Opinii

Exista o scriere foarte veche, analizata deseori in spatiul public, care are legatura directa cu povestea evolutiei umanitatii - Cartea lui Enoh. In aceasta lucrare cu profunde dimensiuni religioase, apare o relatare foarte interesanta - povestea lui Azazel , un inger veghetor care incalca ordinea stabilita intre lumea divina si cea umana. Astfel, el este cel care transmite oamenilor cunostinte considerate secrete. Ii invata sa fabrice sabii, cutite, scuturi si, in fapt, introduce prin aceasta noua putere oferita oamenilor si o problema etica: cum va fi folosita aceasta putere?

Intr-un registru mai larg, esenta povestii induce o problema morala: cum putem folosi o noua tehnologie pentru a crea o lume mai buna? Faptul ca reusim sa dezvoltam instrumente care ne ofera mai multa putere nu inseamna ca avem in mod automat si intelepciunea necesara in utilizarea lor. Cartea lui Enoh apartine unei lumi ancestrale, dar miturile supravietuiesc si arata tensiuni umane care reapar in contexte istorice diferite. Contextul introducerii inteligentei artificiale (AI) pe scara larga in viitorul apropiat, precum si al modificarilor inerente evoca similitudini cu problema initiala din acest mit istoric, respectiv cat de pregatita este societatea pentru salturi majore in cunoastere si cum va reactiona.

In acest context si in stransa legatura cu povestirea anterioara, voi formaliza un nou concept, decalajul (gap-ul) Azazel , definit ca diferenta dintre viteza cu care o societate dobandeste capacitati tehnologice noi si viteza cu care dezvolta deprinderi, norme, institutii si responsabilitatea necesara utilizarii acestor tehnologii. Temporal vorbind, decalajul Azazel poate fi exprimat astfel:

Unde t denota momentul de timp (care poate avea mai multe frecvente, in sensul in care unitatea pe care o reprezinta sa fie zi, luna, trimestru sau an), T denota capacitatea tehnologica, iar G reprezinta capacitatea de guvernanta.

Aceasta perspectiva poate fi pusa in legatura cu o idee fundamentala din teoria moderna a cresterii economice, potrivit careia acumularea cunoasterii si capacitatea de a o valorifica reprezinta procese distincte, care necesita timp si resurse. Intr-o lucrare publicata in Journal of Political Economy , Robert Lucas si Benjamin Moll (2014) evidentiaza rolul interactiunilor dintre indivizi in transmiterea cunoasterii si in sustinerea cresterii economice pe termen lung. In modelul lor, dobandirea de noi cunostinte presupune alocarea unei parti din timpul disponibil catre invatare, in detrimentul productiei curente, dar cu beneficii asupra productivitatii viitoare. Extinzand aceasta logica dincolo de acumularea individuala a cunoasterii, putem considera ca si adaptarea institutionala si organizationala la progresul tehnologic presupune un proces de invatare, care nu se produce instantaneu. In acest sens, decalajul Azazel poate fi interpretat ca expresia unei asimetrii intre viteza cu care societatea dobandeste noi capacitati tehnologice si viteza cu care reuseste sa acumuleze cunoasterea, experienta si mecanismele de guvernanta necesare utilizarii lor responsabile. Cu alte cuvinte, tehnologia poate avansa mai repede decat capacitatea societatii de a invata sa o controleze.

In scenariul in care productivitatea indusa de tehnologie creste mult mai repede decat capacitatea societatii de a identifica riscurile si de a reglementa, exista potentialul de a aparea riscuri sistemice. Daca avem un decalaj mare si pozitiv, aceasta inseamna ca se reduce din capacitatea societatii de a se dezvolta fara riscuri sistemice, iar aceste riscuri pot avea un puternic caracter disruptiv. Tocmai de aceea, trebuie analizata cu multa atentie si viteza prin care progresul tehnic influenteaza modul in care societatea isi adapteaza guvernanta si regulile la noua realitate.

