AI tar knappast över ditt jobb

Den generativa artificiella intelligensens tidsålder är definitivt här. OpenAI:s chattrobotar, som använder LLM-teknik (large-language-model), satte bollen i rullning i november förra året. Det går nu knappt en dag utan någon typ av häpnadsväckande framsteg. En låt med falska AI-versioner av Drake och The Weeknd skakade i våras om musikbranschen. Program som omvandlar text till video skapar relativt trovärdigt innehåll.

Det lär inte dröja länge förr­än konsumentprodukter som Expedia, Insta­cart och OpenTable kommer att ansluta sig till Open­AI:s bottar och göra det möjligt för människor att beställa mat eller boka en semesterresa genom att skriva text i en ruta. En presentation som läckt ut – enligt uppgift via en tekniker hos Google – antyder att teknikjätten är oroad över hur enkelt konkurrenterna gör framsteg. Mer är att vänta – förmodligen mycket mer. 

Storslagna förväntningar på många håll

AI-utvecklingen väcker komplexa frågor. Men den kanske mest angelägna frågan är ganska enkel. Vad betyder det här för ekonomin? Många har storslagna förväntningar. En analys från investmentbanken Goldman Sachs pekar till exempel på att ”utbredd användning av AI så småningom kan driva upp världens BNP på årsbasis med 7 procent, eller nästan 7 000 miljarder dollar, under en tioårsperiod”. Forskning pekar på att produktiviteten hos arbetskraften i företag som inför tekniken ökar med 3 procentenheter på årsbasis.

Det skulle innebära en enorm omsättningsökning sammanslaget över flera år. En studie från 2021 av Tom Davidson på forsknings- och anslagsstiftelsen Open Philanthropy visar på en sannolikhet kring 10 procent för en ”explosiv tillväxt” – definierat som en ökning av den globala produktionen med mer än 30 procent årligen – någon gång under det här århundradet. Ett fåtal ekonomer menar, halvt på skämt, att den globala omsättningen kan bli oändlig.

Måttliga resultat

Finansmarknaderna antyder dock att resultaten blir mer måttliga. Under det senaste året har aktiekurserna för bolag som arbetar med AI utvecklats svagare än det globala genomsnittet, även om de stigit under de senaste månaderna (se diagram 1). Räntorna är en annan ledtråd. Om man tror att tekniken kommer att göra alla rikare i morgon skulle räntorna stiga, eftersom behovet av att spara skulle minska. Inflationsjusterade räntor och BNP-tillväxt har en stark korrelation. Det visar till exempel den forskning Basil Halperin med kollegor vid Massachusetts Institute of Technology, MIT,  genomfört. Men ändå har de långa räntorna fallit sedan ståhejet kring AI inleddes i november. De är fortsatt mycket låga i ett historiskt perspektiv. Forskarna konstaterar att finansmarknaderna ”inte förväntar sig någon hög sannolikhet för … AI-driven tillväxtökning … inom en tidshorisont på åtminstone 30 till 50 år”.

Historien kan ge ledtrådar

För att skaffa sig en uppfattning om vilken grupp som har rätt, kan det vara till hjälp att titta på hur det sett ut vid tidigare tekniska genombrott. Det ger stöd för investerarnas hållning. För det är svårt att argumentera för att någon enskild ny teknik i sig historiskt har förändrat ekonomin radikalt – varken positivt eller negativt. Till och med den industriella revolutionen i slutet av 1700-talet, som många menar började när ”Spinning Jenny” uppfanns, uppstod i själva verket genom en kombination av faktorer som samverkade: ökad användning av kol, striktare äganderätt, framväxten av en vetenskaplig grundsyn och flera andra variabler.

En roterande snöplog från Northern Pacific Railroad banar väg för tåget över Mosquito Creek i Kaskadbergen 1887. Foto: Underwood Archives/REX/Shutterstock/TT

Några få människor får enorm makt

Det kanske mest kända exemplet kommer från ett verk av Robert Fogel om den amerikanska järnvägen som publicerades på 1960-talet.

För det arbetet tilldelades han senare Sveriges riksbanks pris i ekonomisk vetenskap till Alfred Nobels minne. Många trodde att järnvägen förändrade USA:s framtid, då den medverkade till att landet upphörde att vara ett jordbrukssamhälle och blev en stark industrination. Men järnvägens påverkan var måttlig, enligt Fogel. Den ersatte bara annan teknik – som kanaler – som skulle ha gjort ett lika bra jobb. Den inkomst per capita som USA uppnådde den 1 januari 1890 skulle ha uppnåtts den 31 mars 1890 om järnvägen aldrig hade uppfunnits.

