Tranziția către o nouă paradigmă economică este marcată de capacitatea de a transforma cunoașterea în tehnologie și, ulterior, în productivitate. Această schimbare de paradigmă este susținută de infrastructura formată din inteligență artificială, robotizare, calcul cuantic și digitalizarea economiei. În acest context, apare conceptul de economie binară, unde valoarea nu mai provine preponderent din materia fizică sau forța de muncă, ci din informație, algoritmi și proprietatea intelectuală.
Un moment de cotitură în dezvoltarea inteligenței artificiale a fost publicarea lucrării „Attention Is All You Need” de către cercetătorii Google. Această lucrare a introdus arhitectura Transformer, bazată pe mecanismul de self-attention, oferind o alternativă la modelele secvențiale anterioare. Avantajul major al acestei arhitecturi constă în posibilitatea de a identifica relații între elementele informației fără procesare strict secvențială, permițând o paralelizare eficientă și utilizarea unor volume masive de date.
Evoluția tehnologică are implicații directe asupra productivității totale a factorilor, afectând cererea pentru diverse categorii de muncă. Acemoglu estimează că impactul AI asupra productivității ar putea genera o creștere cumulată a TFP de aproximativ 0,66% pe parcursul a zece ani. Această evoluție ar putea contribui cu aproximativ 0,064 puncte procentuale anual la creșterea TFP, deși efectul asupra producției ar putea fi mai mare datorită reacției investițiilor și acumulării de capital.
Automatizarea poate genera efecte contradictorii asupra pieței muncii, precum displacement effect și reinstatement effect. În timp ce preluarea sarcinilor de către capital poate reduce cererea de muncă, apariția unor noi roluri poate compensa acest fenomen. În scenariile de dezvoltare a Artificial General Intelligence, analizate de Korinek și Suh, viteza de automatizare față de ritmul acumulării de capital va determina evoluția salariilor și capacitatea economiei de a susține cererea pentru munca umană.
Economiile care doresc să evite capcana venitului mediu trebuie să implementeze modele de AI și dezvoltare tehnologică. Avantajul competitiv nu mai poate fi bazat pe costuri salariale reduse, ci pe cunoaștere, inovare și capital uman specializat. Țările avansate urmăresc ocuparea segmentelor cu marje ridicate, precum software, semiconductori, robotică și biotehnologie, pentru a asigura o poziție stabilă în lanțurile globale de valoare și o creștere sustenabilă.
În teoria economică, progresul tehnologic a fost considerat de la modelul neoclasic al lui Solow în 1956 ca fiind principala sursă de creștere pe termen lung. Ulterior, teoriile creșterii endogene au subliniat rolul ideilor și al capitalului uman. Astăzi, conceptul de creștere generatoare descrie un proces care produce prosperitate prin efecte multiplicatoare, asigurând capacitatea economiei de a regenera factorii de dezvoltare pentru perioadele viitoare.