Dans le cadre de la série « Economists Exchange », présentant des conversations entre les journalistes du Financial Times et des économistes de premier plan, David Autor, professeur d'économie au Massachusetts Institute of Technology, estime que si la mondialisation et l'avènement de l'informatique de bureau ont vidé de sa substance la classe moyenne américaine au profit d'une petite élite, l'IA générative pourrait aider à rétablir l'équilibre, en donnant aux personnes sans formation universitaire les outils dont elles ont besoin pour effectuer un travail d'expert, gagner des salaires plus élevés et combler l'écart avec les travailleurs mieux rémunérés. Ce point de vue optimiste contraste avec les avertissements émis par d'autres économistes qui pensent que l'IA pourrait laisser de nombreux travailleurs derrière et ancrer les inégalités existantes, bien avant qu'elle ne se traduise par une productivité accrue.

Autor, qui a passé sa carrière à explorer comment le changement technologique affecte les emplois, les salaires et les inégalités, soutient que les dernières avancées en matière d'IA surviennent à un moment où les travailleurs sont rares. Avec le bon design, l'IA peut être utilisée pour valoriser les compétences des personnes, plutôt que pour les remplacer.

Autor pense que l'IA va réduire le goulot d'étranglement de l'expertise dans certains domaines. En effet, il existe de nombreuses instances où des personnes exercent un jugement fondamental, acquis par l'expérience ou la formation, délimité par une limite supérieure de connaissances techniques ou spécifiques. Par exemple, si vous êtes une infirmière praticienne, vous pouvez effectuer de nombreuses tâches de soins, mais pas toutes. Il y a vingt ans, il n'y avait personne d'autre qu'un médecin qui pouvait prescrire des médicaments, poser des diagnostics et traiter les patients. Maintenant, une infirmière praticienne peut faire ce travail, complété par de nombreuses technologies qui donnent accès aux dossiers médicaux électroniques, aux informations de diagnostic, aux programmes de supervision qui disent quels médicaments ne doivent pas être mélangés. Le bon cas de figure pour l'IA est lorsqu'elle permet aux personnes ayant une expertise ou un jugement fondamental de faire un travail plus expert avec moins d'expertise. L'exemple de l'infirmière praticienne est central. Nous prenons les tâches les plus élitistes et permettons à quelqu'un avec des compétences un peu moins élitistes de les exécuter. Les infirmières praticiennes sont des professionnelles hautement qualifiées, mais elles ont cinq années d'études de moins que les médecins.

L'expert croit que l'IA pourra être utile dans de nombreux autres contextes semblables. Pour le dire en termes économiques simples, la question à se poser est « pour qui l'IA est-elle un substitut et pour qui est-elle un complément? ». S'il s'agit purement d'un substitut, et que l'IA prend une certaine forme d'expertise qu'une personne a et la fournit gratuitement, ce n'est pas une bonne nouvelle pour elle. Par exemple, si vous êtes un chauffeur de taxi londonien, que vous avez passé des années à mémoriser toutes les rues de Londres et que maintenant, tout le monde peut faire exactement la même chose que vous, votre expertise perd de la valeur.