Automatisering & roboter: Fire utfordringer

Publisert som Aftenposten kronikk 20 juli 2015

Regjeringen har som en del av sitt Norge 2.0-prosjekt satt innovasjon, entreprenørskap og gründere på agendaene. Alle tiltak er prisverdige. Men det store spørsmålet er om politikerne skjønner hva innovasjon og teknologi betyr for samfunnet og økonomien. Her skal jeg peke på fire samfunnsmessige utfordringer ved innovasjon og teknologi som vi i jakten på Norge 2.0 må ta innover oss.

Dagens Norge – Norge 1.0 – er i tillegg til å være en oljeøkonomi, en sterkt utviklet serviceøkonomi med stor grad av automatisering. Tenk på alle arbeidsoppgavene i forbindelse med en banktransaksjon eller flyreise som er automatisert og overført til kundene. Videre digitalisering og automatisering av arbeidsoppgaver gjør at nesten halvparten av dagens yrker vil kunne bli erstattet av roboter i løpet av få år, i følge Samfunnsøkonomisk Analyse Rapport nr 19-2015. Innovasjon innen teknologi vil med andre ord ha stor betydning for sysselsettings-, utdannings-, og fordelingspolitikken i samfunnet.

Mot redusert sysselsetting?

Så langt ser vi ikke i makrotallene at økt automatisering leder til økt arbeidsledighet. De aller fleste som har blitt fristilt på grunn av teknologiske forbedringer, har opp til nå blitt fanget opp i andre mer produktive og lønnsomme næringer som for eksempel olje. At ny og mer lønnsom teknologi ikke leder til økt arbeidsledighet, kaller økonomene for ”The Luddite fallacy”. Argumentet deres er at ny teknologi leder til billigere varer og tjenester som øker husholdningens evne til å etterspørre mer – noe som leder til økt etterspørsel etter arbeidskraft. Siden den Industrielle revolusjon på 1700-tallet har økonomene hatt rett. Men i nyere tid har vi sett at økonomisk vekst ikke leder til økt sysselsetting – noe som kan gjør at Luddittene kan få rett.

Det er i dag mye som tyder på at vi i fremtiden ikke kan stole på at markedene løser teknologiske omstillinger på samme måte som før. De teknologiske endringene og hastigheten antas å være større, raskere, og kreve andre kunnskaper og ferdigheter enn hva vi tidligere har opplevd. Det store spørsmålet er om vi kan stole på historien eller om vi må være mentalt forberedt på tenke annerledes med hensyn til krav til omstilling eller sysselsettingsnivået i samfunnet.

Mot høyere utdanningsnivå?

Inntil nå er det primært mennesker med lavere utdanning som har blitt rammet av automatisering. Nå er de med høyere utdanning under angrep. Men vil økt utdanning løse problemet? For 30 år siden var tallet på norske studenter i høyere utdanning kun 40 prosent av hva det er i dag. I tillegg tar flere lengre utdanninger. Mange beskriver utdanning som en stige man må klatre. Logikken er at jo høyere opp man er, jo tryggere er man mot arbeidsledighet. Det er feil: utdannings og arbeidsmarkedet  er som en pyramide. Økt utdanning vil flytte flere oppover, men det betyr ikke at det blir plass til flere på toppen med mindre vi klarer å skape et stort antall nye bedrifter. Om vi ikke lykkes med dette, vil mange av de tusen jobbene i bunnen av pyramiden som blir borte med økt automatisering, ikke finne sin plass høyere oppe i pyramiden til tross for økt utdanning. Overutdanning av arbeidskraften er dermed en trussel.

Mot nye utdanningsprogrammer?

Det er en gal tilnærming å se innovasjon og automatisering som et menneske-maskin kappløp i et forsøk på å ligge foran maskinene. Man må heller se det som komplementaritet: vi skal samarbeide med maskinene, softwaren, og robotene for å utføre oppgavene bedre. Ingeniører, leger, advokater, økonomer, og professorer –alle jobber som kan beskrives i detalj - vil få støtte fra teknologi som øker kvaliteten på deres tjenester.

Faktum er at med kunstig intelligens er teknologien vesentlig bedre til å hurtig tilegne seg store mengder informasjon, lagre den, gjenskape den, foreta kompliserte beregninger eller foreta beslutninger. Av dette følger det at studenter innen de tradisjonelle ”science, technology, engineering og mathematics” (STEM) studiene vil slite i konkurransen med en super-smart datamaskin - Dr. Watson fra IBM - som er fylt opp med samme kunnskap. Min påstand er at i fremtiden vil de naturvitenskapelige  utdanningene ikke være like relevante for så mange. Spørsmålet blir da: hvilke utdanninger vil være best egnet til å supplere – ikke konkurrere med maskiner? Dette utfordrer oss på utdanningspolitikken.

Mot større samfunnsmessige (u)likheter?

 Algoritmer, maskiner, og roboter kjøper ikke varer og tjenester.  For å opprettholde økonomisk vekst må derfor de som jobber øke sin etterspørsel etter varer og tjenester som mer enn kompenserer for den økte automatiseringen i bunnen av pyramiden. Er dette realistisk? I tillegg viser data fra USA at den gjennomsnittlige husholdningsinntekten for en familie har stått stille siden 1975 til tross for at produktiviteten har steget hele tiden. Mye tyder derfor på at de som har kapital, eier maskinene eller robotene er de som primært har fått gleden av produktivitetsveksten. Den franske økonomen Thomas Piketty kan få rett: med redusert etterspørsel etter arbeidskraft til relativt sett lavere lønninger, vil de som har kapital bli vinnerne. Men ingen samfunn kan overleve med store ulikheter med hensyn til hvem som kan etterspørre vare og tjenester og hvem som har formue. Dette utfordrer oss på fordelingspolitikken.

Avslutning

Regjeringen og Norge er inne i et godt spor i vår tilpasning til en mindre oljeavhengig økonomi og mange nye innovasjoner, virksomheter og jobber vil se dagens lys. Utfordringen er å bryte den jobbløse veksten som skjer. Forskere og gründere må bidrar til nye virksomheter som skaper produktive og lønnsomme arbeidsplasser. Jeg har pekt på behovet for å tenke nytt om fire sentrale forhold. Håpet er at politikerne ser det samme behovet. En ting er sikkert: Vi kan ikke bruke samme tenking for å løse de nye problemene for Norge 2.0 som vi brukte da vi skapte Norge 1.0.