Astfel, in contextul in care inteligenta artificiala va determina o accelerare semnificativa a ritmului de dezvoltare economica, concomitent cu aparitia unor riscuri specifice asociate implementarii acestor noi tehnologii, este important sa investigam, intr-o maniera prospectiva si inevitabil ipotetica in acest stadiu, masura in care societatea va reusi sa isi adapteze regulile de guvernanta si principiile etice. Din aceasta perspectiva, adoptarea, in anul 2024, a Regulamentului european privind inteligenta artificiala (AI Act) marcheaza o etapa importanta in evolutia arhitecturii de reglementare a tehnologiilor digitale emergente, Uniunea Europeana devenind prima jurisdictie care a instituit un cadru legislativ amplu si unitar in domeniul inteligentei artificiale. Avand la baza principiul proportionalitatii cerintelor de reglementare in raport cu riscurile asociate utilizarii acestor tehnologii, noul cadru normativ isi propune sa concilieze necesitatea sustinerii progresului tehnologic cu imperativul protejarii drepturilor fundamentale, al asigurarii transparentei si al sigurantei utilizatorilor. In acest context, regulamentul stabileste un ansamblu de obligatii diferentiate in functie de gradul de risc al sistemelor de inteligenta artificiala, impunand standarde deosebit de riguroase pentru aplicatiile incadrate in categoria celor cu risc ridicat, inclusiv pentru cele destinate evaluarii bonitatii persoanelor fizice sau determinarii accesului la anumite servicii esentiale. Totodata, prevederile AI Act acorda o atentie sporita responsabilitatii in utilizarea acestor tehnologii, mentinerii unui nivel adecvat de supraveghere umana si limitarii riscurilor de discriminare, elemente esentiale pentru consolidarea increderii publicului in solutiile bazate pe inteligenta artificiala. Implementarea graduala a prevederilor regulamentului, demarata in anul 2025, evidentiaza, de asemenea, preocuparea institutiilor europene pentru asigurarea unei tranzitii ordonate, care sa permita atat autoritatilor, cat si operatorilor economici sa isi adapteze activitatea la exigentele noului cadru legislativ.

Totodata, este extrem de important sa intelegem ca, dincolo de componenta filozofica si de alegere, exista si o componenta financiara. Dezvoltarea AI va trebui sa fie sustinuta de fonduri semnificative, care mai departe trebuie procurate de pe pietele de capital sau de pe piata bancara. De asemenea, cresterea economica ca si obiectiv de politica publica este, in primul rand, un instrument prin care oamenii pot ajunge sa traiasca mai bine, fiindca productivitatea, in esenta, trebuie sa conduca la cresterea veniturilor si la satisfacerea nevoilor materiale, dar in acelasi timp trebuie sa conduca la reducerea timpului necesar muncii si implicit la cresterea timpului dedicat pentru imbunatatirea calitatii vietii.

De fapt, externalitatile mentionate anterior alcatuiesc o cauzalitate interesanta intre ceea ce inseamna cresterea PIB si modul in care inteligenta artificiala influenteaza productivitatea. Daca, intr-un scenariu de baza, ne gandim ca inteligenta artificiala va produce un salt major de productivitate, atunci trebuie sa avem in vedere ca acest salt nu va veni imediat si ca, totodata, va induce unele costuri. Mai exact, este necesar sa identificam in ce masura acest progres va transforma cresterea productivitatii in mai multa bunastare generala, respectiv in mai mult timp liber pentru oameni.

O alta perspectiva care merita avuta in vedere si investigata, din punctul meu de vedere, se refera la modul in care in care introducerea pe scala larga a tehnologiilor pe baza de AI va afecta sustenabilitatea datoriei publice .

