Economische groei is gebaseerd op het menselijk vermogen om innovaties te bedenken die onze productiviteit verhogen. Sinds het begin van de jaren 2000 is dit soort innovatie zeldzaam geworden. Terwijl het in de 20e eeuw één generatie (30 jaar) duurde om de productiviteit (en dus de welvaart) te verdubbelen, duurt dat nu 175 jaar. Deze situatie heeft natuurlijk grote, vooral economische, gevolgen voor onze samenlevingen. Large Language Models (LLM’s) bieden echter nieuwe hoop.
Neem contact op met het onderzoeksbureau IntoTheMinds
Uitvindingen hebben minder invloed op de groei dan in het verleden
Na de Tweede Wereldoorlog leefden onze ouders in een gezegend tijdperk. Tijdens deze periode van wederopbouw floreerden radicale innovaties, die bijdroegen aan een ongekende stijging van de levensstandaard. In Frankrijk bijvoorbeeld leidden innovaties tussen 1973 en 2003 tot een gemiddelde jaarlijkse productiviteitsstijging van 2,5%. In 30 jaar tijd is de productiviteit meer dan verdubbeld. Tussen 1945 en 1975 bedroeg het gemiddelde jaarlijkse percentage zelfs 5%.
Vandaag zien we echter een algemene vertraging. De productiviteit neemt niet meer in dezelfde mate toe. Tussen 2003 en 2023 bedroeg de gemiddelde jaarlijkse groei slechts 0,4% in Frankrijk en 0,6% in Europa. Het zou dus 175 jaar duren om te verdubbelen.
Innovaties volgen elkaar niet meer in hetzelfde tempo op. Onze maatschappij is niet langer in staat om hetzelfde niveau van technologische doorbraken te produceren om de productiviteit te verhogen. Om Robert Gordon te parafraseren: “De innovaties van vandaag hebben minder effect dan in het verleden”.
Dit alles heeft natuurlijk invloed op ons moreel en op de richting die onze samenleving als geheel opgaat. Stagnatie in welzijn leidt tot frustratie, wat weer leidt tot bijkomende symptomen zoals polarisatie.
Afname van productiviteit in fasen
De productiviteit is in fasen gedaald. De eerste breuk ontstond halverwege de jaren 1970 met:
- het wijdverbreide gebruik van elektrische apparatuur: handmatige taken waren in Westerse landen al grotendeels vervangen door elektrische hulpmiddelen.
- het bereiken van een maximale snelheid voor commercieel vervoer: de gemiddelde snelheid van bijvoorbeeld lijnvliegtuigen is niet meer significant toegenomen.
Een tweede doorbraak kwam tussen 1980 en 2003, dankzij de personal computer. Deze verving eerst de minder efficiënte technologieën die de kantoorruimtes bevolkten, voordat hij dankzij het internet een venster op de wereld werd. Sindsdien wacht de werkplek op een revolutie. Er is niets gebeurd in de wereld van het werk dat de productiviteit drastisch heeft verhoogd … tot 2023 en de komst van LLM’s via ChatGPT. Hier komen we later op terug.
Maar eerst moeten we kijken naar de redenen voor deze stagnatie. Waarom is het zo moeilijk om met baanbrekende innovaties te komen? Het antwoord komt uit een onderzoek uit 2020 dat het verdient om uitgelicht te worden.
De O&O-inspanningen zijn sinds de jaren 1970 18-voudig toegenomen om de Wet van Moore werkelijkheid te laten worden.
Het wordt steeds moeilijker om met goede ideeën te komen
Deze studie werd in 2020 gepubliceerd in de American Economic Review door een groep van 4 onderzoekers van Stanford en MIT. Het volstaat te zeggen dat hun stamboom hen boven verdenking stelt als het gaat om de kwaliteit van hun werk.
