In het kort

Aan de ene kant zijn er verbazingwekkende voorbeelden van mogelijk transformatieve nieuwe technologieën die de potentie hebben productiviteit aanzienlijk te verhogen en economische welvaart te vergroten. Er zijn concrete tekenen van deze beloftes. Recente ontwikkelingen in de prestaties van AI zijn de beste voorbeelden.

Echter, tegelijkertijd is de gemeten productiviteitsgroei in het afgelopen decennium enorm vertraagd. Deze vertraging is dermate groot dat de productiviteitsgroei gehalveerd wordt ten opzichte van het voorafgaande decennium.

Baanbrekende nieuwe technologieën komen overal voor behalve in de statistieken van productiviteit. De voorspellers van de toekomst van toekomstige welvaart en de meters van historische economische prestaties laten de grootste onenigheid zien in tijden van technologische verandering.

Resultaat 

Prestaties van AI

  • De mate van fouten in het labelen van foto’s op ImageNet, een dataset van meer dan 10 miljoen foto’s, is gedaald van 30% in 2010 naar minder dan 5% in 2016. In 2017 daalde dit percentage zelfs naar 2,2%.
  • De mate van fouten in spraakherkenning, is van 8,5% naar 5,5% gedaald alleen al in het jaar 2017 (Saon et al., 2017).
  • Volgens CBInsights, groeit investering van private bedrijven in AI aanzienlijk. Waar in 2012 nog $589 miljoen werd geïnvesteerd, was dat in 2016 al $5 miljard.

 

Statistieken van productiviteit

  • De mate van groei in arbeidsproductiviteit in ontwikkelde landen daalde in 2000 en bleef laag sindsdien laag tot op heden.
  • In Amerika was de gemiddelde jaarlijkse  groei in arbeidsproductiviteit 2,8% van 1995 tot 2004. van 2005 tot 2016 daalde dit percentage tot 1,3%. 28 van de 29 andere landen die OECD heeft onderzocht lieten soortelijke dalingen zien.

 

Takeaways

  • These are notable technological milestones. But they can also change the economic landscape, creating new opportunities for business value creation and cost reduction. For example, a system using deep neural networks was tested against 21 board-certified dermatologists and matched their performance in diagnosing skin cancer (Esteva et al., 2017). Facebook uses neural networks for over 4.5 billion translations each day.
  • Er zijn genoeg optimisten en pessimisten omtrent technologie en de groei hiervan. Optimisten zijn vaak technologen en venture capitalists, veel daarvan zijn gegroepeerd in zogenoemde ‘technology hubs’. Pessimisten zijn veelal economen, sociologen, statistici en ambtenaren.
  • De optimisten en pessimisten hebben veel minder interactie met elkaar dan in hun eigen groep.
  • De doorbraken van kunstmatige intelligentie die al gedemonstreerd zijn, hebben tot op heden niet veel effect op de economie, maar ze voorspellen grotere effecten naarmate ze uitspreiden.
  • Traditionele maatstaven van de economie, zoals BBP en arbeidsproductiviteit zijn echter wellicht verouderd. You need to know about slot. Deze kunnen moeilijk meetbaar en interpreteerbaar zijn. De voordelen van AI zijn namelijk meer van toepassing op immaterieel kapitaal.
  • Beseffen van de voordelen van AI is verre van automatisch.  Het heeft inspanning en ondernemerschap nodig om de nodige aanvullingen aantoonbaar nuttig te maken.

 

Erik Brynjolfsson, E. (2017). Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox: A Clash of Expectations and Statistics. MIT Sloan School of Management and NBER Daniel Rock, MIT Sloan School of Management Chad Syverson, University of Chicago Booth School of Business and NBER.