U trenutku kada globalna ekonomija intenzivno raspravlja o transformaciji rada, Daron Acemoglu nudi analitički uravnotežen, ali zabrinjavajući pogled na razvoj umjetne inteligencije. U razgovoru sa Stephanie Flanders za podcast Trumponomics, fokus stavlja na ključno pitanje: donosi li AI stvarno veću produktivnost ili ubrzava strukturne poremećaje na tržištu rada.
Za razliku od dominantnog narativa tehnološkog sektora, koji naglašava efikasnost i rast, Acemoglu upozorava na ograničenja postojećih sustava – osobito u području pouzdanosti, razumijevanja konteksta i donošenja odluka u stvarnim uvjetima.
Fokus industrije: zamjena umjesto nadogradnje
Središnja teza njegove analize odnosi se na smjer u kojem se AI razvija. Umjesto modela koji povećava produktivnost radnika, tehnološke kompanije sve više ulažu u rješenja koja zamjenjuju ljudski rad.
Acemoglu zagovara koncept tzv. “pro-radničke umjetne inteligencije”, koja bi omogućila zaposlenima da obavljaju složenije i vrijednije zadatke. Međutim, tržišni poticaji trenutno favoriziraju automatizaciju i smanjenje troškova rada.
Sličan fenomen Erik Brynjolfsson opisuje kao “Turingovu zamku” – razvoj tehnologije koja imitira ljude umjesto da ih nadopunjuje, piše Bug.hr.
Prvi signali na tržištu rada
Podaci već ukazuju na konkretne promjene. Tijekom 2025. godine umjetna inteligencija povezana je s oko 4,5 posto ukupnih gubitaka radnih mjesta, dok je u tehnološkom sektoru zabilježeno približno 78 tisuća otkaza povezanih s implementacijom AI rješenja.
Dodatno, rani pokazatelji iz 2026. sugeriraju pad zapošljavanja mladih radnika na poslovima izloženima automatizaciji. To potvrđuje tezu da AI ne djeluje samo kao alat za povećanje produktivnosti, već i kao faktor strukturne transformacije tržišta rada.
Rizici za produktivnost i društvenu stabilnost
Ako se trenutni trend nastavi, posljedice bi mogle biti višestruke. Masovnija zamjena radne snage može smanjiti agregatnu potražnju, pritisnuti razinu plaća i povećati nejednakosti.
Acemoglu upozorava da bi takav scenarij mogao imati i šire implikacije – uključujući eroziju povjerenja u institucije i destabilizaciju demokratskih sustava. Drugim riječima, pitanje umjetne inteligencije prestaje biti isključivo tehnološko i postaje ključno društveno-ekonomsko pitanje.
Regulacija i strateški izbori
Ključna poruka njegove analize jest da razvoj umjetne inteligencije nije unaprijed određen. Smjer ovisi o političkim odlukama, regulatornim okvirima i društvenim prioritetima.
Zato naglašava potrebu za aktivnijom javnom raspravom i jasnijim pravilima. Već sada pojedine ekonomije, osobito u Europi i Aziji, uvode regulative koje zahtijevaju veću transparentnost u korištenju AI sustava – posebno u procesima zapošljavanja i upravljanja radnom snagom.
Izbor koji definira budućnost
Temeljna dilema ostaje: hoće li umjetna inteligencija služiti kao alat za povećanje ljudskog potencijala ili kao mehanizam za njegovu zamjenu.
Upravo taj izbor, kako upozorava Daron Acemoglu, odredit će ne samo budući rast produktivnosti, već i strukturu tržišta rada, razinu društvene kohezije i stabilnost ekonomskih sustava u desetljećima koja dolaze.
