Estudo antrópico descobre que a IA pode dobrar o crescimento da produtividade nos EUA

Esta história apareceu pela primeira vez no novo boletim informativo de IA da TIME, In the Loop. Você pode inscreva-se aquigratuitamente, para receber informações regulares como esta diretamente na sua caixa de entrada de e-mail.

Em quanto, se é que impulsionará, a IA impulsionará a economia dos EUA?

Novo pesquisar by Anthropic, visto exclusivamente pela TIME antes de seu lançamento hoje, oferece pelo menos uma resposta parcial a essa pergunta.

Ao estudar dados agregados sobre a forma como as pessoas utilizam Claude no decurso do seu trabalho, os investigadores da Anthropic chegaram a uma estimativa de quanto a IA poderia contribuir para o crescimento anual da produtividade do trabalho – um importante contribuidor para o nível total de crescimento da economia global – à medida que a tecnologia se torna mais amplamente utilizada.

A sua resposta: os modelos de IA da actual geração poderiam aumentar a taxa de crescimento anual da produtividade do trabalho nos EUA em 1,8% – duplicando a taxa média de crescimento desde 2019. Assumindo que o trabalho representa 60% da produtividade total da economia, e que a IA atinge a plena difusão dentro de uma década, “isto implica um aumento global da produtividade total dos factores de 1,1% ao ano”, escrevem os investigadores. Esse número, dizem os autores do estudo à TIME, é uma boa aproximação de quanto a IA poderia contribuir para o crescimento económico geral. “Nestes modelos, normalmente, a produtividade do trabalho seria o crescimento do PIB”, assumindo que a oferta de trabalho permanece fixa, disse Peter McCrory, chefe de economia da Anthropic e co-autor do estudo, à TIME.

Como funciona o estudo – Mas considere esses números com uma pitada de sal, porque o método que os produziu não é ortodoxo. Primeiro, os pesquisadores antrópicos construíram uma ferramenta (chamada Clio) que lhes permite extrair detalhes sobre o uso do Claude no mundo real, no que eles dizem ser uma forma de preservar a privacidade. Munidos de uma amostra de 100 mil conversas, os pesquisadores as analisaram para verificar que tipo de tarefas Claude estava realizando em cada uma delas. Para quantificar quanto tempo Claude economizou em cada conversa, eles pediram a uma versão separada de Claude para estimar quanto tempo cada tarefa levaria com e sem assistência de IA. Depois, consultaram dados económicos existentes para calcular o valor salarial médio desse tempo poupado, dependendo da profissão envolvida. Por último, extrapolaram essas poupanças de tempo, ponderadas pela importância de cada tarefa para toda a economia, chegando assim a um número que mostra os ganhos de eficiência proporcionados pela IA em diferentes perfis de tarefas.

Quais são as limitações? – Para começar, uma grande limitação do estudo é que este pressupõe que os trabalhadores gastam todo o tempo que poupam com a utilização da IA ​​em trabalhos mais produtivos, em vez de, por exemplo, passarem mais tempo com os filhos ou a lavar a roupa. Também não leva em consideração o tempo que as pessoas gastam em tarefas fora das conversas com Claude, incluindo o tempo para verificar se as respostas são factualmente precisas. Outra limitação é que os pesquisadores confiam em Claude para estimar quanto tempo as tarefas levariam – embora tenham validado as estimativas de Claude em relação a dados reais e as tenham considerado aceitáveis. Por último, o estudo não leva em conta a rápida melhoria das capacidades das ferramentas de IA, assumindo, em vez disso, que a IA permanecerá no seu nível de capacidade atual durante a próxima década. Todas as outras coisas sendo iguais, isso sugere que o estudo poderia ser subestimando A contribuição da IA ​​para o crescimento da produtividade na próxima década.