Ang Khan Academy ay naglalabas ng malaking bilang ng mataas na kalidad na kurso nang libre sa internet, ngunit hindi ito nagdulot ng pagkawala ng negosyo sa mga unibersidad. Maaaring magkaroon ng parehong kapalaran ang AI. Isinulat ng Amerikanong komentador sa pulitika, Richard Hanania, isang artikulo na nagtatampok ng isang makalalabas na pananaw: maaaring higit nating sinusukat ang pagbabago ng AI sa ekonomiya. Totoo na lumalago ang kakayahan nito nang mabilis, ngunit ang ekonomikong pagbabago na dulot nito ay maaaring hindi mas malaki kaysa sa iba pang karaniwang teknolohiya. Ang kanyang dahilan ay simpleng: kung talagang isang revolusyon ang AI na magpapalit sa kapalaran ng tao, bakit hindi nagpapakita ang mga datos ng ekonomiya ng isang iminumungkahing revolusyon? Pinagsama ni Hanania ang ilang kakaibang pangyayari: Una, patuloy pa rin ang paglago ng pandaigdigang ekonomiya sa halos 3% bawat taon, at ang mga hinaharap na pagtataya ay hindi nagpapakita ng malinaw na pagpapabilis. Habang patuloy na nagtatapos ang mga modelo ng AI sa mga rekord, hindi sumasabay ang produktibidad at GDP. Pangalawa, hindi nagpapakita ang mga pamilihan sa pera ng pag-asa sa isang malaking pagbabago. Ayon sa kanyang pagsusuri, kung ang AI ay magpapayaman sa buong lipunan nang maraming beses, dapat magkakaroon ng malaking paghingi ng pautang at pagkonsumo sa hinaharap na yaman, na magdudulot ng pagtaas ng interes; kung ang AI ay magpapalabas sa pagkawala ng tao, dapat tumaas nang malaki ang panganib sa mahabang panahon. Ngunit ang aktuwal na antas ng interes ay nananatili sa relatif na normal na antas sa kasaysayan, at hindi nagpapakita ang stock market ng pag-asa sa isang malaking pagtaas ng yaman. Huling punto ay ang paggawa. Bagaman nakakagawa na ang AI ng pagprograma, pagsusulat, pananaliksik, at pagtrato sa maraming propesyonal na gawain, hindi pa nagpapakita ang mga makro data sa paggawa ng malawakang pagpalit sa trabaho, at lalo na’y wala pang pagkawala ng trabaho na paulit-ulit na inaasahan ng Silicon Valley. Nagkakaroon ito ng isang kontradiksiyon: ang mga tagapagpaniwala sa AI ay tama sa pagbibilang kung gaano katalino ang mga makina, ngunit mali sa pagbibilang kung gaano karaming pagbabago ang dulot nito sa lipunan. Ginamit ni Hanania ang ugnayan ng Khan Academy at mga unibersidad upang ipaliwanag ang problema. Ang internet ay nagbigay ng libreng access sa malaking bilang ng mataas na kalidad na edukasyon, at dapat naman ay mabawasan ang presyo ng mahal na edukasyon sa unibersidad. Ngunit nananatili pa rin ang mga unibersidad, at nananatili pa rin ang kakulangan sa mga diploma mula sa mga kilalang paaralan. Dahil binibili ng tao hindi lamang ang kaalaman, kundi pati na rin ang diploma, sosyal na pagkilala, pagpili ng identidad, at mga ugnayan. Kahit gaano pa kalaking epekto ng libreng kurso, hindi ito maaaring palitan nang direkta ang mga bagay na ito. Maaaring magkaroon ng parehong sitwasyon ang AI. Maaari itong sumulat ng mas mabuting legal na opinyon kaysa sa karaniwang tao, ngunit kailangan pa rin ng kliyente na may may-akda ng responsibilidad; maaari itong gawin ang malalaking pananaliksik, ngunit depende pa rin kung tatanggapin o hindi ang mga konklusyon nito batay sa institusyon, tiwala, at kapangyarihan; maaari itong lumikha ng walang hanggang dami ng sining, ngunit nananatili pa rin na mas pipiliin ng tao na bayaran ang gawa ng isang partikular na tao. Ang teknolohiya ay nagiging mas madali para gawin ang isang bagay, pero hindi ibig sabihin nito na babago ng lipunan kung ano ang may halaga. Sa tingin ko, ito ang pinakamahalagang pagsusuri ni Hanania: maaaring maliit na isipin ng Silicon Valley na ang “inteligensya” ay ang pinakamalaking hadlang sa buong sistemang ekonomiko. Ang malaking bahagi ng halaga sa mundo ay hindi galing sa obhetibong produktibidad, kundi sa mga preferensya ng tao, mga signal ng identidad, istruktura ng kapangyarihan, at sino ang may karapatan na magbigay ng isang serbisyo. Siyempre, masyadong maaga pa upang sabihin na hindi magdudulot ang AI ng malaking pagbabago. Kailangan ng oras para maipalaganap ang teknolohiya, at maaaring magkaron ng delay ang makro data. Ngunit nagpapaalala lamang ito sa atin na ang paglago ng kakayahan ng modelo at ekonomikong pagbabago ay hindi isang simpleng proporsyonal na ugnayan. Sa nakaraang ilang taon, patuloy na hinahanap ng industriya ng AI na patunayan kung gaano karaming gawain ng tao ang maaaring gawin ng makina. Ngunit maaaring mas mahalaga ang tanong: kapag maaari nang gawin ng makina ang mga gawaing ito, gaano karaming bahagi nito ang handa nang tanggapin ng tao? Sapagkat hindi lamang unibersidad ang isang lugar upang magturo ng kaalaman, at hindi lamang korporasyon ang isang organisasyon upang matapos ang mga gawain. Maaari naming gawing murang produkto ang inteligensya, pero hindi namin siguradong maaaring i-bawasan kasama nito ang sosyal na orden na nakabatay dito.