IWF-Finanz- und Entwicklungspolitik: Künstliche Intelligenz bringt Hoffnung für die Weltwirtschaft

Im Zuge der Pandemie wurde die Weltwirtschaft durch viele Aspekte belastet: langsameres Wachstum, die hartnäckigste Inflation seit Jahrzehnten, begrenzte Fortschritte in Sachen Nachhaltigkeit und hohe Kreditkosten, die die Investitionen (einschließlich der massiven Investitionen, die für die Energiewende erforderlich sind) belasteten. Der größte Gegenwind ist jedoch möglicherweise die Schwäche des Produktivitätswachstums seit der globalen Finanzkrise.

Künstliche Intelligenz (KI) ist unsere beste Chance, die Angebotsbeschränkungen zu überwinden, die zu verlangsamtem Wachstum, neuem Inflationsdruck, höheren Kapitalkosten, Haushaltsproblemen und schrumpfendem fiskalischem Spielraum sowie zu Herausforderungen bei der Erreichung der Ziele für nachhaltige Entwicklung geführt haben. Der Grund dafür ist, dass KI das Potenzial hat, nicht nur den Abwärtstrend bei der Produktivität umzukehren, sondern auch nachhaltige und erhebliche Produktivitätssteigerungen herbeizuführen.

Dies braucht natürlich Zeit. Hier gilt ebenso wie bei früheren technologischen Übergängen das Gesetz von Roy Amara: Wir überschätzen stets die kurzfristigen Auswirkungen und unterschätzen die langfristigen. Meine beste Vermutung (und es ist nur eine Vermutung, die auf den aktuellen Investitionsmustern basiert) ist, dass wir bis zum Ende dieses Jahrzehnts wahrscheinlich einen tiefgreifenden Einfluss der KI auf die Arbeitsproduktivität erleben werden.

All dies ist das Ergebnis der Kollision dreier mächtiger Kräfte.

Die ersten sind Schocks, zu denen die Pandemie, der Klimawandel, geopolitische Spannungen, ein Wiederaufleben des Nationalismus und eine zunehmende Konzentration auf Fragen der nationalen Sicherheit bei der Gestaltung der internationalen Wirtschaftspolitik gehören. Die zunehmende Schwere und Häufigkeit von Störungen zwingt die globalen Versorgungsnetze zu größerer Vielfalt und Widerstandsfähigkeit. Doch es handelt sich dabei um eine kostspielige Belastung, die Inflationsdruck auslösen kann.

Apple beispielsweise verlagert seine Produktion immer stärker nach Indien, und derzeit werden 15 % der Apple-Telefone in Indien hergestellt. Gleichzeitig sind es nur Südkorea und die chinesische Provinz Taiwan, die die modernsten Halbleiter produzieren (aber nicht entwickeln), eine Vereinbarung, die aus Sicht der nationalen Sicherheit nicht tragbar ist.

Politische Maßnahmen, die auf die Rückführung wichtiger Lieferketten oder zumindest deren Verlagerung in befreundete Länder abzielen, haben die Vielfalt beim Zugang zu Ressourcen erhöht und es Gegnern gleichzeitig erschwert, Zugang zu Waren, Technologien und Kapital zu erhalten. Einige dieser protektionistischen Maßnahmen zielen darauf ab, inländische Arbeitnehmer vor ausländischer Konkurrenz zu schützen.

Das Ergebnis ist, dass die globalen Versorgungsnetze, die nach dem Zweiten Weltkrieg noch viel enger vernetzt waren, im Zuge der Pandemie rapide zersplittert sind. In der Folgezeit folgten die Lieferketten weitgehend den wirtschaftlichen Standards: Effizienz und komparativer Vorteil. Es ist nicht mehr möglich, die Widerstandsfähigkeit zu maximieren und gleichzeitig die Kosten zu minimieren – und wir minimieren die Kosten nicht mehr. Dieser Strukturwandel hat unter anderem zu einem erhöhten Inflationsdruck geführt.

