“Kunstmatige intelligentie en digitale technologieën hebben de mogelijkheid om breed gebruikt te worden, maar ze worden verkeerd en met een te nauwe focus ingezet.” Dit zei Daron Acemoglu in een interview met Rethinking Economics NL (Smeets, 2021). Om deze technologieën breder in te zetten, is er volgens Acemoglu een visierevolutie nodig, en daarvoor moet allereerst het onderwijs op de schop.
De belangrijkste stap bij de vernieuwing van het onderwijs is het afzien van misplaatst ‘evenwichtsdenken’. Voor kunstmatige intelligentie en robotica betekent dit dat we moeten afstappen van het idee dat de disruptieve effecten door deze technologieën op de arbeidsmarkt zich automatisch zullen corrigeren.
Misplaatst evenwichtsdenken kent een lange traditie in de modellen van de mainstream- economie, en veronderstelt dat technologische groei vanzelf komt en uiteindelijk in de loongroei zal doorwerken. Het Solow-model, dat voor vrijwel alle economiestudenten het eerste model is waarin technologische ontwikkeling voorkomt, is een goed voorbeeld van waar het misgaat.
Technologie wordt in dit model behandeld als een abstracte, exogene variabele die niet beïnvloed kan worden door keuzes van overheden of bedrijven. Zo wordt de implementatie en richting van de technologische ontwikkeling in de samenleving een vaststaand gegeven. Maar dat is in de echte wereld niet zo. Aan het curriculum zouden er daarom meer realistische modellen moeten worden toegevoegd op het gebied van productiviteitsgroei en automatisering, zoals de op taak gebaseerde analyse in Acemoglu en Restrepo (2019).
Daarbij komt dat het evenwichtsdenken volgens Acemoglu gebaseerd is op een onvoldoende begrip van de geschiedenis van eerdere technologische innovaties. Technologische implementatie blijkt steeds weer een politiek-economische keuze, waarbij regulering en ander overheidsbeleid een belangrijke rol spelen. Neem bijvoorbeeld zelfrijdende auto’s. Wanneer, en óf, het werk van taxi- en vrachtwagenchauffeurs wordt weggeautomatiseerd, is niet alleen afhankelijk van wanneer de technologie hiervoor kostentechnisch klaar is. Het is ook afhankelijk van de publieke investeringen, regulering en infrastructuur. Meer nadruk op het proces van innovatie, zoals Mazzucato (2013) en Frey (2019) voorstaan, stelt de student in staat het modeldenken in de echte wereld te plaatsen.
Een interdisciplinaire aanpak is bij de implementatie van disruptieve technologieën noodzakelijk. Veel implementatiekeuzes hebben weliswaar een economische kant, hetgeen de betrokkenheid van economen rechtvaardigt, maar ze kennen evenzeer politicologische, juridische of sociologische aspecten. Denk bijvoorbeeld aan de aansprakelijkheid bij schade door zelfrijdende auto’s, en bovenal aan de morele beslissingen die de zelfrijdende auto zal moeten nemen. Mag een zelfrijdende auto een botsing waarbij er inzittenden overlijden, voorkomen door bijvoorbeeld een moeder met kinderwagen aan te rijden? Een succesvolle econoom krijgt dit soort interdisciplinaire vragen in zijn of haar opleiding aangereikt.
Het belang van een interdisciplinaire aanpak wordt niet alleen door Acemoglu benadrukt, maar komt bij vrijwel ieder gesprek in onze interviewreeks naar voren. Een interdisciplinaire aanpak is ook essentieel bij andere complexe maatschappelijke vraagstukken als klimaatverandering, ongelijkheid en globalisatie.
Terug naar disruptieve technologieën. Ze blijken alleen tot brede-welvaartswinsten te leiden wanneer de juiste institutionele en technologische keuzes worden gemaakt door politici, beleidsmakers en de innoverende bedrijven. En juist daar zijn zorgen. Men kiest er daarbij nu voor het portfolio van technologieën te vernauwen naar algoritmische en robotische automatisering en dat maakt de kans klein dat er genoeg goede, vervangende banen zullen bijkomen. Dus ook bij technologie is er een interdisciplinaire aanpak nodig.
Literatuurlijst
Acemoglu, D. en P. Restrepo (2019) Artificial intelligence, automation, and work. In: A. Agrawal, J. Gans, A. Goldfarb (red.), The economics of artificial intelligence: an agenda. Chicago: The University of Chicago Press, 197–236.
Frey, C.B. (2019) The technology trap: capital, labor, and power in the age of automation. Princeton, NJ: Princeton University Press.
Mazzucato, M. (2013) The entrepreneurial state: debunking public vs private sector myths. Londen: Anthem Press.
Smeets, K. (2021) Daron Acemoğlu & Martin Wolf – Socioeconomics of disruptive tech #001. Video podcast, interview door K. Smeets. Te vinden op www.rethinkingeconomics.nl, YouTube en podcastplatforms.
Auteur
Categorieën
