Künstliche Intelligenz ist ein erstaunlicher Störfaktor, hat jedoch erhebliche Auswirkungen auf ungelernte Arbeitnehmer

8. Dezember 2020 durch Carolyn Fortuna

Als ich an diesem frühen Dienstagmorgen aus dem Fenster meiner Wohnung schaue, sehe ich, wie der Müllwagen der Stadt unser Dorf betritt und dann am Bordstein anhält. Eine Schwinge taucht auf, driftet auf einen Müllcontainer zu, hebt ihn in die Luft und kippt ihn in das Müllcontainerbett. Der Roboterarm kehrt die Reihenfolge um und der LKW fährt los. Meine Stadt in Florida ist nicht allein: Viele Gemeinden haben inzwischen die Robotik eingeführt und häufig die miteinander verbundenen Ziele angeführt, das Recycling zu erhöhen und die Kosten für das Abtransportieren von Müll zu senken. Durch den Einsatz automatisierter LKWs sammeln die Unternehmen Müll mit weniger Mitarbeitern schneller, senken ihre Lohnkosten und ermöglichen es ihnen, den Gemeinden für ihren Service deutlich weniger Gebühren in Rechnung zu stellen. Aber was ist mit den ungelernten Arbeitern passiert, die früher auf der Rückseite der Lastwagen hingen und die Mülleimer von Hand holten?

Die Besorgnis über ungelernte Arbeitskräfte im Zeitalter der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere in Entwicklungsländern, steht im Mittelpunkt eines kürzlich durchgeführten Internationalen Währungsfonds (IWF). Arbeitspapier. Neue Technologien wie KI, maschinelles Lernen, Robotik, Big Data und Netzwerke werden voraussichtlich die Produktionsprozesse revolutionieren, könnten aber auch erhebliche Auswirkungen auf die Entwicklungsländer haben. In Erwartung dieses neuen technologisch bedingten Drucks ist eine drastische Verschiebung erforderlich, um Produktivitätsgewinne rasch zu verbessern und in Bildung und Kompetenzentwicklung zu investieren, um den mit Spannung erwarteten demografischen Wandel im Zusammenhang mit KI zu nutzen.

Foto von Carolyn Fortuna, CleanTechnica

Wir stehen am Beginn einer Revolution, in der sich die wissenschaftliche Gemeinschaft mit Maschinen / Computern befasst, die nur Zahlen verarbeiten, und wie man sie trainiert, um Ideen zu verarbeiten. KI kann wirklich bemerkenswert sein – sie kann den Standort und die Größe von mehr als 1,8 Milliarden einzelnen Baumkronen abbilden. Das Ingenieurteam von Tesla, das an KI arbeitet, führt weiterhin neue, innovative Wege ein, um nicht nur Computer Vision zu verarbeiten und zu interpretieren, sondern auch neue Methoden zu entwickeln, um seine KI auf autonome Fahrziele zu trainieren.

Elon Musk, CEO von Tesla, hat auch über die Verantwortung gesprochen, die „diejenigen haben, die die Algorithmen schreiben“. Er hat unterstrichen, wie wichtig es ist, sorgfältig über die bei der Algorithmusentwicklung verwendeten Bezeichnungen nachzudenken. Viel hängt davon ab, wie ein einzelnes System oder ein Algorithmus für künstliche Intelligenz entwickelt wurde, welche Daten zum Aufbau beigetragen haben und wie es funktioniert.

Die KI-Revolution und ihr Potenzial für „eine große Divergenz“

Neue Technologierisiken können die Kluft zwischen reichen und armen Ländern vergrößern, indem mehr Investitionen in fortgeschrittene Volkswirtschaften verlagert werden, in denen die Automatisierung bereits etabliert ist. Alonso et al. Im IWF-Arbeitspapier mit dem Titel „Wird die KI-Revolution eine große Divergenz verursachen?Beschreiben Sie, wie eine solche Verlagerung negative Folgen für Arbeitsplätze in Entwicklungsländern haben könnte – sie wird wahrscheinlich drohen, ihre wachsenden Arbeitskräfte zu ersetzen, anstatt sie zu ergänzen, was traditionell weniger entwickelten Volkswirtschaften einen Vorteil verschafft hat. Um diese Divergenz zu verhindern, sagen die Autoren des Papiers, dass politische Entscheidungsträger in Entwicklungsländern Maßnahmen ergreifen müssen, um die Produktivität zu steigern und die Fähigkeiten der Arbeitnehmer zu verbessern.

Ihre Forschung befasst sich mit zwei Ländern – einem „fortgeschrittenen“ und einem „sich entwickelnden“ -, die beide Waren unter Verwendung von drei Produktionsfaktoren produzieren: Arbeit, Kapital und Roboter, die Arbeiter ersetzen. Ihre Ergebnisse zeigen, dass Ungleichgewichte zwischen Entwicklungs- und fortgeschrittenen Volkswirtschaften auf drei verschiedenen Kanälen auftreten können.

