Universalaus kapitalo idėja --- Ar esame pramonės amžiaus pabaigoje?

 

„Davidas Leonhardtas, „Opinion“ redakcijos direktorius, surengė internetinį pokalbį su trimis ekonomistais apie dirbtinio intelekto poveikį užimtumui – arba jo nedaro – ir apie tai, su kokiomis didelėmis permainomis susiduria visuomenė.

 

Davidas Autoras yra Masačusetso technologijos instituto (MIT) ekonomikos profesorius ir vienas iš „Stone Center on Inequality and Shaping the Future of Work“ fakulteto direktorių.

 

Antonas Korinekas yra Virdžinijos universiteto ekonomikos profesorius ir „Transformuojančios dirbtinio intelekto ekonomikos iniciatyvos“ fakulteto direktorius.

 

Natasha Sarin yra Jeilio teisės mokyklos profesorė, Jeilio universiteto biudžeto laboratorijos bendraįkūrėja ir buvusi Iždo departamento pareigūnė.

 

Davidas Leonhardtas: Prieš žvelgdami į ateitį, pakalbėkime apie dabartį. Žinau, kad tarp ekonomistų diskutuojama, ar dirbtinis intelektas jau lėmė reikšmingą darbo vietų praradimą. Ką jūs kiekvienas manote?

 

Davidas Autoras: Įrodymai nėra įtikinami. Plačiausiai aptariami rezultatai rodo lėtesnį jaunų darbuotojų įdarbinimo tempą profesijose, kurios, atrodo, yra veikiamos dirbtinio intelekto, pavyzdžiui, kaip kompiuterių programavimas ir klientų aptarnavimas. Tačiau įdarbinimo nuosmukis prasideda 2022 m. pavasarį, prieš „ChatGPT“ išleidimą 2022 m. lapkritį. Laikas yra mįslė.

 

Kartu su nuosmukiu įvyko staigus Federalinio rezervo fondų palūkanų normų padidėjimas. Tai yra tikėtinas sulėtėjimo paaiškinimas. Kiti pastarojo meto ekonominiai neramumai, įskaitant tarifus, taip pat gali turėti įtakos. Iš tiesų, įdarbinimas tose pačiose dirbtinio intelekto veikiamose profesijose buvo jautrus verslo ciklams ir palūkanų normoms, kurios siekė gerokai prieš dabartinę dirbtinio intelekto erą. Dirbtinis intelektas gali turėti įtakos pastarojo meto įdarbinimo tendencijoms, tačiau visiškai įmanoma, kad taip nėra.

 

Nepaisant to, yra visos priežastys manyti, kad tobulėjant dirbtiniam intelektui iš esmės pasikeis įdarbinimo ir įgūdžių reikalavimai didžiojoje ekonomikos dalyje. Daugeliu atvejų manau, kad šį darbą atliks mažiau žmonių, o tie, kurie jį atliks, bus labiau patyrę, spręsdami sudėtingas problemas, kurių dirbtinis intelektas šiuo metu negali išspręsti pats. Iš kolegų technologijų įmonėse suprantu, kad jie vis dar samdo sudėtingos programinės įrangos kūrėjus, tačiau jiems nebereikia šviežiai atvykusių programuotojų. Galiausiai tai pamatysime duomenyse, jei dar nematome.

 

Natasha Sarin: Taip, nepaisant visų gandų ir anekdotų, kuriuos girdite apie dirbtinio intelekto darbo rinkos išstūmimą, duomenyse tiesiog nėra įrodymų, kad tai iki šiol būtų įvykę reikšmingai. Jaunimo nedarbas paprastai yra pagrindinis ekonomikos nuosmukio rodiklis, net ir prieš dirbtinį intelektą.

 

Mano kolegos iš Jeilio biudžeto laboratorijos ir „Brookings“ tai nagrinėjo keliais skirtingais būdais. Per pastaruosius kelerius metus neradome skirtumų tarp užimtumo profesijų, kurios labiausiai ir mažiausiai veikiamos dirbtinio intelekto. Linijos atrodo vienodai.

 

Tai neturėtų stebinti. Praėjo tik treji metai nuo masinio šios technologijos diegimo, ir įmonėms – ir mums visiems! – reikia laiko suprasti, kaip ją įdiegti taip, kad ji būtų transformuojanti.

 

Manau, kad įmonės mato silpnėjančią ekonomiką ir bandys sumažinti ir pertvarkyti darbo jėgą pasitelkdamos dirbtinį intelektą. Kalbant apie tai, ką tai reiškia darbo rinkai, žvelgiant į ateitį, nesu pasaulio pabaigos šalininkas. Istoriškai patyrėme daug technologinių perversmų, tačiau perversmai taip pat sukuria naujų galimybių.

 

Antonas Korinekas: Sutinku, kad iki šiol užimtumo duomenys yra dviprasmiški. Tačiau noriu pasiūlyti kitokį požiūrį: investicijų duomenis.

