Sztuczna inteligencja

40 Lat Automatyzacji Spowodowało Zmniejszenie Wynagrodzeń W Stanach Zjednoczonych Bardziej Niż De-unionizacja Lub Offshoring

mm

Nowy raport z amerykańskiego Narodowego Biura Badań Ekonomicznych (NBER) wykorzystuje uczenie maszynowe do zbadania przyczyn wzrostu nierówności wynagrodzeń i dochodów w Stanach Zjednoczonych w ciągu ostatnich 40-50 lat i dochodzi do wniosku, że automatyzacja odegrała o wiele większą rolę w spadku wynagrodzeń niż de-unionizacja, offshoring i inne bardziej kontrowersyjne teorie, które zakorzeniły się w świadomości publicznej od czasu kryzysu finansowego w 2008 roku.

Raport stwierdza, że między 50-70% zmian w strukturze wynagrodzeń w Stanach Zjednoczonych w latach 1980-2016 jest wynikiem spadku wynagrodzeń w sektorach pracowników w branżach, w których nastąpiło “przejęcie zadań” przez nowe technologie automatyzacji, w tym automatyzację roboczą i przejęcie zadań ręcznych przez oprogramowanie.

Bezwinna Zmiana

Wnioski badaczy są wyzwaniem statystycznym dla rosnącego przekonania, że nierówność dochodów była systematycznie zaostrzona od czasu powstania neoliberalnej ekonomii politycznej od późnych lat 70.

Zamiast tego charakteryzują rosnącą nierówność finansową jako organiczną funkcję rozwoju technologicznego, a nie jako efekt sieciowy polityk, które mogły być początkowo opracowane w celu osłabienia władzy związków zawodowych w tym dziesięcioleciu i odwrócenia sprawiedliwszej równowagi stosunków między pracownikami a przemysłem, która nastąpiła po II wojnie światowej.

Lata powojenne (na zdjęciu po prawej) pokazują o wiele bardziej stabilny wzorzec przejęcia zadań w porównaniu z okresem od 1980 roku.

Kliknij, aby powiększyć. Lata powojenne (na zdjęciu po prawej) pokazują o wiele bardziej stabilny wzorzec przejęcia zadań w porównaniu z okresem od 1980 roku.

W efekcie raport maluje 40 lat w większości rządów neoliberalnych jako oportunistyczne (względem pojawienia się nowych rozwojów technologicznych), a nie jako przewidujących architektów systemów polityki społecznej i gospodarczej, które doprowadziły do równości finansowej i kontrowersyjnego wzrostu precariatu.

Jednak raport nie zajmuje się rosnącymi kosztami mieszkań w ciągu ostatnich 15-20 lat, co jest najbardziej krytycznym czynnikiem w zaostrzaniu i polityzowaniu realnych skutków długoterminowej stagnacji i spadku wynagrodzeń – zjawiska, które obecnie wytwarza krytykę społeczną braku działań federalnych w obliczu hiper-skalowych wojen o zakup nieruchomości przez duże inwestorów korporacyjnych.

Badanie NBER pokazuje polaryzację trendów dochodowych, z większymi relatywnymi dochodami dla osób lepiej wykształconych i stagnacją lub spadkiem wynagrodzeń dla ról lub sektorów, w których automatyzacja okazała się możliwa.

Rozbieżność trendów dochodowych według NBER. Źródło: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28920/w28920.pdf

Kliknij, aby powiększyć. Rozbieżność trendów dochodowych według NBER. Źródło: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28920/w28920.pdf

Badanie również twierdzi, że spadek równości wynagrodzeń, który oznacza, że mężczyźni bez wykształcenia średniego zarabiają obecnie o 15% mniej w ujęciu realnym niż w 1980 roku, jest związany tylko z “umiarkowanymi zyskami produkcyjnymi” w długim terminie.

Wyzwanie Teorii Zmiany Technologicznej Opartej Na Umiejętnościach (SBTC)

Raport zauważa, że starsze teorie przypisywały te zmiany w wynagrodzeniach zmianie technologicznej opartej na umiejętnościach (SBTC), która maluje bardziej korzystny obraz pracowników o niższych umiejętnościach “przechodzących” do ról o wyższych umiejętnościach ułatwionych przez nowe technologie.

Teoria SBTC, że prace “przekształcają się” zamiast znikają, jest obecnie popularnym środkiem do uspokojenia społecznego strachu przed AI, zabierającym ludziom pracę, a raport NBER cytuję wzrost popytu na umiejętności w latach 90. jako jeden z najbardziej popularnych argumentów za tą teorią.

Związek między spadkiem realnych wynagrodzeń a różnymi grupami demograficznymi w branżach o malejącym udziale pracy. Kropki wskazują 500 grup demograficznych, a rozmiar kropki wskazuje na łączną liczbę godzin pracy.

Związek między spadkiem realnych wynagrodzeń a różnymi grupami demograficznymi w branżach o malejącym udziale pracy. Kropki wskazują 500 grup demograficznych, a rozmiar kropki wskazuje na łączną liczbę godzin pracy.

Malejące Udziały Pracy Jako Wskaznik Automatyzacji

W braku spójnych statystyk empirycznych na temat automatyzacji w przemyśle, badacze NBER wykorzystali malejące udziały pracy jako “znak rozpoznawczy automatyzacji”. Badacze twierdzą:

‘[W]ielka część zmian w strukturze wynagrodzeń w Stanach Zjednoczonych w ciągu ostatnich czterech dekad jest wynikiem względnego spadku wynagrodzeń pracowników, którzy specjalizowali się w zadaniach rutynowych w branżach, które doświadczyły spadku udziału pracy.’

Raport stwierdza ponadto, że pracownicy, którzy specjalizują się w zadaniach podatnych na automatyzację, “poniosą ciężar tych zmian i będą cierpieć z powodu względnego i potencjalnie bezwzględnego spadku wynagrodzeń”.

Raport NBER pracuje z wieloma takimi samymi danymi, jakie wykorzystały poprzednie raporty, ale dochodzi do wniosku, że siła robocza nie tylko przekształca się wewnętrznie w ramach tych branż, ale raczej, że pracownicy są zwalniani w nowych reżimach automatyzacji. Ponieważ statystycznie trudno śledzić losy porzuconych pracowników poza granicami danych, inne studia będą musiały podjąć tę kwestię.

Stracone Prace, Nie Przekształcone

Szacunki raportu pokazują, że przejęcie zadań (przeniesienie zadań na automatyzację lub inne środki) odpowiada za 50-70% zaobserwowanych zmian w strukturze wynagrodzeń między 1980 a 2016 rokiem, podczas gdy tradycyjne ruchy SBTC (lepszy wynik dla pracowników) odpowiadają za mniej niż 10% tych zmian.

Badacze stwierdzili, że ich centralny model utrzymuje się nawet przy uwzględnieniu takich czynników, jak konkurencja importowa, spadek związków zawodowych, offshoring, zmiany regionalne, wzrost populacji i marże.

Raport przyznaje, że przejęcie zadań w rdzeniu branż podatnych na automatyzację może zmienić skład gospodarki Stanów Zjednoczonych, co może potencjalnie stworzyć wzrost popytu w innych sektorach, ale zauważa również “efekt fali” pracowników zwalnianych, którzy konkurują o malejącą liczbę nienautomatyzowanych ról, co prowadzi do obniżania wynagrodzeń i tłumienia poziomów wynagrodzeń.

Pisarz na temat uczenia maszynowego, specjalista ds. syntezowania obrazów ludzi. Były kierownik treści badawczych w Metaphysic.ai.