AI promises a more productive world, but we must manage risks in the transition
AI is here, and already having a profound impact on the global economy.
Investment is flowing into AI on a scale that will likely exceed the vast sums that went into building the railroads, the electricity grid, and the internet. In the short run, the AI boom is a positive demand shock that is lifting growth, especially in the U.S. and Asian countries that supply hardware. Yet not all countries are riding this wave, and without broader adoption, too many could be left behind.
While the demand shock is happening now, the real promise lies in the future: the prospect of a positive supply shock that could significantly boost productivity and raise global growth. How much is hard to predict, but the growth boost could be on the order of half a percentage point annually over the next decade. It may take time for the productivity gains to materialize—technological transformations rarely happen overnight. To unlock the benefits of AI, businesses must rethink, reinvent and re-engineer their product lines, processes, and workflows. Employees and consumers must find the best ways to use new models. The benefits of the internet did not come with the ability to throw up a home page. The real gains came with the emergence of new business models and the incremental improvements that connectivity enabled.
This time, much of the boom is being driven by massive investment in AI infrastructure such as data centers, with hyperscalers leading the race. While these large companies have profitable core businesses, they are increasingly turning to debt markets for financing. Just in the last two years, their share of investment-grade bond issuance has increased more than tenfold—from less than 1 percent to 10 percent and growing. This is happening in an industry that is highly concentrated and where dealmaking is often circular, with hyperscalers investing in frontier-model labs, which in turn buy data capacity from those same firms.
The risk is that expectations may run rapidly ahead of productivity gains, setting the stage for near-term disappointment. According to Amara’s Law, we tend to overestimate the effect of a new technology in the short run and underestimate its effect in the long run. Add to this concerns about increasingly powerful models escaping human control or undercutting cybersecurity. At some point, risks may converge to challenge macroeconomic and financial stability.
What might this look like? Big revenue or earnings disappointments by AI developers could undermine expectations of future profitability, dealing a hit to equity prices. Unsettling incidents involving frontier models or cyberattacks could dent confidence and raise financial stability risks. In a severe scenario, we could see a market correction that cascades through the highly leveraged and circular AI ecosystem. Given the sizable cross-border holdings of AI assets, the losses could spread around the world.
The disruption to the job market could also be profound. According to our research, roughly 40 percent of jobs globally are exposed to AI. In advanced economies, exposure rises to about 60 percent. Within these bands of exposure, some jobs will likely be augmented, while others may be replaced by the technology. It is still too early to predict the toll on employment—so far, there is no apparent impact on the job market, but the nature of work is changing, and this is likely to accelerate.
And then there are the cybersecurity risks. As finance becomes more digital and interconnected, cyber disruptions are emerging as growing source of systemic risk. AI adds urgency by accelerating vulnerability discovery, exploitation, and attack, compressing the attack-defense cycle to machine speed. A major attack affecting payments, trading, or access to deposits could cause immediate losses and undermine confidence. If an operational disruption strikes a critical node, including outside the financial sector—for instance, affecting critical infrastructure—it could quickly evolve into a broader confidence shock.
We must be ready to face and mitigate these risks. We also must avoid a scenario where the gains from AI are reaped only by a privileged few. This applies to individuals and countries alike. Indeed, the growth increase in advanced economies may be more than double the increase in low-income countries, reflecting gaps in access, preparedness, and adoption.
So, in practice, what can policymakers do?
Countries need policies that are grounded in the unique characteristics of AI, but agile enough to account for its uncertain path and rapid pace of change. Here are three core principles that can light the way.
First: safeguard macroeconomic and financial stability.
As with any shock, the priority should be to preserve stability.
The good news is that regulators and supervisors don’t need to start from scratch. Existing tools, including capital and concentration requirements, can contain the buildup of risks in the financial system. Generally speaking, the goal should be to encourage broader participation in the financing of the AI ecosystem. Countries should bolster defenses against cyber risks, such as through resilience testing of banks. Regulators have stepped up international coordination on these issues—that should continue.