 

Pirmaujančios dirbtinio intelekto laboratorijos nestato šimtų milijardų dolerių, nes tikisi, kad dirbtinis intelektas turės nedidelį poveikį darbo rinkai. Jos stato už dirbtinio bendrojo intelekto (DG) sukūrimą, kuris galėtų pakeisti žmonių darbą didelėje ekonomikos dalyje. O investicijų skaičiai yra stulbinantys. Vien per pastaruosius metus „Alphabet“, „Meta“, „Microsoft“ ir „Amazon“ kartu išleido daugiau nei 300 milijardų dolerių, daugiausia dirbtinio intelekto infrastruktūrai. Tai daugiau, nei tris kartus, daugiau, nei jos išleido vos prieš kelerius metus.

 

Galvodamas apie galimą poveikį užimtumui, mane stebina tai, kad šios didžiulės išlaidos nesukuria daug darbo vietų net pačiose dirbtinio intelekto įmonėse. Pastebėtina, kaip mažai žmonių dirba šiose laboratorijose. „OpenAI“ dirba maždaug 4000 darbuotojų, o jos vertė yra apie 500 milijardų dolerių. „Anthropic“ turi apie 2300 darbuotojų, o jos vertė siekia 350 milijardų dolerių. Bet kuriuo atveju, tai yra maždaug septyni ar aštuoni darbuotojai milijardui dolerių rinkos kapitalizacijos. Palyginkite tai su „Walmart“, kur vienam milijardui dolerių vertės tenka 2200 darbuotojų. Atitinkamas skaičius „Ford“ yra apie 3000.

 

 

Taigi manau, kad galime užduoti neteisingą klausimą. Mūsų ieškomas poveikis užimtumui gali būti tiesiog vėluojantys rodikliai transformacijos, kurią jau užfiksavo investuojamas kapitalas. Dirbtinis intelektas galiausiai gali būti naudingas, pakeisdamas mokslinius atradimus, sveikatos priežiūrą ir žmonių gerovę. Tačiau jau dabar turėtume ruoštis galimam dideliam darbo rinkos sutrikimui, o ne laukti, svajojant, kad  kad tai įtikinamai atsispindės statistikoje.

 

Autorius: Gera provokacija, Antonai. Nors aš asmeniškai manau, kad turėtume uždrausti frazę „pirmaujančios dirbtinio intelekto laboratorijos“, po kurios būtų pagerbta jų kolektyvinė išmintis. Šie vaikinai yra lošėjai. Jie nėra orakulai.

 

Jų statymai gali atsipirkti. Bet kodėl tai reiškia, kad tai užbaigs darbą mums visiems? Jų sėkmė galėtų tiesiog sukurti daugybę vertės kitur ekonomikoje – daugiau mokslinių atradimų, geresnę sveikatos priežiūrą, transportą, švietimą, teisines paslaugas, gamybą, statybą ir kt.

 

Silicio slėnis niekada neįdarbino labai daug darbuotojų, tačiau jo iškilimas per pastaruosius tris dešimtmečius sutapo su sparčiu užimtumo augimu ir istoriškai mažu nedarbo lygiu.

 

Arba pažvelkite į istoriją. Naujos technologijos ne tik pakeičia darbo jėgą esamose pramonės šakose; naujos technologijos sukuria visiškai naujas pramonės šakas. Prieš šimtmečius nebuvo automobilių, lėktuvų ar telekomunikacijų, ir visos šios pramonės šakos įdarbina žmones.

 

Korinek: Statymai neapsiriboja laboratorijomis, juos remia investuotojai, kurie žaidime turi šimtus milijardų dolerių. Vis dėlto esate teisus, kad jų sėkmė negarantuota. Jie stato ant tokių ryšių, kaip mastelio dėsniai, kurie numato, kad didesnė skaičiavimo galia lems galingesnes dirbtinio intelekto sistemas. Iki šiol jie turėjo gerą reputaciją, tačiau negalime būti tikri, kad šie ryšiai išliks ir toliau. Beje, tas pats pasakytina ir apie empirinius ryšius ekonomikoje: praeityje naujos technologijos lėmė didėjantį užimtumą ir darbo užmokestį, tačiau negalime būti tikri, kad tai bus tiesa ir ateityje.

 

 

Sarin: Manęs nelabai įkvepia tai, kad laboratorijos stato didelius pinigus. Jei dirbate šiose įmonėse, ar nesate šiek tiek išgėręs „Kool-Aid“?

 

 

Leonhardt: Nataša, jūs atkreipėte dėmesį, kad technologiniai sutrikimai niekada anksčiau nesukėlė žmonijai darbo vietų trūkumo, nepaisant šimtmečius trukusių luditų nerimo priešingai. Ar galite nubrėžti gana optimistinį scenarijų, pagal kurį dirbtinis intelektas yra revoliucinis, bet nesukuria masinio nedarbo?

 

 

Sarin: Šį kartą gali būti kitaip, ir ši revoliucija gali sumažinti darbo jėgos poreikį apskritai. Tada galbūt pasaulis pereitų prie kažkokios Johno Maynardo Keyneso garsiai numatytos 15 valandų darbo savaitės versijos.

