Siedem piekarni · Tereza Vačina

Czyli dlaczego firmy będą pchać automatyzację dalej, mimo że wszystkie widzą tę przepaść

NOTA AUTORSKA

Trochę końca na początek :D

To ciekawe zabawianie się modelami... mój osobisty optymistyczny pogląd jest taki, że ludzkość i tak jakoś przetrwa, a z nią kawał działającej gospodarki... może chwilami turbulentnej, ale trwającej.

A tu ta nota:

To jest model. Nie przepowiednia, nie prognoza... uproszczony świat, w którym da się coś udowodnić. Będzie tu kilka równań, ale obiecuję, że każde z nich ma obrazek, a tym obrazkiem jest piekarnia.

Interesuje mnie w tym jedna rzecz: większość debaty o AI i pracy toczy się na poziomie „zastąpi ludzi albo nie zastąpi”. Ten paper pyta zupełnie inaczej i moim zdaniem dużo ciekawiej: nawet jeśli wszyscy widzą, że razem jadą z urwiska, dlaczego nie zwolnią?

Paper: Brett Hemenway Falk (University of Pennsylvania) & Gerry Tsoukalas (Boston University): "The AI Layoff Trap", 1 czerwca 2026 (pierwsza wersja 2 marca 2026). SSRN 6448898.

1. ZADANIE

Zacznę od abstraktu, bo jest niezwykle bezpośredni:

"If AI displaces human workers faster than the economy can reabsorb
them, it risks eroding the very consumer demand firms depend on. We
show that knowing this is not enough for firms to stop it."

(Jeśli AI wypiera ludzkich pracowników szybciej, niż gospodarka jest
w stanie ich z powrotem wchłonąć, grozi to erozją tego samego popytu
konsumenckiego, na którym opierają się firmy. My pokazujemy, że
świadomość tego faktu nie wystarczy firmom, żeby to zatrzymać.)

To drugie zdanie to cały paper. Pierwsze zdanie nie jest nowe... to obawa stara jak Ricardo i Keynes (tacy ekonomiczni goście z XVIII–XX wieku, którzy dużo zajmowali się handlem, kryzysami i tym, co ma robić państwo), i autorzy sami to przyznają. Nowe jest twierdzenie, że racjonalność i doskonała zdolność przewidywania nie wystarczą do ratunku. Że nawet gdyby każdy prezes w branży dokładnie widział tę przepaść, i tak będzie do niej jechał, bo zwolnienie tempa mu się nie opłaca.

Przypomina mi to klasyczny problem działania zbiorowego, najbardziej chyba dylemat więźnia: każdy pojedynczy gracz zachowuje się racjonalnie względem własnych bodźców, ale gdy to samo zrobią wszyscy, całość wychodzi na tym gorzej. Dylemat więźnia powstał około 1950 roku w RAND Corporation przy eksperymentach Merrilla Flooda i Melvina Dreshera; znaną formę z dwoma więźniami nadał mu potem matematyk Albert W. Tucker. I dokładnie ten paradoks jest tu istotny: problem nie polega na tym, że aktorzy czegoś nie rozumieją albo źle szacują, tylko na tym, że indywidualnie rozsądna strategia może być zbiorowo katastrofalna.

Autorzy w jednym miejscu formułują to tak sarkastycznie, że musiałam się roześmiać: firmy „automatyzują się aż do nieograniczonej produktywności i zerowego popytu”. Czyli: gratulacje, produkujemy nieskończenie wydajnie rzeczy, na które nikogo nie stać.

2. DLACZEGO TO NIE TYLKO TEORIA

Można by to zbyć jako eksperyment myślowy, gdyby autorzy nie zaczynali od dość nieprzyjemnej listy faktów.

W lutym 2026 Block zwolnił prawie połowę ze swoich około 10 000 pracowników. Jack Dorsey powiedział przy tym, że AI uczyniła wiele z tych ról zbędnymi, i dodał:

"within the next year, the majority of companies will reach the same
conclusion"

(w ciągu najbliższego roku większość firm dojdzie do tego samego
wniosku)

W 2025 roku amerykańscy pracodawcy ogłosili ponad milion likwidowanych miejsc pracy. AI została wprost wskazana jako powód przy około 55 000 z nich, najczęściej w firmach technologicznych, w koncentracji w obsłudze klienta, moderacji treści i średnim managemencie.

Eloundou i zespół (2024) szacują, że około 80% amerykańskich pracujących ma pracę, której częścią są zadania podatne na duże modele językowe.

I dwie liczby ze strony popytowej, które wydały mi się najbardziej wymowne: w pierwszym kwartale 2026 inwestycje przedsiębiorstw wyprzedziły wydatki konsumenckie jako główny wkład we wzrost amerykańskiego PKB. A stopa oszczędności osobistych spadła w marcu do 3,6%, najniżej od końca 2022 roku.

Autorzy nie podają tego jako dowodu swojego modelu. Podają to jako powód, żeby ten model zbudować.

