A inteligência artificial vai transformar a economia? Hoje, pensei em fazer uma pausa em minha preocupação habitual com crises em andamento para refletir um pouco sobre como a tecnologia pode mudar o cenário econômico nos próximos anos, incluindo um tópico que parece importante, mas não recebeu muita atenção: como a IA pode mudar a perspectiva orçamentária dos Estados Unidos.
Desde o quarto trimestre do ano passado, houve um grande aumento no burburinho, tanto positivo quanto negativo, sobre a IA. Esse burburinho parece ter reduzido em certa medida, com o uso do ChatGPT, a implementação mais famosa da tecnologia, diminuindo nos últimos meses.
E muitos observadores perceberam que o que temos chamado de IA —ou o que pessoas mais cuidadosas chamam de “IA generativa”— não é realmente inteligência. É, na verdade, uma extrapolação do reconhecimento de padrões. Ou, como algumas pessoas com quem converso dizem, é basicamente um corretor automático turbinado.
Mas isso não significa que não seja importante. Afinal, grande parte do que os trabalhadores humanos, mesmo aqueles considerados altamente qualificados, fazem para viver também é, sem dúvida, uma correção automática turbinada. Quantos trabalhadores lidam com pensamento criativo? Mesmo entre os trabalhadores que o fazem, quanto tempo é gasto reconhecendo padrões, e não sendo criativos?
Não digo isso para desrespeitar os trabalhadores do conhecimento, mas sim para sugerir que o que estamos chamando de IA pode ser um grande negócio para a economia, mesmo que não leve à criação do Hal 9000 ou da Skynet.
Mas quão grande? E que tipo de negócio?
Obviamente, ninguém realmente sabe. Algumas pessoas estão tentando descobrir o impacto de baixo para cima, analisando vários tipos de trabalho e estimando quanto desse trabalho pode ser substituído ou complementado pela IA. Os números mais amplamente divulgados vêm do Goldman Sachs, cujo cenário base prevê que a IA aumente a taxa de crescimento da produtividade —produção por hora trabalhada— em quase 1,5 ponto percentual ao ano ao longo de uma década, totalizando cerca de 15% nesse período.
Isso é plausível? Na verdade, sim. Um paralelo, se você estudou a relação histórica entre tecnologia e produtividade, é o boom de produtividade de 1995 a 2005, que seguiu décadas de crescimento fraco da produtividade.
Como um artigo recente da Brookings Institution aponta, esse boom foi impulsionado principalmente pela “produtividade total dos fatores” —um aumento na produção por unidade de insumo, incluindo capital.
Economistas frequentemente associam o crescimento da produtividade total dos fatores (PTF) ao progresso tecnológico. Isso às vezes é um pouco duvidoso, já que a PTF é realmente uma “medida de nossa ignorância”, simplesmente a parte do crescimento econômico que não podemos explicar de outra forma. Mas de 1995 a 2005, parece bastante claro que o boom foi impulsionado pela tecnologia da informação.
Quando o aumento da produtividade diminuiu, a produtividade era cerca de 12% maior do que a tendência anterior. Uma vez que a IA é, sem dúvida, uma inovação ainda mais profunda do que as tecnologias que impulsionaram o boom de 1995 a 2005, 15% não é de forma alguma irrealista.
Mas a maior produtividade nos tornará mais ricos ou simplesmente reduzirá o número de empregos? Os temores de desemprego tecnológico —um termo inventado pelo próprio John Maynard Keynes em 1930— remontam pelo menos ao início do século 19.
Eles até inspiraram um romance muito bom, “Piano Mecânico”, de Kurt Vonnegut. Embora a tecnologia tenha frequentemente eliminado alguns empregos, historicamente isso sempre foi, como Keynes escreveu, “uma fase temporária de desajuste”, com outras formas de emprego surgindo para substituir os empregos perdidos.
Por exemplo, o impacto do Microsoft Excel —o surgimento de programas de planilhas— parece ter eliminado muitos postos de trabalho em contabilidade, mas esses foram substituídos por um aumento do emprego, mesmo na análise financeira.
A propósito, no mesmo ensaio, Keynes previu um futuro em que as pessoas trabalhariam muito menos do que em sua época e em que encontrar maneiras gratificantes de preencher nossas horas de lazer se tornaria uma preocupação social importante.
O fato de isso não ter acontecido nos últimos 90 anos é motivo para ser cético em relação às pessoas que fazem previsões semelhantes agora, como Jamie Dimon, que previu outro dia que a IA levaria a uma semana de trabalho de três dias e meio.
No entanto, embora não haja motivo para acreditar que o que estamos chamando de IA levará ao desemprego em massa, a tecnologia pode prejudicar as pessoas que são deslocadas de seus empregos e têm dificuldade em encontrar outros novos, ou são obrigadas a aceitar salários mais baixos. Quem são os potenciais perdedores?
A resposta provável é que os impactos significativos recairão sobre empregos administrativos de alto nível, muitos deles atualmente bem remunerados, enquanto os trabalhos manuais serão em grande parte poupados.
Agora, embora isso pareça certo para a IA generativa, existem outras aplicações de big data que podem afetar trabalhos manuais. Por exemplo, com toda a agitação em torno do ChatGPT, tem havido relativamente pouca atenção ao fato de que, após anos de hype fracassado, os carros autônomos estão realmente começando a operar.
Ainda assim, nesse ponto, parece provável que a IA, ao contrário do progresso tecnológico dos últimos 40 anos, seja uma força para reduzir, e não aumentar, a desigualdade de renda.
Finalmente, parece valer a pena considerar como a IA generativa pode afetar uma questão que voltou à tona: preocupações com a dívida governamental.
Até recentemente, muitos economistas, eu incluso, argumentavam que a dívida pública era menos preocupante do que muitas pessoas imaginam, porque as taxas de juros da dívida estavam abaixo da taxa de crescimento de longo prazo da economia, “r < g”.
Isso significava que a ideia comum de que a dívida se acumularia, com pagamentos de juros levando a uma dívida maior e, portanto, a pagamentos de juros ainda maiores, estava errada: a relação dívida/PIB, o número que importa, tenderia a diminuir em vez de acumular.
Mas as taxas de juros em rápida alta tornaram a dívida consideravelmente mais preocupante. Estimativas convencionais da taxa de crescimento sustentável de longo prazo da economia, como as do Federal Reserve, tendem a colocá-la em torno de 1,8%. E as taxas de juros reais da dívida federal estão agora acima desse número.
As discussões sobre a sustentabilidade da dívida, no entanto, estão estranhamente desconectadas do discurso sobre a IA generativa. Na verdade, tenho quase certeza de que há pessoas alertando tanto sobre uma crise da dívida quanto sobre desemprego em massa causado pela IA, embora eu não tenha feito o esforço para encontrá-las.
Mas se as estimativas otimistas do impulso da tecnologia estiverem corretas, o crescimento será muito maior que 1,8% na próxima década, e a dívida não será uma grande preocupação afinal —especialmente porque um crescimento mais rápido aumentará a receita e reduzirá o déficit orçamentário.
Tudo isso é, é claro, altamente especulativo. Ninguém realmente sabe qual será o impacto da IA. Mas, novamente, não precisa ser uma “verdadeira” inteligência artificial para ser algo importante para a economia, e a melhor suposição é que provavelmente terá um grande impacto.
