Tim ekonomi Anthropic bulan ini merilis model ekonomi berbasis tugas beserta alat penjelajah skenario untuk memproyeksikan dampak AI terhadap pertumbuhan, lapangan kerja, dan upah di AS hingga 2030. Alat ini masih versi 1.0, dan makalah di baliknya ditulis oleh Korinek dan rekan-rekannya. Model ini menyajikan tiga skenario, bukan satu proyeksi tunggal.
| Skenario | PDB 2030 | Kenaikan relatif | Tingkat pengangguran | Upah pekerja pengetahuan |
|---|---|---|---|---|
| Moderat | 34,1 triliun dolar | +1,6% | Masih dalam kisaran historis | Stagnan atau naik tergantung sektor |
| Signifikan | 36,3 triliun dolar | +8,3% | Naik ke sekitar 5% | Relatif stagnan |
| Ekstrem | 44,4 triliun dolar | +32,4% | Naik ke level tertinggi sepanjang sejarah | Turun lebih dari 10% pada 2030 |
Skenario moderat berasumsi dampak AI sebanding dengan internet, dengan 2,5% pekerja pengetahuan tergantikan antara 2026 dan 2030. Skenario signifikan berasumsi AI mampu menangani separuh pekerjaan pengetahuan pada 2030 dan sebagian besar berjalan otonom — dalam kondisi ini, 59,7% pekerja pengetahuan tetap di posisi mereka, 39,6% berpindah ke pekerjaan lain, dan upah pekerja non-pengetahuan justru naik. Skenario ekstrem mensyaratkan munculnya AI yang mampu memperbaiki dirinya sendiri secara rekursif dan diadopsi secara cepat, mendorong pertumbuhan PDB tahunan hingga 15% dan menggandakan ukuran ekonomi setiap 4,5 tahun.
Distribusi berubah lebih cepat daripada totalnya
Perubahan paling besar di antara ketiga skenario terjadi pada distribusi. Pangsa tenaga kerja dan modal dalam PDB adalah 59,4% berbanding 40,6% pada skenario moderat, 56,1% berbanding 43,9% pada skenario signifikan, dan 45,2% berbanding 54,8% pada skenario ekstrem — pangsa modal naik 14,8 poin persentase dari posisi saat ini, melewati angka setengah.
Berdasarkan perhitungan kasar dari ketiga angka PDB tersebut, skenario ekstrem menghasilkan output tahunan sekitar 10,3 triliun dolar lebih besar dibanding skenario moderat, mendekati sepertiga ukuran ekonomi AS saat ini. Dalam model yang sama, tambahan output ini berbarengan dengan upah pekerja pengetahuan yang turun lebih dari 10% dan tingkat pengangguran yang naik ke level tertinggi sepanjang sejarah. Total output dan distribusinya tidak bergerak searah dalam proyeksi ini, dan itulah inti dari menampilkan ketiga skenario secara berdampingan.
Bagaimana model ini disusun
Kerangka ini merepresentasikan ekonomi sebagai kumpulan tugas yang dijalankan oleh berbagai pekerjaan, dengan klasifikasi tugas mengikuti sistem O*NET milik Departemen Tenaga Kerja AS. Pengaruh AI terhadap suatu tugas dibagi menjadi empat jenis: tidak berpengaruh, augmentasi (mengerjakan lebih cepat atau lebih baik), otomatisasi, dan penciptaan tugas baru. Model ini juga memasukkan perubahan produktivitas di tingkat tugas, biaya dan waktu untuk berpindah pekerjaan, perbedaan kecepatan adopsi antar-industri, serta penggantian tenaga kerja oleh modal.
Survei pendamping melibatkan 10.980 responden, dengan median ekspektasi yang sejalan dengan skenario signifikan; sekitar 10% memberikan jawaban yang mendekati skenario ekstrem.
"The main challenge is not achieving economic growth, but making sure the benefits are broadly shared and the costs aren't unequally dispersed."
Apa yang tidak dimasukkan ke dalam model
Daftar ini lebih layak disimak daripada skenario itu sendiri. Model tidak mencakup respons kebijakan, siklus bisnis, guncangan permintaan agregat atau pasar keuangan, risiko katastrofik, maupun robot yang sangat mumpuni, dan tidak melacak pekerja secara individu — hanya sampai level agregat per pekerjaan. Model ini juga tidak memasukkan potensi pertumbuhan pada pekerjaan yang paling terpapar AI, efek permintaan dari pembangunan pusat data, maupun percepatan laju kemajuan teknologi itu sendiri.
Menurut penulisnya: "Like every model, it is a stark simplification of a complex reality: it isolates a few key forces and omits many others that may become relevant."
Sumber: Halaman riset ekonomi resmi Anthropic, CocoLoop; angka PDB ketiga skenario, kisaran tingkat pengangguran dan upah, persentase pangsa tenaga kerja-modal, serta jumlah sampel survei diverifikasi dari dokumentasi model, sedangkan selisih antar-skenario adalah perhitungan kasar dari situs ini.