ראש בראש ביל גייטס מול ג׳נסן הואנג

גייטס חושש שהמהפכה הטכנולוגית תשאיר רבים בלי פרנסה ומציע לשנות את כללי המשחק. מנכ״ל אנבידיה מאמין שהזינוק בפריון ייצור גל חדש של תעסוקה. בעקבות המניפסט של גייטס שעליו כתבנו בפאנדר, המחלוקת בין שני ענקי הטכנולוגיה מגיעה אל השכר, המסים ותיק ההשקעות של כולנו.

״אני אוהב מאוד את ביל... אבל אני לא רואה את מה שהוא רואה. אני רואה משהו שונה מאוד, מאוד. ולכן הפתרונות שלי יהיו קצת שונים״.

האמירה של ג׳נסן הואנג, ממייסדי אנבידיה ומנכ״ל החברה, נשמעת תחילה כמו הסתייגות מנומסת מחבר ותיק לתעשייה. בפועל, היא מבטאת מחלוקת כלכלית עמוקה: מה קורה כאשר חברות מסוגלות לייצר הרבה יותר, בעלות נמוכה יותר, בעזרת מכונות שחושבות ועובדות?

הואנג אמר את הדברים בראיון לתוכנית The Claman Countdown בפוקס ביזנס, בתגובה לרעיונות שהציג ביל גייטס בנוגע למיסוי רובוטים וטוקנים של בינה מלאכותית. הדברים פורסמו בעקבות המניפסט של גייטס מסוף אוגוסט, שבו עסקנו בכתבה קודמת בפאנדר.

הדיון מתנהל בין שני אנשים שמכירים היטב את כוחה של טכנולוגיה לשנות את העולם. גייטס היה ממייסדי מהפכת המחשוב האישי. הואנג עומד במרכז תעשיית המחשוב שמאפשרת את מהפכת הבינה המלאכותית. שניהם רואים שינוי עצום מתקרב. השאלה היא איך יתורגם השינוי הזה לחיים של מי שעובד למחייתו.

גייטס חושש מהמהירות שבה העבודה תיעלם

במניפסט האחרון שלו גייטס טוען שההישענות על מהפכות קודמות עלולה להטעות: הפעם הטכנולוגיה מסוגלת להחליף יכולות חשיבה במקצועות רבים במקביל, והמעבר עשוי להיות מהיר בהרבה. הוא צופה שייווצרו תפקידים חדשים, אך חושש שללא מדיניות מתאימה מספרם לא יספיק.

הפתרונות שהוא מעלה כוללים היערכות ממשלתית ובינלאומית, חיזוק רשת הביטחון החברתית ושמירת תפקידים מסוימים לבני אדם. ברעיון שהוא מכנה Human Reserved, יש פעילויות שחברה יכולה לבחור להשאיר אנושיות מטעמים חברתיים או בגלל ערכו של הקשר האישי, גם כשהאוטומציה אפשרית.

לצד זאת, הוא מציע מיסוי ממוקד של רובוטים וטוקנים, יחידות המידע שמודלי AI מעבדים. לדבריו, המיסוי יוכל למתן את החלפת העובדים ולממן הכשרה ותמיכה, תוך הגנה על שימושים מועילים כמו הוזלת רפואה וחינוך.

השינוי בדגש בולט בהשוואה למאמרו ממרץ 2023, שבו הציג את הבינה המלאכותית כמהפכה בסדר הגודל של הטלפון הנייד והאינטרנט. במניפסט החדש הוא עדיין רואה פוטנציאל גדול לשיפור החיים, אבל מדגיש שההיערכות האנושית מפגרת אחרי ההתקדמות הטכנולוגית.

הואנג מאמין שהפריון יגדיל את הביקוש לעובדים

הואנג מציג תחזית אחרת: חברות שמתייעלות ומרוויחות יותר יכולות להשקיע יותר, להתרחב ולהעסיק עובדים נוספים. הוא מאמין שבמאזן הכולל הבינה המלאכותית תיצור יותר משרות מכפי שתגרע. באותו ראיון הוא גם הכיר בכך שתפקידים רבים יעברו טלטלה ושיש לתמוך במי שייפגע.

גם את עמדתו לגבי מסים צריך לקרוא במדויק. הוא הביע תמיכה במיסוי כדרך לתרום לחברה ולכלכלה, אך הסתייג מהגישה שהציג גייטס. בדברים שפורסמו הוא לא הציג מתווה מס חלופי מפורט.

את ההיגיון שמאחורי האופטימיות שלו הוא הסביר גם בשיחה עם לקס פרידמן: יש הבדל בין המשימות שאדם מבצע לבין מטרת התפקיד שלו. כתיבת קוד היא חלק מעבודתו של מהנדס תוכנה, שמטרתו לפתור בעיות ולפתח מוצרים. אוטומציה של הכתיבה עשויה לאפשר לו לטפל ביותר בעיות.

הואנג משתמש גם בדוגמה של רדיולוגיה. לטענתו, כלי AI שמסייעים בפענוח בדיקות יכולים להרחיב את היקף השירות הרפואי ואת הביקוש למומחים. זו דוגמה למנגנון שהוא מציע, אך היא אינה מוכיחה שכך יקרה בכל מקצוע או בכל חברה.