Central banks must stay on their toes, as the impact of AI on inflation will vary from country to country. Maintaining price stability is essential, especially at a time when other forces are adding inflation pressure.
On the fiscal side, governments should reexamine their medium-term plans through the lens of the AI transition. AI may raise growth, but it could also reduce labor income, increase inequality, and erode the tax base. Countries will need fiscal space to invest in infrastructure and skills, and cushion the impact on the most vulnerable. And they will need tax systems designed for the AI era. With debt already high, policymakers will need to make hard choices.
Finally, governments and the private sector must rapidly scale up their cyber defenses. Addressing cybersecurity risks requires a systemwide operational resilience framework focused on the continuity of critical services. Policy priorities should be tailored to the levels of cyber maturity of different economies.
Second: enable adoption and innovation.
Reliable digital infrastructure and a skilled workforce will be the foundation for countries to successfully adopt AI. Here, the global gaps are large. Advanced economies are three times better equipped in digital infrastructure than low-income countries, according to our AI Preparedness Index.
Many economies will also need more energy infrastructure to support AI deployment, which will sharply raise electricity demand. By 2030, the International Energy Agency expects data centers to account for 3 percent of global electricity consumption. To put that in perspective, demand from data centers by then will exceed Japan’s power consumption today. In the AI age, countries will need a medium-term strategy to reliably increase power supply.
But it will take more than better infrastructure and a skilled workforce to fully unlock the productivity gains from AI. Many economies need a deeper well of private risk capital to finance startups and encourage innovation. In countries where governance and state capacity are strong, private capital could be complemented by public-sector investments in AI research and development. In Sub-Saharan Africa, for example, mobilizing private finance for AI infrastructure requires both strengthening the business climate and providing targeted government subsidies and guarantees.
A dynamic AI economy should allow the smooth entry and exit of firms. Companies must be able to reorganize and reallocate resources so AI measurably improves their business. Too often, they face structural tax distortions that favor legacy investments, and red tape that smothers growth and squeezes profits. Governments can help by modernizing their tax systems, reforming their insolvency regimes, and improving legal certainty.
Third: support workers and create opportunities.
AI will take over some tasks done by workers. That doesn’t necessarily mean those workers will lose their job. They may move into a new role with a different bundle of responsibilities that can be augmented by AI. They may even get a better job with a different firm, as the gains from higher productivity spread throughout the economy.
IMF research on Asia-Pacific highlights some of these forces. Demand from employers in the region has declined about 10 percent in highly AI-exposed occupations. At the same time, demand is growing for workers who can use AI to do more. New roles are emerging, such as prompt engineering and building AI agents, that didn’t exist a few years ago.
Labor markets should be flexible enough that firms can recruit the talent they need. At the same time, workers displaced by the technology may require support. The policy challenge is to find the right balance between these two needs. We must equip people, especially our young, with cognitive, creative, and technical skills that empower them to use AI. Traditional social safety nets such as unemployment insurance will remain important. But policymakers will need to increasingly deploy active labor-market programs to upskill and reskill workers. Governments should calibrate their tax systems so they do not excessively favor or impede automation.
These principles should help countries navigate the AI age. Of course, countries cannot and should not go it alone. Coordination among governments, AI companies and other stakeholders will be critical, given the rapidly growing capabilities of frontier models and the interconnectedness of countries. At the IMF, we will continue to offer policy advice, capacity building and, when necessary, financial support within our core macroeconomic mandate.
The world is going through a technological transition that may force us to reconsider how we protect critical infrastructure, how we preserve financial stability, and even basic ideas such as how we work. That can be scary. We must take public concerns about AI seriously—people understandably want to know how it will affect them and their families. But AI also holds the promise of a more productive world where humans, aided by technology we invented, achieve things we never would have thought possible.
Let us embrace the challenge together, and learn as we go.
أصبح الذكاء الاصطناعي واقعا ملموسا، ونشهد بالفعل أثره العميق على الاقتصاد العالمي.
