La crescita economica dipende dalla capacità umana di proporre innovazioni che aumentino la nostra produttività . Dall’inizio degli anni 2000, questo tipo di innovazione è diventato raro. Mentre nel XX secolo bastava una generazione (30 anni) per raddoppiare la produttività (e quindi la ricchezza), oggi ci vogliono 175 anni. Le grandi ripercussioni economiche sulle nostre società possono spiegare questa situazione. Tuttavia, i Large Language Models (LLM) offrono una nuova speranza.
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Le invenzioni hanno un impatto minore sulla crescita rispetto al passato
Dopo la Seconda guerra mondiale, i nostri genitori hanno vissuto in tempi benedetti. L’era della ricostruzione ha visto il fiorire di innovazioni radicali che hanno contribuito a un aumento senza precedenti del tenore di vita. In Francia, ad esempio, le innovazioni hanno aumentato la produttività a un tasso medio annuo del 2,5% tra il 1973 e il 2003. In 30 anni, la produttività è più che raddoppiata. Tra il 1945 e il 1975, il tasso medio annuo era addirittura del 5%.
Oggi, tuttavia, stiamo assistendo a un rallentamento generale. La produttività non aumenta più nelle stesse proporzioni. Tra il 2003 e il 2023, la crescita media annua è stata solo dello 0,4% in Francia e dello 0,6% in Europa. Ci vorrebbero 175 anni per ottenere un raddoppio.
Le innovazioni non si susseguono più allo stesso ritmo. La nostra società non è più in grado di produrre gli stessi progressi tecnologici per aumentare la produttività . Parafrasando Robert Gordon, “le innovazioni di oggi hanno meno effetto che in passato”.
Tutto questo, ovviamente, si riflette sul nostro morale e sulla direzione che sta prendendo l’intera società . La rinuncia al benessere porta alla frustrazione e a epifenomeni come la polarizzazione.
Un calo graduale della produttivitÃ
Il declino della produttività si è verificato a fasi alterne. La prima interruzione si è verificata a metà degli anni ’70, con
- La diffusione degli apparecchi elettrici: nei Paesi occidentali i lavori manuali erano già stati ampiamente sostituiti dagli ausili elettrici.
- Il raggiungimento delle velocità massime per i trasporti commerciali: la velocità media degli aerei di linea, ad esempio, non è più aumentata in modo significativo.
Una seconda svolta è avvenuta tra il 1980 e il 2003, grazie al personal computer. Quest’ultimo ha dapprima sostituito le tecnologie meno efficienti che popolavano gli uffici, prima di diventare una finestra sul mondo grazie a Internet. Da allora, il mondo degli affari è in attesa di una rivoluzione. Non è successo nulla nel mondo del lavoro che abbia aumentato drasticamente la produttività … fino al 2023 e all’arrivo degli LLM via ChatGPT. Torneremo su questo argomento più avanti.
Ma prima dobbiamo esaminare le ragioni di questa situazione di stagnazione. Perché è così difficile proporre innovazioni rivoluzionarie? La risposta è fornita da una ricerca del 2020 che merita di essere illustrata.
Lo sforzo di ricerca e sviluppo per realizzare la Legge di Moore è stato moltiplicato per 18 dagli anni Settanta.
È sempre più difficile produrre idee innovative.
Questa ricerca è stata pubblicata sull’American Economic Review nel 2020 da un gruppo di 4 ricercatori di Standford e del MIT. Il loro pedigree li pone al di sopra di ogni sospetto per quanto riguarda la qualità del loro lavoro.
Questi ricercatori dimostrano che, indipendentemente dal settore, la produttività aumenta meno rapidamente dello sforzo di ricerca e sviluppo. In altre parole, il numero di ricercatori necessari per condurre la ricerca non è costante. Aumenta soltanto, il che fa diminuire meccanicamente la produzione di R&S. Ciò è illustrato dal grafico seguente, tratto dall’articolo in questione. Mentre il numero di ricercatori è aumentato dagli anni ’30, la produttività della ricerca è diminuita.
Gli autori della ricerca forniscono diverse illustrazioni concrete di questo risultato nei campi della medicina, della ricerca farmaceutica e dell’agricoltura. Ma la loro illustrazione della Legge di Moore è la più facile da capire.
La Legge di Moore prevede che il numero di transistor sulla stessa superficie raddoppi ogni 2 anni. Ciò corrisponde a un aumento annuale del 35%. Misurando la spesa in R&S delle aziende coinvolte nello sviluppo di chip a partire dagli anni ’70, i ricercatori hanno scoperto che il numero di ricercatori necessari per garantire questa crescita annuale del 35% non era costante. Dagli anni ’70 lo sforzo di R&S per realizzare la Legge di Moore è stato moltiplicato per 18 (vedi grafico sotto).
Sui risultati ottenuti in campo medico, farmaceutico e agricolo tornerò in un altro articolo. Qui le scoperte sono ancora più marcate e la situazione è molto più negativa.
Innovazioni sempre più aneddotiche
Il risultato di questa difficoltà a innovare è che le innovazioni proposte sono sempre più aneddotiche. Permettetemi di illustrare questo paradosso con un esempio emblematico. L’iPhone.
Ricordo con emozione la presentazione dell’iPhone nel 2007. Ma cosa è successo da allora?
Ogni anno Apple organizza un evento per presentare il suo nuovo iPhone. È diventato più grande, più potente, più pesante… ma tutto è rimasto uguale. Peggio ancora, ora ci vengono servite innovazioni che rappresentano un vero e proprio peggioramento rispetto alla visione originale, che era quella di sbarazzarsi della tastiera. Al CES 2024, ecco cosa ha entusiasmato il mondo tecnologico. Una tastiera per iPhone. Steve Jobs si starà rivoltando nella tomba.
Potrei continuare a lungo. Gli ultimi 20 anni sono stati costellati di innovazioni pseudo-rivoluzionarie. Le fiere CES di Las Vegas degli ultimi 20 anni hanno reso onore a innovazioni tutt’altro che rivoluzionarie. Cosa hanno cambiato le nostre vite gli schermi OLED, i televisori 3D, il 5G, l’8K, gli orologi intelligenti, i frigoriferi connessi…? Niente. Il progresso si è svolto gradualmente fino al 2023.
La speranza degli LLM (Large Language Models)
ChatGPT è stata l’unica vera rivoluzione dopo gli smartphone. Il BlackBerry, poi l’iPhone, ci hanno permesso di sfruttare anche i più piccoli momenti “morti” della nostra giornata. Siamo diventati estensioni di Internet. ChatGPT ci ha dato un potere senza precedenti sotto forma di Large Language Models (LLM). Questi algoritmi, il cui funzionamento rimane un mistero, promettono di rivoluzionare il mondo del lavoro. Alcuni compiti potranno finalmente essere accelerati o addirittura eliminati.
Naturalmente, questa rivoluzione ha scatenato il panico in alcuni. L’IA generativa ci sostituirà tutti. Questo è il solito ritornello. Ma chi lo dice dimentica che il 70% dei posti di lavoro fornisce beni o servizi locali. Non hanno nulla da temere dalla produzione di contenuti, che gli LLM semplificheranno.
Accogliamo quindi la rivoluzione dell’IA generativa per quello che è: la promessa di un nuovo salto di produttività .
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