• Anteil an der Produktion: Fortgeschrittene Volkswirtschaften haben höhere Löhne, weil die Gesamtfaktorproduktivität höher ist. Diese höheren Löhne veranlassen Unternehmen in fortgeschrittenen Volkswirtschaften, Roboter zunächst intensiver einzusetzen, insbesondere wenn Roboter Arbeiter leicht ersetzen können. Wenn dann die Produktivität der Roboter steigt, wird die fortschrittliche Wirtschaft auf lange Sicht mehr davon profitieren. Diese Divergenz wird umso größer, je mehr Roboter die Arbeiter ersetzen.
• Investitionsströme: Die Steigerung der Produktivität von Robotern führt zu einer starken Nachfrage nach Investitionen in Roboter und traditionelles Kapital (das als Ergänzung zu Robotern und Arbeitskräften angenommen wird). Diese Nachfrage ist in fortgeschrittenen Volkswirtschaften größer, da dort Roboter intensiver eingesetzt werden. Infolgedessen werden Investitionen von Entwicklungsländern abgezweigt, um diese Kapital- und Roboterakkumulation in fortgeschrittenen Volkswirtschaften zu finanzieren, was zu einem vorübergehenden Rückgang des BIP in den Entwicklungsländern führt.
• Geschäftsbedingungen: Eine sich entwickelnde Wirtschaft wird sich wahrscheinlich auf Sektoren spezialisieren, die mehr auf ungelernte Arbeitskräfte angewiesen sind, von denen sie im Vergleich zu einer fortgeschrittenen Wirtschaft mehr hat. Unter der Annahme, dass Roboter ungelernte Arbeitskräfte ersetzen, aber Fachkräfte ergänzen, kann es nach der Roboterrevolution zu einem dauerhaften Rückgang der Handelsbedingungen in der Entwicklungsregion kommen. Dies liegt daran, dass Roboter ungelernte Arbeitskräfte überproportional verdrängen, ihre relativen Löhne senken und den Preis für das Gut senken, das ungelernte Arbeitskräfte intensiver einsetzt. Der Rückgang des relativen Preises seiner Hauptproduktion wirkt sich wiederum als weiterer negativer Schock aus, der den Investitionsanreiz verringert und möglicherweise nicht nur zu einem Rückgang des relativen, sondern auch des absoluten BIP führt.

Eine Steigerung der Roboterproduktivität führt langfristig zu einem höheren BIP sowohl in „fortgeschrittenen“ als auch in „sich entwickelnden“ Regionen, da die Haushalte mehr in Roboter und in Kapital investieren (was Roboter ergänzt). „Fortgeschrittene“ Länder profitieren tendenziell von ihrer anfänglich höheren Roboterintensität, was auf ihre endogen höheren Löhne und den Bestand an komplementärem traditionellem Kapital zurückzuführen ist. Welche Region jedoch stärker wächst und ob die sich entwickelnde Wirtschaft weiter hinter der fortgeschrittenen Wirtschaft zurückbleibt, hängt entscheidend von der Elastizität der Substitution zwischen Robotern und Arbeit ab.

Letzte Gedanken zu ungelernten Arbeitern und KI

Verbesserungen in der Produktivität von Robotern werden tendenziell das Einkommen erhöhen, aber auch die Einkommensungleichheit erhöhen, "zumindest während des Übergangs und möglicherweise langfristig für einige Gruppen von Arbeitnehmern, sowohl in fortgeschrittenen als auch in sich entwickelnden Volkswirtschaften", so Alonso et al. Verbesserungen in der Produktivität von Robotern führen zu Unterschieden zwischen fortgeschrittenen und Entwicklungsländern. Fortgeschrittene Länder werden solche Maschinen stärker nutzen, da sie höhere Löhne haben und somit unterschiedlich von einer Reduzierung ihrer Kosten profitieren werden.

Die Autoren raten den Entwicklungsländern, dringender als je zuvor in die Steigerung der Gesamtproduktivität und des Qualifikationsniveaus zu investieren, "damit ihre Arbeitskräfte eher ergänzt als durch Roboter ersetzt werden". Die Ergebnisse unterstreichen auch die Bedeutung der Humankapitalakkumulation, um Abweichungen zu vermeiden, und weisen auf eine möglicherweise unterschiedliche Wachstumsdynamik zwischen Entwicklungsländern mit unterschiedlichen Qualifikationsniveaus hin.

Die Landschaft dürfte für Entwicklungsländer, die auf hohe Dividenden aus einem mit Spannung erwarteten demografischen Wandel gehofft haben, viel herausfordernder sein. Die politischen Entscheidungsträger sollten handeln, um diese Risiken zu mindern.

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Stichworte: KI, künstliche Intelligenz, Elon Musk, IWF, Tesla

Über den Autor

Carolyn Fortuna Carolyn Fortuna, Ph.D. ist ein Schriftsteller, Forscher und Pädagoge mit einem lebenslangen Engagement für Umweltgerechtigkeit. Sie hat Auszeichnungen von der Anti-Defamation League, der International Literacy Association und der Leavy Foundation erhalten.
Im Rahmen ihrer Portfolio-Veräußerung erwarb sie 5 Aktien von Tesla.
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