Kur flasim për rreziqet e inteligjencës artificiale, shumica mendojnë menjëherë për sistemin financiar. Por në fakt, vëmendja jonë duhet të jetë më shumë te tregu i punës.
Sigurisht, frika për sistemin financiar është e kuptueshme. Edhe sot, kujtimi i krizës së vitit 2008 vazhdon të ndikojë çdo diskutim mbi rreziqet ekonomike. Kur Lehman Brothers u shemb dhe sistemi bankar global u trondit, qeveritë u përballën me një zgjedhje të vështirë: të shpëtonin bankat me para publike apo të lejonin kolapsin e sistemit. Në SHBA u zgjodh shpëtimi, një vendim që nxiti rrezikmarrje në të ardhmen dhe shkaktoi pakënaqësi tek qytetarët që paguan koston. Megjithatë, pas kësaj krize, rregullatorët ndërtuan një sistem më të fortë mbrojtjeje, i cili sot është pjesë e arkitekturës globale bankare. Kjo përvojë mund të shërbejë si model edhe për rreziqet që po krijohen nga inteligjenca artificiale.
Edhe pse institucionet ndërkombëtare paralajmërojnë se rregullimi i AI është ende në fazat e hershme, rreziqet janë ende të menaxhueshme. Industria e AI sot i ngjan shumë sistemit financiar para vitit 2008: është shumë e përqendruar, kompanitë janë të ndërlidhura fort me njëra-tjetrën dhe infrastruktura kritike varet nga pika të vetme.
Para krizës së vitit 2008, mendohej se rreziku në sistemin financiar ishte i shpërndarë. Në realitet nuk ishte kështu. Rreziqet ishin të fshehura, lidhjet mes institucioneve nuk ishin transparente dhe dështimi i një banke mund të përhapej në mënyrë të paparashikueshme në gjithë sistemin. Rregullimi ishte i fragmentuar dhe askush nuk kishte një pamje të plotë të situatës.
Një problem i ngjashëm ekziston sot në industrinë e AI. Vetëm tre kompani, Anthropic, OpenAI dhe Google – kontrollojnë rreth 88% të tregut të modeleve të mëdha gjuhësore për bizneset. Në nivelin e pajisjeve, përqendrimi është edhe më i madh, pasi prodhimi i çipeve të avancuara dominohet nga një kompani e vetme, TSMC. Një tërmet në Tajvan në vitin 2024 tregoi sa e brishtë është kjo varësi globale, duke ndërprerë përkohësisht prodhimin e gjysmëpërçuesve.
Pas krizës financiare, një nga zgjidhjet më efektive ishte identifikimi i institucioneve që janë “shumë të mëdha për të dështuar” dhe detyrimi i tyre të kenë rezerva të mjaftueshme për të përballuar humbjet. Kjo qasje ka dhënë rezultate konkrete, duke ulur ndjeshëm dështimet bankare.
Edhe pse këto mekanizma nuk mund të aplikohen drejtpërdrejt te AI, logjika pas tyre mbetet e vlefshme. Ka tre hapa kryesorë që mund të merren.
Lexo edhe: Shqipëria zgjeron Paketën e Maleve dhe rrit mbështetjen për sportistët elitarë
Së pari, duhet të identifikohen dhe monitorohen aktorët kryesorë të industrisë së AI që janë bërë infrastrukturë kritike për ekonominë dhe sistemin financiar. Aktualisht, shumë institucione financiare varen nga një numër i vogël kompanish teknologjike për kapacitetet e AI, ndërsa monitorimi i kësaj varësie është ende i kufizuar.
Së dyti, duhet të sigurohet që këto sisteme të jenë të qëndrueshme dhe të kenë alternativa funksionale. Kompanitë që varen vetëm nga një ofrues i AI duhet të kufizohen, ashtu siç bankat nuk lejohen të ekspozohen shumë ndaj një klienti të vetëm.
Së treti, duhet të zhvillohen teste stresi për situata të mundshme krize që lidhen me AI. Modelet e AI bazohen në të dhëna të së kaluarës dhe shpesh nuk arrijnë të parashikojnë ngjarje të rralla apo ekstreme. Për këtë arsye, duhet të simulohen skenarë si dështimi i një platforme cloud, ndryshime të forta rregullatore apo probleme në furnizimin me çipe.
Lajmi i mirë është se dështimet e AI nuk do të çonin domosdoshmërisht në një krizë financiare si ajo e vitit 2008, nëse rregullatorët veprojnë në kohë.
Megjithatë, ndikimi i AI në tregun e punës është një sfidë shumë më e madhe. Ndryshimet nuk janë më hipotetike. Kompani të mëdha tashmë po zëvendësojnë punonjës me AI, duke automatizuar shumicën e detyrave rutinë. Parashikimet tregojnë se një pjesë e madhe e aftësive aktuale të punonjësve do të ndryshojë deri në vitin 2030 dhe shumë aktivitete pune mund të automatizohen në dekadat e ardhshme.
Zgjidhja nuk është e thjeshtë, por trajnimi dhe rikualifikimi mbeten thelbësore. Edhe pse kalimi në profesione të reja mund të shoqërohet me ulje të të ardhurave në fillim, përvoja e vendeve si Danimarka dhe Singapori tregon se investimi në trajnime funksionon.
Është gjithashtu e rëndësishme që kompanitë të përfshihen aktivisht në këtë proces, duke ndihmuar që programet e trajnimit të përgatisin njerëzit për aftësitë që kërkohen realisht në treg. Aksesi në internet të shpejtë dhe edukimi digjital janë gjithashtu faktorë kyç.
Në fund, rregullatorët kanë mjetet për të parandaluar një krizë financiare të shkaktuar nga AI. Por sfida më e madhe mbetet sigurimi që kjo revolucion teknologjik të funksionojë për të gjithë, dhe jo vetëm për një grup të vogël që zotëron teknologjinë.
Lenny Mendonca, ish-këshilltar kryesor për ekonominë dhe biznesin i guvernatorit të Kalifornisë Gavin Newsom, është Partner i Lartë Emeritus në McKinsey & Company. Martin Neil Baily është Studiues i Lartë Emeritus në Studimet Ekonomike pranë Brookings Institution dhe ish-kryetar i Këshillit të Këshilltarëve Ekonomikë të Presidentit amerikan Bill Clinton (1999–2001).
Copyright: Project Syndicate, 2026.
www.project-syndicate.org
Që nga viti 2015 nxisim shpirtin sipërmarrës, inovacionin dhe rritjen personale duke ndikuar në zhvillimin e një mjedisi motivues dhe pozitiv tek lexuesit tanë. Mbështetja juaj na ndihmon ta vazhdojmë këtë mision.
Na Suporto
