Das Wirtschaftswachstum hängt von der menschlichen Fähigkeit ab, Innovationen hervorzubringen, die unsere Produktivität steigern. Seit den frühen 2000er Jahren ist diese Art von Innovation selten geworden. Während es im 20. Jahrhundert eine Generation (30 Jahre) dauerte, die Produktivität (und damit den Wohlstand) zu verdoppeln, dauert es heute 175 Jahre. Die großen wirtschaftlichen Auswirkungen auf unsere Gesellschaften können diese Situation erklären. Die Large Language Models (LLMs) bieten jedoch neue Hoffnung.
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Erfindungen haben weniger Einfluss auf das Wachstum als in der Vergangenheit
Nach dem Zweiten Weltkrieg lebten unsere Eltern in glücklichen Zeiten. In dieser Zeit des Wiederaufbaus entstanden radikale Innovationen, die zu einem noch nie dagewesenen Anstieg des Lebensstandards beitrugen. In Frankreich zum Beispiel steigerten die Innovationen die Produktivität zwischen 1973 und 2003 um durchschnittlich 2,5 % pro Jahr. In 30 Jahren hat sich die Produktivität mehr als verdoppelt. Zwischen 1945 und 1975 lag die durchschnittliche jährliche Rate sogar bei 5%.
Heute erleben wir jedoch eine allgemeine Verlangsamung. Die Produktivität steigt nicht mehr in gleichem Maße. Zwischen 2003 und 2023 betrug das durchschnittliche jährliche Wachstum nur 0,4% in Frankreich und 0,6% in Europa. Es würde 175 Jahre dauern, um eine Verdoppelung zu erreichen.
Innovationen folgen nicht mehr im gleichen Tempo aufeinander. Unsere Gesellschaft ist nicht mehr in der Lage, dieselben technologischen Durchbrüche zur Steigerung der Produktivität zu erzielen. Um Robert Gordon zu paraphrasieren: „Die Innovationen von heute haben weniger Auswirkungen als in der Vergangenheit.“
All dies wirkt sich natürlich auf unsere Moral und auf die Richtung aus, in die sich unsere Gesellschaft insgesamt bewegt. Stagnation im Wohlstand führt zu Frustration, die wiederum zu Epiphänomenen wie der Polarisierung führt.
Ein schrittweiser Rückgang der Produktivität
Der Produktivitätsrückgang erfolgte in Schüben. Der erste Einbruch fand Mitte der 1970er Jahre statt, und zwar durch;;
- dem weit verbreiteten Einsatz von Elektrogeräten: Manuelle Tätigkeiten waren in den westlichen Ländern bereits weitgehend durch elektrische Hilfsmittel ersetzt worden.
- dem Erreichen von Höchstgeschwindigkeiten im kommerziellen Verkehr: Die Durchschnittsgeschwindigkeit von Verkehrsflugzeugen zum Beispiel stieg nicht mehr signifikant an.
Ein zweiter Durchbruch erfolgte zwischen 1980 und 2003 dank des Personal Computers. Letzterer ersetzte zunächst die weniger effizienten Technologien, die in den Büros zum Einsatz kamen, bevor Computer dank des Internets zu einem Fenster zur Welt wurden. Seitdem wartet die Unternehmenswelt auf eine Revolution. In der Arbeitswelt geschah nichts, was die Produktivität drastisch erhöht hätte … bis zum Jahr 2023 und der Entstehung von LLMs über ChatGPT. Wir werden später darauf zurückkommen.
Aber zunächst müssen wir uns die Gründe für diese Stagnation ansehen. Warum ist es so schwierig, bahnbrechende Innovationen zu erfinden? Die Antwort liefert eine Forschungsstudie aus dem Jahr 2020, die es verdient, herausgestellt zu werden.
Der F&E-Aufwand zur Umsetzung des Moore’schen Gesetzes stieg seit den 1970er Jahren um das 18-fache.
Es wird immer schwieriger, innovative Ideen zu entwickeln.
Diese Studie wurde 2020 in der American Economic Review von einer Gruppe von 4 Forschern aus Standford und dem MIT veröffentlicht. Ihr Ruf spricht dafür, dass sie über jeden Verdacht erhaben sind, was die Qualität ihrer Arbeit angeht.