Chiar daca, in opinia mea, aceasta noua tehnologie AI va contribui initial la o crestere a datoriei publice, aceasta din urma va putea finanta capitalul productiv necesar pentru a face datoria sustenabila ulterior. Sigur, este foarte important sa facem o distinctie necesara intre datoria ca o povara care trebuie finantata si datoria ca o finantare a capacitatii productive. Altfel spus, o eventuala crestere a datoriei publice ca urmare a investitiilor publice, directe si indirecte, in tehnologii bazate pe AI ar putea fi asociata un nivel ridicat al multiplicatorului fiscal. Mai simplu exprimat, un dolar, un euro sau un leu din bani publici investit, direct sau indirect, in tehnologii de tip AI ar putea sa contribuie la cresterea economiei mai mult decat alte investitii publice (de exemplu, o investitie standard in infrastructura).

Intr-o economie mondiala deja foarte indatorata, ajustarea exclusiv prin austeritate este foarte dificila din punct de vedere economic si social. Alternativa ar trebui sa fie dezvoltarea potentialului de crestere prin cresterea capacitatii productive. Daca productivitatea creste, ca urmare a acestor evolutii, veniturile fiscale vor creste si, de asemenea, datoria publica (exprimata ca in PIB) ar trebui sa se stabilizeze sau chiar sa scada. In schimb, exista o conditie care ar trebui analizata in mod riguros, si anume ca o dezvoltare economica aditionala ca urmare a tehnologiilor de tip AI sa imbunatateasca suficient diferentialul dintre costurile cu dobanzile si cresterea nominala a economiei ('r-g'), precum si soldul bugetar primar.

Altfel spus, intr-o lume prea indatorata, asa cum mentionam anterior, o eventuala dezvoltare suplimentara a economiei ca urmare a utilizarii la scala larga a tehnologiilor bazate pe AI, insa cu efecte initiale de crestere a datoriei publice, poate sa reprezinte mai departe unul dintre mecanismele prin care datoria aditionala este transformata dintr-o creanta asupra veniturilor viitoare, intr-un instrument care contribuie efectiv la realizarea acestor venituri viitoare.

Totodata, este important de constientizat faptul ca putem obtine chiar efectul contrar, deoarece aceasta tranzitie poate conduce si la aparitia unor vulnerabilitati financiare majore ca urmare a finantarii unor proiecte care nu sunt suficient de viabile. As dori sa subliniez faptul ca problema fundamentala ramane nu cata datorie este determinata de finantarea tehnologiilor AI, ci cata crestere de productivitate viitoare cumpara fiecare unitate implementara de datorie. Mai exact, este important de evaluat in acest sens dimensiunea multiplicatorului fiscal.

Este esential sa realizam, de asemenea, faptul ca intotdeauna, in economie, exista un drum complex de la aparitia ideii, la finantarea acestei, pana la dezvoltarea ei ca o oportunitate productiva pe termen mediu si lung.

Revenind la partea etica a problemei, in acest moment exista o cultura in cadrul acestor firme care dezvolta tehnologia AI, care insa trebuie imbunatatita. De ce spun acest lucru? Deoarece, asa cum s-a putut observa, au existat deja agenti individuali AI care au atacat componente de infrastructura in mod voluntar, identificand brese de securitate. Si aceasta noua realitate este obligatoriu sa fie tratata cu maximum de atentie. In acest sens, nu este suficient doar sa incercam sa dimensionam riscurile, ci trebuie sa dezvoltam o cultura a organizatiei care sa permita gestionarea eficienta a acestora.

Aceasta cultura este foarte importanta, fiindca ea va permite dezvoltarea de produse care sa poata fi exploatate fara a afecta infrastructurile critice utilizate pe scara larga de catre societate. Tocmai din acest motiv, va trebui sa initiem instrumente pe care societatea le-a mai utilizat si altadata, de exemplu, cand s-a dezvoltat industria aeronautica sau cand s-a dezvoltat forta nucleara generatoare de energie. Si sigur, toate acestea au aratat ca putem dezvolta intr-un mod controlat o tehnologie care sa fie revolutionara. De aceea, in acest moment sunt foarte importante atat viteza de dezvoltare in utilizarea de tehnologii noi incluzive, cat si viteza cu care dezvoltam normele de guvernanta si cultura organizationala.