Auch wenn der durch die COVID-19-Pandemie verursachte Druck auf die Lieferketten nachgelassen hat, manifestiert sich bereits eine zweite Reihe kollidierender Kräfte in längerfristigen Trends, die die Versorgungsstabilität der Wirtschaft weiter verringern und die Kosten in die Höhe treiben. Zu diesen Trends gehört die sinkende Produktivität, die insbesondere in den Industrieländern deutlich zu beobachten ist.

Zu diesen Trends gehört auch die Alterung der Bevölkerung in Volkswirtschaften, die für mehr als 75 Prozent der weltweiten Wirtschaftsleistung verantwortlich sind. Sinkende Geburtenraten und eine höhere Lebenserwartung verlangsamen (oder verringern) das Wachstum der Erwerbsbevölkerung, was zu weniger Arbeitnehmern und mehr pflegebedürftigen älteren Menschen führt. Wenn man sich auf das Sozialversicherungssystem verlässt, wird diese Situation zu einem fiskalischen Druck führen, wenn der Leitzins der Zentralbank hoch bleibt. Überraschenderweise herrscht in vielen Industrieländern in den beschäftigungsstarken Sektoren ein Mangel an Arbeitskräften. Dies hat das Wirtschaftswachstum gebremst und den Inflationsdruck verstärkt, insbesondere in den USA, wo die Gesamtnachfrage stark war. Auch Deutschland steht vor ähnlichen Problemen hinsichtlich der Arbeitskräfteversorgung.

Zu den Auswirkungen der Pandemie gehört eine steigende Staatsverschuldung in vielen Volkswirtschaften. Derzeit übersteigt die globale Staatsverschuldung das globale BIP und steigt weiter an, und die aktuelle Staatsschuldenquote der Vereinigten Staaten hat die Schwelle von 120 % überschritten. Die Quote für Europa beträgt 88,6 %, wobei die Quoten in Griechenland, Italien, Spanien, Frankreich, Belgien und Portugal über dem Durchschnitt liegen (wobei Griechenland und Italien deutlich über dem Durchschnitt liegen). Die Staatsverschuldung Chinas scheint niedriger zu sein, allerdings ohne Berücksichtigung der Schulden staatlicher Unternehmen, die einen großen Teil des Unternehmenssektors ausmachen. Dies lässt sich zum Teil durch die massiven Ausgaben während der Pandemie erklären, die darauf abzielten, Leben zu retten, Geschäftsschließungen zu verhindern und Schäden an den Bilanzen von Privatpersonen und Unternehmen abzuwenden. Ein Grund dafür, dass die Nachfrage trotz steigender Zinsen stabil blieb, liegt gerade darin, dass die Bilanzverluste während der Pandemie viel geringer ausfielen als während der globalen Finanzkrise.

Und schließlich gibt es noch einen zweiten Kräftekomplex: Die seit Jahrzehnten anhaltenden, starken deflationären Kräfte, die mit dem Wachstum der Schwellenländer und der massiven Kapazitätserweiterung der Weltwirtschaft (insbesondere, aber nicht nur, China) in Zusammenhang stehen, schwächen sich ab.

Entwicklungsökonomen nennen dies den „Lewis-Wendepunkt“. Während dieser Wachstumsphase wird die in den traditionellen Sektoren der Schwellenländer unterbeschäftigte und nicht ausgelastete Erwerbsbevölkerung größtenteils von urbanisierten und stärker vernetzten Wirtschaftssektoren beschäftigt und absorbiert.

Besondere Aufmerksamkeit verdient die Situation hinsichtlich der Produktivität. Das Produktivitätswachstum in den USA betrug zwischen 1998 und 2007 durchschnittlich 1,68 Prozent. In dieser Zeit erhielten viele Amerikaner Zugang zum Internet und später auch zu Mobiltelefonen. Anschließend verlangsamte sich das Produktivitätswachstum von 2010 bis 2019 auf 0,38 %.

