Yapay Zekayla İşten Çıkarma Tuzağı: Çözüm Olarak 'Otomasyon Vergisi' Öneriliyor

Şirketler işgücünü yapay zekayla değiştirdikçe maliyetler düşüyor, ancak işten çıkarılan çalışanların azalan tüketimi tüm piyasaya yayılabiliyor. Yeni bir teorik makale, yapay zeka destekli otomasyonun tek bir şirket için rasyonel bir tercih olsa da rekabetçi piyasalarda toplumun aşırı otomasyona sürüklenmesine yol açabileceğini öne sürdü.

Pensilvanya Üniversitesi(University of Pennsylvania) araştırmacısı Brett Hemenway Falk(Brett Hemenway Falk) ile Boston Üniversitesi(Boston University) Questrom İşletme Fakültesi öğretim üyesi Gerry Tsoukalas(Gerry Tsoukalas), bu yapıyı 'The AI Layoff Trap' başlıklı makalede ortaya koydu. Makale 21 Mart'ta arXiv'de 2603.20617 numarasıyla yayımlandı, Haziran'da ise gözden geçirilmiş sürümü paylaşıldı.

Makalenin çekirdek kavramı 'talep dışsallığı'. Bir şirket yapay zekayla bir işi otomatikleştirdiğinde ücret tasarrufunu tek başına elde ediyor, ancak işten çıkarılan çalışanın azalttığı tüketim aynı piyasadaki birçok şirkete dağılarak etkisini gösteriyor.

Araştırmacılar, piyasada N şirket bulunduğunda tek bir şirketin üstlendiği talep kaybının yalnızca 1/N'e karşılık geldiğini modelledi. Şirket sayısı arttıkça ve rekabet sertleştikçe her şirketin hissettiği talep kaybı küçülüyor, yapay zeka uygulama maliyeti düştükçe de otomasyon güdüsü büyüyor.

Bu model, yapay zekanın verimliliği artırdığı tartışmasından bağımsız olarak, işgücü gelirinin tüketim talebine dönüş yolunun zayıfladığı durumda ortaya çıkan sorunu ele alıyor. Bir şirketin tercihinden doğan maliyet o şirketin kararına tam yansımadığında, piyasanın genel dengesinin verimsiz bir noktaya kayabileceği yönünde ekonomik bir analiz sunuluyor.

Tsoukalas, bir röportajında "Ne yaparsanız yapın, diğer şirketler ne yaparsa yapsın, en iyi strateji mümkün olduğunca çok yapay zeka teknolojisi benimsemek" dedi. Makale bunu, rekabet ortamında şirketleri aynı anda otomasyona yönelten bir baskın strateji yapısı olarak açıklıyor.

Boston Üniversitesi, 10 Haziran'da yayımladığı açıklamada bu araştırmanın yapay zekanın işgücünü ikame etmesinin ardından gelen çözümlerle sınırlı kalmayıp, otomasyonu iten rekabet güdüsünün kendisini de politika tartışmasının konusu haline getirmesi gerektiğini ortaya koyduğunu belirtti. Ancak makale, gerçek istihdam piyasası verilerini ölçen ampirik bir çalışma değil, varsayımlara dayanan teorik bir model.

Makale, evrensel temel gelir(UBI), yeniden eğitim, çalışan hisse ortaklığı, sermaye geliri vergisi ve şirketler arası müzakere gibi çeşitli politika araçlarını karşılaştırdı. Araştırmacılara göre UBI ve sermaye geliri vergisi yaşam standardını veya gelir dağılımını etkileyebilir, ancak şirketlerin ek işleri otomatikleştirip otomatikleştirmeyeceğine dair marjinal güdüyü doğrudan değiştirmiyor.

Yeniden eğitim ve çalışan hisse ortaklığı da eşitsizliği azaltacak araçlar arasında değerlendirildi. Ancak makaleye göre yeniden eğitimin dışsallığı tamamen ortadan kaldırabilmesi için işten çıkarılma sonrası gelir kaybının eksiksiz telafi edilmesi gerekiyor; çalışan hisse ortaklığı da model içinde talep kaybını tümüyle içselleştiremiyor.

Araştırmacıların modelde en doğrudan çözüm olarak öne sürdüğü ise 'Pigou tipi otomasyon vergisi'. Pigou vergisi, bir ekonomik aktörün tercihi topluma maliyet yarattığında bu maliyeti fiyata yansıtan bir vergi türü.

Makaleye göre şirketin üstlenmediği talep kaybı kadar otomasyona vergi uygulanırsa, özel tercih ile toplumsal sonuç arasındaki fark azaltılabilir. Vergi gelirinin yeniden eğitime aktarılarak işini kaybedenlerin gelir telafi oranını yükseltecek şekilde tasarlanabileceği de belirtiliyor.

Bu makale, yapay zeka ve istihdam tartışmasının basit bir iş kaybı meselesinin ötesine geçerek makro talep ile şirket kârlılığı arasındaki ilişkiye doğru genişlediğini gösteriyor. Otomasyonun verimlilik etkisinden bağımsız olarak, ücret gelirindeki azalmanın tüketim tabanını sarsıp sarsamayacağı artık bir politika meselesi haline geldi.

Güney Kore'de de yapay zeka veri merkezlerini, yarı iletkenleri ve otomasyon ekipmanlarını sanayi ekseninde birleştiren bir strateji öne sürülmüş olsa da, yapay zeka yatırımlarındaki artışın işgücü piyasası ve tüketim tabanı üzerinde ne gibi bir etki yaratacağı ayrı bir doğrulama konusu olarak kalıyor. Ancak bu makale belirli bir şirketin veya sektörün gerçek işten çıkarma hacmini ölçen bir veri sunmadığından, doğrudan yerel piyasa etkisiyle ilişkilendirilerek yorumlanması güç.

Makalenin yazarları, yapay zekanın kendisinden çok, şirketlerin rekabet içinde aynı yönde hareket ettiğinde ortaya çıkabilecek teşvik sorununu ele aldı. Dolayısıyla 'yapay zeka küresel ekonomiyi mahvediyor' türünden kesin bir yargı, makalenin kapsamını aşan bir ifade.