Pojava i implementacija umjetne inteligencije u sve sfere poslovanja na globalnoj razini predstavlja veliku tehnološku revoluciju koja će imati dalekosežni utjecaj na produktivnost i cjelokupni globalni razvoj. Iako se uglavnom o umjetnoj inteligenciji i svim njenim područjima djelovanja priča u pozitivnom kontekstu, upravo bi ona mogla biti ključna u stvaranju još većeg nesrazmjera odnosno jaza u rastu različitih gospodarstava. Da bi se isti prevenirao ili da bi se ublažile njegove posljedice na snagu bi trebale stupiti različite mjere koje bi služile stvaranju donekle jednakih uvjeta za sve.
Prema Georgieva (2024), skoro 40% globalnog tržišta rada je izloženo utjecajima umjetne inteligencije. Od toga, predviđa se da će u razvijenim zemljama 60% poslova biti direktno pod utjecajem AI-a, u zemljama u razvoju 40%, a u nerazvijenima 26%. Do sada je bilo kakva automatizacija imala najveći odjek u niskokvalificiranim poslovima, međutim ovi uvidi ukazuju na drugačiji slijed događaja; novi val automatizacije putem AI-a više će rezonirati u razvijenijim gospodarstvima. Uzrok ovome leži u tome da razvijene zemlje, za razliku od nerazvijenih i zemalja u razvoju imaju stvorene preduvjete za implementaciju AI-a. Ti preduvjeti se ogledaju u potrebnoj infrastrukturi i kvalificiranoj radnoj snazi. Dakle, oni koji su u inicijalno konkurentnijem položaju su temeljem toga spremni prigrliti nove olakotne okolnosti koje će im pomoći dalje unaprijediti svoj položaj, dok oni koji su inicijalno u lošijem položaju nisu spremni usvojiti novi skup alata i time daljnje unazađuju svoj položaj.
Također, prema Melina (2024), predviđa se da će do polarizacije doći i na nižim razinama, recimo, od 60% poslova u razvijenim zemljama koji će biti pod utjecajem AI-a, 50% njih će biti komplementirano od strane AI-a i to će pogodovati produktivnosti, dok će u drugih 50% AI početi obavljati najkompleksnije zadatke što će dovesti do smanjenja potražnje za radnom snagom, a što će posljedično dovesti do smanjenja plaća i u konačnici zatvaranja radnih mjesta. Ovo načelo je primjenjivo i na zaposlenike na istom radnom mjestu, gdje se kao posebna briga ističe ona za starijim zaposlenicima. Općenito gledajući, očekuje se da će svi oni koji se uspiju prilagoditi AI-u i iskoristiti mogućnosti koje AI pruža napredovati, a oni koji to ne uspiju, nazadovati.
Prema Dabla-Norris & Mooij (2024), korektna fiskalna politika bi mogla odigrati pretežnu ulogu u pravomjernoj distribuciji dobiti od generativnog AI-a. Ista bi trebala uključivati naknade u sustavu socijalne skrbi, programe stručnog osposobljavanja i primjerene politike oporezivanja. Razvijene zemlje imaju tendenciju provoditi porezne politike koje favoriziraju ulaganje u inovacije i razvoj, dok nerazvijene i zemlje u razvoju nisu sklone automatizaciji. Ovo je ujedno još jedan faktor koji ilustrira razliku u pripremljenosti zemalja na implementaciju AI-a.
Dabla-Norris & Mooij (2024) se zalažu za povećanje poreza na dobit kako bi se zaštitila porezna osnovica u korist radnika. Ističu kako su takve politike od velike važnosti obzirom na to da su od 1980-ih u razvijenim zemljama paralelno evidentni trendovi rasta poreza na dohodak i pada poreza na dobit. Smatraju kako će u protivnom AI katalizirati još veće nejednakosti u dohocima. Kao rješenje predlažu ustrajanje na OECD-ovoj inicijativi o minimalnom globalnom porezu koja se odnosi na uspostavu 15-postotne efektivne porezne stope za multinacionalne tvrtke, koja je dosad potpisana od strane više od 140 država.
Zaključno, razvijene države bi istovremeno trebale, između ostalog i kroz fiskalne politike, nastaviti prioritizirati inovacije i razvoj ali i kontinuirano raditi na razvijanju regulatornih okvira. Jedino na taj način će ova revolucija biti prihvaćena sa svih strana, a povjerenje javnosti očuvano. Nerazvijene i zemlje u razvoju moraju primarno dati prednost izgradnji digitalne infrastrukture i digitalno kompetentne radne snage kako bi se stvorio temelj za sveopće uvođenje AI-a. Nakon toga bi se, postupno, i njihove fiskalne politike trebale prilagoditi.
Literatura
Dabla-Norris, E., & de Mooij, R. (2024, June 17). Fiscal Policy Can Help Broaden the Gains of AI to Humanity. IMF. https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2024/06/17/fiscal-policy-can-help-broaden-the-gains-of-ai-to-humanity
Georgieva, K. (2024, January 14). AI Will Transform the Global Economy. Let’s Make Sure It Benefits Humanity. International Monetary Fund; IMF Blog. https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2024/01/14/ai-will-transform-the-global-economy-lets-make-sure-it-benefits-humanity
Melina, G. (2024, June 25). Mapping the Worlds Readiness for Artificial Intelligence Shows Prospects Diverge. IMF. https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2024/06/25/mapping-the-worlds-readiness-for-artificial-intelligence-shows-prospects-diverge
