Vliv umělé inteligence na trh práce

Aplikace umělé inteligence (AI) se rychle rozvíjejí. Současné období nástupu generativních AI modelů je stále příliš krátké na to, aby bylo možné spolehlivě empiricky prokázat jejich dopad na trh práce. Většina studií se shoduje na tom, že rozšíření generativní AI přinese významné změny. S ohledem na minulé vlny automatizace či robotizace lze předpokládat, že široké využití AI bude mít účinek např. v podobě zvýšení produktivity, byť jeho kvantifikace je v současnosti obtížná. AI má jak mnoho výhod, tak s sebou nese určitá rizika, zejména obavy ze ztráty zaměstnání v určitých oborech, kde může dojít k nahrazení pracovní síly novou formou inteligence. S tím mohou být spojeny negativní sociální a distribuční dopady. Je proto důležité se těmito riziky zabývat a směrovat vývoj AI tak, aby se tato rizika minimalizovala, aniž by přitom byly potlačeny přínosy. Odborná literatura se těmito riziky a přínosy AI aktivně zabývá.  

Tento text je členěn následovně. Nejprve se zabývá výhodami a riziky AI. V druhé části jsou shrnuty nejvýznamnější studie. Tento přehled se zaměřuje na trh práce a nezabývá se obecnými otázkami fungování AI. Zde lze odkázat na text z dubnového čnBlogu autorů Komárek a Ryšavá (2024), který blíže představuje, co to vlastně AI je, jaké jsou její různé formy, jak se v posledních letech vyvíjí a jaký má ekonomický dopad.

Umělá inteligence má řadu výhod …

Zvýšení produktivity a efektivity práce a vytváření nových pracovních příležitostí jsou významnými benefity AI. Dopad AI na trh práce lze vnímat jako součást širšího kontextu technologických změn, včetně automatizace. Na rozdíl od předchozích vln automatizace je však charakteristickým rysem AI její široké uplatnění v různých povoláních (Oschinski, 2023).

Zvýšení produktivity a efektivity práce rovněž představuje klíčový kanál podpory hospodářského růstu. Podle společného průzkumu britského CfM (Centre for Macroeconomics) a CEPR, provedeného v květnu 2023, se většina respondentů evropského panelu domnívá, že rozšíření AI přispěje v příštích 10 letech k celkovému hospodářskému růstu až o 2 procentní body ročně (Ilzetzki a Jain, 2023). Respondenti ovšem vyjadřují značnou míru nejistoty ohledně svých předpovědí.

Předpokládané dopady AI se dotýkají všech úrovní mezd. Nicméně podle dat z USA mohou být pracovní místa s vyššími příjmy více vystavena požadavkům na znalost specifických nástrojů AI, jako jsou jazykové modely (Generative Pre-trained Transformers, GPTs), a softwaru využívajícího tyto modely (Eloundou a kol., 2023).

Podle průzkumu OECD z r. 2022, jehož výsledky se týkají USA a vybraných vyspělých zemí, včetně členských států EU (Francie, Německo, Itálie a Španělsko), se ukazuje, že AI spíše pomáhá vysoce kvalifikovaným pracovníkům lépe vykonávat svou práci, než aby je nahrazovala. Vliv na zaměstnanost se může projevit až v delším časovém horizontu. Nárůst produktivity se následně odráží v růstu mezd pracovníků, kteří AI využívají.

Korinek (2024) uvádí příklady toho, jak může AI, a zejména velké jazykové modely (LLM), jako je ChatGPT, být nápomocná ekonomům při jejich práci a zvýšit jejich produktivitu. AI může být využita v několika oblastech, např. automatizaci drobných úkolů, pomoci při generování nápadů, sloužit jako jakýsi osobní výzkumný asistent, usnadnit analýzu dat a programování.

Kromě zvýšení produktivity může AI mít příznivý dopad na kvalitu práce tím, že přispívá k subjektivnímu pocitu „radosti z práce“ prostřednictvím automatizace rutinních úkolů. K podobnému závěru dospěli i v USA na základě výsledků experimentu prováděného mezi odborníky s vysokoškolským vzděláním (Noy a Zhang, 2023). Účastníci experimentu měli za úkol používat jazykový model ChatGPT k řešení odborných písemných úkolů střední obtížnosti. Ti, kteří měli ChatGPT, byli produktivnější, efektivnější a práce na úkolech pro ně byla zábavnější. Pozoruhodné je, že účastníci s nižšími dovednostmi měli z ChatGPT největší prospěch. Toto zjištění přispívá k debatě o tom, jak lze využít AI ke snížení nerovnosti v produktivitě (a následně nerovnosti v příjmech).

