Kecerdasan buatan menyelamatkan keuangan AS! Anthropic: Peningkatan TFP sebesar 1.1% mengurangi utang sebesar 2 triliun

Badan Riset Ekonomi Nasional AS (NBER) menunjukkan bahwa jika rasio utang terhadap PDB dapat dipertahankan stabil, hanya dengan menambahkan pertumbuhan faktor produktivitas total (TFP) sebesar 0,5% setiap tahun, maka stabilitas fiskal dapat tercapai. Jika peningkatan produktivitas ini berlangsung selama sepuluh tahun, nilai prediksi utang akan berkurang sekitar 2 triliun dolar AS. Analisis dari perusahaan kecerdasan buatan Anthropic menyatakan bahwa dukungan kecerdasan buatan berpotensi meningkatkan TFP sekitar 1,1 poin persen, yang merupakan dua kali lipat dari kebutuhan stabilitas fiskal.

Persamaan Reskuesi 0,5% Fiskal AS

Krisis fiskal AS tidak perlu lagi diperdebatkan, karena rasio utang terhadap PDB terus meningkat, dan pengeluaran bunga semakin menyerap anggaran. Namun, penelitian NBER menawarkan solusi yang tampaknya sederhana: mencapai stabilitas fiskal melalui peningkatan faktor produktivitas total (TFP). TFP mencerminkan apakah sebuah ekonomi dapat terus menciptakan kapasitas produksi lebih banyak melalui kemajuan teknologi dan peningkatan efisiensi, tanpa mengubah input modal dan tenaga kerja.

Meningkatkan 0,5% mungkin tampak kecil, tetapi dampaknya sangat jauh. Berdasarkan estimasi NBER, jika peningkatan produktivitas ini berlangsung selama sepuluh tahun, prediksi dasar utang pemerintah AS akan berkurang sekitar 2 triliun dolar AS. Jika dilihat selama 30 tahun, rasio utang terhadap PDB akan lebih rendah 42 poin persen dari prediksi dasar, bahkan 80 poin persen lebih rendah dari skenario pesimis. Logika angka ini sangat sederhana: saat efisiensi output ekonomi meningkat, tarif pajak yang sama dapat menghasilkan lebih banyak pendapatan pajak, sehingga rasio utang terhadap PDB secara alami menurun.

Pemenang Nobel Ekonomi Paul Krugman pernah menyatakan bahwa kemampuan sebuah negara untuk meningkatkan standar hidup dari waktu ke waktu hampir sepenuhnya bergantung pada kemampuannya meningkatkan produksi per orang. Kemajuan teknologi adalah inti dari semua ini. Pentingnya TFP tidak hanya tercermin dalam teori pertumbuhan abstrak, tetapi juga secara langsung berhubungan dengan keberlanjutan fiskal AS. Masalahnya, dari mana asal pertumbuhan TFP sebesar 0,5% ini? Secara historis, lonjakan produktivitas sebesar ini biasanya disertai revolusi teknologi besar, dari listrik, komputer, hingga internet, yang secara radikal mengubah cara ekonomi beroperasi.

Penemuan Revolusioner Anthropic sebesar 1,1%

Penelitian dari perusahaan kecerdasan buatan Anthropic memberikan jawaban yang mengejutkan. Mereka menganalisis sekitar 100.000 percakapan nyata dengan Claude.ai, berusaha memperkirakan selisih waktu yang diperlukan manusia untuk menyelesaikan tugas yang sama dengan atau tanpa bantuan kecerdasan buatan. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa dukungan AI berpotensi meningkatkan faktor produktivitas total sekitar 1,1 poin persen, lebih dari dua kali lipat dari kebutuhan stabilitas fiskal AS sebesar 0,5%.