Självfallet kan ingen med någon säkerhet förutspå vad en teknik som är så i grunden oförutsägbar som AI kommer att innebära för människan. Skenande tillväxt är ingen omöjlighet. Teknisk stagnation är ett lika sannolikt scenario. Men man kan ändå tänka igenom möjligheterna. Och än så länge verkar Fogels järnvägar vara en användbar modell. Det finns tre breda områden att titta närmare på: monopol, arbetsmarknad och produktivitet.

Cirka 60 procent av jobben i USA fanns inte 1940. Samma gäller säkert för Sverige. Yrkestitlarna solcellstekniker och nagelteknolog hade till exempel varit obegripliga

En ny teknik ger ibland en liten grupp människor enorm ekonomisk makt. John D. Rockefeller blev framgångsrik genom oljeraffinering och Henry Ford med sina bilar. I dag dominerar Jeff Bezos och Mark Zuckerberg tack vare techbranschen.

Lite i ett makroekonomiskt perspektiv

Många tyckare förväntar sig att AI-branschen snart kommer att generera enorma vinster. I en nyligen publicerad rapport uppskattar analytiker hos Goldman Sachs att i det bästa scenariot skulle generativ AI årligen kunna bidra med 430 miljarder dollar till de globala intäkterna från affärssystemsprogram. Deras beräkning utgår från att var och en av världens 1,1 miljarder kontorsarbetare kommer att börja använda ett antal AI-verktyg och betala cirka 400 dollar totalt per person.

Många företag skulle gärna ta del av de här intäkterna. Men i ett makroekonomiskt perspektiv förändrar 430 miljarder dollar helt enkelt inte så mycket. Låt oss utgå från att alla de här intäkterna förvandlas till vinst – vilket är orealistiskt – och att hälften av de här vinsterna hamnar i USA, vilket är något mer realistiskt. Också under de här omständigheterna skulle kvoten mellan landets bolagsvinster före skatt och dess BNP stiga från 12 procent i dag till 14 procent. Det är betydligt högre än det långsiktiga genomsnittet, men överträffar inte siffrorna för andra kvartalet 2021.

Risken för monopol är liten

De här vinsterna kan hamna hos ett enda företag – kanske Open AI. Monopol uppstår ofta när en bransch har höga fasta kostnader eller när det är svårt att gå över till konkurrenter. Kunderna hade exempelvis inget alternativ till Rockefellers olja och kunde inte producera sin egen. Generativ AI har en del monopolegenskaper. GPT-4, en av OpenAI:s chattrobotar, uppges ha kostat mer än 100 miljoner dollar att träna upp, en summa som få företag har tillgång till. Det finns också mycket patentskyddad kunskap om data som används för att träna modellerna, för att inte nämna feedback från användarna.

Läs även

Mormors tid är nu

Det finns fler mor- och farföräldrar per barn än någonsin tidigare. Det får stora konsekvenser.

Risken är dock liten att ett enda företag skulle kunna få grepp om hela branschen. Det är mer troligt att ett relativt litet antal stora företag tävlar med varandra, på det sätt som sker inom flygindustrin, livsmedelsbranschen och när det gäller sökmotorer. Ingen AI-produkt är helt unik, eftersom alla använder liknande modeller. Det gör det enklare för en kund att byta från en modell till en annan. Datorkraften bakom modellerna är också relativt generisk. En stor del av koden, liksom tips och tricks, är fritt tillgängliga på nätet. Det innebär att amatörer kan skapa sina egna modeller – ofta med anmärkningsvärt goda resultat.

Gott om obehagliga scenarion

”I dag verkar det inte finnas några systemiska ’vallgravar’ som omger generativ AI”, hävdar ett team hos riskkapitalbolaget Andreessen Horowitz. Den eventuella Google-läckan når fram till en liknande slutsats: ”Inträdesbarriärer som träning och experimenterande har sänkts. Tidigare behövde man ha resurser i nivå med en större forskningsorganisation, men nu räcker det med en enda person, en kväll och en kraftfull dator.” Det finns redan ett par företag inom generativ AI som är värda mer än 1 miljard dollar. Det företag som är den största vinnaren hittills i den nya AI-epoken är inte ens ett AI-företag. Hos datorföretaget Nvidia, som driver AI-modeller, ökar intäkterna från datacenter kraftigt.

