Leonardo Badea¸ Prim-viceguvernator BNR: Decalajul Azazel, când tehnologia poate avansa mai repede decât capacitatea societății de a o guverna

Există o scriere foarte veche, analizată deseori în spațiul public, care are legătură directă cu povestea evoluției umanității – Cartea lui Enoh. În această lucrare cu profunde dimensiuni religioase, apare o relatare foarte interesantă – povestea lui Azazel, un înger veghetor care încalcă ordinea stabilită între lumea divină și cea umană. Astfel, el este cel care transmite oamenilor cunoștințe considerate secrete. Îi învață să fabrice săbii, cuțite, scuturi și, în fapt, introduce prin această nouă putere oferită oamenilor și o problemă etică: cum va fi folosită această putere?

Cum putem folosi o nouă tehnologie pentru a crea o lume mai bună?

Într-un registru mai larg, esența poveștii induce o problemă morală: cum putem folosi o nouă tehnologie pentru a crea o lume mai bună? Faptul că reușim să dezvoltăm instrumente care ne oferă mai multă putere nu înseamnă că avem în mod automat și înțelepciunea necesară în utilizarea lor. Cartea lui Enoh aparține unei lumi ancestrale, dar miturile supraviețuiesc și arată tensiuni umane care reapar în contexte istorice diferite. Contextul introducerii inteligenței artificiale (AI) pe scară largă în viitorul apropiat, precum și al modificărilor inerente evocă similitudini cu problema inițială din acest mit istoric, respectiv cât de pregătită este societatea pentru salturi majore în cunoaștere și cum va reacționa.

În acest context și în strânsă legătură cu povestirea anterioară, voi formaliza un nou concept, decalajul (gap-ul) Azazel, definit ca diferența dintre viteza cu care o societate dobândește capacități tehnologice noi și viteza cu care dezvoltă deprinderi, norme, instituții și responsabilitatea necesară utilizării acestor tehnologii. Temporal vorbind, decalajul Azazel poate fi exprimat astfel:

Unde t denotă momentul de timp (care poate avea mai multe frecvențe, în sensul în care unitatea pe care o reprezintă să fie zi, lună, trimestru sau an), T denotă capacitatea tehnologică, iar G reprezintă capacitatea de guvernanță.

Teoria modernă a creșterii economice

Această perspectivă poate fi pusă în legătură cu o idee fundamentală din teoria modernă a creșterii economice, potrivit căreia acumularea cunoașterii și capacitatea de a o valorifica reprezintă procese distincte, care necesită timp și resurse. Într-o lucrare publicată în Journal of Political Economy, Robert Lucas și Benjamin Moll (2014) evidențiază rolul interacțiunilor dintre indivizi în transmiterea cunoașterii și în susținerea creșterii economice pe termen lung. În modelul lor, dobândirea de noi cunoștințe presupune alocarea unei părți din timpul disponibil către învățare, în detrimentul producției curente, dar cu beneficii asupra productivității viitoare. Extinzând această logică dincolo de acumularea individuală a cunoașterii, putem considera că și adaptarea instituțională și organizațională la progresul tehnologic presupune un proces de învățare, care nu se produce instantaneu. În acest sens, decalajul Azazel poate fi interpretat ca expresia unei asimetrii între viteza cu care societatea dobândește noi capacități tehnologice și viteza cu care reușește să acumuleze cunoașterea, experiența și mecanismele de guvernanță necesare utilizării lor responsabile. Cu alte cuvinte, tehnologia poate avansa mai repede decât capacitatea societății de a învăța să o controleze.

În scenariul în care productivitatea indusă de tehnologie crește mult mai repede decât capacitatea societății de a identifica riscurile și de a reglementa, există potențialul de a apărea riscuri sistemice. Dacă avem un decalaj mare și pozitiv, aceasta înseamnă că se reduce din capacitatea societății de a se dezvolta fără riscuri sistemice, iar aceste riscuri pot avea un puternic caracter disruptiv. Tocmai de aceea, trebuie analizată cu multă atenție și viteza prin care progresul tehnic influențează modul în care societatea își adaptează guvernanța și regulile la noua realitate.

