ហេតុអ្វីបានជា AI បង្កើនផលិតភាពការងារ ប៉ុន្តែមិនធ្វើឱ្យសេដ្ឋកិច្ចកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព

អ្នកបច្ចេកទេសអះអាងថា AI នឹងជួយសម្រួលលំហូរការងារ និងបង្កើនផលិតភាពសេដ្ឋកិច្ចរបស់សហរដ្ឋអាមេរិក ដែលជារង្វាស់នៃរបៀបដែលធនធានប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពដូចជាកម្លាំងពលកម្មត្រូវបានបំប្លែងទៅជាទំនិញ និងសេវាកម្ម។ ខណៈពេលដែលកំណើននេះមិនទាន់ត្រូវបានឆ្លុះបញ្ចាំងនៅក្នុងទិន្នន័យនៅឡើយ AI អាចនឹងទទួលខុសត្រូវចំពោះភាពខុសគ្នានៃស្ថិតិផលិតភាពរហូតមកដល់ពេលនេះ។

យោងតាមការសិក្សាកាលពីឆ្នាំមុនដោយសាលាសេដ្ឋកិច្ចទីក្រុងឡុងដ៍ ក្នុងអាជីពមួយចំនួន បុគ្គលិកដែលប្រើប្រាស់ AI ទំនងជានឹងបញ្ចប់ការងារដូចគ្នាក្នុងរយៈពេលខ្លីជាង ដែលអាចសន្សំការងារពេញមួយថ្ងៃក្នុងមួយសប្តាហ៍។ អ្នកសេដ្ឋកិច្ចហៅវាថាជាឧទាហរណ៍នៃការបង្កើនដើមទុនឱ្យកាន់តែស៊ីជម្រៅ ឬនៅពេលដែលកម្មករទទួលបានឧបករណ៍ដែលប្រសើរជាងមុន ហើយផលិតភាពផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេកើនឡើងជាលទ្ធផល – ដូចជាពេលដែលកម្មករសំណង់ធ្វើជំនួញប៉ែលសម្រាប់ជីកកកាយមេកានិច។

មានឧទាហរណ៍មួយទៀតនៃដំណើរការនេះ ប្រហែលជាស្រដៀងទៅនឹងអាយុរបស់ AI ដែលបានបង្ហាញនៅក្នុងរបាយការណ៍ស្រាវជ្រាវមួយដែលបានចេញផ្សាយកាលពីថ្ងៃអង្គារដោយធនាគារកណ្តាលនៃសាន់ហ្វ្រាន់ស៊ីស្កូ។ ដូចក្រុមហ៊ុនសព្វថ្ងៃនេះកំពុងចំណាយច្រើនលើការរួមបញ្ចូល AI អ្នកសេដ្ឋកិច្ចវិភាគសម័យដំបូងនៃអ៊ីនធឺណិតនៅដើមទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1990 ប្រហែលជាមានការភ័ន្តច្រឡំដូចគ្នា។ ភ្លាមៗនោះ និយោជិតមានលទ្ធភាពប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាដ៏ទំនើប ប៉ុន្តែក្រុមហ៊ុនជាច្រើននៅតែជាប់គាំងនៅក្នុងលេណដ្ឋាននៃ “ភាពផ្ទុយគ្នានៃផលិតភាព” ដែលបានញាំញីសហរដ្ឋអាមេរិកនៅចន្លោះទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1970 និងឆ្នាំ 1990 ដោយសារការវិនិយោគដ៏ធំនៅក្នុងបច្ចេកវិទ្យាព័ត៌មានមិនបានបង្កើនប្រសិទ្ធភាព។

ជាការពិតណាស់ ភាពយឺតយ៉ាវនេះបានប្រែទៅជាគ្រាន់តែជាការពន្យារពេលមួយប៉ុណ្ណោះ ហើយប្រសិនបើប្រវត្តិសាស្ត្រត្រូវធ្វើឡើងវិញដោយខ្លួនឯង សេដ្ឋកិច្ចរបស់សហរដ្ឋអាមេរិកអាចស្ថិតក្នុងដំណាក់កាលនៃការកើនឡើងផលិតភាពជាប្រវត្តិសាស្ត្រ ដោយមិនបានដឹងសូម្បីតែវាក៏ដោយ។