Även om generativ AI kanske inte skapar en ny klass av rövarbaroner är det en klen tröst för många. De är mer oroliga för sin egen ekonomiska framtid – inte minst om deras jobb riskerar att försvinna. Det finns gott om obehagliga framtidsutsikter. Tyna Eloundou med kollegor hos OpenAI uppskattar att ”för cirka 80 procent av den amerikanska arbetskraften kan minst 10 procent av deras arbetsuppgifter påverkas när man börjar använda LLM:er”. Edward Felten med kollegor vid Princeton University genomförde en liknande beräkning. Juridiska tjänster samt redovisnings- och resebyråer hamnade i topp bland de branscher som med stor sannolikhet kommer att påverkas av omställningen.

Överraskande resultat

Det är inte första gången som ekonomer presenterar dystra prognoser. Under 2000-talet var det många som var oroliga för hur outsourcing skulle påverka arbetstagare i den rika delen av världen. 2013 publicerades en ofta citerad vetenskaplig rapport vid Oxford University, som pekade på att automatisering skulle kunna utplåna 47 procent av alla jobb i USA under det kommande decenniet. Andra har hävdat att också utan utbredd arbetslöshet skulle det ske en ”urgröpning”, där roliga, välbetalda jobb skulle försvinna och ersättas av meningslösa, dåligt betalda tjänster.

Det som faktiskt hände var överraskande. Under det senaste decenniet har den genomsnittliga arbetslösheten i den rika delen av världen i stort sett halverats (se diagram 2). Andelen sysselsatta personer i arbetsför ålder ligger på en rekordhög nivå. Länder med den största nivån av automatisering och robotteknik, som Japan, Singapore och Sydkorea, har den lägsta arbetslösheten. En aktuell studie från Bureau of Labour Statistics i USA visade att på senare år har jobb som klassificeras som ”hotade” av ny teknik ”inte uppvisat någon allmän tendens att försvinna anmärkningsvärt snabbt”. Beläggen för en ”urgröpning” är blandade. Olika mått över jobbnöjdhet ökade under 2010-talet. Under större delen av det senaste decenniet har de fattigaste amerikanerna haft en snabbare löneökning än de rikaste.

Sannolikt skulle arbetslösheten öka

Den här gången kan det se annorlunda ut. Aktiekursen för Chegg, ett företag som erbjuder läxhjälp, halverades nyligen efter att man medgett att Chat GPT ”påverkade tillströmningen av nya kunder”. IBM:s vd säger att it-företaget förväntar sig att pausa rekryteringen till tjänster som kan ersättas av AI under de kommande åren. Men är detta tidiga tecken på att en tsunami är på väg att skölja över oss? Kanske inte.

Tänk dig att ett jobb försvinner när AI automatiserar mer än 50 procent av de uppgifter som ska utföras. Eller tänk dig att arbetstagare sägs upp i proportion till den totala andelen av uppgifter i hela ekonomin som automatiseras. Alldeles oavsett skulle detta, i enlighet med Tyna Eloundous beräkningar, leda till en nettoförlust av cirka 15 procent av alla amerikanska jobb. En del arbetstagare kan gå till branscher där det råder personalbrist, som hotell- och restaurangbranschen. Men en kraftigt ökad arbetslöshet uppstår sannolikt – kanske på samma nivå som i USA under covid-pandemin 2020, det vill säga 15 procent.

Historien talar emot

Ändå är det osannolikt att det här scenariot förverkligas: historien tyder på att gamla jobb försvinner betydligt långsammare. Den automatiska telefonväxeln – som ersatte de mänskliga telefonisterna – uppfanns 1892. Det dröjde ända till 1921 innan Bell System installerade sitt första helt automatiska kontor. Också efter denna milstolpe fortsatte antalet växeltelefonister i USA att öka och nådde en toppnotering i mitten av 1900-talet på 350 000. Yrket försvann inte nästan helt förrän under 1980-talet, nio decennier efter att det automatiska systemet uppfanns. Det kommer inte att ta 90 år för AI att dra fram över arbetsmarknaden: LLM:er är enkla att använda och många experter är förvånade över hur snabbt allmänheten har införlivat ChatGPT i sin vardag. Men orsakerna till att det går så långsamt att införa ny teknik på arbetsplatser kommer att vara desamma också den här gången.

Tunnelbane­förare i Londons offentligt drivna tunnelbanenät har en lön som är nästan dubbelt så hög som median­lönen i landet, trots att det i flera decennier har funnits teknik som helt eller delvis skulle kunna utföra deras arbete. Foto: Tomas Anton escobar/Unsplash

I en nyligen publicerad essä beskriver Marc Andreessen hos Andreessen Horowitz några av de här orsakerna. Hans argument fokuserar på regleringar. I delar av ekonomin där staten har ett stort inflytande, som utbildning och sjukvård, tenderar tekniska förändringar att ske oerhört långsamt. Bristen på konkurrens tar udden av alla incitament för förbättring. Stater kan också ha politiska mål, som att maximera sysselsättningen, som är oförenliga med ökad effektivitet. Sannolikheten är också högre för att de här branscherna har starka fackföreningar – och fackföre­ningar är bra på att förhindra att jobb försvinner.

