Fonte, John Kendrik, Ufficio delle Statistiche del lavoro

Spiegherò tra un attimo cosa c’è nella Tabella. Ma la prima cosa da notare è che per almeno due decenni dopo che la Legge di Moore si era affermata, l’America, lungi dal conoscere un boom della produttività, patì un perdurante rallentamento della produttività. Il boom si manifestò soltanto durante gli anni ’90, ed anche allora fu un po’ deludente, come anche spiegherò tra un attimo.

Perché una ampia, prolungata crescita nella potenza dei computer ha impiegato così tanto tempo per essere fruttuosa per l’economia? Nel 1990 lo storico dell’economia Paul David pubblicò uno dei miei preferiti saggi economici di tutti i tempi, “La dinamo e il computer”. Esso tracciava un confronto tra gli effetti della tecnologia dell’informazione e quelli di una precedente rivoluzione tecnologica, l’elettrificazione dell’industria.

Come David osservava, i motori elettrici erano diventati ampiamente disponibili negli anni ’90 dell’Ottocento. Ma avere una tecnologia non basta. Occorre anche immaginarsi cosa farne.

Per avvantaggiarsi della elettrificazione, i produttori delle manifatture dovevano ripensare la progettazione delle fabbriche. Le fabbriche pre-elettriche erano edifici su più piani che ostacolavano gli spazi di lavoro, perché era necessario rendere efficiente l’utilizzo di un motore a vapore nel piano interrato che guidava le macchine attraverso un sistema di assi, ingranaggi e pulegge.

Ci volle tempo per comprendere che avere ogni macchina guidata dal suo proprio motore rendeva possibile avere fabbriche che si distendevano su un unico piano con ampie navate che consentivano facili movimenti dei materiali, per non parlare delle linee di assemblaggio. Di conseguenza, i grandi vantaggi nella produttività non si materializzarono sino a dopo la Prima Guerra Mondiale.

Certamente, come David in effetti aveva previsto, i vantaggi economici dalla tecnologia dell’informazione alla fine si manifestarono durante gli anni ’90, quando armadi per le schedature e segretarie sotto dettatura finalmente aprirono la strada ad ambienti di lavoro divisi in cubicoli (Cosa? Pensate che il progresso tecnologico sia sempre attraente?). Il ritardo di questo risultato economico finì addirittura con l’essere analogo alla lunghezza del ritardo nel risultato dell’elettrificazione.

Ma questa storia presenta ancora alcuni misteri. Uno riguarda il motivo per il quale il primo boom di produttività dalla tecnologia dell’informazione (un secondo potrebbe essere in arrivo, se l’entusiasmo per i ‘robot dialoganti’ è giustificato) fu di così breve durata; fondamentalmente esso è durato solo circa un decennio.

E mentre era in corso, la crescita della produttività durante il boom della tecnologia dell’informazione non fu più elevata di quanto era stata durante il boom durato una generazione dopo la Seconda Guerra Mondiale, la qual cosa fu rilevante per il fatto che non sembrava essere guidata da alcuna tecnologia radicalmente nuova (che è il motivo per il quale nella tabella quel periodo è segnato con un punto interrogativo).

Nel 1969 il celebrato consulente aziendale Peter Drucker pubblicò “L’età della discontinuità”, un libro che prevedeva correttamente importanti cambiamenti nella struttura dell’economia, anche se il titolo del libro implicava – giustamente, io penso – che il periodo precedente di straordinaria crescita economica fosse stato un’epoca di continuità, un’età durante la quale le fondamentali linee guida dell’economia non erano cambiate molto, pur essendo l’America diventata enormemente più ricca.

Ovvero, per dirla altrimenti, il grande boom dagli anni ’40 a circa agi anni ’70 pare sia stato in gran parte basato sull’uso di tecnologie, come i motori a combustione interna, che erano state in circolazione da decenni – il che ci dovrebbe rendere più scettici nel cercare di usare i recenti sviluppi tecnologici per prevedere la crescita dell’economia.

Con questo non intendo dire che l’Intelligenza Artificiale non avrà vasti impatti economici. Ma la storia suggerisce che non arriveranno rapidamente. ChatGPT e tutto ciò che seguirà costituiscono probabilmente un racconto economico per gli anni dopo il 2030, non per i prossimi.

Il che non significa che dovremmo ignorare le implicazioni di un possibile boom guidato dalla Intelligenza Artificiale. I modelli linguistici di grandi dimensioni nella loro attuale forma non dovrebbero influenzare le previsioni economiche per il prossimo anno e probabilmente non dovrebbero avere un ampio effetto sulle previsioni economiche per il prossimo decennio. Ma adesso le prospettive a più lungo termine per la crescita economica sembrano migliori di quanto erano prima che i computer cominciassero a fare tali buone imitazioni degli esseri umani.

Le previsioni nel lungo periodo sono importanti, anche se sono spesso sbagliate, perché sono alla base delle previsioni di bilancio a lungo termine, il che a sua volta contribuisce a guidare le politica in un certo numero di aree. Non per mettere su ciò troppa enfasi, ma chiunque preveda una radicale accelerazione della crescita economica grazie alla IA – che porterebbe ad una ampia crescita nelle entrate fiscali – e simultaneamente preveda una futura crisi della finanza pubblica se non facciamo tagli drastici su Medicare e sulla Previdenza Sociale, non sta dicendo una cosa sensata.