Regulamentul european privind inteligența artificială

Astfel, în contextul în care inteligența artificială va determina o accelerare semnificativă a ritmului de dezvoltare economică, concomitent cu apariția unor riscuri specifice asociate implementării acestor noi tehnologii, este important să investigăm, într-o manieră prospectivă și inevitabil ipotetică în acest stadiu, măsura în care societatea va reuși să își adapteze regulile de guvernanță și principiile etice. Din această perspectivă, adoptarea, în anul 2024, a Regulamentului european privind inteligența artificială (AI Act) marchează o etapă importantă în evoluția arhitecturii de reglementare a tehnologiilor digitale emergente, Uniunea Europeană devenind prima jurisdicție care a instituit un cadru legislativ amplu și unitar în domeniul inteligenței artificiale. Având la bază principiul proporționalității cerințelor de reglementare în raport cu riscurile asociate utilizării acestor tehnologii, noul cadru normativ își propune să concilieze necesitatea susținerii progresului tehnologic cu imperativul protejării drepturilor fundamentale, al asigurării transparenței și al siguranței utilizatorilor. În acest context, regulamentul stabilește un ansamblu de obligații diferențiate în funcție de gradul de risc al sistemelor de inteligență artificială, impunând standarde deosebit de riguroase pentru aplicațiile încadrate în categoria celor cu risc ridicat, inclusiv pentru cele destinate evaluării bonității persoanelor fizice sau determinării accesului la anumite servicii esențiale. Totodată, prevederile AI Act acordă o atenție sporită responsabilității în utilizarea acestor tehnologii, menținerii unui nivel adecvat de supraveghere umană și limitării riscurilor de discriminare, elemente esențiale pentru consolidarea încrederii publicului în soluțiile bazate pe inteligență artificială. Implementarea graduală a prevederilor regulamentului, demarată în anul 2025, evidențiază, de asemenea, preocuparea instituțiilor europene pentru asigurarea unei tranziții ordonate, care să permită atât autorităților, cât și operatorilor economici să își adapteze activitatea la exigențele noului cadru legislativ.

Dezvoltarea AI va trebui să fie susținută de fonduri semnificative

Totodată, este extrem de important să înțelegem că, dincolo de componenta filozofică și de alegere, există și o componenta financiară. Dezvoltarea AI va trebui să fie susținută de fonduri semnificative, care mai departe trebuie procurate de pe piețele de capital sau de pe piața bancară. De asemenea, creșterea economică ca și obiectiv de politică publică este, în primul rând, un instrument prin care oamenii pot ajunge să trăiască mai bine, fiindcă productivitatea, în esență, trebuie să conducă la creșterea veniturilor și la satisfacerea nevoilor materiale, dar în același timp trebuie să conducă la reducerea timpului necesar muncii și implicit la creșterea timpului dedicat pentru îmbunătățirea calității vieții.

De fapt, externalitățile menționate anterior alcătuiesc o cauzalitate interesantă între ceea ce înseamnă creșterea PIB și modul în care inteligența artificială influențează productivitatea. Dacă, într-un scenariu de bază, ne gândim că inteligența artificială va produce un salt major de productivitate, atunci trebuie să avem în vedere că acest salt nu va veni imediat și că, totodată, va induce unele costuri. Mai exact, este necesar să identificăm în ce măsură acest progres va transforma creșterea productivității în mai multă bunăstare generală, respectiv în mai mult timp liber pentru oameni.

O altă perspectivă care merită avută în vedere și investigată, din punctul meu de vedere, se referă la modul în care în care introducerea pe scală largă a tehnologiilor pe bază de AI va afecta sustenabilitatea datoriei publice.