Dalším přínosem je možnost snížení příjmové nerovnosti prostřednictvím zvýšení produktivity méně kvalifikovaných pracovníků. Díky využití technologií AI mohou nyní pracovníci s nižší kvalifikací provádět práce, které dříve vyžadovaly mnoholeté vzdělání a zkušenosti (Agrawal a kol., 2023). Tímto způsobem může nasazení AI přispět ke snížení příjmových rozdílů.

Index ekonomického dopadu AI od Capital Economics naznačuje, že USA budou v čele a jedním z hlavních příjemců revoluce AI. To zvýší jejich převahu nad eurozónou (Graf 1). ČR se řadí mezi země, jako je Španělsko a Belgie, a díky své solidní průmyslové základně má značný potenciál využití možností, které nové technologie AI umožnují.

Graf 1 – Index ekonomického dopadu AI

Zdroj: Capital Economics (2023).
Pozn.: Index hodnotí potenciální ekonomický dopad AI a nabývá hodnot od 0 do 100, kde 100 = maximální impakt. Tento index hodnotí, do jaké míry pokrok v oblasti AI pravděpodobně ovlivní různé ekonomické faktory, jako je produktivita, růst HDP a zaměstnanost v různých zemích.

… ale jsou s ní spojená i rizika

Možný negativní dopad na pracovní místa a mzdy je jedním z rizik spojených s AI. Z teoretického hlediska je dopad AI na zaměstnanost a mzdy nejednoznačný a může silně záviset na typu AI, na způsobu jejího nasazení, na tržních podmínkách a na politických rozhodnutích. Empirická evidence založená na typech AI, které byly vyvíjeny a aplikovány během posledních 10 let, nenaznačuje, že by v profesích vystavených AI více klesala zaměstnanost a mzdy. Lidé stále zůstávají nezbytnou součástí tohoto procesu. Avšak rychlý pokrok v oblasti vývoje AI nevylučuje možnost budoucích změn.

Zatím existuje jen málo důkazů o snížené poptávce po pracovní síle v důsledku aplikace umělé inteligence. Podle průzkumu provedeného v r. 2022 ve vybraných členských zemích se v současné době jedná spíše o obavy z vývoje v následujících 10 letech než o již pozorovaná data (OECD, 2023). V podobném průzkumu CfM-CEPR z r. 2023 mezi důvody nejistoty patří obavy, že AI by mohla přinejmenším v krátkodobém až střednědobém horizontu zvýšit nezaměstnanost a nerovnost, a tím ovlivnit produktivitu a růst (Ilzetzki a Jain, 2023).

Podle odborné literatury lze vyšší pravděpodobnost výskytu rizik očekávat v profesích, v nichž převažují pracovníci s nižší kvalifikací. Na druhou stranu právě tyto skupiny pracovníků mohou získat nejvíce prospěchu z implementace AI, pokud je využívána správným způsobem.

OECD (2023) identifikuje profese ohrožené automatizací a jejich podíl na celkové zaměstnanosti lze vidět v grafu 2.

Graf 2 – Podíl zaměstnanosti v profesích s nejvyšším rizikem automatizace podle zemí
v %

Zdroj: OECD (2023), Obrázek 4. Výsledky průzkumu mezi experty, kteří hodnotili míru automatizace přibližně 100 dovedností a schopností (Lassébie a Quintini, 2022).

V ČR činí podíl zaměstnanosti v povoláních s nejvyšším rizikem plynoucím z automatizace 35 %. Tato hodnota je výrazně vyšší než průměr OECD, který činí 27 %, a také vyšší než v USA, kde tato míra dosahuje 21 %. Vyšší potenciál automatizace je však také příležitostí (podle Grafu 1), a proto bude celkový dopad AI záviset na opatřeních, která budou zavedení AI doprovázet.

Většina účastníků šetření provedeného v květnu 2023 v UK se domnívá, že pravděpodobně nedojde k významným změnám míry zaměstnanosti v zemích s vysokými příjmy v důsledku AI. Zbytek účastníků se dělí mezi předpovědi zvýšení a snížení míry nezaměstnanosti. Panelisté tak vyjadřují značnou míru nejistoty ohledně svých předpovědí, protože AI je stále v počátečních fázích rozvoje (Ilzetzki a Jain, 2023).

Mezi další rizika spojená s nasazením AI patří zintenzivnění pracovního tempa a psychická nepohoda u pracovníků, kteří jsou řízeni AI (Lane a Saint-Martin, 2022). Dále je třeba zmínit etické výzvy související s ochranou osobních údajů, automatizovaným rozhodováním a otázkami odpovědnosti (OECD, 2023).

