PRACA ORYGINALNA
Generatywna sztuczna inteligencja a wzrost dochodów – wstępne wnioski na podstawie danych globalnych
Więcej
Ukryj
1
Department of Economics, Society, Politics, University of Urbino Carlo Bo, Italy
Data nadesłania: 29-11-2024
Data ostatniej rewizji: 09-03-2025
Data akceptacji: 10-03-2025
Data publikacji: 30-09-2025
Autor do korespondencji
Francesco Venturini
Department of Economics, Society, Politics, University of Urbino Carlo Bo, Italy
GNPJE 2025;(GNPJE Special Issue on Economic Impacts of Generative AI 3):31-46
SŁOWA KLUCZOWE
KODY KLASYFIKACJI JEL
STRESZCZENIE
W artykule opisano badanie dotyczące związku między sztuczną inteligencją (AI) a globalnym wzrostem dochodów ze szczególnym uwzględnieniem jednej z nowo pojawiających się kategorii technologii cyfrowych – generatywnej AI (GenAI). GenAI wprowadza innowacyjne metody tworzenia treści i może stanowić wsparcie w zadaniach zarówno manualnych, jak i kognitywnych, potencjalnie zmieniając produktywność, wydajność i dynamikę zatrudnienia. W badaniu przeanalizowano dane patentowe z globalnej próby krajów w celu oceny tego, czy wykorzystywanie GenAI, nawet na jej wczesnych etapach rozwoju, wykazuje pozytywną korelację ze wzrostem dochodów. Stwierdzono statystycznie istotny, choć ilościowo umiarkowany związek między GenAI a wzrostem PKB per capita. Oszacowano premię za wzrost w wysokości około 0,02 p.p. w ciągu dekady dla krajów przyjmujących tę nową technologię, co odzwierciedla extensive margin dla innowacji GenAI. Ponadto, analizując skalę wysiłków badawczych w tej dziedzinie (intensive margin), stwierdzono, że od 2009 r. GenAI spowodowała wzrost PKB per capita od 0,009 do 0,013 p.p.
REFERENCJE (28)
2.
Bellemare M. F., Wichman C. J. [2020], Elasticities and the inverse hyperbolic sine transformation, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 82 (1): 50–61.
3.
Bick A., Blandin A., Deming D. J. [2024]. The rapid adoption of generative AI, Federal Reserve Bank of St. Louis. NBER Working Paper 32966.
4.
Bontadini F., Corrado C., Haskel J., Iommi M., Jona-Lasinio C. [2023], Euklems & INTANProd: Industry productivity accounts with intangibles, Sources of growth and productivity trends: Methods and main measurement challenges, Luiss Lab of European Economics, Rome.
5.
Brynjolfsson E., Rock D., Syverson C. [2021], The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies, American Economic Journal: Macroeconomics, 13 (1): 333–372.
6.
Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. R. [2023], Generative AI at work, NBER Working Paper No. 31161.
7.
Calvino F., Fontanelli L. [2023], Artificial intelligence, complementary assets, and productivity: Evidence from French firms, LEM Papers Series 2023/35, Laboratory of Economics and Management (LEM), Sant’Anna School of Advanced Studies, Pisa, Italy.
8.
Cesaro A., Fuente-Nunez C. de la [2023], Antibiotic identified by AI, Nature Chemical Biology, 19: 1296–1298.
10.
Farboodi M., Mihet R., Philippon T., Veldkamp L. [2019], Big Data and Firm Dynamics, AEA Papers and Proceedings 109, 38–42.
11.
Filippucci F., Gal P., Jona-Lasinio C., Leandro A., Nicoletti G. [2024], The impact of artificial intelligence on productivity, distribution and growth, OECD Artificial Intelligence Papers.
12.
George A., Walsh T. [2022], Artificial intelligence is breaking patent law, Nature, 605 (7911): 610–612. 25.
15.
Igna I. A., Venturini F. [2023], The determinants of AI innovation across European firms, Research Policy, 52 (2): 104661.
16.
Inaba T., Squicciarini M. [2017], ICT: A new taxonomy based on the International Patent Classification, OECD Working Paper 2017/01.
17.
Korinek A. [2023], Generative AI for economic research: Use cases and implications for economists, Journal of Economic Literature, 61 (4): 1281–1317.
18.
Marioni L. D. S., Rincon-Aznar A., Venturini F. [2024], Productivity performance, distance to frontier and AI innovation: Firm-level evidence from Europe, Journal of Economic Behavior & Organization, 228: 106762.
19.
Minniti A., Prettner K., Venturini F. [2025], AI innovation and the labor share in European regions, AI innovation and the labor share in European regions, European Economic Review, 105043,
https://doi.org/10.1016/j.euro....
20.
Noy S., Zhang W. [2023], Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence, Science, 381 (6654): 187–192.
22.
Swanson K., Liu G., Catacutan D. B. [2024], Generative AI for designing and validating easily synthesizable and structurally novel antibiotics, Nature Machine Intelligence, 6: 338–353.
23.
Trammell P., Korinek A. [2023], Economic growth under transformative AI, NBER Working Paper No. 31815.
24.
Venturini F. [2022], Intelligent technologies and productivity spillovers: Evidence from the Fourth Industrial Revolution, Journal of Economic Behavior & Organization, 194: 220–241.
25.
Wang H., Fu T., Du Y. [2023], Scientific discovery in the age of artificial intelligence, Nature, 620: 47–60, 26.
26.
Wiles E., Krayer L., Abbadi M., Awasthi U., Kennedy R., Mishkin P., Sack D., Candelon F. [2024], GenAI as an Exoskeleton: Experimental evidence on knowledge workers using GenAI on new skills, Geneva, World Intellectual Property Organization.
27.
WIPO [2019], WIPO Technology Trends 2019: Artificial Intelligence, Geneva, World Intellectual Property Organization.
28.
WIPO [2024], Generative Artificial Intelligence, Geneva, World Intellectual Property Organization.