המבחן הוא כמה יגדל השוק

כדי לבחון את שתי העמדות, אפשר להשתמש בדוגמה מספרית פשוטה להמחשה בלבד. נניח שחברה מכפילה את התפוקה של כל עובד בעזרת AI. אם כמות ההזמנות שלה נשארת קבועה, היא יכולה לספק אותן עם פחות עובדים. אם ההוזלה והשיפור במוצר מביאים לכך שההזמנות גדלות פי שלושה, ייתכן שתזדקק דווקא ליותר עובדים.

אותו שיפור טכנולוגי יכול להוביל לשתי תוצאות תעסוקתיות שונות. ההכרעה תלויה בביקוש, בתחרות, במחירים ובמוצרים החדשים שהחברה תצליח ליצור. חלק מהחיסכון עשוי להגיע לצרכן דרך מחיר נמוך יותר, חלקו לבעלי המניות דרך רווח גבוה יותר, וחלקו לעובדים דרך שכר או גיוס. החלוקה הזאת אינה נקבעת מראש.

כאן גם נמצא גבול ההוכחה שאפשר להסיק מחברה משגשגת אחת. עסק שמוכר את התשתית למהפכה עשוי להתרחב במהירות, ובאותו זמן לקוח שלו עשוי להשתמש בתשתית כדי לצמצם כוח אדם. גיוס עובדים אצל ספק הטכנולוגיה לבדו אינו עונה על שאלת התעסוקה בכלל המשק.

גם לפתרונות יש מחיר

מיסוי אוטומציה מעורר שאלה מעשית: כיצד מבדילים בין כלי שמחליף עובד לבין כלי שעוזר לעובד להיות טוב יותר? אותה מערכת יכולה לעשות את שניהם. מס שאינו מתוכנן היטב עלול להקשות גם על עסק קטן שמנסה להתחרות בחברה גדולה, או לעכב שירות שהוזלתו תועיל לציבור.

מנגד, הסתמכות על צמיחה עתידית משאירה שאלה דחופה ללא מענה: ממה יתפרנס העובד בתקופה שבין אובדן המשרה הישנה למציאת החדשה? גם אם בעוד עשור ייווצרו יותר משרות, עובד שנפגע היום צריך לשלם משכנתה בחודש הבא. ההכשרה, המיקום והשכר של המשרה החדשה חשובים לו לא פחות מעצם קיומה.

שמירת תפקידים לבני אדם דורשת גם היא החלטות קשות. מי יחליט אילו תפקידים לשמר, מי יממן את העלות, וכיצד תתחרה חברה מקומית מול עסק במדינה שמאפשרת אוטומציה מלאה? אלה סוגיות שהצעה עקרונית צריכה לפתור כדי להפוך למדיניות שאפשר ליישם.

המשקיע והעובד יכולים לראות תמונות שונות

מבחינת שוק ההון, אחת האפשרויות החשובות היא שרווחי חברות יעלו בשעה שקבוצות עובדים יסבלו. חיסכון בהוצאות עשוי לשפר רווחיות גם בלי גידול דומה בהכנסות. לכן עלייה ברווח למניה אינה מספיקה כדי לקבוע שהמהפכה מיטיבה באותה מידה עם כלל המשק.

בכיוון ההפוך, צמיחה כלכלית חזקה אינה מבטיחה תשואה טובה לכל מניית AI. תחרות יכולה להעביר חלק גדול מהחיסכון ללקוחות, השקעות בתשתיות עשויות להיות יקרות, ומחיר המניה עשוי כבר לשקף ציפיות גבוהות. בין ההצלחה של הטכנולוגיה לבין התשואה של המשקיע נמצאים גם המחיר ששילם והרווח שהחברה תצליח לשמור.

לכן, בבחינת חברה, כדאי לברר מה מקור השיפור: גידול אמיתי במספר הלקוחות ובמכירות, צמצום הוצאות, או שילוב ביניהם. בהמשך צריך לבדוק אם השיפור נשמר אחרי עלויות ההטמעה, ההשקעה והתחרות. אלה שאלות מעשיות יותר מהצבעה בעד אחד משני האישים.

שתי התחזיות יכולות להתממש בחלקן

הניתוח העולה מהמחלוקת הוא שייתכן גל של חדשנות, השקעות ותפקידים חדשים לצד פגיעה קשה במקצועות ובקהילות מסוימים. גם סדר הזמנים חשוב: ההזדמנות העסקית יכולה להופיע הרבה לפני שהעובד שנפגע יצליח להשתלב בה.

כדי לדעת איזו תחזית מתקרבת למציאות, יהיה צריך לעקוב אחר יותר מכותרות על פיטורים או גיוסים. המבחן יכלול את השכר, מספר שעות העבודה, היכולת של צעירים להיכנס למקצוע והזמן הדרוש לעובד שפוטר למצוא עבודה מתאימה.

הוויכוח בין גייטס להואנג משאיר אותנו עם דרישה כפולה: לבנות את ההזדמנויות שהטכנולוגיה מאפשרת, ולדאוג שמי שמשלם את מחיר המעבר יוכל להשתתף בהן. ההצלחה תימדד גם בכמות העושר החדש וגם במספר האנשים שיוכלו להתפרנס ממנו.