🐻Внедрение ИИ сократит разрыв в зарплатах, но при этом увеличит разрыв в богатстве - это вывод из модели МВФ
📇Обычно автоматизация затрагивает рутинные физические и когнитивные задачи в первую очередь (вспомните машинисток, контролёров на линии, телефонисток на коммутаторах, наборщиков в типографиях и т.д.). Но ИИ уже может работать с достаточно сложными задачами: писать код, анализировать данные, искать информацию и т.д.
🔜Поэтому в базовом сценарии модели МВФ ИИ частично вытесняет задачи высокооплачиваемых работников, и коэффициент Джини по зарплатам снижается на 1,73 процентного пункта. То есть технологии, возможно, затронут не только условных кассиров, но и в существенной части "офисных" специалистов.
Интересно, что "зарплатный Джини", согласно этой модели, снижается не только из-за снижения доходов части высокооплачиваемых работников, но и потому, что рост производительности немного повышает зарплаты работников с низкими доходами.
Но при этом богатые будут богатеть...
Потому что богатство (как в постах выше уже разбирали на этом канале) - это далеко не только про высокую зарплату, это про активы в целом: вклады, недвижимость, акции, доли в стартапах и т.д. Когда ИИ повышает производительность компаний и прибыль, основная выгода приходит именно через доходы от капитала.
↪️В расчётах авторов неравенство богатства после широкого внедрения ИИ возрастёт: коэффициент Джини по богатству увеличится на 7,18 процентного пункта.
🥳Получается, что парадокс ИИ в том, что он может сделать трудовые доходы ровнее, а общество в целом гораздо менее равным, потому что прибыль от технологии превращается в доход тех, кто уже владеет активами.
❗️Отдельно подчеркну - это модель(!) долгосрочного сценария внедрения ИИ, но, подготовленная исследователями МВФ - одного из самых авторитетных международных экономических институтов.
#ИИ #неравенство #МВФ
Что думаете по поводу ИИ и этой модели?
📇Обычно автоматизация затрагивает рутинные физические и когнитивные задачи в первую очередь (вспомните машинисток, контролёров на линии, телефонисток на коммутаторах, наборщиков в типографиях и т.д.). Но ИИ уже может работать с достаточно сложными задачами: писать код, анализировать данные, искать информацию и т.д.
🔜Поэтому в базовом сценарии модели МВФ ИИ частично вытесняет задачи высокооплачиваемых работников, и коэффициент Джини по зарплатам снижается на 1,73 процентного пункта. То есть технологии, возможно, затронут не только условных кассиров, но и в существенной части "офисных" специалистов.
Интересно, что "зарплатный Джини", согласно этой модели, снижается не только из-за снижения доходов части высокооплачиваемых работников, но и потому, что рост производительности немного повышает зарплаты работников с низкими доходами.
Но при этом богатые будут богатеть...
Потому что богатство (как в постах выше уже разбирали на этом канале) - это далеко не только про высокую зарплату, это про активы в целом: вклады, недвижимость, акции, доли в стартапах и т.д. Когда ИИ повышает производительность компаний и прибыль, основная выгода приходит именно через доходы от капитала.
↪️В расчётах авторов неравенство богатства после широкого внедрения ИИ возрастёт: коэффициент Джини по богатству увеличится на 7,18 процентного пункта.
🥳Получается, что парадокс ИИ в том, что он может сделать трудовые доходы ровнее, а общество в целом гораздо менее равным, потому что прибыль от технологии превращается в доход тех, кто уже владеет активами.
❗️Отдельно подчеркну - это модель(!) долгосрочного сценария внедрения ИИ, но, подготовленная исследователями МВФ - одного из самых авторитетных международных экономических институтов.
#ИИ #неравенство #МВФ
Что думаете по поводу ИИ и этой модели?