Парадокс Джевонса и будущее работы

Люди, рассказывающие про позитивное влияние AI на рынок труда, как правило, объясняют свой оптимизм парадоксом Джевонса.

Логика примерно такая: AI делает работу производительнее, мы получаем больше результатов за меньший ресурс, увеличивается спрос, рынок расширяется, мы начинаем больше производить, растёт занятость.

Но не надо обладать какими-то специальными аналитическими талантами, чтобы сделать базовый факт-чекинг. Например, прочитать буквально 3 академических статьи:

1. Empirical estimates of the direct rebound effect: A review
2. From Efficiency Gains to Rebound Effects: The Problem of Jevons’ Paradox in AI’s Polarized Environmental Debate
3. Jevons’ Paradox revisited: The evidence for backfire from improved energy efficiency

Из этих статей мы узнаём, что для парадокса Джевонса необходим ряд предпосылок:

1. Высокая эластичность спроса на конечный продукт

То есть человек должен что-то такое делать на работе, на что упадёт цена, но резко вырастет спрос — все будут хотеть это получить.

2. Высокая эластичность замещения факторов производства

Человек должен оказаться весьма широкого применения, и победить у других факторов производства. Чтобы компании стремились использовать его вместо автоматизации. И труд должен создавать заметный вклад в ценность продукта.

3. Рост реальных доходов

Человек своей работой должен заметно влиять на рост реальных доходов, которые в том числе пойдут на оплату его работы и рост занятости.

И ещё один источник. Бюро экономического анализа США в феврале выпустили исследование как AI влияет на уровне макроэкономических показателей: на занятость, производительность и зарплаты.

Что они выяснили:

• Да, интенсивное использование AI в американских компаниях положительно коррелирует с ростом производительности.

• Но, AI становится input-saving и labor-saving технологией. Это означает, что в отраслях с высокой интенсивностью использования AI наблюдается стабильное снижение вклада труда. Как квалифицированного, так и неквалифицированного. Бизнесы, которые быстро и успешно адаптируют AI, способны производить больше, не нанимая пропорциональное количество сотрудников.

То есть парадокс Джевонса может сработать. И уже работает. Но не в пользу занятости людей.