فالتدفقات الاستثمارية الموجهة إلى الذكاء الاصطناعي يُرجح أن تتجاوز إجمالي ما تم استثماره من مبالغ طائلة في بناء السكك الحديدية وشبكات الكهرباء والإنترنت. وعلى المدى القصير، تشكل طفرة الذكاء الاصطناعي صدمة طلب إيجابية محفزة للنمو، ولا سيما في الولايات المتحدة والبلدان الآسيوية الموردة لمكوناته المادية. غير أن هذه الموجة لا تشمل جميع البلدان، وقد يسبق الركب العديد منها ما لم يتسع نطاق استخدام هذه التكنولوجيا.
وفي حين تحدث صدمة الطلب الآن، فإن البشارة الحقيقية تكمن في المستقبل، مع احتمال حدوث صدمة عرض إيجابية من شأنها تحقيق زيادة ملموسة في مستويات الإنتاجية والنمو العالمي. ويصعب التنبؤ بحجم هذه الدفعة، لكن النمو قد يقفز بنحو نصف نقطة مئوية سنويا على مدار العقد المقبل. وقد يستغرق تحقق مكاسب الإنتاجية بعض الوقت، فالتحولات التكنولوجية نادرا ما تحدث بين عشية وضحاها. ولجني ثمار الذكاء الاصطناعي، على الشركات إعادة النظر في خطوط منتجاتها وعملياتها وأساليب عملها وتطويرها وإعادة تصميمها. وعلى الموظفين والمستهلكين إيجاد أفضل السبل لاستخدام النماذج الجديدة. فمنافع الإنترنت لم تتأت بمجرد القدرة على إنشاء صفحة إلكترونية، وإنما تحققت المكاسب الحقيقية مع ظهور نماذج الأعمال الجديدة والتحسينات التدريجية التي أتاحها الاتصال الشبكي.
وتقف وراء جانب كبير من الطفرة الحالية استثمارات ضخمة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، مثل مراكز البيانات، تتصدرها شركات البيانات فائقة التوسع. ورغم ما تحققه هذه الشركات من أرباح من أنشطتها الأساسية، فغالبا ما تلجأ إلى أسواق الدين لتمويل استثماراتها. ففي العامين الماضيين وحدهما، ارتفعت حصتها من إصدارات السندات عالية التصنيف بأكثر من عشرة أضعاف، من أقل من 1% إلى 10%، وتواصل ارتفاعها. ويحدث ذلك في قطاع شديد التركز تتسم فيه الصفقات في كثير من الأحيان بطابع دائري، إذ تستثمر هذه الشركات العملاقة في مختبرات تطوير النماذج الرائدة، التي تعود بدورها إلى شراء قدرات معالجة البيانات من الشركات نفسها.
ويكمن الخطر في تسارع التوقعات لتسبق مكاسب الإنتاجية الفعلية، فتمهد بذلك لخيبة أمل في الأجل القريب. ووفقا لقانون أمارا، عادة ما نبالغ في تقدير مكاسب التكنولوجيا الجديدة على المدى القصير ونبخس أثرها على المدى الطويل. ويضاف إلى ذلك القلق من أن تخرج النماذج متزايدة القوة عن السيطرة البشرية أو أن تحد من فعالية الأمن السيبراني. وقد تتضافر هذه المخاطر في مرحلة ما لتهدد الاستقرار الاقتصادي الكلي والمالي.
كيف يمكن أن يبدو هذا السيناريو؟ قد تؤدي خيبات الأمل الشديدة في إيرادات مطوري الذكاء الاصطناعي وأرباحهم إلى تراجع توقعات الربحية المستقبلية وتوجيه ضربة لأسعار الأسهم. وقد تتزعزع الثقة وتتفاقم مخاطر الاستقرار المالي بفعل حوادث مثيرة للقلق تتعلق بالنماذج المتقدمة أو الهجمات السيبرانية. وفي السيناريوهات الحادة، قد تشهد الأسواق حركات تصحيحية تتوالى تداعياتها عبر منظومة الذكاء الاصطناعي شديدة الاستدانة والدائرية. ونظرا لضخامة الحيازات العابرة للحدود من أصول الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تنتشر الخسائر عبر أنحاء العالم.
