Namun, bagi Romer, menunggu AI untuk mendorong pertumbuhan produktivitas pekerja ke ketinggian baru adalah tugas bodoh. Cara paling pasti untuk pertumbuhan, katanya, adalah investasi asing langsung (FDI).
“Ada dua cara berbeda yang dapat Anda pikirkan tentang globalisasi yang sedang berlangsung,” katanya. “Salah satunya adalah Jepang memiliki perusahaan yang membuat mobil, dan kemudian mereka menempatkan mobil-mobil itu di atas kapal, dan mereka mengirimkannya ke seluruh dunia. Lain adalah Jepang memiliki perusahaan yang pandai membuat mobil, dan kemudian mereka pergi membuat mobil di Amerika Serikat dan tempat-tempat lain di seluruh dunia. Saya pikir orang meremehkan, terutama di negara berkembang, keuntungan yang bisa datang dari jenis investasi asing langsung itu. “
Alasan utama untuk itu adalah bagaimana pekerja akan mendapatkan keterampilan baru di tempat kerja, katanya, dan itu memiliki implikasi hilir bagi perekonomian. Tanpa kesempatan kerja itu, orang kehilangan kesempatan untuk membangun pengetahuan dan pengalaman itu.
Tantangan lain yang dilihat Romer adalah bahwa AI, sebagai teknologi algoritmik yang hanya “mencoba menyesuaikan kurva”, buruk dalam memprediksi dan memahami peristiwa langka yang dapat dengan mudah dipahami manusia. Dia menggunakan contoh mengemudi otonom, yang bekerja dengan baik dalam kondisi ideal tetapi dapat mengakibatkan kecelakaan dalam skenario dengan pola lalu lintas yang lebih rumit atau jarak pandang yang berkurang.
Bill MacCartney, chief technology officer di perusahaan modal ventura SignalFire dan seorang profesor ilmu komputer di Stanford University, menyarankan teknologi AI saat ini sudah bisa berada di jalur untuk memecahkan masalah informasi yang terbatas.
“Batas ekstrapolasi untuk data pelatihan yang [Romer] tunjukkan terutama terbatas pada pendekatan tertentu untuk pemodelan dan bukan batas yang tidak dapat diatasi yang tidak pernah dapat diatasi bahkan pada prinsipnya,” kata MacCartney kepada Post di acara UBS pada hari Rabu, menambahkan bahwa dia telah berbicara dengan Romer tentang topik di konferensi. “Tantangan semacam itu menunjukkan perlunya inovasi berkelanjutan dalam metode AI.”
Salah satu tanda bahwa AI maju di bidang ini adalah bahwa model bahasa besar (LLM) memberikan jawaban yang lebih baik ketika diminta untuk bernalar melalui masalah, menurut MacCartney.
“Semakin kita mampu memperkenalkan langkah-langkah menengah penalaran dan pemahaman dan interpretasi, semakin baik model kita dalam menghadapi situasi yang tidak terduga,” katanya.
Sejak peluncuran ChatGPT oleh perusahaan rintisan OpenAI yang berbasis di AS pada tahun 2022, China telah berjuang untuk juara AI buatan sendiri. Perusahaan-perusahaan China telah menghasilkan lebih dari 200 LLM, dengan raksasa teknologi terbesar berdesak-desakan untuk mendominasi di pasar domestik yang tertutup dari persaingan asing.
“Ada beberapa eksplorasi bahasa lain, tetapi mungkin bukan dari sejumlah besar literatur yang ada dalam bahasa Cina,” kata Romer. “Jadi mungkin masih ada ruang [untuk memajukan AI] yang bisa datang dari menggabungkan dua badan data yang berbeda.”
Namun, model bisnis seputar jenis AI ini belum terbukti. Sementara itu, Beijing bergulat dengan perlambatan pertumbuhan ekonomi, yang sekarang sangat bergantung pada ekspor. Pemerintah pusat telah mengejar apa yang disebutnya “sirkulasi ganda”, yang melibatkan peningkatan permintaan domestik untuk barang-barang yang diproduksi secara lokal sambil terus memasok pasar internasional sebanyak mungkin.
Romer menyebut strategi itu “masuk akal” tetapi “menantang”. Strategi ini saat ini terhambat oleh kepercayaan konsumen yang buruk.
“Satu miliar orang adalah banyak kekuatan otak dan ada banyak potensi untuk spesialisasi dan memasok berbagai jenis layanan,” kata Romer. “[Untuk] sebuah negara pada tingkat perkembangan India atau China, secara logis tidak ada alasan mengapa mereka harus bergantung pada seluruh dunia.”
Namun, dalam mencapai tingkat perkembangannya saat ini, China sangat bergantung pada proteksionisme, sebagian karena kekhawatiran pengaruh asing. Raksasa teknologinya yang saat ini berada di posisi terbaik untuk mengambil keuntungan dari ledakan AI – termasuk pemimpin industri Baidu, Tencent Holdings dan Alibaba Group Holding, pemilik South China Morning Post – tumbuh tanpa persaingan yang signifikan dari orang-orang seperti Google, Facebook dan Amaon.
Beberapa negara telah mencoba meniru kesuksesan ini, tetapi Romer menyarankan bahwa lebih baik membiarkan investor mencari tahu di mana peluang terbaik terletak untuk pasar tertentu.
“Saya tidak akan merekomendasikan bahwa negara-negara berkembang ini berpikir terlebih dahulu tentang industri bayi apa yang harus kita lindungi,” katanya. “Ide juara nasional ini saya pikir mungkin hanya gangguan.”
Sekarang ada kekhawatiran yang meningkat tentang lingkup pengaruh teknologi yang semakin bercabang, karena AS meningkatkan pembatasan ekspor pada China untuk hal-hal seperti semikonduktor canggih, dan China bekerja untuk melawan efek tersebut.
Belt and Road Initiative China, yang terdiri dari proyek-proyek infrastruktur mahal di sebagian besar negara berkembang, telah menjadi salah satu cara Beijing berusaha untuk meningkatkan kekuatan lunaknya. Namun dalam pandangan Romer, membuat proyek semacam ini bekerja membutuhkan jenis investasi yang lebih tradisional: real estat.
“Saya pikir Belt and Road tidak akan terbukti membiayai diri sendiri kecuali mereka memperluas dari pelabuhan dan jalan dan kereta api menjadi sesuatu seperti pengembangan real estat di titik-titik hub yang mereka ciptakan,” katanya.
Skenario ideal, menurut ekonom, adalah bahwa AS dan China bersaing untuk membangun kota-kota di pasar berkembang, memacu pertumbuhan berdasarkan prestasi.
“Saya berharap mereka bersaing dengan penuh semangat untuk menjadi negara yang menjalankan tujuan yang ingin dikunjungi lebih banyak orang,” kata Romer. “Sangat penting bagi AS dan China untuk mencari tahu bagaimana bersaing satu sama lain dengan cara yang benar-benar membuat dunia lebih baik daripada dengan cara yang benar-benar dapat mengancam semua orang.”