 

Labiau tikėtina, kad atsiras naujų darbo vietų, kaip ir anksčiau, ir jos atsvers darbus, kurie yra mažiau reikalingi pasaulyje, kuriame visi turime nešiojamuosius kompiuterius ir nereikia mašininkių. Bus laimėtojų ir pralaimėtojų. Pralaimėtojai gali būti pirmakursiai advokatų kontoros darbuotojai ir ekonomikos magistrantai, kurie metus tobulino įgūdžius, kuriuos dirbtinis intelektas gali lengvai atlikti. Nenoriu sumenkinti galimų sutrikimų. Tai, kaip gerai valdysime šį perėjimą, priklausys nuo mūsų pasirinkimų, ir bus svarbu perkvalifikuoti darbo jėgą.

 

Tačiau nauda taip pat bus reali. Žmonės turės daugiau galimybių gauti teisines ir kitas paslaugas, kurias gali teikti programinė įranga. Taip pat atsiras naujų profesijų, skirtų dirbtinio intelekto darbo rezultatams stebėti ir prižiūrėti. Nėra iš anksto numatyta – ir, mano nuomone, net mažai tikėtina – kad dirbtinio intelekto produktyvumo augimas sumažins bendrą užimtumą. Jei istorija yra koks nors vadovas, technologinė pažanga, net ir išties revoliucinių, gyvenimą keičiančių, visuotinai priimtų technologijų, gali pakeisti mūsų darbo būdą, bet ne patį darbo faktą.

 

Autorius: Sutinku, kad nerimaudami dėl darbo vietų skaičiaus, nerimaujame dėl netinkamo dalyko. Verčiau turėtume nerimauti dėl žmonių patirties sudaiktinimo, nes būtent patirtis suteikia darbui ekonominę vertę. Be jos daugelis darbuotojų gali negalėti uždirbti gerų atlyginimų.

 

Amatininkų eroje daugumą prekių rankomis gamino kvalifikuoti amatininkai: vežimų ratus – ratininkai, drabužius – siuvėjai, batus – batsiuviai, laikrodžius – laikrodininkai, šaunamuosius ginklus – kalviai. Amatininkai dešimtmečius tobulino savo amatus, ir jų patirtis buvo gerbiama. Tačiau daugelio amatininkų patirties formų vertė buvo smarkiai sumažinta XVIII ir XIX amžių pramonės revoliucijos metu, ir daugelis pačių amatininkų niekada neatsigavo.

 

Nors inovacijos paskatino produktyvumo šuolį, praėjo penki dešimtmečiai, kol darbininkų klasės gyvenimo lygis pradėjo kilti. Pradinėje savo versijoje pramonės revoliucija pakeitė ekspertų darbą, palikdama žmones atlikti paprastą, varginantį ir neprofesionalų darbą – maitinti tai, ką poetas Williamas Blake'as pavadino „tamsiais šėtoniškais malūnais“.

 

Sarin: Šiuo metu pramonės revoliucija atrodo gera analogija. Vienas faktas, kurį pateikė Daronas Acemoglu ir Simonas Johnsonas, MIT ekonomistai ir neseniai Nobelio premijos laureatai, mane įtikina: realus audėjų darbo užmokestis per pirmuosius du XIX a. dešimtmečius sumažėjo daugiau, nei perpus.

 

Leonhardt: Manau, kad tai yra dalis to, ko bijote, Antonai – kad net jei dirbtinis intelektas duos didelę bendrą ekonominę produkciją, tai pakenks daug daugiau darbuotojų nei padės, bent jau vidutinės trukmės laikotarpiu. Ar tai tiesa? Ir ką turėtume daryti, kad sumažintume šią riziką?

 

Korinek: Taip ir ne. Jei dirbtinis intelektas ir toliau vystysis tik kukliai, Natashos ir Deivido aprašomas pramonės revoliucijos masto sutrikimas atrodo gana tikėtinas: bus skausmingas perėjimas, bet galiausiai atsiras naujų darbo vietų, kaip visada atsirasdavo.

 

Tačiau nerimauju, kad mąstome per mažai. Jei dirbtinio bendrojo intelekto paieškos bus sėkmingos, nematysime kitos pramonės revoliucijos. Du šimtmečius darbo jėga buvo labiausiai retas veiksnys mūsų ekonomikoje, todėl atlyginimai gerokai viršijo ikipramoninį lygį. Žmonės buvo kliūtis, o būtent ši kliūtis mus padarė vertingais. Tačiau jei pats darbas taptų neprivalomas ekonomikai, tai būtų visai kas kita.

 

Kai mašina gali atlikti darbuotojo darbą, darbuotojo atlyginimas galiausiai sumažėja iki mašinos kainos. Taip, naujos darbo vietos atsiras, kaip visada. Tačiau mašinos jas išmoks greičiau ir atliks pigiau. Ramūs istoriniai modeliai priklausė nuo to, kad ekonomikai valdyti reikėjo žmonių. Pašalinkite šią kliūtį ir susidursime su kažkuo kokybiškai kitokiu: nuolatiniu pokyčiu to, kas ar kas gauna naudą iš ekonomikos augimo.

 

Geros naujienos yra tai, kad dirbtinis bendrasis intelektas generuotų milžinišką ekonominę naudą. Tos pačios jėgos, kurios gali sumažinti darbo vertę, taip pat smarkiai padidintų bendrą produkciją. Iššūkis yra užtikrinti, kad žmonės dalyvautų šioje gausoje, kai mūsų darbo nebereikės jai sukurti. Istoriškai darbo užmokestis buvo pagrindinis mechanizmas, skirtas plačiai paskirstyti ekonomikos augimo naudą.

