कृत्रिम बुद्धिमत्ता और आधुनिक उत्पादकता विरोधाभास: अपेक्षाओं और आंकड़ों का संघर्ष

हम विरोधाभास की एक उम्र में रहते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने वाली प्रणालियाँ तेजी से अन्य तकनीकों में हुई प्रगति का लाभ उठाकर अधिक से अधिक क्षेत्रों में मानव स्तर के प्रदर्शन को पार कर रही हैं, और इससे स्टॉक की कीमतें भी बढ़ रही हैं। फिर भी, पिछले दशक में मापा गया उत्पादकता वृद्धि आधी हो गई है, और अधिकांश अमेरिकियों के लिए वास्तविक आय 1990 के दशक के अंत से स्थिर रही है। हम इस अपेक्षा और आंकड़ों के संघर्ष के चार संभावित कारण प्रस्तुत करते हैं: गलत आशाएँ, गलत मापन, पुनर्वितरण, और क्रियान्वयन में देरी। प्रत्येक के लिए एक मामला बनाया जा सकता है, लेकिन हमारा तर्क है कि देरी इस विरोधाभास में सबसे बड़ा योगदानकर्ता रही है। एआई की सबसे प्रभावशाली क्षमताएँ, विशेषकर वे जो मशीन लर्निंग पर आधारित हैं, अभी व्यापक रूप से फैल नहीं पाई हैं। और भी महत्वपूर्ण बात यह है कि अन्य सामान्य प्रयोजन तकनीकों की तरह, इनके पूर्ण प्रभावों को तब तक महसूस नहीं किया जा सकेगा जब तक कि पूरक नवाचारों की लहरें विकसित और क्रियान्वित न हो जाएँ। आवश्यक समायोजन लागत, संगठनात्मक परिवर्तन, और नई कौशलों को एक प्रकार की अजस्र पूंजी के रूप में मॉडल किया जा सकता है। इस अजस्र पूंजी का एक हिस्सा पहले से ही फर्मों के बाजार मूल्य में परिलक्षित होता है। हालांकि, भविष्य में, राष्ट्रीय आंकड़े नई तकनीकों के पूर्ण लाभों को मापने में विफल हो सकते हैं और कुछ के संकेत भी गलत हो सकते हैं।