وقد تكون الاضطرابات في سوق العمل عميقة أيضا. فوفقا لبحوثنا، يتعرض نحو 40% من الوظائف على مستوى العالم لتأثير الذكاء الاصطناعي، وترتفع النسبة إلى قرابة 60% في الاقتصادات المتقدمة. وضمن هذه الشرائح، يُرجح أن يعزز الذكاء الاصطناعي بعض الوظائف ويحل محل وظائف أخرى. ولا يزال من السابق لأوانه التنبؤ بحجم الخسائر المحتملة في الوظائف؛ فحتى الآن، لا تظهر آثار واضحة على سوق العمل، وإن كانت طبيعة العمل آخذة في التغير حاليا، ويرجح تسارع الوتيرة مستقبلا.
ثم هناك مخاطر الأمن السيبراني. فمع تزايد الطابع الرقمي والترابط في القطاع المالي، أصبحت الاضطرابات السيبرانية مصدرا متناميا للمخاطر النظامية. وتزداد هذه المخاطر إلحاحا في عصر الذكاء الاصطناعي الذي يسرع اكتشاف مواطن الضعف واستغلالها وشن الهجمات، ويختصر دورة الهجوم والدفاع إلى وتيرة تحاكي سرعة الآلة. ومن شأن الهجمات الكبيرة التي تؤثر على المدفوعات أو التداول أو توافر الودائع أن تؤدي إلى خسائر فورية وتقويض الثقة. وإذا أصاب اضطراب تشغيلي إحدى النقاط المفصلية، حتى وإن كانت خارج القطاع المالي، كبنية تحتية حيوية مثلا، فقد يتطور الأمر سريعا إلى صدمة أوسع نطاقا في مستويات الثقة.
ويجب أن نكون على استعداد لمواجهة هذه المخاطر والحد من تداعياتها. وعلينا أيضا تجنب سيناريو تستأثر فيه قلة محظوظة بمكاسب الذكاء الاصطناعي، سواء من الأفراد أو البلدان. والواقع أن زيادة النمو في الاقتصادات المتقدمة قد تتجاوز ضعف نظيرتها في البلدان منخفضة الدخل، انعكاسا للفجوات في إمكانية الحصول على تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي، ومدى الجاهزية لها، وتطبيقها.
إذن، ما الذي يمكن لصناع السياسات فعله على أرض الواقع؟
تحتاج البلدان إلى سياسات ترتكز على الخصائص الفريدة للذكاء الاصطناعي، وتتحلى بالمرونة الكافية للتكيف مع عدم اليقين حيال مساره ووتيرة تطوره السريعة. وفيما يلي ثلاثة مبادئ أساسية يمكن أن تنير الطريق.
أولا: حماية الاستقرار الاقتصادي الكلي والمالي.
فكما هو الحال مع أي صدمة، ينبغي أن تكون الأولوية للحفاظ على الاستقرار.
والخبر السار هو أن الجهات التنظيمية والرقابية ليست مضطرة إلى البدء من الصفر. فالأدوات القائمة، بما فيها متطلبات رأس المال والحد من التركز، يمكن أن تساهم في احتواء تراكم المخاطر في النظام المالي. وبوجه عام، ينبغي أن يكون الهدف هو توسيع نطاق المشاركة في تمويل منظومة الذكاء الاصطناعي. وينبغي للبلدان تعزيز دفاعاتها في مواجهة المخاطر السيبرانية، بما في ذلك عبر اختبار قدرة البنوك على الصمود. وقد كثفت الجهات التنظيمية التنسيق الدولي بشأن هذه القضايا، وينبغي مواصلة هذا النهج.
ويتعين على البنوك المركزية أن تظل يقظة، إذ يختلف تأثير الذكاء الاصطناعي على التضخم من بلد لآخر. ويظل الحفاظ على استقرار الأسعار ضرورة أساسية، ولا سيما في ظل تفاقم الضغوط التضخمية بفعل قوى أخرى.