O a doua perspectiva relevanta pentru intelegerea decalajului Azazel este oferita de cercetarile privind rolul capitalului intangibil in cresterea economica . Capacitatile organizationale si mecanismele de guvernanta corporativa pot fi privite, intr-un sens larg, ca elemente ale capitalului organizational, in timp ce calitatea guvernantei institutionale influenteaza eficienta cu care sunt utilizate si valorificate resursele productive. Ellen McGrattan (2020), in lucrarea Intangible Capital and Measured Productivity , arata ca investitiile in active intangibile au un rol important in explicarea dinamicii economice si ca omiterea lor din masurarea productiei poate conduce la interpretari distorsionate ale productivitatii. Aceasta abordare sugereaza ca valorificarea progresului tehnologic nu depinde exclusiv de investitiile in echipamente, infrastructura digitala sau algoritmi, ci si de acumularea unor capacitati complementare, precum competentele specializate, procesele organizationale si mecanismele de coordonare. In cazul inteligentei artificiale, dezvoltarea acestor capacitati poate necesita un orizont de timp diferit de cel al progresului tehnologic propriu-zis. Prin extinderea acestei perspective, decalajul Azazel poate fi inteles si ca expresia unui dezechilibru intre acumularea rapida a capacitatilor tehnologice si dezvoltarea mai lenta a capitalului organizational si institutional necesar utilizarii lor eficiente si sigure. Astfel, investitiile in guvernanta, cultura organizationala si capacitatea de gestionare a riscurilor nu ar trebui privite doar ca obligatii de conformitate, ci si ca investitii complementare progresului tehnologic, care contribuie la transformarea acestuia in beneficii economice si sociale durabile.

Analiza implicatiilor economice ale decalajului Azazel poate fi aprofundata prin intermediul unui exercitiu de simulare a unor scenarii alternative, care permite examinarea modului in care ritmurile diferite de dezvoltare tehnologica si adaptare organizationala influenteaza evolutia economiei. In acest scop, am utilizat un cadru cantitativ inspirat din modelul neoclasic de crestere Solow, in care procesul de productie este descris printr-o functie Cobb-Douglas extinsa pentru a surprinde contributia distincta a capitalului fizic, a capitalului tehnologic si a celui organizational. Structura modelului atribuie acestor trei factori elasticitati ale productiei de 0,30, 0,15 si, respectiv, 0,10, diferenta pana la unitate, de 0,45, revenind factorului munca. Prin aceasta parametrizare, tehnologia de productie prezinta randamente constante la scara. Totodata, se presupune ca volumul muncii nu se modifica pe parcursul perioadei analizate, iar uzura anuala a stocurilor de capital difera in functie de natura acestora, fiind de 5% in cazul capitalului fizic, 12% pentru componenta tehnologica si 6% pentru cea organizationala.

Pentru a surprinde eventualele vulnerabilitati generate de dezvoltarea neuniforma a celor doua componente intangibile, modelul include un indicator specific, denumit decalajul Azazel, construit ca diferenta intre logaritmul raportului capitalului tehnologic fata de cel organizational si valoarea initiala a acestuia. Indicatorul este utilizat pentru a descrie, printr-o relatie neliniara, modul in care dezechilibrele dintre capacitatile tehnologice si cele organizationale se pot reflecta in probabilitatea producerii unor incidente tehnologice. Intensitatea acestei relatii este controlata de un coeficient de sensibilitate stabilit la 2,5, in timp ce impactul economic al unui incident este echivalat cu o reducere de 15% a productiei potentiale. Astfel, riscurile tehnologice sunt integrate in mecanismul de acumulare a capitalului, deoarece resursele disponibile pentru investitii sunt determinate in functie de productia asteptata, dupa ajustarea acesteia pentru pierderile asociate eventualelor incidente.