Vissa jobb svåra att ersätta

Det finns gott om exempel på det. Tunnelbane­förare i Londons offentligt drivna tunnelbanenät har en lön som är nästan dubbelt så hög som median­lönen i landet, trots att det i flera decennier har funnits teknik som helt eller delvis skulle kunna utföra deras arbete. Myndigheter ställer krav på att man ska fylla i pappersformulär där man om och om igen måste ange sina personuppgifter. I San Francisco, som är det globala navet för AI-utvecklingen, finns det fortfarande riktiga poliser som dirigerar trafiken under morgonrusningen.

Många av de jobb som hotas av AI finns inom strikt reglerade sektorer. Tillbaka till den rapport som Edward Felten vid Princeton University publicerade: 14 av de 20 yrken som är mest exponerade för AI är lärare. Lärare i utländska språk ligger nästan högst upp, de som undervisar i geografi har en något starkare ställning. Men det krävs djärva politiker om man vill ersätta lärare med AI. Man kan se rubrikerna framför sig. Samma sak gäller för poliser och brottsbekämpande AI. Italien har redan blockerat ChatGPT temporärt av integritetsskäl. Frankrike, Tyskland och Irland överväger att gå samma väg, vilket visar hur oroade den politiska ledningen i olika länder är över AI:s jobbförstörande effekter.

Nya typer av jobb skapas

Så småningom kommer man kanske att tillåta att vissa jobb ersätts med AI. Men fördröjningen ger ekonomin utrymme att göra det den alltid gör: skapa nya typer av jobb när andra försvinner. Genom att pressa ned produktionskostnaderna kan ny teknik skapa ökad efterfrågan på varor och tjänster, och stärka jobb som är svåra att automatisera. I en vetenskaplig rapport, författad av David Autor med kollegor vid MIT, som publicerades 2020, gavs en effektfull sammanfattning. Cirka 60 procent av jobben i USA fanns inte 1940. Ett jobb som ”nagelteknolog” tillkom i statistiken år 2000. ”Solcellselektriker” tillkom för bara fem år sedan. AI-ekonomin kommer sannolikt att skapa nya sysselsättningar som är svåra att föreställa sig i dag.

Måttliga effekter på arbetsmarknaden kommer sannolikt att innebära att även effekterna på produktiviteten – den tredje faktorn – blir måttliga. Mot slutet av 1800-talet började man dra in elektricitet i fabriker och hushåll i USA. Ändå uppstod den kraftfulla produktivitetsökningen först vid första världskrigets slut. Persondatorn uppfanns under 1970-talet. Den gången kom produktivitetsökningen mycket snabbare – men uppfattningen var ändå att effekten släpade efter. I ett känt uttalande från 1987 påpekar ekonomen Robert Solow att datoråldern märktes av ”överallt utom i produktivitetsstatistiken”.

Vissa branscher kan bli mer produktiva

Världen väntar fortfarande på en kraftfull produktivitetsökning kopplad till nya innovationer. Smarta telefoner har använts brett i ett decennium, flera miljarder människor har tillgång till supersnabbt internet och många arbetstagare växlar nu mellan att arbeta på kontoret och hemifrån, beroende på vad som passar dem. Officiella undersökningar visar att drygt en tiondel av alla anställda i USA redan arbetar för företag som använder AI av något slag. Inofficiella undersökningar visar att siffrorna kan vara ännu högre. Men den globala produktivitetsökningen förblir ändå svag.

G7-länder, arbetslöshet, %

Börsindex, 4 januari 2021=100

AI skulle så småningom kunna göra att vissa branscher blir betydligt mer produktiva. En rapport författad av Erik Brynjolfsson med kollegor vid Stanford University tittar närmare på personer anställda inom kundsupport. Tillgång till ett AI-verktyg gör att antalet ärenden som kan lösas inom en timme ökar med i genomsnitt 14 procent. Också forskarna själva kan bli mer effektiva: GPT-x kan ge dem ett obegränsat antal forskarassistenter som är nästan gratis. Andra hoppas att AI kommer att ta bort administrativa effektivitetsbrister inom sjukvården. På så sätt kan kostnaderna pressas ned.