Dieser Rückgang spiegelt sich in allen Aspekten der Wirtschaft wider. Obwohl im Güter- und Dienstleistungssektor weniger als ein Viertel der Arbeitnehmer beschäftigt sind, dieser jedoch tendenziell produktiver ist, verlangsamte sich auch hier das Produktivitätswachstum, und zwar von 4,27 Prozent auf 1,23 Prozent. Das Produktivitätswachstum im großen und weniger produktiven Sektor der nicht handelbaren Dienstleistungen fiel von 0,73 % auf praktisch null.

Eine bemerkenswerte Tatsache ist, dass die Vereinigten Staaten trotz des schwachen Produktivitätswachstums in letzter Zeit andere hochentwickelte Volkswirtschaften, darunter auch Europa, überflügeln. Europas schwaches Wachstum und geringere Produktivitätsraten sind teilweise auf die langsamere und effizientere Einführung und Nutzung digitaler Technologien sowie auf die Unterentwicklung des Technologiesektors im Vergleich zu den USA und China zurückzuführen.

Die Produktivitätsindikatoren in Europa stiegen während der COVID-19-Pandemie leicht an, hauptsächlich weil weniger produktive Branchen ihren Betrieb teilweise einstellten, während produktivere Branchen auf Fernarbeit umstellten. Wir benötigen noch mehr Daten, um zu sehen, ob dieser Aufschwung von Dauer ist, aber wir beobachten ähnliche Muster auch in anderen hochentwickelten Volkswirtschaften.

Die kombinierte Wirkung dieser beiden Kräfte hat dazu geführt, dass die Wirtschaft relativ schnell von einem nachfragebeschränkten Wachstum zu einem angebotsbeschränkten Wachstum überging. Das Wirtschaftswachstum ist schwach. Die Inflation hält an. Die Realzinsen bleiben hoch. Viele Ökonomen, darunter auch ich, sind der Ansicht, dass die von mir beschriebenen strukturellen Rahmenbedingungen dazu führen werden, dass die Kreditkosten wahrscheinlich hoch bleiben und auf jeden Fall höher sein werden als im Jahrzehnt nach der globalen Finanzkrise. Dies dürfte zu erheblichen Veränderungen in der Investment-Community führen, unter anderem zu weiterhin höheren Kapitalkosten und Diskontsätzen sowie sinkenden Bewertungen.

Es ist anzumerken, dass die Anleger hinsichtlich der wahrscheinlichen Zinsentwicklung geteilter Meinung sind und ihre Ansichten ändern können. So wurden beispielsweise die im letzten Jahr geäußerten Erwartungen, die Fed würde in diesem Jahr den Leitzins sieben Mal um jeweils 25 Basispunkte senken, schnell zunichte gemacht. Die Märkte kalkulieren derzeit ein oder zwei Zinssenkungen der Federal Reserve in diesem Jahr ein. Die Markterwartungen dürften weiterhin darauf schließen lassen, dass die Zinsen längerfristig höher bleiben werden, und das strukturelle Umfeld deutet darauf hin.

Dies bringt uns zur dritten Gruppe kollidierender Kräfte: Wissenschaft und Technologie. Derzeit finden mindestens drei Revolutionen statt. Der erste ist eine Jahrzehnte dauernde digitale Transformation, die jetzt durch Durchbrüche in der KI beschleunigt wird. Der zweite Grund sind Veränderungen in der Biomedizin und den Biowissenschaften. Der dritte Bereich sind Technologien, die den Übergang zu nachhaltiger Energie unterstützen.

Alle drei Änderungen werden durch entsprechende Investitionen unterstützt. Das Tempo des Fortschritts wird nicht nur durch technologische Durchbrüche vorangetrieben, sondern auch durch eine Reihe leistungsstarker Tools, deren Kosten sinken und deren Verfügbarkeit zunimmt. Die Kosten für Solarenergie sind im letzten Jahrzehnt dramatisch gesunken. Auch in anderen Bereichen gab es dramatische technologische Fortschritte, von fortschrittlichen Halbleitern über die DNA-Sequenzierung bis hin zu dreidimensionalen Modellen von Hunderten Millionen Proteinen, die in öffentlichen Datenbanken frei verfügbar sind.