Pornind de la aceasta configuratie, au fost construite trei traiectorii alternative de evolutie economica, menite sa evidentieze consecintele unor ritmuri diferite de acumulare a capitalului tehnologic si organizational. Prima traiectorie, corespunzatoare scenariului de baza , descrie o economie in care productivitatea totala a factorilor avanseaza exogen cu 1% anual, iar structura investitiilor ramane nemodificata. Din productia realizata, 20% sunt directionate catre capitalul fizic, 6% catre dezvoltarea capitalului tehnologic asociat inteligentei artificiale si 4% catre capitalul organizational, fara a fi introduse modificari suplimentare ale eficientei investitiilor. Cea de-a doua traiectorie, denumita scenariul accelerarii AI , introduce, incepand cu perioada a sasea, un impuls pozitiv de 80% asupra eficientei investitiilor tehnologice, fara o crestere simultana a resurselor alocate guvernantei. In fine, scenariul dezvoltarii complementare presupune ca acelasi impuls tehnologic este insotit de intensificarea efortului investitional in capital organizational, a carui pondere in productie avanseaza de la 4% la 10%.

Graficul de mai sus permite compararea celor trei traiectorii din perspectiva evolutiei decalajului Azazel, exprimat ca variatie logaritmica a raportului dintre cele doua forme de capital intangibil in raport cu situatia initiala. In absenta unor modificari ale conditiilor de investitii, asa cum se intampla in scenariul de referinta, dinamica indicatorului reflecta exclusiv interactiunea dintre acumularea si deprecierea capitalului tehnologic si organizational, potrivit parametrilor initiali. Situatia se modifica atunci cand progresul inteligentei artificiale beneficiaza de un impuls suplimentar de eficienta, fara ca dezvoltarea capacitatilor de guvernanta sa fie sustinuta prin investitii aditionale. In aceasta configuratie, capitalul tehnologic poate avansa intr-un ritm superior celui organizational, accentuand dezechilibrul dintre potentialul oferit de noile tehnologii si capacitatea economiei de a gestiona implicatiile utilizarii acestora. O evolutie diferita este evidentiata de scenariul in care accelerarea tehnologica se produce concomitent cu majorarea investitiilor in structurile organizationale. Alocarea unei ponderi de 10% din productie catre aceasta componenta favorizeaza convergenta ritmurilor de acumulare si poate limita extinderea decalajului Azazel.

Dincolo de diferentele dintre traiectoriile simulate, exercitiul evidentiaza o implicatie economica mai generala: beneficiile asociate dezvoltarii inteligentei artificiale depind nu numai de viteza progresului tehnologic, ci si de capacitatea de adaptare a mecanismelor organizationale care faciliteaza utilizarea si supravegherea acestuia . In consecinta, o accelerare a investitiilor in AI care nu este insotita de consolidarea corespunzatoare a structurilor de guvernanta poate conduce la accentuarea unor vulnerabilitati, in timp ce dezvoltarea coordonata a celor doua categorii de capital poate contribui la diminuarea riscurilor asociate transformarii tehnologice. Aceasta interpretare trebuie insa circumscrisa caracterului teoretic al exercitiului: simularile pun in lumina un mecanism economic plauzibil, fara a permite identificarea empirica a unui nivel optim al decalajului Azazel.

Astazi, devine o evidenta faptul ca utilizarea AI pe scara larga transforma aceasta noua tehnologie intr-o componenta esentiala a tuturor infrastructurilor critice. Viitorul, din perspectiva termenului mediu si lung, va aduce o parte din externalitatile pozitive ale tranzitiei AI, dar acestea vor veni la pachet cu riscuri noi, care se vor manifesta, in special, pe termen scurt si pe care incercam sa le intelegem. Acesta este drumul dezvoltarii si asa a fost mereu de-a lungul istoriei. Asa cum spunea TS Eliot in 1931, prevestind intr-un fel evolutiile actuale -" only those who will risk going too far can possibly find out just how far one can go ".