Diese Forscher zeigen, dass die Produktivität unabhängig vom Fachgebiet weniger schnell steigt als der F&E-Aufwand. Mit anderen Worten: Die Zahl der Forscher, die für die Forschung benötigt werden, ist nicht konstant. Sie steigt lediglich an, was automatisch zu einem Rückgang der F&E-Leistung führt. Dies wird durch die folgende Grafik aus dem betreffenden Artikel veranschaulicht. Während die Zahl der Forscher seit den 1930er Jahren nur noch gestiegen ist, ging die Forschungsproduktivität nur noch zurück.
Die Autoren der Studie nennen mehrere konkrete Beispiele für dieses Ergebnis in den Bereichen Medizin, Pharmaforschung und Landwirtschaft. Am einfachsten zu verstehen ist jedoch ihre Veranschaulichung des Mooreschen Gesetzes.
Das Mooresche Gesetz besagt, dass sich die Anzahl der Transistoren auf der gleichen Fläche alle 2 Jahre verdoppelt. Das entspricht einer jährlichen Steigerung von 35%. Durch die Messung der F&E-Ausgaben von Unternehmen, die seit den 70er Jahren in die Chipentwicklung involviert sind, fanden Forscher heraus, dass die Anzahl der Forscher, die benötigt wird, um dieses jährliche Wachstum von 35% zu gewährleisten, nicht konstant ist. Der F&E-Aufwand zur Umsetzung des Moore’schen Gesetzes hat sich seit den 1970er Jahren um das 18-fache erhöht (siehe Grafik unten).
Auf die Ergebnisse in der Medizin, Pharmazie und Landwirtschaft werde ich in einem anderen Artikel zurückkommen. Hier sind die Entdeckungen noch ausgeprägter, und die Situation ist viel negativer.
Zunehmend unkonventionelle Innovationen
Das Ergebnis dieser Problematik bei Innovationen liegt darin, dass die vorgeschlagenen Innovationen zunehmend zufällig sind. Erlauben Sie mir, dieses Paradoxon mit einem sinnbildlichen Beispiel zu illustrieren. Das iPhone.
Ich erinnere mich an die Präsentation des iPhones im Jahr 2007 mit Emotionen. Aber was geschah seither?
Jedes Jahr veranstaltet Apple ein Event, um das neue iPhone vorzustellen. Es wurde größer, leistungsfähiger, schwerer… aber eigentlich blieb alles beim Alten. Schlimmer noch, wir bekommen jetzt Innovationen serviert, die einen echten Rückschritt gegenüber der ursprünglichen Vision darstellen, die darin bestand, die Tastatur loszuwerden. Auf der CES 2024 freute sich die Tech-Welt über Folgendes. Eine iPhone-Tastatur. Steve Jobs muss sich im Grab umdrehen.
Ich könnte die Liste beliebig fortsetzen. Die letzten 20 Jahre waren geprägt von pseudo-revolutionären Innovationen. Die CES-Messen in Las Vegas ehrten in den letzten 20 Jahren Innovationen, die alles andere als revolutionär sind. Wie veränderten OLED-Bildschirme, 3D-Fernseher, 5G, 8K, intelligente Uhren, vernetzte Kühlschränke… unser Leben? Nichts. Der Fortschritt ging schrittweise bis 2023 vor sich.
Die Hoffnung auf LLMs (Large Language Models)
ChatGPT war die einzige wirkliche Revolution seit den Smartphones. Das BlackBerry, dann das iPhone ermöglichten es uns, selbst die kleinsten „toten“ Momente unseres Tages zu nutzen. Wir wurden zu Erweiterungen des Internets. ChatGPT verleiht uns eine noch nie dagewesene Macht in Form von Large Language Models (LLMs). Diese Algorithmen, deren Funktionsweise ein Geheimnis bleibt, versprechen, die Arbeitswelt zu revolutionieren. Bestimmte Aufgaben werden endlich beschleunigt oder sogar eliminiert werden können.
Natürlich versetzt diese Revolution einige Menschen in Panik. Die generative KI wird uns alle ersetzen. Das ist der übliche Tenor. Aber diejenigen, die das sagen, vergessen, dass 70 % der Arbeitsplätze lokale Waren oder Dienstleistungen anbieten. Sie haben nichts von der Produktion von Inhalten zu befürchten, die die LLMs vereinfachen werden.
Lassen Sie uns also die generative KI-Revolution als das begreifen, was sie ist: das Versprechen eines neuen Produktivitätssprungs.
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