وعلى صعيد المالية العامة، ينبغي للحكومات إعادة تقييم خططها متوسطة الأجل في ضوء التحول إلى الذكاء الاصطناعي. فقد يساهم الذكاء الاصطناعي في تعزيز النمو، لكنه قد يؤدي أيضا إلى انخفاض دخل العمل، وزيادة عدم المساواة، وتآكل الوعاء الضريبي. وستحتاج البلدان إلى حيز مالي للاستثمار في البنية التحتية والمهارات، والتخفيف من وطأة التداعيات على الفئات الأشد ضعفا، وكذلك إلى نظم ضريبية تواكب عصر الذكاء الاصطناعي. ومع ارتفاع مستويات الدين بالفعل، سيتعين على صناع السياسات المفاضلة بين خيارات صعبة.
وأخيرا، يتعين على الحكومات والقطاع الخاص التعجيل بتعزيز دفاعاتهما السيبرانية. وتتطلب مواجهة مخاطر الأمن السيبراني وضع إطار لضمان الصلابة التشغيلية للنظام ككل يركز على استمرارية الخدمات الحيوية. وينبغي مواءمة أولويات السياسات مع تفاوت مستويات النضج السيبراني عبر الاقتصادات.
ثانيا: تهيئة الظروف لتبني التكنولوجيا والابتكار.
ستشكل البنية التحتية الرقمية الموثوقة والقوى العاملة الماهرة الركيزة التي ستمكن البلدان من استخدام الذكاء الاصطناعي بنجاح. غير أن هناك فجوات كبيرة بين بلدان العالم. فوفقا لمؤشر* الجاهزية للذكاء الاصطناعي الذي صممه الصندوق، تتفوق الاقتصادات المتقدمة على البلدان منخفضة الدخل بثلاثة أضعاف من حيث جاهزية بنيتها التحتية الرقمية.
وستحتاج اقتصادات عديدة أيضا إلى المزيد من البنية التحتية في قطاع الطاقة لدعم التوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي، مما سيؤدي إلى ارتفاع حاد في الطلب على الكهرباء. وتتوقع وكالة الطاقة الدولية أن تستحوذ مراكز البيانات بحلول عام 2030 على 3% من استهلاك الكهرباء العالمي. وعلى سبيل الإيضاح، سيتجاوز استهلاك مراكز البيانات من الكهرباء حينها إجمالي استهلاك اليابان منها حاليا. وفي عصر الذكاء الاصطناعي، ستحتاج البلدان إلى استراتيجية متوسطة الأجل لزيادة إمدادات الكهرباء بما يكفل استقرارها وموثوقيتها.
غير أن جني جميع مكاسب الإنتاجية التي يتيحها الذكاء الاصطناعي لن يتأتى بمجرد تحسين البنية التحتية وتوفير قوى عاملة ماهرة. فكثير من الاقتصادات تحتاج إلى قاعدة أكبر من رأس المال الخاص المُخاطر لتمويل الشركات البادئة وتشجيع الابتكار. وفي البلدان التي تتمتع بحوكمة قوية وقدرات حكومية راسخة، يمكن دعم رأس المال الخاص باستثمارات من القطاع العام في بحوث الذكاء الاصطناعي وتطويره. ففي إفريقيا جنوب الصحراء، على سبيل المثال، تتطلب تعبئة التمويل الخاص للاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تعزيز مناخ الأعمال، إلى جانب تقديم إعانات وضمانات حكومية موجهة.
ولضمان ديناميكية اقتصاد الذكاء الاصطناعي، ينبغي السماح للشركات بدخول السوق والخروج منها بسلاسة. ويجب كذلك أن تتمكن الشركات من إعادة تنظيم أعمالها وإعادة تخصيص مواردها بحيث يحقق الذكاء الاصطناعي تحسنا ملموسا في أعمالها. غير أن الشركات كثيرا ما تواجه تشوهات هيكلية في النظم الضريبية تحابي الاستثمارات التقليدية، فضلا عن أعباء بيروقراطية تعوق النمو وتقيد الأرباح. ويمكن للحكومات أن تساعد في هذا الصدد عبر تحديث نظمها الضريبية، وإصلاح أطر الإعسار، وتعزيز اليقين القانوني.