Souhrnné poznatky ze současné literatury – celkově neutrální dopad AI, ale na mikro úrovni je patrná výrazná heterogenita dopadů (realokace pracovních míst)

Acemoglu a kol. (2022) na základě on-line dat o volných pracovních místech v USA od r. 2010 docházejí k závěru, že profese, které jsou více vystaveny AI, nezaznamenaly významný dopad AI na zaměstnanost. U podniků zavádějících AI však lze pozorovat realokaci pracovních pozic: snižování počtu nových zaměstnanců na pozicích, které nejsou spojené s AI. Celkové dopady substituce zatím nejsou patrné.

Oschinski (2023) zkoumá dopady AI na německý trh práce. Lze pozorovat zánik pracovních míst v odvětvích, jako je výroba a logistika, a vytváření pracovních míst v technologických oborech a na pozicích spolupráce lidí s AI. Dopad AI se v jednotlivých odvětvích liší, je přínosem pro high-tech odvětví a zdravotnictví, ale výzvou pro tradiční odvětví. Regiony se silnou technologickou orientací, jako je Bavorsko a Bádensko-Württembersko, z ní mohou těžit více. Autor vyzdvihuje zásadní roli proaktivní politiky, včetně rekvalifikačních programů a podpory ohrožených pracovníků. Ačkoli AI představuje příležitosti pro růst produktivity a tvorbu pracovních míst, cílená opatření jsou podle autora zásadní pro zmírnění negativních dopadů a zajištění hladkého přechodu na trhu práce.

Albanesi a kol. (2023) zkoumají vztah mezi technologiemi využívajícími AI a podílem zaměstnanosti v 16 členských zemích EU v období 2011–2019. Rozšíření AI představuje jak příležitosti, tak riziko. Lze pozorovat nárůst podílů zaměstnanosti zejména u profesí s relativně vyšším výskytem mladších a kvalifikovaných pracovníků, a pokles podílů zaměstnanosti v některých jiných povoláních. Souhrnný dopad na pracovní místa závisí na tom, zda technologie využívající AI pracovní sílu nahradí, nebo doplní. Přestože mezi evropskými zeměmi existuje značná heterogenita, celkový závěr je, že zavedení AI nevykazuje negativní dopad na zaměstnanost.

Hötte a kol. (2023) hodnotí dopad technologických změn na zaměstnanost v posledních čtyřech desetiletích. Nové technologie sice mohou vytlačovat pracovní místa, ale tento jev je často kompenzován zavedením nových typů pracovních míst a zvýšenou produktivitou. Autoři konstatují, že nepříznivě dotčeni jsou manuální pracovníci, což zdůrazňuje potřebu účinných strategií rekvalifikace. Článek dochází k závěru, že obavy z rozsáhlé nezaměstnanosti způsobené technologiemi nejsou dostatečně podloženy empirickými důkazy, a zdůrazňuje důležitost podpory přesouvaných pracovníků.

Acemoglu (2024) zkoumá makroekonomické dopady umělé inteligence a dospívá k závěru, že vliv AI na celkovou produktivitu výrobních faktorů (TFP) je spíše mírný, s předpokládaným nárůstem o 0,66 % až 0,71 % během deseti let. Tyto přírůstky se budou časem zmenšovat, protože rané aplikace AI se zaměřují na snadno automatizovatelné úkoly, zatímco budoucí aplikace budou zahrnovat složitější úkoly. Článek rovněž zkoumá dopady AI na mzdy a nerovnost a naznačuje, že AI by mohla zvýšit nerovnost i přes zvýšení produktivity pracovníků s nízkou kvalifikací, neboť stále existují nízkopříjmoví, málo kvalifikovaní pracovníci, jejichž práci zatím není snadné automatizovat. Ačkoli je dopad AI na nerovnost méně zřetelný než u předchozích vln automatizace, očekává se, že prohloubí rozdíly v příjmech mezi kapitálem a prací. Navíc některé nové projekty realizované pomocí AI mohou mít negativní sociální hodnotu (například online manipulace voličů či spotřebitelů), což by mělo být zohledněno v ekonomických hodnoceních.

Na riziko prohlubování příjmové a majetkové nerovnosti upozorňuje také studie MMF (Brollo a kol., 2024). Pracovníci s vyšší kvalifikací, kteří dokáží efektivně využívat technologie AI, by mohli zaznamenat výrazný nárůst produktivity a mezd, zatímco část pracovníků s nižší kvalifikací by čelila riziku ztráty zaměstnání nebo stagnace mezd. To by mohlo vést k polarizaci v rámci příjmových skupin, přičemž značný podíl výhod by připadl osobám s vyššími příjmy a těm, kteří vlastní kapitál související s AI.

Závěry

Umělá inteligence se rychle rozvíjí a empirická evidence o dopadu AI na trh práce zatím nedospěla k jednoznačným závěrům, zejména na agregátní úrovni. Na úrovni jednotlivých podniků nebo odvětví však lze pozorovat určitou realokaci – vznik nových pracovních míst souvisejících s AI a zánik jiných pracovních pozic, obvykle s nižší kvalifikací. Rozšíření AI je dynamické, avšak zatím bez významných celkových dopadů. Budoucí bilance přínosů a rizik bude záviset na implementaci a opatřeních, která budou zaváděna.