Chiar dacă, în opinia mea, această nouă tehnologie AI va contribui inițial la o creștere a datoriei publice, aceasta din urmă va putea finanța capitalul productiv necesar pentru a face datoria sustenabilă ulterior. Sigur, este foarte important să facem o distincție necesară între datoria ca o povară care trebuie finanțată și datoria ca o finanțare a capacității productive. Altfel spus, o eventuală creștere a datoriei publice ca urmare a investițiilor publice, directe și indirecte, în tehnologii bazate pe AI ar putea fi asociată un nivel ridicat al multiplicatorului fiscal. Mai simplu exprimat, un dolar, un euro sau un leu din bani publici investit, direct sau indirect, în tehnologii de tip AI ar putea să contribuie la creșterea economiei mai mult decât alte investiții publice (de exemplu, o investiție standard în infrastructură).

Dezvoltarea potențialului de creștere prin creșterea capacității productive

Într-o economie mondială deja foarte îndatorată, ajustarea exclusiv prin austeritate este foarte dificilă din punct de vedere economic și social. Alternativa ar trebui să fie dezvoltarea potențialului de creștere prin creșterea capacității productive. Dacă productivitatea crește, ca urmare a acestor evoluții, veniturile fiscale vor crește și, de asemenea, datoria publică (exprimată ca în PIB) ar trebui să se stabilizeze sau chiar să scadă. În schimb, există o condiție care ar trebui analizată în mod riguros, și anume ca o dezvoltare economică adițională ca urmare a tehnologiilor de tip AI să îmbunătățească suficient diferențialul dintre costurile cu dobânzile și creșterea nominală a economiei (’r-g’), precum și soldul bugetar primar.

Altfel spus, într-o lume prea îndatorată, așa cum menționam anterior, o eventuală dezvoltare suplimentară a economiei ca urmare a utilizării la scală largă a tehnologiilor bazate pe AI, însă cu efecte inițiale de creștere a datoriei publice, poate să reprezinte mai departe unul dintre mecanismele prin care datoria adițională este transformată dintr-o creanță asupra veniturilor viitoare, într-un instrument care contribuie efectiv la realizarea acestor venituri viitoare.

Totodată, este important de conștientizat faptul că putem obține chiar efectul contrar, deoarece această tranziție poate conduce și la apariția unor vulnerabilități financiare majore ca urmare a finanțării unor proiecte care nu sunt suficient de viabile. Aș dori să subliniez faptul că problema fundamentală rămâne nu câtă datorie este determinată de finanțarea tehnologiilor AI, ci câtă creștere de productivitate viitoare cumpără fiecare unitate implementară de datorie. Mai exact, este important de evaluat în acest sens dimensiunea multiplicatorului fiscal.

Este esențial să realizăm, de asemenea, faptul că întotdeauna, în economie, există un drum complex de la apariția ideii, la finanțarea acestei, până la dezvoltarea ei ca o oportunitate productivă pe termen mediu și lung.

Revenind la partea etică a problemei, în acest moment există o cultură în cadrul acestor firme care dezvoltă tehnologia AI, care însă trebuie îmbunătățită. De ce spun acest lucru? Deoarece, așa cum s-a putut observa, au existat deja agenți individuali AI care au atacat componente de infrastructură în mod voluntar, identificând breșe de securitate. Și această nouă realitate este obligatoriu să fie tratată cu maximum de atenție. În acest sens, nu este suficient doar să încercăm să dimensionăm riscurile, ci trebuie să dezvoltăm o cultură a organizației care să permită gestionarea eficientă a acestora.

Această cultură este foarte importantă, fiindcă ea va permite dezvoltarea de produse care să poată fi exploatate fără a afecta infrastructurile critice utilizate pe scară largă de către societate. Tocmai din acest motiv, va trebui să inițiem instrumente pe care societatea le-a mai utilizat și altădată, de exemplu, când s-a dezvoltat industria aeronautică sau când s-a dezvoltat forța nucleară generatoare de energie. Și sigur, toate acestea au arătat că putem dezvolta într-un mod controlat o tehnologie care să fie revoluționară. De aceea, în acest moment sunt foarte importante atât viteza de dezvoltare în utilizarea de tehnologii noi incluzive, cât și viteza cu care dezvoltăm normele de guvernanță și cultura organizațională.

