Wpadamy w pułapkę AI. Badacze ostrzegają przed katastrofalnym scenariuszem

Sztuczna inteligencja wykonuje coraz więcej zadań szybciej, taniej i często lepiej niż człowiek. Wydajność przedsiębiorstw rośnie, a koszty produkcji spadają. Brzmi jak gospodarcza utopia? Niekoniecznie. Najnowsze analizy ekonomiczne wskazują na paradoks, w którym pogoń za oszczędnościami może doprowadzić firmy do sytuacji, w której będą w stanie wyprodukować niemal wszystko, ale zabraknie ludzi, którzy będą mogli to kupić.

To nie jest już wyłącznie futurystyczny scenariusz. Na początku 2026 r. amerykański gigant płatniczy Block ogłosił zwolnienie blisko połowy swojej 10-tysięcznej załogi. Jack Dorsey, szef firmy, otwarcie wskazywał na AI jako jeden z powodów tak radykalnej redukcji zatrudnienia i sugerował, że podobną drogą mogą wkrótce pójść kolejne przedsiębiorstwa. W 2025 r. w USA ogłoszono ponad milion zwolnień, a w przypadku co najmniej 55 tys. stanowisk firmy bezpośrednio wskazywały na wdrażanie sztucznej inteligencji.

Najbardziej narażone są m.in. stanowiska związane z obsługą klienta, moderacją treści czy średnim szczeblem zarządzania.

Dlaczego jest to tak niebezpieczne? Brett Hemenway Falk z University of Pennsylvania oraz Gerry Tsoukalas z Boston University w publikacji The AI Layoff Trap opisują ten mechanizm jako systemową pułapkę. Jej podstawą jest prosty fakt: zwolniony pracownik jest jednocześnie konsumentem. Kiedy traci źródło dochodu, ogranicza wydatki. Jeśli podobnie postępują tysiące lub miliony innych osób, popyt na towary i usługi zaczyna spadać.

Dla pojedynczej firmy zwolnienie pracowników może być świetnym interesem. Koszty spadają, produktywność rośnie, a marża się poprawia. Problem pojawia się wtedy, gdy podobną decyzję podejmują wszyscy. W skrajnym scenariuszu gospodarka może więc wpaść w błędne koło: firmy automatyzują kolejne zadania, zwalniają ludzi, spadają dochody gospodarstw domowych, kurczy się konsumpcja, a przedsiębiorstwa odpowiadają na słabszy popyt kolejnymi cięciami kosztów. Firmy mogą więc zacząć niszczyć popyt, od którego same są zależne.

Skoro zagrożenie jest tak oczywiste, dlaczego przedsiębiorstwa nie ograniczą automatyzacji? Odpowiedzią jest tzw. popytowy efekt zewnętrzny (demand externality). Dla pojedynczej firmy zastąpienie pracownika AI może być całkowicie racjonalną decyzją. Przedsiębiorstwo otrzymuje niemal całą korzyść z obniżenia kosztów pracy. Jednocześnie koszt w postaci słabszego popytu ponosi nie tylko ono, ale cała gospodarka. To oznacza, że firma nie uwzględnia w swojej kalkulacji pełnych konsekwencji własnych zwolnień.

W efekcie przedsiębiorstwa wpadają w klasyczny dylemat więźnia. Jeśli jedna firma zrezygnuje z automatyzacji, podczas gdy jej konkurenci będą ją intensywnie wdrażać, znajdzie się w gorszej sytuacji. Będzie miała wyższe koszty i może stracić udział w rynku. Każdy więc ma powód, by automatyzować. Nawet jeśli wszyscy razem mogą na tym stracić.

Tu pojawia się kolejny paradoks – tzw. efekt Czerwonej Królowej. Wraz ze wzrostem możliwości AI przedsiębiorstwa dostają coraz silniejszy bodziec do automatyzacji. Każda firma chce być szybsza i tańsza od konkurencji. Problem w tym, że konkurenci robią dokładnie to samo.

W rezultacie przewaga jednej firmy może szybko zniknąć. Wszystkie przedsiębiorstwa automatyzują, ich względna pozycja na rynku niewiele się zmienia, ale liczba miejsc pracy spada. Technologia, która miała zwiększać efektywność całej gospodarki, może więc jednocześnie osłabiać jej podstawowy silnik – popyt konsumentów.

W debacie publicznej pojawia się kilka sposobów na poradzenie sobie z masową automatyzacją. Badacze zwracają jednak uwagę, że część z nich nie usuwa źródła problemu.

Bezwarunkowy dochód podstawowy może zwiększyć dochody konsumentów i częściowo odbudować popyt. Nie zmienia jednak podstawowego bodźca stojącego przed przedsiębiorstwem. Jeśli AI pozostaje tańsze od człowieka, firma nadal ma powód, by zastępować pracowników maszynami. Podobnie działa tradycyjny podatek dochodowy od przedsiębiorstw. Zmniejsza zyski firmy, ale niekoniecznie zmienia opłacalność zastąpienia konkretnego pracownika przez system AI.

Przekwalifikowanie pracowników również nie jest magicznym rozwiązaniem. Zadziała, jeśli osoby tracące pracę szybko znajdą nowe, odpowiednio dobrze płatne zajęcie. Jeśli transformacja będzie szybsza od tworzenia nowych miejsc pracy, problem popytu pozostanie.

Według autorów analizy rozwiązaniem może być mechanizm znany w ekonomii jako podatek Pigou – tym razem nakładany na automatyzację. Nie chodzi o zwykłe zwiększenie obciążeń przedsiębiorstw. Podatek miałby skompensować koszt, który automatyzująca się firma przerzuca na resztę gospodarki. Innymi słowy, przedsiębiorstwo musiałoby uwzględnić w swojej kalkulacji nie tylko prywatną korzyść ze zwolnienia pracownika, ale również część społecznego kosztu tej decyzji.

Wpływy z takiego podatku mogłyby dodatkowo finansować przekwalifikowanie pracowników i inne mechanizmy wspierające osoby wypadające z rynku pracy.

To jeden z najbardziej paradoksalnych scenariuszy związanych z rozwojem AI. Technologia może bowiem doprowadzić do sytuacji, w której produkcja stanie się tańsza niż kiedykolwiek, ale klientów będzie coraz mniej.

Dlatego największym problemem AI może wcale nie być to, że maszyny zabiorą nam pracę. Problemem może być to, że firmy, dążąc do maksymalnej efektywności, zaczną pozbawiać gospodarkę ludzi, którzy kupują ich produkty.