Deze onderzoekers tonen aan dat, ongeacht het vakgebied, de productiviteit minder snel toeneemt dan de R&D-inspanning. Met andere woorden, het aantal onderzoekers dat nodig is om de productiviteit te verhogen is niet constant. Het neemt alleen maar toe, waardoor het rendement van R&D mechanisch daalt. Dit wordt geïllustreerd door de onderstaande grafiek uit het artikel in kwestie. Terwijl het aantal onderzoekers sinds de jaren 1930 alleen maar is toegenomen, is de onderzoeksproductiviteit alleen maar gedaald.
De auteurs van de studie geven verschillende concrete illustraties van dit resultaat op het gebied van geneeskunde, farmaceutisch onderzoek en landbouw. Maar het is misschien hun illustratie van de Wet van Moore die het gemakkelijkst te begrijpen is.
De Wet van Moore stelt dat het aantal transistors op hetzelfde oppervlak elke 2 jaar verdubbelt. Dit komt overeen met een jaarlijkse toename van 35%. Door de R&D-uitgaven van bedrijven die betrokken zijn bij de ontwikkeling van chips sinds de jaren 1970 te meten, hebben onderzoekers ontdekt dat het aantal onderzoekers dat nodig is om deze jaarlijkse groei van 35% te garanderen, niet constant is geweest. De R&D-inspanning is sinds de jaren 1970 met factor 18 toegenomen om de Wet van Moore te realiseren (zie onderstaande grafiek).
Op de resultaten in de geneeskunde, farmacie en landbouw zal ik in een ander artikel moeten terugkomen. Want daar zijn de ontdekkingen nog duidelijker en de situatie nog veel negatiever.
Innovaties die steeds meer anekdotisch zijn
Het gevolg van deze moeilijkheid om te innoveren is dat de innovaties die we aangeboden krijgen steeds vaker anekdotisch zijn. Laat me deze paradox illustreren met een emblematisch voorbeeld. De iPhone.
Ik kan me de presentatie van de iPhone in 2007 nog goed herinneren. Maar wat is er sindsdien gebeurd?
Elk jaar presenteert Apple zijn nieuwe iPhone. Hij wordt groter, krachtiger, zwaarder… maar eigenlijk verandert er niets. Erger nog, we krijgen nu innovaties voorgeschoteld die echt een stap terug zijn ten opzichte van de oorspronkelijke visie, namelijk de afschaffing van het toetsenbord. Op CES 2024 was de techwereld zo enthousiast over het volgende. Een toetsenbord voor iPhone. Steve Jobs draait zich vast om in zijn graf.
Ik kan natuurlijk nog wel even doorgaan. De afgelopen 20 jaar zijn geplaveid met pseudo-revolutionaire innovaties. De CES-shows in Las Vegas hebben de afgelopen 20 jaar innovaties geëerd die niets revolutionairs hadden. Wat hebben OLED-schermen, 3D-tv’s, 5G, 8K, slimme horloges, aangesloten koelkasten, enz. in ons leven veranderd? Niets. De vooruitgang was onmerkbaar. Tot 2023.
De hoop van LLM’s (Large Language Models)
ChatGPT is de enige echte revolutie sinds smartphones. De BlackBerry, en daarna de iPhone, maakten het mogelijk om zelfs de kleinste ‘dode’ momenten in onze dag te benutten. We zijn verlengstukken van het internet geworden. ChatGPT heeft ons een ongekende kracht gegeven in de vorm van Large Language Models (LLM’s). Deze algoritmen, waarvan de werking een mysterie blijft, beloven een revolutie teweeg te brengen in de wereld van het werk. Bepaalde taken zullen eindelijk versneld of zelfs geëlimineerd kunnen worden.
Natuurlijk zijn sommige mensen in paniek door deze revolutie. Generatieve AI gaat ons allemaal vervangen. Dat is het gebruikelijke refrein. Maar degenen die dat zeggen, vergeten dat 70% van de banen lokale goederen of diensten levert. Ze hebben niets te vrezen van de productie van inhoud die LLM’s zullen vergemakkelijken.
Laten we de generatieve AI-revolutie dus omarmen voor wat ze is: de belofte van een nieuwe sprong in productiviteit.
Posted in Innovatie, Onderzoek.