អ្នកស្រាវជ្រាវរបស់ Fed បានសរសេរថា “ការកំណត់ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែងថាតើរយៈពេលវែងនៃកំណើនខ្ពស់បានចាប់ផ្តើមឬអត់ គឺជាការពិបាក ហើយជាធម្មតាវាបង្ហាញឱ្យឃើញតែនៅក្នុងផ្នែកខាងក្រោយប៉ុណ្ណោះ” ។

ផលិតភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា។

មានរង្វាស់សំខាន់ពីរដែលសេដ្ឋវិទូប្រើដើម្បីវាស់ផលិតភាព ហើយចំណុចទាំងពីរនៅក្នុងទិសដៅផ្ទុយគ្នាទាំងស្រុង។ មួយក្នុងចំណោមពួកគេគឺផលិតភាពការងារដែលវាស់វែងទិន្នផលក្នុងមួយឯកតានៃកម្លាំងពលកម្ម។ មួយទៀតគឺផលិតភាពកត្តាសរុប (TFP) ដែលជារង្វាស់ទូលំទូលាយដែលវាស់វែងថាតើសេដ្ឋកិច្ចទាំងមូលអាចបំប្លែងធាតុចូលទៅជាទិន្នផលបានយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាព។

ផលិតភាពការងារបានឃើញការកើនឡើងយ៉ាងរឹងមាំក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ ប៉ុន្តែ TFP បានតស៊ូដើម្បីប្រកាសកំណើនគួរឱ្យកត់សម្គាល់ចាប់តាំងពីការកើនឡើងក្រោយជំងឺរាតត្បាត។ អ្នកស្រាវជ្រាវរបស់ Fed បានបកស្រាយពីភាពខុសគ្នានេះ ដើម្បីមានន័យថា និយោជិតកំពុងធ្វើការកាន់តែលឿន និងប្រកបដោយផលិតភាពក្នុងកម្រិតបុគ្គល ប៉ុន្តែថាកម្លាំងការងារទាំងមូលមិនចាំបាច់កាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពនោះទេ។

គំរូ​នេះ​ឆ្លុះ​បញ្ចាំង​ពី​អ្វី​ដែល​បាន​កើត​ឡើង​អំឡុង​ពេល​កុំព្យូទ័រ និង​អ៊ីនធឺណិត​រីក​ចម្រើន​ក្នុង​ទសវត្សរ៍​ឆ្នាំ 1990។ ចាប់ផ្តើមនៅពាក់កណ្តាលឆ្នាំ 1996 ផលិតភាពការងារបានចាប់ផ្តើមកើនឡើងលឿនជាង TFP ប៉ុន្តែអត្ថប្រយោជន៍ផលិតភាពពេញលេញនៃអ៊ីនធឺណិតមិនបានបង្ហាញនៅក្នុងទិន្នន័យសរុបរហូតដល់ប៉ុន្មានឆ្នាំក្រោយមក។

លោក Robert Solow ជ័យលាភីរង្វាន់ណូបែលបានសង្ខេបពីភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នាជាមួយនឹងរឿងកំប្លែងដែលបានក្លាយជាអមតៈ “អ្នកអាចឃើញយុគសម័យកុំព្យូទ័រនៅគ្រប់ទីកន្លែង លើកលែងតែនៅក្នុងស្ថិតិផលិតភាព” គាត់បានសរសេរនៅឆ្នាំ 1987 ។

ថាមវន្តស្រដៀងគ្នាកំពុងដំណើរការនៅថ្ងៃនេះ ដោយមានអ្នកអត្ថាធិប្បាយដូចជាប្រធានសេដ្ឋវិទូ Apollo Torsten Slok អនុវត្តក្របខ័ណ្ឌរបស់ Solow ទៅនឹងយុគសម័យ AI ។ ការវិនិយោគលើអាជីវកម្មនៅក្នុង AI កំពុងកើនឡើងនៅពេលដែលក្រុមហ៊ុនព្យាករណ៍ពីការកើនឡើងនៃផលិតភាព ដែលមានន័យថាកម្មករនិយោជិតគ្រប់រូបនឹងមានលទ្ធភាពប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ជាច្រើនដែលមិនទាន់ត្រូវបានដាក់បញ្ចូលទៅក្នុងសេដ្ឋកិច្ចប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

