Sztuczna inteligencja nie jest gwiazdą tańca

Idea, że ​​wszelkie stworzenie wymaga zniszczenia, jest częścią naszej zbiorowej wyobraźni od wieków. Odziedziczyliśmy to przekonanie: że aby kochać, trzeba cierpieć; że aby tworzyć, trzeba niszczyć; że samo życie żywi się rytualną ofiarą. Nietzsche mówił o chaosie niezbędnym do narodzin tańczących gwiazd. Heraklit nazwał wojnę „ojcem wszechrzeczy”. A jednak życie pokazuje, że nie zawsze trzeba niszczyć, aby tworzyć. Istnieją dzieła, które powstają z ciągłości i miłości, które trwają bez zniszczenia. Istnieją dzieła, które rodzą się nie z ruin, lecz z cierpliwości. Zniszczenie nie jest warunkiem wystarczającym tworzenia, ani piękno nie usprawiedliwia zniszczenia. Ale to właśnie podejrzenie krąży dziś w debacie na temat sztucznej inteligencji: co, gdybyśmy mieli do czynienia z siłą, która niszczy, nie tworząc, która naśladuje, nie wyobrażając sobie?

To pytanie nie należy już wyłącznie do poetów i filozofów, ale także do ekonomistów. Peter Howitt, laureat Nagrody Nobla w 2025 roku, ostrzegał, że sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał, by zniszczyć lub zastąpić wykwalifikowane miejsca pracy. Philippe Aghion, jego współlaureat, ostrzegał, że przywództwo technologiczne jest obecnie kluczem do potęgi gospodarczej. To słowa tych, którzy poświęcili swoje życie badaniom nad innowacjami i którzy, właśnie w obliczu tak wielkiego uznania, wskazują na kruchość teraźniejszości.

Dowody potwierdzają ich obawy. Daron Acemoglu i Pascual Restrepo wykazali w publikacji „Econometrica” (2022), że automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji nie ogranicza się do zastępowania rutynowych zadań: wpływa również na zawody średniego i wyższego szczebla. Badanie przeprowadzone przez OpenAI i Uniwersytet Pensylwanii (2023) oszacowało, że 80% pracowników w USA ma co najmniej 10% swoich zadań narażonych na zmiany, a prawie 20% może doświadczyć zmian w ponad połowie swojej pracy. OECD w swoim raporcie „Perspektywy zatrudnienia na rok 2023” dodała, że ​​najbardziej narażone są sektory, które oparły się innym rewolucjom technologicznym: administracja, finanse i usługi profesjonalne.

Eksperymenty empiryczne to potwierdzają. Shakked Noy i Whitney Zhang w swojej pracy „Science” (2023) wykazali, że freelancerzy z dostępem do ChatGPT realizowali swoje projekty o 40% szybciej i z jakością wyższą o 18%. To wyraźny wzrost produktywności, ale także przepaść: ci, którzy nie korzystali z tego narzędzia, automatycznie zostawali w tyle. Sztuczna inteligencja nie tylko zwiększa wydajność, ale także koncentruje wartość w rękach tych, którzy potrafią ją szybko wdrożyć.

Na razie to tylko diagnozy. Ale aby zrozumieć nowość chwili, warto spojrzeć wstecz. Podczas rewolucji przemysłowej maszyna parowa zniszczyła rzemiosło, ale jednocześnie stworzyła kolej, przemysł stalowy i nowoczesną logistykę. Wraz z elektryfikacją XIX wieku zniknęły miliony miejsc pracy w rolnictwie, ale pojawiły się przemysły chemiczny, dóbr konsumpcyjnych i usług miejskich. Pod koniec XX wieku informatyka, a następnie internet wyeliminowały pracę biurową i maszynistki, ale otworzyły drogę dla telekomunikacji, oprogramowania, biotechnologii i platform cyfrowych. W każdej fali destrukcji towarzyszył widoczny horyzont tworzenia.

W przypadku sztucznej inteligencji ta symetria jest niejasna. Wiemy, co tracimy – zadania poznawcze, pisanie raportów, klasyfikację danych, powtarzalną analizę – ale nie wiemy jeszcze, co rozkwita na ich miejscu. Nie ma rozwijającego się sektora równoważnego kolei czy internetowi. Na razie mamy tylko wydajność. A sama wydajność nigdy nie wystarczała, by utrzymać społeczeństwa.