Závěrem lze konstatovat, že AI může významně přispět ke zvýšení produktivity a efektivity práce, zejména při provádění úkolů, které jsou rutinní nebo fyzicky náročné, přičemž zároveň umožňuje lidem využívat jejich jedinečné lidské schopnosti. Stejné aplikace AI však mohou pro pracovní prostředí znamenat i značná rizika, zejména pokud jsou použity nevhodně nebo výlučně s cílem snížit náklady. Historické vlny technologického pokroku sice často vedly k relativnímu přerozdělení příjmů směrem k těm, kteří novou technologii dokázali využít, avšak málokdy k celkovému růstu nezaměstnanosti či poklesu životní úrovně. Podobně i AI se podle současného výzkumu zdá být pro vyspělé ekonomiky spíše příležitostí než hrozbou.

V příspěvku jsou prezentovány vlastní názory autora, které nemusí odrážet oficiální pozici České národní banky. Autor děkuje J. Matějů a J. Brůhovi za cenné připomínky.

Zdroje

Acemoglu, D. (2024): The Simple Macroeconomics of AI. NBER Working Paper, No. 32487. http://www.nber.org/papers/w32487

Acemoglu, D., Autor, D., Hazell, J., Restrepo, P. (2022): Artificial intelligence and jobs: Evidence from online vacancies. Journal of Labor Economics, 40(S1), s. S293–S340. https://www.journals.uchicago.edu/doi/full/10.1086/718327

Agrawal, A., Gang, J. S., Goldfarb, A. (2023): Do We Want Less Automation? Science, 381(6654), s. 155–158. https://doi.org/10.1126/science.adh9429.

Albanesi, S., Dias da Silva, A., Jimeno, J. F., Lamo, A., Wabitsch, A. (2023): New technologies and jobs in Europe. Working Paper No. 2831, European Central Bank. https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecb.wp2831~fabeeb6849.en.pdf.

Brollo, F., Dabla-Norris, E., de Mooij, R., Garcia-Macia, D., Hanappi, T., Liu, L., Minh Nguyen, A. D.  (2024): Broadening the Gains from Generative AI: The Role of Fiscal Policies. IMF SDN/2024/002. https://www.imf.org/en/Publications/Staff-Discussion-Notes/Issues/2024/06/11/Broadening-the-Gains-from-Generative-AI-The-Role-of-Fiscal-Policies-549639.

Capital Economics (2023): AI, Economies and Markets: How artificial intelligence will transform the global economy. October 2023 report. https://www.capitaleconomics.com/ai-impact-economy.

Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., Rock, D. (2023): GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models. Papers 2303.10130, arXiv.org. http://arxiv.org/abs/2303.10130.

Hötte, K., Somers, M., Theodorakopoulos, A. (2023): Technology and Jobs: A Systematic Literature Review. Technological Forecasting and Social Change, 194, s. 1–23. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122750.

Ilzetzki, E., Jain, S. (2023): The Impact of Artificial Intelligence on Growth and Employment. VoxEU.org, 20.6.2023. https://cepr.org/voxeu/columns/impact-artificial-intelligence-growth-and-employment.

Komárek, L., Ryšavá, M. (2024): Vzestup umělé inteligence: Má lidstvo v rukou převratnou dvojsečnou zbraň? Globální ekonomický výhled, březen 2024, VI. Zaostřeno na…, s. 14–20. Česká národní banka. https://www.cnb.cz/export/sites/cnb/cs/menova-politika/.galleries/gev/gev_2024/gev_2024_03.pdf 

Korinek, A. (2024): Generative AI for Economic Research: Use Cases and Implications for Economists, 2024Q2 Update. Journal of Economic Literature, Dec. 2023, 61(4), s. 1281–1317. https://www.korinek.com/

Lane, M., Saint-Martin, A. (2021): The Impact of Artificial Intelligence on the Labour market: What Do We Know So Far? OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 256, OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/7c895724-en.

Lassébie, J., Quintini, G. (2022): What Skills and Abilities Can Automation Technologies Replicate and What Does It Mean for Workers?: New Evidence. OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 282, OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/646aad77-en.

Noy, S., Zhang, W. (2023): Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence. Science, 381(6654), s. 187–192. https://doi.org/10.1126/science.adh2586  

OECD (2023): OECD Employment Outlook 2023: Artificial Intelligence and the Labour Market. OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/08785bba-en.

Oschinski, M. (2023): Assessing the Impact of Artificial Intelligence on Germany’s Labor Market: Insights from a ChatGPT Analysis. MPRA Paper 118300, University Library of Munich, Germany. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/118300/.