3. SIEDEM PIEKARNI

A teraz ta analogia. Trzymajcie się jej, bo z niej wynikają potem absolutnie wszystkie równania.

W mieście jest siedem piekarni. Każda ma stu pracowników. I teraz ten trik, na którym wszystko stoi: chleb w tym mieście kupują głównie ci piekarze. Pracownicy jednej piekarni kupują we wszystkich siedmiu.

Przychodzi technologia, która umie upiec chleb taniej niż człowiek. Wy jesteście dyrektorką piekarni numer jeden. Liczycie sobie:

Co zyskacie: na każdym zautomatyzowanym zadaniu oszczędzacie różnicę między pensją a ceną maszyny. Całą. Ta oszczędność jest wasza, nie dzielicie się nią z nikim.

Co stracicie: zwolniony piekarz przestanie przychodzić na zakupy. Ale nie przestanie kupować tylko u was — przestanie u wszystkich siedmiu. Ten utracony popyt rozłoży się między siedem piekarni. Wy poczujecie jedną siódmą.

To cała pułapka. Oszczędność bierzecie całą, szkodę płacicie w jednej siódmej, czyli w czternastu procentach z hakiem. Racjonalna decyzja to automatyzować. A ponieważ to samo dotyczy wszystkich siedmiu dyrektorów, automatyzują wszyscy, miasto przestaje kupować chleb, a na końcu gorzej wychodzą na tym także właściciele piekarni, niż gdyby nikt się nie ruszył.

To jest ta rzecz, która przy tym paperze wzięła mnie najbardziej. To nie jest przesunięcie pieniędzy od pracowników do właścicieli. To strata, którą ponoszą obie strony. Autorzy mówią to tak:

"The resulting surplus loss is not a transfer from workers to firm
owners; it is a deadweight loss that harms both."

(Wynikła strata nadwyżki nie jest transferem od pracujących do
właścicieli firm; to zbędna strata społeczna, która szkodzi obu
stronom.)

4. WSTAWKA FORMALNA

Oto ten model. Jest zaskakująco mały... i to celowo — autorzy specjalnie okroili go do kości, żeby było widać tylko jeden kanał.

Ustawienie. Sektor ma $N \ge 2$ symetrycznych firm. Każda ma $L$ stanowisk pracy. Firma $i$ wybiera stopień automatyzacji $\alpha_i \in [0,1]$ : zadania $z \in [0, \alpha_i]$ wykonuje AI za cenę $c$ , zadania $z \in (\alpha_i, 1]$ wykonują ludzie za pensję $w$ , przy czym $0 \le c \le w$ . Ponieważ każde zautomatyzowane zadanie wypiera jednego człowieka, $\alpha_i$ jest jednocześnie stopniem automatyzacji i odsetkiem zwolnionych.

Koszty. Integracja każdego kolejnego zadania jest trudniejsza (wypukły koszt integracji):

C_i(\alpha_i) = L \bigl[ \alpha_i c + (1-\alpha_i)\, w \bigr] + \tfrac{k}{2}\, L\, \alpha_i^{2}

Oszczędność na zadanie: $s := w - c$ .

Popyt. Pracujący wydają udział $\lambda \in (0,1]$ swojego dochodu w tym sektorze, właściciele nic (w wersji podstawowej). Udział $\eta \in [0,1]$ utraconego dochodu z pensji wraca — przez nowe zatrudnienie, transfery, cokolwiek. Reszta jest dla sektora stracona. Zagregowane wydatki:

D(\alpha) = A + \lambda w L \Bigl[ N - (1-\eta) \textstyle\sum_j \alpha_j \Bigr]

gdzie $A > 0$ to popyt autonomiczny. Kluczowy parametr całego papera:

\ell := \lambda(1-\eta)\,w \qquad \text{\footnotesize … popyt utracony na jedno zautomatyzowane zadanie}

Zysk firmy i (po oczyszczeniu rynku ceną $p = D/(NL)$ ), z $\bar{\alpha}$ jako średnim stopniem automatyzacji:

\pi_i = \Pi_0 + L \Bigl[ \alpha_i \bigl( s - \tfrac{\ell}{N} \bigr) - \tfrac{k}{2}\, \alpha_i^{2} - \tfrac{\ell}{N} \textstyle\sum_{j \neq i} \alpha_j \Bigr]

Zwróćcie uwagę na ten nawias $(s - \ell/N)$ . Tam jest cała piekarnia: oszczędność $s$ firma bierze całą, ale ze szkody popytowej $\ell$ widzi tylko $\ell/N$ .