W tym tkwi widmo „niekreatywnej destrukcji”: scenariusz, w którym sztuczna inteligencja zastępuje istniejące dziedziny, nie otwierając nowych. A widmo to jest jeszcze większe, ponieważ sztuczna inteligencja, pomimo swojej nazwy, nie tworzy. Jej siła tkwi w przewidywaniu, a nie w podejmowaniu ryzyka. Potrafi napisać wiersz lub rozwiązać sprawę sądową za pomocą danych, ale nie tworzy ruchu artystycznego ani nie redefiniuje prawa. Naśladuje z elegancją, ale nie tworzy nowych.

Czy zatem jesteśmy skazani na zagładę bez odrodzenia? Niekoniecznie. Istnieją marginesy nadziei, które tkwią nie w maszynie, ale w nas. W sferze zawodowej sztuczna inteligencja zastępuje zadania, a nie całe tożsamości. Ludzkość utrzymuje swoją siłę w osądzie, w empatii, w zdolności do owocnego popełniania błędów. W świecie przesyconym nieskazitelnymi raportami, rzadkością będzie niedoskonałość, która nami porusza. Rynek ostatecznie doceni to, czego algorytm nie jest w stanie wytworzyć: autentyczne zaskoczenie, nieoczekiwane niuanse, własny głos.

W sferze politycznej, jak zauważa sam Acemoglu, wynik makroekonomiczny będzie zależał od tego, jak ukierunkowamy bodźce. Jeśli ograniczymy się do obniżania płac, wzrost będzie nierównomierny i skromny. Jeśli zostaną one ukierunkowane na rozwój potencjału – w edukacji, opiece zdrowotnej i zielonej transformacji – efekt mnożnikowy będzie większy i bardziej sprawiedliwy. Innowacje nie są celem samym w sobie; to decyzja instytucjonalna.

A być może najgłębsza nadzieja leży w wymiarze kulturowym. Sztuczna inteligencja potrafi naśladować formę, ale nie nadaje znaczenia. Im bardziej wyrafinowane i nieprzejrzyste są modele, tym większe zapotrzebowanie na zaufanie: kto weryfikuje, kto interpretuje, kto zapewnia wiarygodność tego, co powstaje? Przyszłość może kręcić się wokół tej gospodarki walidacji, w której wartość leży nie w informacji, lecz w wiarygodności.

Ale istnieje jeszcze bardziej intymna sfera. Sztuczna inteligencja nie kocha. Nie zna ani czułości, ani twórczego uporu, ani poświęcenia, które umożliwia zarówno sztukę, jak i naukę. W tym tkwi fundamentalna różnica: ludzie tworzą nie tylko dlatego, że kalkulują, ale dlatego, że pragną, ponieważ wyobrażają sobie to, co jeszcze nie istnieje. Nadzieja nie jest zatem gestem technologicznym, lecz antropologicznym. Podczas gdy sztuczna inteligencja odtwarza to, co dane, my nadal jesteśmy zdolni do tworzenia nieoczekiwanego i podtrzymywania tego, co kochamy.

Tegoroczne Nagrody Nobla nie zapowiadały apokalipsy, lecz raczej ostrzeżenie: nie możemy zakładać, że wszelkie zniszczenia będą twórcze. Historia nie gwarantuje już, że po każdej maszynie rozkwitnie nowy zawód. Gwarantuje natomiast, że bez kolektywnego podejmowania decyzji wydajność może pochłonąć sens. Ryzyko jest realne: algorytmy staną się eleganckimi i tanimi maszynami zastępczymi, niezdolnymi do rozświetlenia przyszłości. Szansa jest również realna: zdecydujemy się wykorzystać je jako protezy naszych zdolności, jako wsparcie dla wyobraźni, a nie jako skrót do odrzucenia.

Postęp nie polega na przyspieszaniu dewastacji, lecz na utrzymywaniu otwartej przestrzeni, w której twórczość łączy się z miłością, a nie z ruiną. I dopóki istnieje taka możliwość, tańcząca gwiazda pozostanie nasza. Czas, bardziej niż ogień, zawsze był największym sprzymierzeńcem wynalazków: to, co dojrzewa powoli, z reguły trwa dłużej niż to, co wyłania się z gruzów.

*Francisco Rodríguez jest profesorem ekonomii na Uniwersytecie w Granadzie i dyrektorem obszaru finansów i cyfryzacji w Funcas.