Traja výskumníci Google DeepMind vrátane spoluzakladateľa firmy Shanea Legga tvrdia, že o skutočnej premene ekonomiky nerozhodne, aký schopný je jeden model umelej inteligencie. Rozhodne, či sa veľa AI agentov dokáže zorganizovať tak, ako to dnes robia ľudia vo firmách. Prvé zmeny podľa nich neukážu štatistiky nezamestnanosti, ale mzdy.
Google DeepMind koncom októbra zverejnil esej The Economics of Intelligence (Ekonómia inteligencie). Podpísali ju Alex Imas, riaditeľ výskumu ekonómie AGI v DeepMind a profesor ekonómie na Chicagskej univerzite, Andrew Koh, výskumník DeepMind a odborný asistent ekonómie na Kolumbijskej univerzite, a Shane Legg, spoluzakladateľ DeepMind a jeho hlavný vedec pre AGI. Text nadväzuje na štúdiu Organizing Intelligence, ktorú autori zverejnili na serveri arXiv. Tam vedci publikujú práce spravidla ešte pred recenzným konaním.
Hlavnú myšlienku autori zhrnuli jednou vetou: inteligentnejšia AI zvýši produktivitu, ale skutočná premena ekonomiky závisí od toho, či sa agenti naučia koordinovať. Dnešné testy, ktoré merajú jeden model proti jednému človeku, podľa nich sledujú nesprávnu vec. Firmy totiž nesúťažia jednotlivcami, ale organizáciami.
Ľudia aj stroje sú „zubatí“
Východiskom eseje je pokus so sto ľuďmi, ktorí riešili kvíz v šiestich oblastiach: matematika, slovné uvažovanie, prírodné vedy, rozpoznávanie vzorcov, kultúra a ekonómia. Výsledok v jednej oblasti len slabo predpovedal výsledok v inej. Schopnosti ľudí sú nerovnomerné, autori používajú anglické slovo jagged, teda zubaté.
Firmy tento problém riešia tak, že spájajú ľudí, ktorí sa navzájom dopĺňajú. Ide o starý princíp porovnávacej výhody, ktorý ekonóm David Ricardo opísal pri obchode medzi krajinami. V pokuse dvojice zostavené z navzájom sa dopĺňajúcich ľudí prekonali náhodne vytvorené dvojice o 32 percent. Výskumníci si všimli aj ďalšiu vec: ľudia, ktorí sami za seba dosahovali slabšie výsledky, mohli mať pre tím vysokú hodnotu ako koordinátori. Podľa autorov to vysvetľuje, prečo manažéri zarábajú dobre, hoci v teste jednotlivca by neobstáli.
Modely umelej inteligencie sú podľa eseje zubaté podobne. Rozdiel je v tom, že ďalšia kópia toho istého modelu pridá kapacitu, nie šírku. Sto rovnakých agentov má tie isté slabé miesta ako jeden. Preto autori považujú otázku, či model porazí priemerného človeka, za druhoradú. Podstatné je, či organizácia zložená z AI prekoná organizáciu ľudí alebo zmiešaný tím.
Kde ľudské firmy narážajú na strop
Esej pripomína otázku, ktorú v roku 1937 položil ekonóm Ronald Coase: ak organizovanie práce vo firme znižuje náklady, prečo celú ekonomiku neriadi jedna obrovská firma? Odpoveď je v nákladoch na koordináciu. Ľudia majú obmedzenú pozornosť, pri odovzdávaní práce sa stráca znalosť, ktorú človek nevie úplne vysloviť, a záujmy zamestnancov sa nie vždy zhodujú so záujmami firmy. Od istej veľkosti preto výkon na jedného pracovníka klesá.
AI agenti podľa autorov tieto limity mať nemusia. Kópie zdieľajú rovnaké váhy modelu a môžu si odovzdať celý rozpracovaný stav bez straty informácie. Historickou paralelou je telegraf a železnica v 19. storočí. Nezvýšili zručnosť jednotlivých robotníkov, ale zrýchlili a spresnili odovzdávanie práce, a tým pomohli vzniku moderných veľkých firiem.
Autori z toho odvodzujú takzvané organizačné zákony škálovania. Kým schopnosť spolupracovať nedosiahne istú minimálnu úroveň, vyplatí sa pracovať samostatne. Potom nasleduje svet, ktorý poznáme dnes: firmy rastú, ale od istej veľkosti im výkon na človeka klesá. Ak by však agenti prekročili hranicu, ktorú autori nazývajú superkooperatívnou, každý ďalší člen organizácie by produktivitu zvyšoval. Väčšie by bolo lepšie pri akejkoľvek veľkosti. Podľa eseje schopnosť jednotlivca mení ekonomiku postupne, kým schopnosť koordinácie ju môže zmeniť skokovo.
Štyri scenáre
Na základe týchto dvoch premenných, schopnosti jednotlivého agenta a schopnosti spolupráce, opisujú autori štyri režimy.
Minimálna AGI znamená, že AI zvládne to, čo priemerný človek. Ako prvé sa podľa autorov pohnú mzdy. Ak model dokáže to isté čo človek, mzda človeka sa začne viazať na cenu výpočtového výkonu, za ktorý by ho firma nahradila. Počty zamestnancov a štruktúra trhu však môžu ostať takmer rovnaké. Preto podľa autorov z makroekonomických štatistík zamestnanosti nemožno usudzovať, že AI na trh práce nemá vplyv.