Înțelegerea decalajului Azazel

O a doua perspectivă relevantă pentru înțelegerea decalajului Azazel este oferită de cercetările privind rolul capitalului intangibil în creșterea economică. Capacitățile organizaționale și mecanismele de guvernanță corporativă pot fi privite, într-un sens larg, ca elemente ale capitalului organizațional, în timp ce calitatea guvernanței instituționale influențează eficiența cu care sunt utilizate și valorificate resursele productive. Ellen McGrattan (2020), în lucrarea Intangible Capital and Measured Productivity, arată că investițiile în active intangibile au un rol important în explicarea dinamicii economice și că omiterea lor din măsurarea producției poate conduce la interpretări distorsionate ale productivității. Această abordare sugerează că valorificarea progresului tehnologic nu depinde exclusiv de investițiile în echipamente, infrastructură digitală sau algoritmi, ci și de acumularea unor capacități complementare, precum competențele specializate, procesele organizaționale și mecanismele de coordonare. În cazul inteligenței artificiale, dezvoltarea acestor capacități poate necesita un orizont de timp diferit de cel al progresului tehnologic propriu-zis. Prin extinderea acestei perspective, decalajul Azazel poate fi înțeles și ca expresia unui dezechilibru între acumularea rapidă a capacităților tehnologice și dezvoltarea mai lentă a capitalului organizațional și instituțional necesar utilizării lor eficiente și sigure. Astfel, investițiile în guvernanță, cultură organizațională și capacitatea de gestionare a riscurilor nu ar trebui privite doar ca obligații de conformitate, ci și ca investiții complementare progresului tehnologic, care contribuie la transformarea acestuia în beneficii economice și sociale durabile.

Analiza implicațiilor economice ale decalajului Azazel

Analiza implicațiilor economice ale decalajului Azazel poate fi aprofundată prin intermediul unui exercițiu de simulare a unor scenarii alternative, care permite examinarea modului în care ritmurile diferite de dezvoltare tehnologică și adaptare organizațională influențează evoluția economiei. În acest scop, am utilizat un cadru cantitativ inspirat din modelul neoclasic de creștere Solow, în care procesul de producție este descris printr-o funcție Cobb–Douglas extinsă pentru a surprinde contribuția distinctă a capitalului fizic, a capitalului tehnologic și a celui organizațional. Structura modelului atribuie acestor trei factori elasticități ale producției de 0,30, 0,15 și, respectiv, 0,10, diferența până la unitate, de 0,45, revenind factorului muncă. Prin această parametrizare, tehnologia de producție prezintă randamente constante la scară. Totodată, se presupune că volumul muncii nu se modifică pe parcursul perioadei analizate, iar uzura anuală a stocurilor de capital diferă în funcție de natura acestora, fiind de 5% în cazul capitalului fizic, 12% pentru componenta tehnologică și 6% pentru cea organizațională.

Pentru a surprinde eventualele vulnerabilități generate de dezvoltarea neuniformă a celor două componente intangibile, modelul include un indicator specific, denumit decalajul Azazel, construit ca diferență între logaritmul raportului capitalului tehnologic față de cel organizațional și valoarea inițială a acestuia. Indicatorul este utilizat pentru a descrie, printr-o relație neliniară, modul în care dezechilibrele dintre capacitățile tehnologice și cele organizaționale se pot reflecta în probabilitatea producerii unor incidente tehnologice. Intensitatea acestei relații este controlată de un coeficient de sensibilitate stabilit la 2,5, în timp ce impactul economic al unui incident este echivalat cu o reducere de 15% a producției potențiale. Astfel, riscurile tehnologice sunt integrate în mecanismul de acumulare a capitalului, deoarece resursele disponibile pentru investiții sunt determinate în funcție de producția așteptată, după ajustarea acesteia pentru pierderile asociate eventualelor incidente.