Vissa jobb är svåra att ersätta

Men det finns mycket som är utom räckhåll för AI, till exempel mer fysiska arbeten, som i byggbranschen och jordbruket. De svarar för cirka 20 procent av BNP i den rika delen av världen. En LLM är inte till stor nytta för någon som plockar sparris. Den kan vara till viss hjälp för en rörmokare som åtgärdar en läckande kran: en widget skulle kunna känna igen kranen, ställa diagnos på felet och ge råd om hur det kan avhjälpas. I slutändan måste dock rörmokaren utföra det fysiska arbetet. Därför är det svårt att tänka sig att manuella jobb inom några år skulle kunna vara mycket mer produktiva än de är i dag. Samma sak gäller för branscher där mänsklig kontakt är en integrerad del av tjänsten, som i hotell- och restaurangbranschen och inom hälso- och sjukvården.

AI kan inte heller göra något åt det som håller tillbaka produktivitetsökningen mest i den rika delen av världen: komplicerade bygglovssystem. När städerna inte kan växa och boendekostnaderna är höga kan människor inte bo och arbeta på de platser där de är mest effektiva. Oavsett hur många briljanta nya idéer ett samhälle kan ha, är de i praktiken meningslösa om de inte går att förverkliga i rätt tid. De politiska ledningarna i olika länder måste avväpna alla som motsätter sig nybyggnation. Tekniken i sig är inte avgörande. Samma sak gäller för energi, där tillståndsgivning och infrastruktur är vad som gör kostnaderna alltför höga.

AI kan bli hämmande

Det är till och med tänkbart att AI-ekonomin skulle kunna bli mindre produktiv. Låt oss titta på en del ny teknik. Smarta telefoner möjliggör direkt­kommunikation, men de kan också utgöra en distraktion. Med e-post är man uppkopplad dygnet runt, vilket kan göra det svårt att fokusera. En rapport från 2016 författad av forskare vid University of California i Irvine, Microsoft Research och MIT, kom fram till att ”ju längre tid man under en dag ägnade åt e-post, desto lägre var den upplevda produktiviteten”. Tidigare ansågs det produktivitetshöjande att arbeta hemifrån, men i dag anser en del chefer att det ger alltför många människor en ursäkt att slappa.

Generativ AI kan i sig vara produktivitetshämmande. Vad händer till exempel om AI kan skapa underhållning som är skräddarsydd efter alla dina önskemål? Dessutom är det få människor som har tänkt igenom konsekvenserna av ett system som snabbt kan generera stora mängder text. GPT-4 är en gudagåva för den som har invändningar mot en bygglovsansökan. På fem minuter kan han ta fram ett välskrivet överklagande på 1 000 sidor. Sedan måste någon svara. Det kommer att bli svårare att upptäcka skräppost. Antalet bedrägerier kan öka kraftigt. Banker kommer att behöva satsa mer på att förhindra angrepp och på att ersätta personer som blir lurade.

Allt måste ändå kontrolleras

I en värld full av AI kommer antalet jurister att mångdubblas. ”Under 1970-talet kunde ett avtal om en transaktion i mångmiljonklassen uppgå till bara 15 sidor, eftersom det var krångligt att göra ändringar när avtalet behövde skrivas om på maskin”, säger Preston Byrne hos juristfirman Brown Rudnick. ”Med AI kan vi täcka in de 1 000 mest sannolika undantagsfallen i det första utkastet och därefter kan parterna förhandla om det i flera veckor.”

En tumregel i USA är att det inte är någon idé att lämna in skadeståndsanspråk om man inte hoppas kunna få mer än 250 000 dollar i ersättning. Det är så mycket man måste lägga ut innan ärendet ens tas upp i domstol. Nu kan kostnaderna för en stämningsansökan minska till nästan noll. Samtidigt måste lärare och redaktörer kontrollera att allt de läser inte har skapats av en AI. OpenAI har släppt ett program som man kan använda för sådana kontroller. Det innebär alltså att man erbjuder världen en lösning på ett problem som företagets egen teknik har skapat.

AI kan förändra världen på sätt som i dag är omöjliga att föreställa sig. Men det är inte riktigt samma sak som en ekonomisk revolution. Fogel skrev att hans argument ”inte syftade till att motbevisa bilden av att järnvägen spelade en avgörande roll för utvecklingen i USA under 1800-talet. I stället handlar det om att visa att den empiriska grund som denna uppfattning vilar på inte alls är så övertygande som det ofta antas”. Någon gång i mitten av 2000-talet kan en framtida Nobelpristagare som granskar generativ AI mycket väl komma till samma slutsats.