Makna angka ini sangat mendalam. Jika peningkatan produktivitas sebesar 0,5% saja sudah cukup untuk menstabilkan keuangan pemerintah selama puluhan tahun, maka kenaikan 1,1% secara teori dapat memberikan dampak yang revolusioner terhadap ekonomi dan keuangan publik. Contoh konkret dari penelitian Anthropic adalah Claude mampu menyelesaikan perancangan kursus dalam 11 menit, menghemat sekitar 4 jam kerja guru. Penghematan waktu ini, jika diterapkan secara luas di seluruh ekonomi, akan menghasilkan efek akumulatif yang sangat signifikan.

Namun, Anthropic juga mengakui keterbatasan penelitian ini. Apakah penghematan waktu otomatis berubah menjadi peningkatan output, masih sangat tidak pasti. Kritikus menunjukkan bahwa waktu yang dihemat mungkin tidak akan digunakan untuk kegiatan ekonomi bernilai tinggi, melainkan untuk hiburan atau konsumsi, seperti berselancar di media sosial atau membaca presentasi. Dalam kasus ini, kecerdasan buatan memang meningkatkan kesejahteraan dan waktu santai manusia, tetapi belum tentu meningkatkan kekayaan secara keseluruhan, sehingga kontribusinya terhadap solusi utang AS juga terbatas.

Tiga Mekanisme dan Tantangan Peningkatan TFP oleh Kecerdasan Buatan

Efek Penghematan Waktu: Claude menghemat 4 jam kerja guru, tetapi apakah waktu yang dihemat ini akan benar-benar berubah menjadi output yang lebih tinggi masih perlu diamati.

Potensi Perubahan Struktural: Secara historis, revolusi teknologi tidak hanya mempercepat proses, tetapi secara fundamental mengubah cara kerja, namun efek semacam ini sulit dimodelkan.

Variabel Kecepatan Penyebaran: Penelitian ini berasumsi bahwa kemampuan model saat ini akan terus berlaku, tanpa mempertimbangkan peningkatan produktivitas dari evolusi AI di masa depan.

Realitas Optimis di Balik Estimasi Konservatif

Perlu dicatat bahwa Anthropic menganggap bahwa estimasi 1,1% mereka mungkin justru konservatif. Mereka tidak memasukkan kecepatan adopsi AI yang semakin cepat, maupun peningkatan kemampuan model di masa depan yang dapat meningkatkan produktivitas lebih jauh. Dengan kata lain, studi ini berasumsi bahwa manusia akan tetap menggunakan model bahasa yang ada selama sepuluh tahun ke depan, dengan cara yang sama seperti sekarang. Mengingat kemajuan besar dalam model bahasa besar yang muncul setiap beberapa bulan, dan bahwa manusia terus belajar cara terbaik menerapkan teknologi ini, angka 1,1% mungkin hanyalah batas bawah dari efek produktivitas AI.

Lebih penting lagi, studi ini hanya mengukur pengaruh AI dalam mempercepat penyelesaian tugas yang sudah ada, tanpa memasukkan kemungkinan rekonstruksi mendasar terhadap alur kerja dan cara produksi. Anthropic menegaskan bahwa lonjakan produktivitas besar di masa lalu, dari listrik, komputer, hingga internet, bukan hanya soal melakukan tugas lama lebih cepat, tetapi benar-benar mengubah cara kerja secara fundamental. Perubahan struktural ini sulit dimodelkan, tetapi seringkali membawa dampak paling mendalam.

Meskipun demikian, para peneliti tetap berhati-hati, dan secara rinci mencantumkan batasan metodologi dan asumsi mereka. Mereka juga mengakui bahwa bahkan jika AI benar-benar menciptakan ruang fiskal yang lebih besar bagi AS, pembuat kebijakan di masa depan tetap dapat memperbesar pengeluaran dan menumpuk utang lagi. Namun, dalam konteks risiko fiskal yang dianggap mendesak, skenario optimis ini, meskipun hanya sebagian kecil yang terjadi, tetap layak untuk dinantikan. Potensi kontribusi kecerdasan buatan terhadap keuangan AS mungkin jauh melampaui apa yang kita bayangkan saat ini.