Die Entwicklung solcher Technologien und ihre Anpassung an den produktiven Einsatz würden große strukturelle Veränderungen in der Weltwirtschaft auslösen. Wir können das volle Ausmaß dieser Veränderungen nicht vorhersagen, aber ihre Auswirkungen werden mit Sicherheit enorm sein.

Neue Technologien können die Produktivität weiterhin steigern, wie ich letztes Jahr in einem gemeinsam mit James Manyika von Google verfassten Artikel über das Potenzial der generativen KI dargelegt habe. Dies steht im Einklang mit Schätzungen von Quellen wie dem McKinsey Global Institute.

Generative KI ist die erste KI mit menschenähnlichen Fähigkeiten, die in mehreren Domänen arbeiten kann und Domänen ausschließlich auf Grundlage von Gesprächsanweisungen erkennen und wechseln kann. Es kann über Inflation diskutieren, Computercode schreiben und einige Berechnungen durchführen – allerdings ist es noch in der Entwicklung. Seine übermenschlichen Fähigkeiten zur Mustererkennung machen ihn zu einem leistungsstarken digitalen Assistenten. Ein idealeres Modell als die vollständige Automatisierung ist die Mensch-Maschine-Zusammenarbeit, die manchmal als „Augmentation“ bezeichnet wird.

Geoffrey Hinton, ein Pionier der modernen neuronalen Netzwerk-KI, verfügt über ein einzigartiges Verständnis der Auswirkungen von KI. Er verwendete das Beispiel eines erfahrenen Arztes. Obwohl dieser Arzt möglicherweise Tausende von Patienten behandelt hat, ist die medizinische KI in der Lage, Hunderttausende von Patientenakten zu überprüfen und zu verarbeiten. Auf diese Weise kann medizinische KI sowohl erfahrenen Ärzten als auch insbesondere weniger erfahrenen Ärzten eine große Hilfe sein. Dies steht im Einklang mit den Ergebnissen von Studien zu KI-Anwendungen in anderen Bereichen, beispielsweise im Kundenservice. Dort haben digitale KI-Assistenten, die anhand früherer Interaktionen trainiert wurden, insgesamt zu großen Produktivitätssteigerungen und sogar zu größeren Vorteilen für weniger erfahrene Mitarbeiter geführt.

KI ist eine Allzwecktechnologie mit Anwendungsmöglichkeiten in der gesamten Wirtschaft, sowohl nach Sektoren als auch nach Art der Arbeit. Dies ist wichtig, da nur universelle Technologien zu großen, gesamtwirtschaftlichen Produktivitätssteigerungen führen können.

KI-Anwendungen werden, unter anderem dank fortschrittlicher Halbleitertechnologie, bereits in persönliche Geräte wie Mobiltelefone integriert.

Dennoch müssen noch viele Herausforderungen bewältigt werden, um das größere Potenzial der KI auszuschöpfen. Eine der Herausforderungen besteht darin, Vorschriften einzuführen, um den Missbrauch von Technologie und Daten zu verhindern. Dieses Regulierungsprogramm zur Risikominderung wird weltweit umgesetzt.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, den Automatisierungsbias oder das, was Erik Brynjolfsson die „Turing-Falle“ nennt, zu überwinden – die starke Tendenz zur vollständigen Automatisierung und zum Ersatz von Menschen.

Diese Ansicht wird in den Medien, der Industrie und in politischen Diskussionen häufig vertreten. Dies spiegelt sich in der weit verbreiteten Sorge vor einem starken Rückgang der Beschäftigung wider.