Pornind de la această configurație, au fost construite trei traiectorii alternative de evoluție economică, menite să evidențieze consecințele unor ritmuri diferite de acumulare a capitalului tehnologic și organizațional. Prima traiectorie, corespunzătoare scenariului de bază, descrie o economie în care productivitatea totală a factorilor avansează exogen cu 1% anual, iar structura investițiilor rămâne nemodificată. Din producția realizată, 20% sunt direcționate către capitalul fizic, 6% către dezvoltarea capitalului tehnologic asociat inteligenței artificiale și 4% către capitalul organizațional, fără a fi introduse modificări suplimentare ale eficienței investițiilor. Cea de-a doua traiectorie, denumită scenariul accelerării AI, introduce, începând cu perioada a șasea, un impuls pozitiv de 80% asupra eficienței investițiilor tehnologice, fără o creștere simultană a resurselor alocate guvernanței. În fine, scenariul dezvoltării complementare presupune că același impuls tehnologic este însoțit de intensificarea efortului investițional în capital organizațional, a cărui pondere în producție avansează de la 4% la 10%.

Figura 1: Scenarii alternative cu privire la evoluția decalajului Azazel

Sursa: calcule proprii

Graficul de mai sus permite compararea celor trei traiectorii din perspectiva evoluției decalajului Azazel, exprimat ca variație logaritmică a raportului dintre cele două forme de capital intangibil în raport cu situația inițială. În absența unor modificări ale condițiilor de investiții, așa cum se întâmplă în scenariul de referință, dinamica indicatorului reflectă exclusiv interacțiunea dintre acumularea și deprecierea capitalului tehnologic și organizațional, potrivit parametrilor inițiali. Situația se modifică atunci când progresul inteligenței artificiale beneficiază de un impuls suplimentar de eficiență, fără ca dezvoltarea capacităților de guvernanță să fie susținută prin investiții adiționale. În această configurație, capitalul tehnologic poate avansa într-un ritm superior celui organizațional, accentuând dezechilibrul dintre potențialul oferit de noile tehnologii și capacitatea economiei de a gestiona implicațiile utilizării acestora. O evoluție diferită este evidențiată de scenariul în care accelerarea tehnologică se produce concomitent cu majorarea investițiilor în structurile organizaționale. Alocarea unei ponderi de 10% din producție către această componentă favorizează convergența ritmurilor de acumulare și poate limita extinderea decalajului Azazel.

Beneficiile asociate dezvoltării inteligenței artificiale

Dincolo de diferențele dintre traiectoriile simulate, exercițiul evidențiază o implicație economică mai generală: beneficiile asociate dezvoltării inteligenței artificiale depind nu numai de viteza progresului tehnologic, ci și de capacitatea de adaptare a mecanismelor organizaționale care facilitează utilizarea și supravegherea acestuia. În consecință, o accelerare a investițiilor în AI care nu este însoțită de consolidarea corespunzătoare a structurilor de guvernanță poate conduce la accentuarea unor vulnerabilități, în timp ce dezvoltarea coordonată a celor două categorii de capital poate contribui la diminuarea riscurilor asociate transformării tehnologice. Această interpretare trebuie însă circumscrisă caracterului teoretic al exercițiului: simulările pun în lumină un mecanism economic plauzibil, fără a permite identificarea empirică a unui nivel optim al decalajului Azazel.

Astăzi, devine o evidență faptul că utilizarea AI pe scară largă transformă această nouă tehnologie într-o componentă esențială a tuturor infrastructurilor critice. Viitorul, din perspectiva termenului mediu și lung, va aduce o parte din externalitățile pozitive ale tranziției AI, dar acestea vor veni la pachet cu riscuri noi, care se vor manifesta, în special, pe termen scurt și pe care încercăm să le înțelegem. Acesta este drumul dezvoltării și așa a fost mereu de-a lungul istoriei. Așa cum spunea TS Eliot în 1931, prevestind într-un fel evoluțiile actuale -„only those who will risk going too far can possibly find out just how far one can go”.

Citește și Leonardo Badea¸ Prim-viceguvernator BNR: Sentimentul economic, între cauză și semnal