ការលំបាកកាន់តែខ្លាំងឡើងក្នុងការទទួលយក AI ត្រូវបានបង្ហាញតាមរយៈភស្តុតាងជាច្រើនជុំ។ ការសិក្សារបស់ Harvard Business Review លើបុគ្គលិក 200 នាក់នៅក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យារបស់សហរដ្ឋអាមេរិកដែលបានចេញផ្សាយកាលពីដើមឆ្នាំនេះបានរកឃើញថា ខណៈពេលដែលបុគ្គលិកដែលប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI សន្សំសំចៃពេលវេលាលើការងាររបស់ពួកគេ ពេលវេលានោះតែងតែត្រូវបានប្តូរទិសទៅការងារផ្សេងទៀត ដែលបណ្តាលឱ្យមានការសម្រាកតិចជាងមុន។ លទ្ធផលចុងក្រោយគឺម៉ោងធ្វើការកាន់តែច្រើន និងហានិភ័យខ្ពស់នៃការអស់កម្លាំងសម្រាប់កម្មករភាគច្រើន។ ការសិក្សានៅសាកលវិទ្យាល័យ Harvard ដាច់ដោយឡែកមួយបានរកឃើញថា ការប្រើប្រាស់ AI យ៉ាងទូលំទូលាយនៅកន្លែងធ្វើការអាចនាំឱ្យមានបន្ទុកនៃការយល់ដឹងច្រើនហួសហេតុ ដែលនាំឱ្យមានករណីកាន់តែច្រើននៃ “ខួរក្បាល” ។

ការសិក្សាមួយផ្សេងទៀតពី Atlanta Fed នៅក្នុងខែមីនាគឺកាន់តែជាក់លាក់។ ឧស្សាហកម្មនេះបានស្ទង់មតិនាយកប្រតិបត្តិក្រុមហ៊ុនប្រហែល 750 ហើយជាទូទៅបានរកឃើញថាផលិតភាពកំពុងប្រសើរឡើងដោយសារ AI ។ ប៉ុន្តែការកើនឡើងផលិតភាពដែលត្រូវបានរាយការណ៍ដោយនាយកប្រតិបត្តិគឺធំជាងអ្វីដែលអ្នកស្រាវជ្រាវអាចវាស់វែងបានដោយប្រើសូចនាករដូចជា ប្រាក់ចំណូលសាជីវកម្ម ដែល Fed សន្មតថាជា “ការសម្រេចបាននូវការផលិតយឺត”។

កម្មករអាចមានអារម្មណ៍ថា AI ធ្វើឱ្យពួកគេមានផលិតភាពកាន់តែច្រើន ហើយក្នុងករណីជាច្រើនវាអាចជាការពិត។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ កង្វះនៃផលប៉ះពាល់ដែលអាចវាស់វែងបានលើសេដ្ឋកិច្ចទាំងមូល មានភាពស្រដៀងគ្នាខ្លាំងទៅនឹងថ្ងៃដំបូងនៃអ៊ីនធឺណិត នៅពេលដែលទិន្នន័យមិនទាន់បានបង្ហាញពីការកើនឡើងនៃផលិតភាពដែលនឹងមកដល់។

អ្នកស្រាវជ្រាវ San Francisco Fed បានសរសេរថា “ប្រសិនបើថ្ងៃនេះជាការឆ្លុះបញ្ចាំងពីអ្វីដែលយើងបានជួបប្រទះនៅពាក់កណ្តាលទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1990 នោះ យើងអាចស្ថិតក្នុងដំណាក់កាលដំបូងនៃការរីកចំរើនផលិតភាពដែលជំរុញដោយ AI ដែលនឹងមានភាពច្បាស់លាស់ក្នុងការរំលឹកឡើងវិញ” ។