Die vielleicht wichtigste politische Frage betrifft die potenziellen Vorteile. Damit KI im Laufe der Zeit ihre volle wirtschaftliche Wirkung entfalten kann, muss sie für alle Wirtschaftssektoren und Unternehmen, egal ob groß oder klein, zugänglich sein. Es besteht kein Zweifel daran, dass umfangreiche Investitionen in Branchen wie Technologie und Finanzen erhebliche Auswirkungen haben werden. Allerdings muss die Anwendung von KI in Sektoren mit hoher Beschäftigungsintensität vordringen, in denen die Einführung von KI tendenziell hinterherhinkt (wie etwa im öffentlichen Dienst, im Gesundheitswesen, im Baugewerbe und im Gastgewerbe). Studien zur Einführung digitaler Technologien, die vor dem KI-Zeitalter durchgeführt wurden, legen nahe, dass dieses Muster der weitverbreiteten Verbreitung nicht zwangsläufig ist, sondern vielmehr vollständig von der Differenzierung der Marktkräfte abhängen kann oder sogar wahrscheinlich ist.

Im Gegensatz zu dem starken Fokus auf die Reduzierung der Risiken und des Missbrauchs der KI-Technologie sind die politischen Maßnahmen zur Unterstützung der Verfügbarkeit, Verbreitung und Fähigkeiten der KI, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, derzeit schwach. Ein wichtiger Teil der Neuausrichtung der Politik besteht darin, die Intensität der Politik im letzteren Bereich zu erhöhen, ohne dabei den ersteren Bereich aufzugeben. Damit soll nicht gesagt werden, dass die Regierung Gewinner oder nationale Champions auswählen sollte. Stattdessen sollte eine wirksame Wettbewerbspolitik Teil eines umfassenden Politikpakets sein. Darüber hinaus muss der Schwerpunkt teilweise auf Sektoren und Unternehmen liegen, die bei der Entdeckung und Einführung neuer Technologien möglicherweise im Rückstand sind, wie etwa kleine und mittlere Unternehmen. Und da sich mit der Einführung von KI-Technologieanwendungen auch die Arbeitsplätze verändern werden, sollten Umschulung und Erwerb neuer Fähigkeiten Priorität haben.

Die potenziellen Vorteile der KI überwiegen bei weitem die Herausforderungen, die mit der Bewältigung von Produktivität und Wachstum nach der Pandemie verbunden sind. Diese Erfolge werden sich auf die wissenschaftliche und technologische Forschung von der Biologie bis zur Physik und Materialwissenschaft auswirken und eine Schlüsselrolle bei der Energiewende spielen.

Talent, Rechenleistung und ein schnell wachsender Strombedarf sind die größten Hindernisse für die Entwicklung immer leistungsfähigerer generativer KI-Modelle. Die Datenverfügbarkeit stellt keine große Einschränkung dar. Für die Ausbildung stehen im Internet zahlreiche Daten zur Verfügung. Natürlich fällt ein Teil der KI nicht in die leistungsstarke und wichtige Kategorie der generativen KI. Ein Beispiel ist AlphaFold, ein KI-System, das die dreidimensionale Struktur von Proteinen vorhersagt. Um dieses System anzuwenden, müssen Sie in spezielle biologische Daten und Fachwissen über die Prinzipien der Proteinfaltung investieren.

Auch die großen Plattformen, die das Wachstum der generativen KI vorantreiben, verfügen über Geschäftsmodelle, die auf persönlichen Daten und hochpräziser Zielgruppenansprache basieren. Für das Training von Modellen wie beispielsweise großen Sprachmodellen sind jedoch keine sensiblen personenbezogenen Daten erforderlich.

Diese Systeme sind leistungsstark genug, um Modelle mit Milliarden von Parametern zu trainieren, und sie existieren hauptsächlich in Cloud-Computing-Systemen des privaten Sektors, vor allem in den USA und China. Dies und der Wettbewerb um Talente führen zu einem Nachteil für die wissenschaftliche und akademische Gemeinschaft. Die Ausweitung der Computerinfrastruktur auf eine breite Gemeinschaft von Forschern und Innovatoren ist ein wesentlicher und wichtiger politischer Schritt. Dadurch wird auf demokratische Weise eine offene Gemeinschaft aufgebaut und ein gutes Gleichgewicht zwischen akademischer und privater Innovation gewahrt. Das Erreichen dieses Gleichgewichts wird eine weite Verbreitung der Technologie unterstützen.

