AI กำลังเดินตามรอยเท้าของคอมพิวเตอร์ในอดีต มันอยู่ทุกหนแห่งในชีวิตประจำวัน แต่ยังไม่ปรากฏชัดในตัวเลขเศรษฐกิจ ปริศนาผลผลิตอาจเป็นเพียงช่วงเปลี่ยนผ่านที่ต้องใช้เวลา เมื่อองค์กรและแรงงานเรียนรู้ที่จะใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ ผลผลิตอาจพุ่งขึ้นอย่างที่หลายคนคาดหวัง
แต่จนกว่าจะถึงวันนั้น เราอาจต้องยอมรับว่า AI ยังเป็นเพียงคำสัญญาที่รอการพิสูจน์
ในปี 1987 โรเบิร์ต โซโลว์ นักเศรษฐศาสตร์เจ้าของรางวัลโนเบล ได้กล่าวประโยคที่กลายเป็นอมตะว่า “คุณเห็นยุคคอมพิวเตอร์อยู่ทุกหนแห่ง ยกเว้นในสถิติด้านผลผลิต” คำพูดนี้สะท้อนความจริงที่เกิดขึ้นในยุคที่คอมพิวเตอร์และไมโครชิปกำลังเปลี่ยนโลก แต่กลับไม่ปรากฏผลลัพธ์เชิงเศรษฐกิจตามที่หลายฝ่ายคาดหวัง ปรากฏการณ์นี้ถูกเรียกว่า “Productivity Paradox” หรือปริศนาผลผลิต
และวันนี้ เมื่อโลกกำลังเผชิญกับการปฏิวัติด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) นักเศรษฐศาสตร์จำนวนมากเริ่มตั้งคำถามว่า เรากำลังเผชิญกับปริศนาแบบเดียวกันอีกครั้งหรือไม่
...รายงานล่าสุดจากการสำรวจผู้บริหารกว่า 6,000 คนในสหรัฐฯ สหราชอาณาจักร เยอรมนี และออสเตรเลีย พบว่า แม้สองในสามของผู้บริหารเหล่านี้ใช้ AI อยู่แล้ว แต่การใช้งานจริงกลับเฉลี่ยเพียง 1.5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ และเกือบ 90% ของบริษัทระบุว่า AI ยังไม่มีผลกระทบต่อการจ้างงานหรือผลผลิตเลยในช่วงสามปีที่ผ่านมา
ข้อมูลนี้ชวนให้ย้อนนึกถึงยุคคอมพิวเตอร์ที่เคยสร้างความหวังว่าจะพลิกโฉมเศรษฐกิจ แต่กลับต้องใช้เวลาหลายสิบปีกว่าผลผลิตจะพุ่งขึ้นจริงในช่วงทศวรรษ 1990
แม้จะมีงานวิจัยจาก MIT ที่เคยชี้ว่า AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานได้เกือบ 40% แต่ข้อมูลเชิงมหภาคกลับไม่สะท้อนผลลัพธ์นั้น
การลงทุนใน AI ที่ทะลุ 250 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 ยังไม่ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจนในตัวเลขเศรษฐกิจ นักเศรษฐศาสตร์บางคนถึงกับกล่าวว่า “AI อยู่ทุกหนแห่ง ยกเว้นในข้อมูลเศรษฐกิจ”
สิ่งที่น่าสนใจคือ ความคาดหวังยังคงสูง ผู้บริหารจำนวนมากยังเชื่อว่า AI จะช่วยเพิ่มผลผลิตได้ราว 1.4% และเพิ่มผลผลิตรวมของบริษัทได้ 0.8% ในอีกสามปีข้างหน้า แม้จะคาดว่าจะลดการจ้างงานลงเล็กน้อย แต่พนักงานกลับมองว่าจะมีการจ้างงานเพิ่มขึ้นเล็กน้อยเช่นกัน ความแตกต่างของมุมมองนี้สะท้อนความไม่แน่นอนที่รายล้อมการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่
