Povežite se z nami

Umetna inteligenca

40 let avtomatizacije nam je znižalo plače bolj kot dezionizacija ali selitev v tujino

mm
Posodobljeno on

Novo delovni papir iz ameriškega nacionalnega urada za ekonomske raziskave (NBER) uporablja strojno učenje za preučevanje vzrokov za rast neenakosti v plačah in dohodkih v zadnjih 40–50 letih v Združenih državah in ugotavlja, da je imela avtomatizacija veliko večjo vlogo v izgubah zaslužka kot desindikalizacija, offshoring in druge bolj politično hujskaške teorije, ki so se v javnosti uveljavile po finančnem zlomu leta 2008.

Poročilo zaključuje, da je med 50–70 % sprememb v strukturi plač v Združenih državah med letoma 1980 in 2016 povezanih z znižanjem plač v delavskih sektorjih za panoge, kjer je prišlo do „premestitve nalog“ zaradi novih tehnologij avtomatizacije, vključno z robotsko avtomatizacijo in prevzemanje prej ročnih opravil s programsko opremo.

Brezhibna sprememba

Sklepi raziskovalcev so statistični izziv za vse bolj priljubljeno predstavo, da se je neenakost v dohodkih sistematično stopnjevala od vzpona neoliberalne politične ekonomije od poznih sedemdesetih let dalje.

Raje označujejo naraščajočo finančno neenakost kot organsko funkcijo tehnološkega razvoja, ne pa kot neto učinek politik, ki so bile morda prvotno oblikovane, da bi zajezile naraščajočo moč sindikatov v tistem desetletju in obrnile pravičnejše ravnotežje odnosov med delavci in delavci. industriji, ki je sledila drugi svetovni vojni.

Povojna leta (na sliki desno) kažejo veliko bolj stabilen vzorec izmenjevanja nalog v primerjavi z obdobjem od leta 1980 naprej.

Kliknite za povečavo. Povojna leta (na sliki desno) kažejo veliko bolj stabilen vzorec izmenjevanja nalog v primerjavi z obdobjem od leta 1980 naprej.

Dejansko študija slika 40 let večinoma neoliberalne vlade kot oportunistične (v primerjavi s pojavom novih tehnoloških dosežkov) in ne kot predvidevajoče arhitekte sistemov socialne in ekonomske politike, ki so pripeljali do finančne enakosti in kontroverzna rast prekariata.

Vendar pa poročilo ne obravnava naraščajočih stroškov stanovanj v zadnjih 15-20 letih, ki so verjetno ključni dejavnik za poslabšanje in politizacijo dejanskih učinkov dolgoročne stagnacije in upadanja plač – pojava, ki je trenutno ustvarjanje ljudske kritike zveznega neukrepanja spričo obsežnih licitacijskih vojn velikih korporativnih vlagateljev.

Študija NBER kaže polarizacijo trendov zaslužka, z večjim relativnim dohodkom za bolje izobražene ljudi in stagnacijo ali upadanjem plač za vloge ali sektorje, kjer se je avtomatizacija izkazala za možno.

Razlika v gibanju dobičkov po NBER. Vir: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28920/w28920.pdf

Kliknite za povečavo. Razlika v gibanju dobičkov po NBER. Vir: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28920/w28920.pdf

Raziskava tudi trdi, da je padec plačne paritete, kar pomeni, da moški brez srednješolske izobrazbe zdaj realno zaslužijo 15 % manj kot leta 1980, dolgoročno povezan le s 'skromnim povečanjem produktivnosti'.

Izpodbijanje teorije tehnoloških sprememb, ki temeljijo na spretnostih (SBTC)

Prispevek ugotavlja, da so starejše teorije te spremembe v nagrajevanju pripisovale tehnološki spremembi, ki temelji na znanju in spretnostih (SBTC), kar kaže ugodnejšo sliko nižjekvalificiranih delavcev, ki se 'višajo' na višje kvalificirane vloge, ki jih omogočajo nove tehnologije.

Stališče STBC, da se delovna mesta 'preoblikujejo' in ne izginejo, je trenutno a priljubljeno mazilo na strahove družbe pred tem, da bi umetna inteligenca ljudem jemala delovna mesta, in dokument NBER navaja rast povpraševanja po spretnostih v devetdesetih letih prejšnjega stoletja kot eno najbolj priljubljenih obramb te teorije.

Povezava med upadanjem realnih plač in različnimi demografskimi skupinami v panogah, ki imajo upadajoči delež dela. Pike označujejo 500 demografskih skupin, pri čemer so razlike v velikosti pokazatelj skupnega števila opravljenih ur.

Povezava med upadanjem realnih plač in različnimi demografskimi skupinami v panogah, ki imajo upadajoči delež dela. Pike označujejo 500 demografskih skupin, pri čemer so razlike v velikosti pokazatelj skupnega števila opravljenih ur.

Zmanjševanje deležev dela kot približek za avtomatizacijo

Zaradi pomanjkanja doslednih empiričnih statističnih podatkov o avtomatizaciji v industriji so raziskovalci NBER uporabili padajoče deleže delovne sile kot "sporočilni znak avtomatizacije". Raziskovalci trdijo:

„Velik delež sprememb v strukturi plač v ZDA v zadnjih štirih desetletjih je posledica relativnega znižanja plač delavcev, ki so se specializirali za rutinska opravila v panogah, kjer se je delež delovne sile zmanjšal.“

Poročilo nadalje navaja, da bodo delavci, specializirani za naloge, dovzetne za avtomatizacijo, 'nosili največje breme teh sprememb in utrpeli relativno in potencialno absolutno znižanje plač.'

Poročilo NBER uporablja veliko istih številk, kot so jih uporabljala prejšnja poročila, vendar prihaja do zaključka, da se delovna sila ne preoblikuje samo znotraj teh panog, temveč da se delavci odpuščajo v skladu z novimi režimi avtomatizacije. Ker je statistično težko slediti usodi zavrženih delavcev zunaj meja podatkov, bodo morale druge študije razbrati sliko.

Izgubljena delovna mesta, ki niso preoblikovana

Ocene poročila kažejo, da premestitev nalog (premik nalog k avtomatizaciji ali drugim sredstvom) predstavlja 50–70 % opazovanih sprememb v strukturi plač med letoma 1980 in 2016, medtem ko tradicionalna premika SBTC (boljši rezultat za delavce) predstavljajo pod 10% teh sprememb.

Raziskovalci so ugotovili, da njihov osrednji model vzdrži celo ob upoštevanju dejavnikov, kot so uvozna konkurenca, upad sindikatov, selitev v tujino, regionalne razlike, povečano prebivalstvo in pribitki.

Poročilo priznava, da premestitev na podlagi nalog v jedru industrij, dovzetnih za avtomatizacijo, lahko spremeni sestavo ameriškega gospodarstva, kar lahko potencialno povzroči povečano povpraševanje v drugih sektorjih, vendar opozarja tudi na "učinek valovanja" razseljenih delavcev, ki tekmujejo za krčenje število neavtomatiziranih vlog, kar vodi do zniževanja plač in zatiranja ravni plač.

Pisec o strojnem učenju, specialist za področje sinteze človeške slike. Nekdanji vodja raziskovalne vsebine pri Metaphysic.ai.
Osebno spletno mesto: martinanderson.ai
Kontakt: [e-pošta zaščitena]
Twitter: @manders_ai