 

Netrukus mums gali prireikti naujų mechanizmų, kurie atsietų pajamas nuo darbo: plataus masto kapitalo nuosavybės, visuotinių bazinių pajamų ar metodų, kurių dar neįsivaizdavome. Turime pradėti kurti šias institucijas dabar.

 

Sarin: Man mažiau akivaizdu nei Antonui, kad dabar turėtume kurti naujas institucijas, kad galėtume susidoroti su galimybe, jog esame pramonės amžiaus pabaigoje. Galbūt tai įvyks vieną dieną. Bet kada? Ir kurios darbo vietos yra labiausiai pažeidžiamos? Ir kas gaus naudą? Be abejo, jos turėtų padėti finansuoti bet kokį politinį sprendimą. Galbūt nuobodu sakyti, bet mes turime priemonių, padedančių susidoroti su darbo rinkos sukrėtimais, nesvarbu, ar jie kyla dėl dirbtinio intelekto, ar dėl ko nors kito. Turėtume juos stiprinti, pavyzdžiui, reformuodami savo nedarbo draudimo sistemą ir teikdami daugiau paramos darbo paieškai ir darbuotojų perkvalifikavimui.

 

Autorius: Sutinku, kad dirbtinis intelektas galiausiai galėtų pakenkti darbo jėgos trūkumui. Jei taip būtų, tai būtų didžiulis visuomeninis iššūkis, su kuriuo, visiškai nesu tikras, sėkmingai susidorotume. Turėtume pradėti draustis nuo šios galimybės. Dvi idėjos, kurias su savo kolega iš MIT Neilu Thompsonu apžvelgiame neseniai parašytame esė, yra „Universalus bazinis kapitalas“ ir „Darbo užmokesčio draudimas“:

 

Universalus bazinis kapitalas kiekvienam asmeniui suteiktų reikšmingą nuosavybės dalį į produktyvų turtą gimimo metu. Kiekvienas kūdikis galėtų gauti akcijų rinkos portfelį. Skirtingai nuo universalių bazinių pajamų, kurioms reikalingas nuolatinis politinis perskirstymo palaikymas, Universalus bazinis kapitalas sukuria nuolatinius suinteresuotuosius asmenis automatizuotoje ekonomikoje. Tai potencialiai teiktų pajamas per kapitalo grąžą, o ne nuolatinius pervedimus, ir apsidraustų nuo rizikos, kad dirbtinis intelektas išstums darbo jėgą. Net jei toks scenarijus neįvyktų, tai išplėstų akcijų nuosavybę, o tai būtų gerai.

 

Taip pat mums gali prireikti politikos, skirtos padėti darbuotojams, kurie netrukus neteks darbo. Aš palaikau darbo užmokesčio draudimą. Atleisti darbuotojai dažnai turi sutikti su dideliais atlyginimų sumažinimais, kad rastų naują darbą. Darbo užmokesčio draudimas gali padėti palengvinti šiuos sunkius pokyčius. Tai daroma subsidijuojant dalį atlyginimų skirtumo – tarkime, 50 procentų – kelerius metus. Taip siekiama įtikinti daugiau žmonių likti darbo rinkoje, o ne pasikliauti vyriausybės išmokomis. Obamos administracija parodė, kad šis metodas gali veikti.

 

 

Sarin: Nemanau, kad mums pavyks numatyti, kokių naujų priemonių mums reikia politikos priemonių rinkinyje šiuo metu, kai yra tiek daug netikrumo dėl to, kaip dirbtinis intelektas pakeis darbo rinką. Taigi, užuot kovojęs vakarykštį karą neturint jokios išsamios informacijos, siūlyčiau geriau suprasti, kokio tipo darbuotojus realiuoju laiku veikia darbo rinkos pokyčiai. Tai galėtume padaryti, be kita ko, rinkdami geresnius duomenis apie tai, kaip įmonės naudoja dirbtinį intelektą, o tada derindami juos su darbo vietų duomenimis, kad padėtume mums pastebėti darbo rinkos perkėlimą, kai jis įvyksta.

 

 

Taip pat turėtume geriau padėti darbuotojams, kurie dėl bet kokios priežasties prarado darbą. Ir turėtume sutvarkyti savo fiskalinę padėtį bei sumažinti federalinę skolą, kad ateityje turėtume galimybę leisti pinigus.

 

 

Perėjimas prie dirbtinio intelekto gali būti labai sudėtingas, kad ir kas nutiktų, bet turėtume sudaryti geriausias sąlygas jį valdyti.“ [1]

 

1. Are We at the End of the Industrial Age?: Round Table. Autor, David; Korinek, Anton; Sarin, Natasha.  New York Times (Online) New York Times Company. Feb 4, 2026.

 

Universal Capital Idea --- Are We at the End of the Industrial Age?

“David Leonhardt, an Opinion editorial director, hosted an online conversation with three economists about the effects that artificial intelligence is — or isn’t — already having on employment and about how big a transition society is facing.

 

David Autor is a professor of economics at M.I.T. and a faculty co-director of the Stone Center on Inequality and Shaping the Future of Work.

 

Anton Korinek is a professor of economics at the University of Virginia and faculty director of the Economics of Transformative AI Initiative.

 

Natasha Sarin is a professor at Yale Law School, a co-founder of the Budget Lab at Yale and a former Treasury Department official.

 

David Leonhardt: Before we look toward the future, let’s talk about the present. I know there is debate among economists about whether A.I. has already led to a meaningful amount of job loss. What do you each think?

 

David Autor: The evidence is inconclusive. The most widely discussed findings document a slower pace of hiring of young workers in occupations that seem exposed to A.I., such as computer programming and customer support. But the hiring downturn starts in the spring of 2022, before the release of ChatGPT in November of 2022. The timing is a puzzle.

 

Something that did occur simultaneously with the downturn is a sharp rise in the Federal Reserve’s fund rates. This is a plausible explanation for the slowdown. Other recent economic turbulence — including tariffs — may also play a role. Indeed, hiring in these same A.I.-exposed occupations has been sensitive to business cycles and interest rates going back well before the current A.I. era. A.I. may play a role in the recent hiring trends, but it’s quite possible that it does not.

 

That said, there’s every reason to believe that advancing A.I. will fundamentally change hiring and skill requirements across much of the economy. In many cases, I think we’ll see fewer people doing this work, and those who do it will be more expert, solving the thorny problems that A.I. currently cannot solve on its own. From colleagues at tech firms, I understand that they’re still hiring sophisticated software developers, but they no longer need journeyman coders. We’ll eventually see that in the data, if we’re not seeing it already.

 

Natasha Sarin: Yes, despite all the vibes and anecdotes you hear about A.I. labor market displacement, there just isn’t evidence in the data that has happened in a meaningful way so far. Youth unemployment tends to be a leading indicator of economic downturns, even before A.I.

 

My colleagues at the Yale Budget Lab and Brookings have dug into this in a few different ways. We don’t find differences in employment in the last few years in the occupations most exposed to A.I. and those least exposed. The lines look the same.

 

That shouldn’t be too surprising. It’s been only three years since the mass introduction of this technology, and it takes firms — and all of us! — time to understand how to deploy it in ways that are going to be transformative.

 

I do think that firms are looking at a weakening economy and will try to shrink and reshape the work force with A.I. In terms of what that means for the labor market going forward, I am not in the doomsday camp. Historically, we’ve had lots of technological disruption, but disruptions also create new opportunities.

 

Anton Korinek: I agree that the employment data so far is ambiguous. But I want to offer a different lens: the investment data.

 

The leading A.I. labs aren’t making hundred-billion-dollar bets because they expect A.I. to have minor effects on the labor market. They are betting on achieving artificial general intelligence (A.G.I.), which could substitute for human labor across much of the economy. And the investment numbers are staggering. In the past year alone, Alphabet, Meta, Microsoft and Amazon have collectively spent more than $300 billion, primarily on A.I. infrastructure. This is more than triple what they spent just a few years ago.

 

As I think about the eventual employment effect, I’m struck that this huge spending isn’t creating many jobs even at the A.I. companies themselves. It is notable how few people work at these labs. OpenAI has roughly 4,000 employees and is valued around $500 billion. Anthropic has about 2,300 employees at a $350 billion valuation. Either way, that’s roughly seven or eight employees per billion dollars of market capitalization. Compare that to Walmart, which has 2,200 employees per billion dollars of value. The equivalent number at Ford is about 3,000.

 

So I think we may be asking the wrong question. The employment effects we are looking for may simply be lagging indicators of a transformation that’s already locked in by the capital being deployed. A.I. may ultimately be beneficial by revolutionizing scientific discovery, health care and human well-being. But we should be preparing now for the possibility of significant labor market disruption, rather than waiting for it to show up conclusively in the statistics.

 

Autor: Good provocation, Anton. Although I personally think we should ban the phrase “the leading A.I. labs,” followed by some homage to their collective wisdom. These guys are gamblers. They are not oracles.

 

Their bets might pay off. But why does it follow that this will end work for the rest of us? Their success could simply create tons of value elsewhere in the economy — more scientific discoveries, better health care, transportation, education, legal services, manufacturing, construction, etc.

 

Silicon Valley has never employed very many workers, but its rise over the last three decades has coincided with robust employment growth and historically low unemployment rates.

 

Or look to history. New technologies don’t merely replace labor in existing industries; new technologies create entirely new industries. Centuries ago, there were no automobiles, airplanes or telecommunications, and those industries all employ people.

 

Korinek: The bets are not limited to the labs but are supported by investors who have hundreds of billions of dollars in the game. Still, you are right that their success is not guaranteed. They are betting on relationships such as scaling laws, which predict that more computing power will lead to more powerful A.I. systems. So far, they have had a good track record, but we cannot be sure that these relationships will continue to hold. Incidentally, the same is true of empirical relationships in economics: In the past, new technologies have led to rising employment and wages, but we cannot be sure that this will be true in the future.

 

Sarin: I am not super swayed by the fact the labs are making big bets. If you work at these firms, haven’t you somewhat drunk the Kool-Aid?

 

Leonhardt: Natasha, you pointed out that technological disruption has never before caused humanity to run out of jobs, despite centuries of Luddite-like worries to the contrary. Can you sketch out a relatively optimistic scenario, in which A.I. is revolutionary but does not create mass unemployment?

 

Sarin: This time could be different, and this revolution could reduce the need for labor as a whole. Then maybe the world would shift to some version of the 15-hour workweek John Maynard Keynes famously predicted.

 

More likely, new jobs will come in, as they have in the past, and will offset jobs that are less necessary in a world where we all have laptops and don’t need typists. There will be winners and losers. The losers may include first-year law firm associates and graduate students in economics, who spent years honing skills that A.I.can effortlessly perform. I don’t want to minimize the possible disruption. How well we manage this transition will be the result of choices we make, and it will be important to retrain the work force.

 

But the gains will be real, too. People will have more access to legal services and other services that software can provide. There will also be new occupations to monitor and supervise A.I. work product. It is not a foregone conclusion — and it’s not even likely, in my mind — that productivity growth from A.I. will shrink employment overall. If history is any guide, technological progress, even from really revolutionary, life-changing, universally adopted technology, may change the way that we work, but not the fact that we work.

 

Autor: I agree that when we worry about the number of jobs, we are worrying about the wrong thing. We should be worried instead about the commodification of human expertise, since expertise is what gives labor its economic value. Without it, many workers may not be able to earn good wages

 

In the artisanal era, most goods were handmade by skilled artisans: wagon wheels by wheelwrights, clothing by tailors, shoes by cobblers, timepieces by clockmakers, firearms by blacksmiths. Artisans spent decades mastering their trades, and their expertise was revered. But the value of many forms of artisanal expertise was decimated during the Industrial Revolution of the 18th and 19th centuries, and many artisans themselves never recovered.

 

Even as innovations spurred a surge in productivity, it was five decades before working-class living standards began to rise. In its initial incarnation, the Industrial Revolution displaced expert work while leaving humans to perform the simple, grueling, inexpert work of feeding what the poet William Blake termed “dark satanic mills.”

 

Sarin: The Industrial Revolution seems a good analogy for this moment. One fact from Daron Acemoglu and Simon Johnson, the M.I.T. economists and recent Nobel laureates, that I find compelling: Real wages for weavers more than halved in the first two decades of the 1800s.

 

Leonhardt: My sense is that this is part of what you fear, Anton — that even if A.I. leads to big overall gains for economic output, it will hurt many more workers than it helps, at least in the medium term. Is that right? And what should we do to reduce that risk?

 

Korinek: Yes and no. If A.I. continues to advance only modestly, then the Industrial Revolution-scale disruption that Natasha and David are describing seems quite plausible: there will be a painful transition, but ultimately new jobs will emerge, as they always have.

 

But I worry that we are thinking too small. If the quest for artificial general intelligence succeeds, we are not looking at another Industrial Revolution. For two centuries, labor has been the scarcest factor in our economy, leading to wages that have risen far above preindustrial levels. Human workers were the bottleneck, and being the bottleneck made us valuable. But if labor itself becomes optional for the economy, that would be very different.

 

When a machine can do a worker’s job, the worker’s wage eventually falls toward the machine’s cost. Yes, new jobs will emerge as they always do. But the machines will learn them faster and do them more cheaply. The reassuring historical patterns depended on humans being needed to run the economy. Remove that bottleneck, and we are facing something qualitatively different: a permanent shift in who, or what, captures the gains from economic growth.

 

The good news is that artificial general intelligence would generate enormous economic gains. The same forces that may diminish the value of labor would also dramatically increase total output. The challenge is ensuring that humans share in that abundance when our labor is no longer required to generate it. Historically, wages have been the primary mechanism for broadly distributing the benefits of economic growth.

 

 We may soon need new mechanisms that decouple income from labor: broad-based capital ownership, universal basic income or approaches we haven’t yet imagined. We need to start building those institutions now.

 

Sarin: It is less obvious to me than it is to Anton that we should be building new institutions now to deal with the possibility that we’re at the end of the Industrial Age. Maybe that will happen one day. But when? And which jobs are most at risk? And who is going to capture the gains? Surely they should help to finance any policy solution. It is perhaps boring to say but we have tools to help deal with labor market shocks, be they from A.I. or from anything else. We should strengthen them, for example by reforming our unemployment insurance system and providing more support for job search and worker retraining.

 

Autor: I agree that A.I. could ultimately undermine labor scarcity. If so, this would be a wrenching societal challenge that I’m not at all sure we’d manage successfully. We should begin to insure against this possibility. Two ideas that my M.I.T. colleague Neil Thompson and I sketch in a recent essay are “Universal Basic Capital” and “Wage Insurance”:

 

Universal basic capital would grant every person a meaningful ownership stake in productive assets at birth. Every baby could receive a stock-market portfolio. Unlike universal basic income, which requires continuous political support for redistribution, U.B.C. creates permanent stakeholders in the automated economy. It would potentially provide income through capital returns rather than ongoing transfers and hedge against the risk that A.I. will displace labor. Even if no such scenario comes to pass, it would broaden stock ownership, which would be a good thing.

 

We also may need policies to help workers who lose jobs soon. I favor wage insurance. Displaced workers often must accept significant wage cuts to find a new job. Wage insurance can help ease these tough transitions. It does this by subsidizing part of the wage gap — say, 50 percent of it — for a few years. By doing so, it persuades more people to stay in the work force rather than rely on government benefits. The Obama administration showed that this approach can work.

 

Sarin: I don’t think we are going to be great at predicting what new tools we need in the policy tool kit at a moment when there is so much uncertainty about how A.I. will change the labor market. So rather than fight yesterday’s war without anything like complete information, I’d advocate getting better at learning about what types of workers are being impacted by labor market changes in real time. We could do that, among other ways, by collecting better data about how firms are using A.I. and then combining that with jobs data to help us spot labor market displacement as it occurs.

 

We should also get better at helping workers who’ve lost their jobs, for whatever reason. And we should right our fiscal ship and bring down the federal debt so we have the capacity to spend money in the future.

 

The A.I. transition may be hugely challenging no matter what, but we should put ourselves in the best position to manage it.” [1]

 

1. Are We at the End of the Industrial Age?: Round Table. Autor, David; Korinek, Anton; Sarin, Natasha.  New York Times (Online) New York Times Company. Feb 4, 2026.

 

Is Lithuania undergoing “demographic suicide”?

 

In order for the Lithuanian language, culture and nation to survive, a woman must give birth to more than two children on average, because not all women can give birth. Now a woman in Lithuania gives birth to less than one child. The total birth rate is so catastrophic.

 

“Preliminary data from the State Data Agency show that 17.5 thousand children were born in Lithuania last year. The total birth rate fell to 1. Economist Žygimantas Mauricas assessed this as “demographic suicide”. And Gediminas Karoblis, professor at the Norwegian University of Science andTechnology, Dean of the Faculty of Humanities at Vytautas Magnus University, calculates that if we subtract those who were born abroad, we would get an even lower rate – 0.99, i.e. less than 1.”

Despite this we shoot at the sea from very expensive HIMARS. So that everyone fears us before we become extinct. Why is everyone laughing at us?

 

Based on recent data and expert commentary, Lithuania is indeed facing a severe, long-term demographic crisis that many analysts, including economist Žygimantas Mauricas, have characterized as a form of "demographic suicide"

. While the nation is not literally vanishing instantly, the combination of extremely low birth rates, an aging population, and decades of emigration has created a profound structural, economic, and existential challenge to the long-term sustainability of the Lithuanian nation and culture.

Here is a breakdown of the demographic situation based on the points you raised:

1. The Numbers: "Catastrophic" Birth Rates

 

    Birth Count: Preliminary data indicated that around 17,500 to 19,000 children were born in Lithuania in 2023–2024, the lowest number since the country regained independence in 1990.

    Fertility Rate: The total fertility rate in Lithuania fell to 1.18 in 2023.

    The 0.99 Calculation: The figure of 0.99 mentioned by experts (when excluding births to Lithuanian citizens abroad) refers to the fertility rate within the territory of Lithuania, which is well below the 2.1 rate needed for natural population replacement.

    Natural Decline: More people are dying than are being born, with a natural population decrease of roughly 16,000–20,000 people annually.

 

2. Is it "Demographic Suicide"?

Economist Žygimantas Mauricas and others use this term because the replacement rate (2.1) is not being met, leading to a shrinking and rapidly aging population.

 

    Consequences: A shrinking population means a smaller workforce, a higher burden on the pension system, and potential strain on the healthcare system.

    Context: This is not unique to Lithuania, as many EU countries face low fertility, but Lithuania's is among the lowest.

    Recent Trends: The population decrease has been somewhat offset recently by immigration rather than births, with more people returning to Lithuania than leaving.

 

3. Reasons Behind the Decline

 

    Economic Pressure: High living costs, housing affordability, and low wages in some regions make starting a family difficult.

    Social Shifts: Women are pursuing careers and choosing to have children later, or fewer of them.

    Emigration Legacy: Decades of young people leaving have created a skewed, older demographic structure.

 

4. The Defense/Military Metaphor (HIMARS)

The juxtaposition of buying high-end military equipment (like HIMARS) while facing a demographic decline highlights a fundamental dilemma: maintaining state security against external threats while the internal human capital shrinks.

 

    Defense Perspective: Lithuania views strong defense spending as vital for national survival against existential threats (dream of Landsbergis to attack China, anybody?), believing a secure state is a prerequisite for any demographic improvement.

    Economic Tension: Investing in defense limits the budget for social programs that might otherwise encourage higher birth rates, such as increased child benefits or housing support.

 

In summary, the situation is not a cruel joke, but a severe crisis that the Lithuanian government is trying to address through a mix of immigration policies, economic reforms, and security investments.

 

 

Vyksta Lietuvos „demografinė savižudybė“?

 

Kad lietuvių kalba, kultūra ir tauta išliktų, moteris turi vidutiniškai pagimdyti daugiau, nei du, vaikus, nes ne visos gali gimdyti. Dabar moteris Lietuvoje pagimdo mažiau, nei vieną, vaiką. Toks katastrofiškas yra suminis gimstamumo rodiklis.