อย่างไรก็ตาม ปริศนาผลผลิตอาจเป็นเพียงช่วงเปลี่ยนผ่าน เช่นเดียวกับที่เกิดขึ้นในยุค IT เมื่อการลงทุนและการปรับตัวในช่วงแรกยังไม่ก่อผลทันที แต่เมื่อถึงจุดหนึ่ง ผลผลิตก็พุ่งขึ้นอย่างชัดเจน
นักเศรษฐศาสตร์บางคนเชื่อว่า AI กำลังอยู่ในเส้นทาง “J-curve” คือช่วงแรกผลลัพธ์อาจดูถดถอยหรือไม่ชัดเจน แต่เมื่อระบบและคนทำงานปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยี ผลผลิตจะทะยานขึ้นอย่างรวดเร็ว
นอกจากนี้ ยังมีปัจจัยด้านพฤติกรรมมนุษย์ที่ทำให้ AI ไม่ได้สร้างผลผลิตตามที่คาดหวัง งานวิจัยจาก Boston Consulting Group พบว่าพนักงานที่ใช้ AI มากเกินไปกลับเกิดภาวะ “AI brain fry” หรือสมองล้า ใช้เครื่องมือมากเกินไปจนเกิดความผิดพลาดเล็ก ๆ น้อย ๆ และรู้สึกเบลอ
ขณะที่การสำรวจจาก ManpowerGroup พบว่าความเชื่อมั่นของแรงงานต่อ AI ลดลง แม้การใช้งานจริงจะเพิ่มขึ้นก็ตาม
ในอีกด้านหนึ่ง การใช้ AI อาจสร้างผลผลิตที่ไม่ถูกนับรวมในสถิติ เช่น การช่วยให้ผู้คนหางาน วางแผนการเดินทาง หรือซื้อสินค้าออนไลน์ได้เร็วขึ้น งานวิจัยจากสแตนฟอร์ดพบว่า AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพงานเหล่านี้ได้ถึง 176% แต่เวลาที่ประหยัดได้กลับถูกนำไปใช้พักผ่อนหรือทำกิจกรรมส่วนตัว ไม่ได้ถูกเปลี่ยนเป็นการทำงานเพิ่มขึ้น
คำถามใหญ่คือ เราจะเห็นการเปลี่ยนแปลงเชิงเศรษฐกิจจาก AI เมื่อใด? หากย้อนดูประวัติศาสตร์ เทคโนโลยีใหม่มักต้องใช้เวลานานกว่าจะสร้างผลผลิตที่แท้จริง การปฏิวัติด้วยไฟฟ้า รถยนต์ หรือคอมพิวเตอร์ ล้วนต้องผ่านช่วงเวลาที่ผลผลิตดูเหมือนหยุดนิ่ง ก่อนจะทะยานขึ้นอย่างมหาศาลเมื่อระบบเศรษฐกิจและสังคมปรับตัวเข้ากับมันได้เต็มที่
Key Takeaways
- ปรากฏการณ์ “Productivity Paradox” จากยุคคอมพิวเตอร์กำลังเกิดขึ้นซ้ำในยุค AI
- แม้การลงทุนใน AI มหาศาล แต่ผลผลิตและการจ้างงานยังไม่เปลี่ยนแปลงชัดเจน
- การใช้ AI มากเกินไปอาจทำให้เกิดภาวะสมองล้าและลดประสิทธิภาพ
- ผลผลิตบางส่วนจาก AI อาจเกิดขึ้นนอกตัวเลขเศรษฐกิจ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพงานส่วนตัว
- ประวัติศาสตร์ชี้ว่าเทคโนโลยีใหม่มักต้องใช้เวลานานกว่าจะสร้างผลผลิตที่แท้จริง
…..
เรียบเรียงโดย AiNextopia
อ้างอิง : Thousands of CEOs admit AI had no impact on employment or productivity—and it has economists resurrecting a paradox from 40 years ago.