Superkompetentná AI je lepšia než ktorýkoľvek ľudský expert v jednotlivých úlohách, ale stále nevie dobre spolupracovať. Firmy budú produktívnejšie, no nebudú rásť do obrovských rozmerov. Autori to nazývajú hojnosťou bez koncentrácie. Hodnota ľudí sa presúva k úsudku a riadeniu práce.
Superkooperatívna AI je opačný prípad: jednotliví agenti sú len priemerní, ale vedia sa organizovať bez strát. Vtedy by firmy zložené len z AI mohli ovládnuť veľké trhy, ako je softvér, logistika alebo financie, a mzdy by tam mohli klesnúť náhle. Menšie a špecializované trhy by odolávali dlhšie, ale prílev ľudí, ktorí by na ne utiekli, by stlačil mzdy aj tam.
Umelá superinteligencia prekonáva obe hranice. Veľké trhy by ovládli veľké AI firmy a ani malé trhy by neboli chránené. Autori v tomto scenári očakávajú, že veľká časť ľudí by pracovala v sektore, ktorý nazývajú vzťahový. Patrí doň zdravotníctvo, vzdelávanie, služby a remeslo, teda oblasti, kde je ľudská účasť sama osebe súčasťou hodnoty. Pripomínajú, že automatizácia poľnohospodárstva a výroby celkový počet pracovných miest neznížila a že v roku 1950 by len málokto predpovedal povolanie softvérového inžiniera.
Čo ukazuje dnešok
Podľa autorov dnešné pomerne mierne zmeny do ich rámca zapadajú. Schopnosti modelov rýchlo rastú, ale koordinácia zaostáva. Esej cituje Noama Browna z OpenAI, podľa ktorého je veľmi ťažké prinútiť agentov, aby spolupracovali produktívne. Pri riešení otvorených matematických problémov tisíckami paralelných agentov by multiagentnému prístupu nepripísal ani desať percent zásluh.
Na trhu práce autori vidia štartupy s menším počtom ľudí, plochejšie organizačné štruktúry a slabší nábor na juniorské pozície, ktoré sú najbližšie úlohám z bežných testov AI. Dopyt po skúsených ľuďoch, ktorí dokážu riadiť zložitú prácu naprieč tímami, je podľa nich stabilný alebo rastie. Nejde o masovú nezamestnanosť ani o náhle AI monopoly.
Esej neobsahuje odporúčania pre politikov. Autori navrhujú dve veci v oblasti merania. Prvou sú testy pre celé organizácie agentov, ktoré by overili, či si agenti vedia rozdeliť neznámy problém bez zbytočnej duplicity, odovzdať si kontext a zachytiť chyby kolegov namiesto ich znásobenia. Druhou sú ekonomické štatistiky, ktoré by sledovali výdavky firiem na mzdy aj na výpočtový výkon. Najskorším signálom zmeny majú byť mzdy a náplň pracovných pozícií, nie HDP ani koncentrácia trhu.
Pri čítaní treba mať na pamäti, že všetci traja autori pracujú pre Google DeepMind, teda pre firmu, ktorá pokročilú AI sama vyvíja. Esej je teoretický rámec, nie predpoveď s dátumom. Neuvádza, kedy by jednotlivé scenáre mohli nastať.
Rodičia sa pýtajú, ako pripraviť deti
Esej sa rýchlo dostala aj do internetových diskusií. Vo vlákne na fóre r/singularity sa otec malých detí z Dánska pýtal ostatných rodičov, ako svoje rodiny pripravujú na svet s pokročilou AI. Jeden z diskutujúcich odkázal práve na text DeepMind s tým, že autonómne AI firmy podľa neho ako prvé ovládnu oblasti ako finančné a poistné produkty.
Odpovede ostatných sa rozchádzali. Časť rodičov zdôrazňovala citovú odolnosť detí, obmedzenie času pred obrazovkou a schopnosť samostatne riešiť problémy. Iní radili učiť deti prispôsobivosti a celoživotnému učeniu, pretože trh práce, na ktorý vstúpia, bude vyzerať inak než dnes. Ďalší pripomínali, že sa nedá pripraviť na niečo, čo nikto nevie predpovedať, a odporúčali menej čítať správy a viac žiť prítomnosťou. Objavili sa aj obavy, že výhody AI si nechajú len najbohatší.
Esej DeepMind rodičom priamo neradí. Jej rámec však naznačuje, kam sa môže hodnota ľudskej práce presúvať: k úsudku, k riadeniu zložitej práce a k činnostiam, pri ktorých ľudia chcú, aby ich robil človek.
Zdroje
- Alex Imas, Andrew Koh, Shane Legg: The Economics of Intelligence, Google DeepMind, 29. 10. 2026
- Imas, Koh, Legg: Organizing Intelligence, arXiv 2611.05417
- Diskusia With the new updated timeline for 2027, how are you preparing your family/children?, Reddit r/singularity, 11. 11. 2026
- Titulná fotka: Victor Grigas, Wikimedia Foundation Servers-8055 10, Wikimedia Commons, CC BY-SA 3.0, upravené (orez, prechod, text)