ثالثا: دعم العمال وإتاحة الفرص.
سيتولى الذكاء الاصطناعي بعض المهام التي يؤديها العمال، لكن ذلك لا يعني بالضرورة فقدانهم وظائفهم. فقد ينتقلون إلى أدوار جديدة بمسؤوليات مختلفة يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعدهم على أدائها بكفاءة أكبر. بل إنهم قد يجدون وظائف أفضل في شركات أخرى، مع انتشار مكاسب زيادة الإنتاجية في مختلف أنحاء الاقتصاد.
وتسلط بحوث الصندوق بشأن منطقة آسيا والمحيط الهادئ الضوء على بعض هذه القوى. فقد انخفض طلب أصحاب العمل في المنطقة بنحو 10% على المهن شديدة التعرض للذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، يتزايد الطلب على العمال القادرين على استخدام الذكاء الاصطناعي لزيادة إنتاجيتهم. كذلك بدأت تظهر أدوار وظيفية جديدة لم تكن موجودة قبل بضع سنوات، مثل هندسة الأوامر وبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي.
وينبغي أن تتسم أسواق العمل بمرونة كافية تتيح للشركات استقطاب المواهب التي تحتاج إليها. وفي الوقت نفسه، قد يحتاج العمال الذين يفقدون وظائفهم بسبب التكنولوجيا إلى الدعم. ويتمثل التحدي أمام السياسات في تحقيق التوازن المناسب بين الحاجتين. وعلينا تزويد جميع الشرائح، ولا سيما الشباب، بالمهارات المعرفية والإبداعية والتقنية التي تمكنهم من استخدام الذكاء الاصطناعي. وستظل شبكات الأمان الاجتماعي التقليدية، مثل التأمين ضد البطالة، مهمة. غير أن صناع السياسات سيتعين عليهم التوسع في تنفيذ حزمة من برامج سوق العمل النشطة لرفع مهارات العمال وإعادة تأهيلهم. وينبغي للحكومات تعديل نظمها الضريبية لتجنب الإفراط في محاباة الأتمتة أو إعاقتها.
ومن شأن هذه المبادئ أن تساعد البلدان على إدارة عصر الذكاء الاصطناعي بنجاح. وبالطبع، لا تستطيع البلدان، ولا ينبغي لها، أن تمضي في هذا المسار منفردة. وسيكون التنسيق بين الحكومات وشركات الذكاء الاصطناعي وغيرها من الأطراف المعنية بالغ الأهمية، في ظل التطور السريع لقدرات النماذج الرائدة والترابط الوثيق بين البلدان. وسنواصل في صندوق النقد الدولي إسداء المشورة بشأن السياسات، وبناء القدرات، وتقديم الدعم المالي عند الضرورة، في حدود اختصاصاتنا الأساسية في مجال الاقتصاد الكلي.
ويقتضي التحول التكنولوجي الذي يشهده عالمنا إعادة النظر في سبل حماية البنية التحتية الحيوية، والحفاظ على الاستقرار المالي، بل وحتى في مفاهيم أساسية، من بينها مفهوم العمل ذاته وكيفية أدائه. وقد يبدو الأمر مخيفا. لذلك، علينا أن نتعامل بجدية مع شواغل الجمهور إزاء الذكاء الاصطناعي، ومع ما يثيره، بطبيعة الحال، من تساؤلات حول تأثيره عليهم وعلى أسرهم. ولكن الذكاء الاصطناعي يبشر أيضا بعالم أكثر إنتاجية، يحقق فيه البشر، بمساعدة التكنولوجيا التي ابتكروها، إنجازات لم نكن لنتصور يوما أنها ممكنة.
فلنخض هذا التحدي معا، نتعلم ونتكيف خطوة بخطوة.
ENFRWC الشبكة المصرية
خمسة عشر عام مكرسة لخدمة القطاع الناشئ
Years Devoted to serving the RE sector & Water fields. Fifteen
More than 630.000 Followers worldwide
اكثر من 630.000 متابع حول العالم
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق