Tim Harford reflete sobre o impacto da IA na taxa de crescimento econômico. Há empresas de investimento que estão trabalhando com um valor de 7% de crescimento do PIB por conta da inteligência artificial. Mas provavelmente a taxa será muito, muito menor.
Boa parte da conclusão de Harford está baseado na história recente. E há obstáculos que provavelmente a IA não irá conseguir resolver. Sobre o passado, Harford volta para os anos sessenta, quando começa a aparecer uma revolução tecnológica com o computador, que reduziu o custo do cálculo. Mesmo com esse instrumento tão poderoso, a economia dos países desenvolvidos desacelerou. Harford não lembra, mas nos anos oitenta um economista chegou a afirmar que não conseguia enxergar a melhoria de produtividade do computador nas estatísticas de contas nacionais. Parte da resposta estava na forma de medição dos economistas, mas realmente não houve um crescimento absurdo.
Eis a parte interessante do texto de Harford:
Um ensaio recente do economista Luis Garicano aponta algum
as razões para isso. Uma é o efeito “O-ring”, ideia batizada em referência à falha de um componente simples que destruiu a nave espacial Challenger, matando os sete tripulantes. Em economia, o O-ring representa a ideia de que, às vezes, um sistema sofisticado e altamente produtivo é tão bom quanto seu elo mais fraco.
Imagine o robô massagista que só ocasionalmente quebra seu pescoço; o carro autônomo que raramente confunde você com um pedaço de lixo voando pela estrada; o sistema de IA generativa que consegue escrever textos para você e pode passar dias, até semanas, antes de produzir um erro capaz de arruinar sua carreira. Em alguns casos, é fácil contornar uma fraqueza no sistema de IA. Em outros, essas fraquezas — como o frágil O-ring — podem ser a única coisa que realmente importa.
Um desafio relacionado é o Efeito Baumol, batizado em homenagem ao economista William Baumol. Baumol e seu colega William Bowen descreveram originalmente a economia de um quarteto de cordas, mas produziram um insight de relevância muito mais ampla. Qualquer parte da economia que seja valorizada, mas que não possa ser facilmente tornada mais produtiva, tende a consumir uma fatia crescente dos gastos.
Isso já aconteceu muitas vezes. Primeiro, a agricultura tornou-se vastamente mais produtiva. Depois, as máquinas a vapor; depois, a manufatura; o cálculo; a comunicação, e assim por diante. Apesar desses milagres de produtividade — na verdade, por causa deles —, cada vez mais gastos são destinados a setores como saúde, educação e refeições em restaurantes. Se a produtividade agrícola dobrasse novamente amanhã, isso mal apareceria nas estatísticas do PIB. A produtividade computacional está dobrando o tempo todo, mas o crescimento do PIB teimosamente permanece abaixo do que se via nos anos 1960.
Há razões para especular que desta vez seja diferente, mas criar inteligência de silício não é o único problema a ser resolvido se quisermos ver os padrões de vida crescerem 20% ao ano. Uma lição a tirar de tudo isso pode ser: uma taxa de crescimento de 1% pode ser modesta pelos padrões do século XX, mas ainda assim é crescimento exponencial — e crescimento exponencial pode ser mais difícil de sustentar do que supomos.
Imagem: GPT