Europa dürfte bei der Entwicklung und Anwendung von KI aus drei Gründen hinter den USA und China zurückfallen. Erstens ist die Finanzierung der Grundlagenforschung durch die EU relativ unzureichend. Zweitens hinkt die EU hinsichtlich der Rechenleistung zur Unterstützung der Forschung hinterher. Drittens ist es nicht gelungen, die enorme europäische Wirtschaft voll auszuschöpfen. Da bei digitalen und KI-Technologien hohe fixe Entwicklungskosten und relativ geringe variable Kosten anfallen, ist die großflächige Einführung ein enormer Vorteil, der die Kapitalrendite bestimmt. Die europäischen Kapitalmärkte bleiben relativ fragmentiert; Die Integration der Dienstleistungsmärkte ist unvollständig und wird durch die regulatorische Fragmentierung auf nationaler Ebene behindert. Es bleibt abzuwarten, ob diese Situation anhält oder ob sich nach den jüngsten Wahlen zum Europäischen Parlament eine Trendwende ergibt. Zwei der Europäischen Kommission vorgelegte Berichte – einer von Enrico Letta und der andere von Mario Draghi – plädieren für verstärkte Investitionen in digitale Technologien.

China ist eine KI-Großmacht. Indien ist aufgrund seiner starken Verwurzelung in der Digitaltechnologie, seines großen und wachsenden Binnenmarkts und seiner umfangreichen Reserven an Humankapital im Ingenieurwesen wahrscheinlich auf dem Weg zu einer wachsenden Macht.

Andere Schwellenländer könnten von KI-Anwendungen stark profitieren, doch zumindest in den nächsten Jahren werden sie in erster Linie Konsumenten hochentwickelter KI-Technologien sein, die überwiegend in den USA und China produziert werden.

KI wird in den kommenden Jahrzehnten zu massiven Strukturveränderungen und Umbrüchen führen. Während einige Gruppen aufgrund der Automatisierung oder rapider Produktivitätssteigerungen ihre Arbeitsplätze verlieren und andere Gruppen eingestellt werden und neue, durch KI-Technologie geschaffene Arbeitsplätze besetzen, werden die Arbeitnehmer in der Mitte am stärksten betroffen sein. In dieser Mittelposition werden die Arbeitsplätze zwar nicht unbedingt verschwinden, aber sie werden sich verändern. Dies wird ein disruptiver Prozess sein, der andere Fähigkeiten und viele organisatorische Veränderungen erfordert. Sowohl der private als auch der öffentliche Sektor werden bei der Gewährleistung eines reibungslosen Übergangs eine wichtige Rolle spielen.

Wenn Maßnahmen ergriffen werden, die eine schnellere Verbreitung von KI-Technologien in der gesamten Wirtschaft fördern, könnte KI das Wirtschaftswachstum deutlich beschleunigen und zu einer Erholung des Produktivitätswachstums beitragen. Und wenn die KI-Technologie die angebotsseitigen Beschränkungen lockert, die teilweise für die Inflation verantwortlich sind, könnte sie im Laufe der Zeit indirekt die Realzinsen und Kapitalkosten senken. Dies wird in einer Welt hilfreich sein, in der Investitionen in Billionenhöhe erforderlich sind, um die Gleichung für Energieeffizienz und grüne Transformation zu ändern. Angesichts der zunehmenden Alterung der Weltwirtschaft wird KI jüngeren Arbeitnehmern dabei helfen, ältere zu unterstützen, ohne dass diese unangemessene Opfer bringen müssen.

Trotz Wachstumsschocks und langfristigem Gegenwind verfügen wir über das Talent und die Instrumente, um globales Wachstum, Inklusion und Nachhaltigkeit zu fördern – allerdings nur, wenn wir bereit sind, diese proaktiv und umsichtig einzusetzen.