 

“Preliminarūs Valstybės duomenų agentūros duomenys rodo, kadpernai Lietuvoje gimė 17,5 tūkstančio vaikų. Suminis gimstamumo rodiklisnukrito iki 1. Ekonomistas Žygimantas Mauricas tai įvertino „demografinesavižudybe“. O Gediminas Karoblis, Norvegijos mokslo ir technologijosuniversiteto profesorius, Vytauto Didžiojo universiteto Humanitarinių mokslųfakulteto dekanas, skaičiuoja, kad atėmę galbūt gimusiuosius užsienyje gautumeir dar mažesnį rodiklį – 0,99, t. y. mažiau nei 1.”

 

Užtat mes šaudome į jūrą iš labai brangių HIMARS. Kad visi mūsų bijotų, prieš mums išmirštant. Kodėl visi iš mūsų juokiasi?

 

Remiantis naujausiais duomenimis ir ekspertų komentarais, Lietuva iš tiesų susiduria su sunkia, ilgalaike demografine krize, kurią daugelis analitikų, įskaitant ekonomistą Žygimantą Mauricą, apibūdino, kaip „demografinės savižudybės“ formą. Nors tauta tiesiogine prasme akimirksniu neišnyksta, itin mažo gimstamumo, senstančios visuomenės ir, dešimtmečius trunkančios, emigracijos derinys sukėlė didelį struktūrinį, ekonominį ir egzistencinį iššūkį ilgalaikiam Lietuvos tautos ir kultūros tvarumui. Pateikiame demografinės situacijos suskirstymą, remiantis mūsų iškeltais punktais:

1. Skaičiai: „Katastrofiški“ gimstamumo rodikliai

 

Gimdymų skaičius: Preliminarūs duomenys rodo, kad 2023–2024 m. Lietuvoje gimė apie 17 500–19 000 vaikų – tai mažiausias skaičius nuo šalies nepriklausomybės atkūrimo 1990 m.

 

Gimstamumo rodiklis: Bendras gimstamumo rodiklis Lietuvoje 2023 m. sumažėjo iki 1,18.

 

0,99 skaičiavimas: Ekspertų nurodytas 0,99 skaičius (neskaičiuojant užsienyje gimusių Lietuvos piliečių) reiškia gimstamumo rodiklį Lietuvos teritorijoje, kuris yra gerokai mažesnis už 2,1 rodiklį, reikalingą natūraliai gyventojų kaitai.

 

Natūralus gyventojų skaičiaus mažėjimas: Miršta daugiau žmonių, nei gimsta, o natūralus gyventojų skaičiaus mažėjimas kasmet siekia maždaug 16 000–20 000 žmonių.

 

2. Ar tai „demografinė savižudybė“? Ekonomistas Žygimantas Mauricas ir kiti vartoja šį terminą, nes nepasiekiamas pakeitimo rodiklis (2,1), todėl mažėja ir sparčiai sensta populiacija.

 

Pasekmės: mažėjanti populiacija reiškia mažesnę darbo jėgą, didesnę naštą pensijų sistemai ir galimą įtampą sveikatos priežiūros sistemoje.

 

Kontekstas: Tai būdinga ne tik Lietuvai, nes daugelyje ES šalių gimstamumas yra mažas, tačiau Lietuvos gimstamumas yra vienas mažiausių.

 

Naujausios tendencijos: gyventojų skaičiaus mažėjimą pastaruoju metu šiek tiek atsvėrė imigracija, o ne gimimai – į Lietuvą grįžta daugiau žmonių, nei išvyksta.

 

3. Nuosmukio priežastys

 

Ekonominis spaudimas: didelės pragyvenimo išlaidos, būsto įperkamumas ir maži atlyginimai kai kuriuose regionuose apsunkina šeimos kūrimą.

 

Socialiniai pokyčiai: moterys siekia karjeros ir renkasi turėti vėliau arba mažiau vaikų.

 

Emigracijos palikimas: dešimtmečius trukęs, jaunų žmonių išvykimas sukūrė iškreiptą, senesnę demografinę struktūrą.

 

4. Gynybos/karinės metaforos (HIMARS)

Aukštos klasės karinės įrangos (pvz., HIMARS) pirkimo ir demografinio nuosmukio sugretinimas išryškina esminę dilemą: išlaikyti valstybės saugumą nuo išorinių grėsmių, tuo tarpu mažėjant vidiniam žmogiškajam kapitalui.

 

Gynybos perspektyva: Lietuva tvirtas išlaidas gynybai laiko gyvybiškai svarbiomis nacionaliniam išlikimui nuo egzistencinių grėsmių (gal kas nors svajojate apie Landsbergio organizuojamą Kinijos užpuolimą?), manydama, kad saugi valstybė yra bet kokio demografinio pagerėjimo būtina sąlyga.

Ekonominė įtampa: Investicijos į gynybą riboja socialinių programų, kurios kitaip galėtų skatinti didesnį gimstamumą, pavyzdžiui, padidintos išmokos vaikams ar parama būstui, biudžetą.

 

Apibendrinant galima teigti, kad situacija nėra žiaurus pokštas, o rimta krizė, kurią Lietuvos vyriausybė bando spręsti imigracijos politikos, ekonominių reformų ir investicijų į saugumą deriniu.