Równowaga (Twierdzenie 1). Zdefiniujmy wartość progową

N^{*} := \ell/ s = \frac{\lambda(1-\eta)\,w}{w - c}

Jeśli $N \le N^{*}$ , nikt nie automatyzuje. Jeśli $N > N^{*}$ , to

\begin{aligned} \alpha_{\mathrm{NE}} &= \min\!\left( \tfrac{s - \ell/N}{k},\ 1 \right) && \text{\footnotesize … równowaga Nasha} \\[4pt] \alpha_{\mathrm{CO}} &= \min\!\left( \max\!\left( 0,\ \tfrac{s - \ell}{k} \right),\ 1 \right) && \text{\footnotesize … optimum kooperacyjne} \end{aligned}

a różnica między nimi, czyli klin nadmiernej automatyzacji, wynosi

\alpha_{\mathrm{NE}} - \alpha_{\mathrm{CO}} = \frac{\ell\,(1 - 1/N)}{k} > 0

Ten klin rośnie z $N$ i z $\ell$ , a maleje z $k$ . To puenta w jednym równaniu.

Granica bez tarcia (Wniosek 1). Gdy $k \to 0$ , gra zmienia się w czysty dylemat więźnia: pełna automatyzacja ( $\alpha_i = 1$ ) jest ściśle dominująca dla każdej firmy. A jeśli dodatkowo $s < \ell$ , to optimum kooperacyjne to żadna automatyzacja, zysk równowagowy wynosi $\Pi_0 + L(s - \ell ) < \Pi_0$ , a łączna zbędna strata społeczna to $N \cdot L \cdot (\ell - s)$ .

Korekta (Twierdzenie 5). Podatek Pigou od zautomatyzowanego zadania w wysokości

\tau^{*} = \ell\,(1 - 1/N)

zrównuje równowagę z optimum kooperacyjnym, bo $\alpha_{NE}(\tau) = (s - \tau - \ell/N)/k$ .

Koniec równań. Reszta to czytanie tego, co tam stoi.

5. TRZY RZECZY, KTÓRE Z TEGO WYNIKAJĄ I SĄ KONTRINTUICYJNE

(a) Więcej konkurencji pogarsza sprawę. Klin $\ell (1 - 1/N)/k$ rośnie z $N$ . Monopolista ( $N = 1$ ) internalizuje efekt zewnętrzny w całości — automatyzuje poprawnie. Im bardziej rozdrobniony rynek, tym mniejsza część szkody spada na każdego i tym mniej ktokolwiek ma powodów się powstrzymywać. Przy $N \to \infty$ klin zbliża się do $\ell/k$ .

To idzie pod prąd standardowej intuicji, że konkurencja dyscyplinuje firmy na korzyść konsumentów. Tutaj konsument i pracownik to ta sama osoba, a konkurencja działa odwrotnie.

(b) Lepsza AI też pogarsza sprawę. Intuicja mówi: gdy AI będzie naprawdę produktywna, a nie tylko tańsza, to się rozwiąże, bo wzrośnie produkcja. Autorzy to doliczyli i wyszło im odwrotnie. Każda firma widzi, że automatyzując powyżej poziomu konkurentów, zyska udział w rynku, ale w symetrycznej równowadze te zyski wzajemnie się znoszą i zostaje tylko dystorsja.

"This Red Queen effect means that "better" AI, far from mitigating
the externality, amplifies it."

(Ten efekt Czerwonej Królowej oznacza, że „lepsza” AI efektu
zewnętrznego nie łagodzi, lecz go wzmacnia.)

Efekt Czerwonej Królowej pochodzi z „Po drugiej stronie lustra”: musicie biec ze wszystkich sił, żeby zostać w tym samym miejscu. Tutaj biegnie wszystkie siedem piekarni.

(c) Umowa nie pomoże. I to nawet teoretycznie. Tu spodziewałam się, że paper dopuści przynajmniej rozwiązanie Coase’a — skoro szkoda jest wspólna, niech firmy się dogadają. Nie dopuszcza i ma po temu dobry powód: automatyzacja jest strategią ściśle dominującą. Nie „najlepszą odpowiedzią na zachowanie innych” — dominującą niezależnie od czegokolwiek. Więc:

"Communication is cheap talk"

(Komunikacja to tylko puste gadanie)

Nawet jeśli wszyscy się zgodzą, że wspólna wstrzemięźliwość podniosłaby zyski wszystkim, indywidualnie optymalny ruch każdego pozostaje bez zmian. Żadna nieegzekwowalna umowa się nie utrzyma.

A koalicje częściowe? Twierdzenie 4: koalicja $M$ firm z $N$ wybierze $\alpha_M = (s - M\ell/N)/k$ , a resztkowy klin to $\ell (1 - M/N)/k > 0$ dla każdego $M < N$ . Znika dopiero przy $M = N$ . Klasyczny pasażer na gapę: niezrzeszeni korzystają ze wstrzemięźliwości koalicji, nie płacąc za nią.

6. KTÓRE NARZĘDZIA DZIAŁAJĄ (WEDŁUG MODELU)

Autorzy testują sześć narzędzi pod kątem jednego jedynego pytania: czy zmienia to marginalną zachętę do automatyzacji? Bo jeśli nie, może to być jakkolwiek pożyteczne w innych aspektach, ale tej rzeczy nie naprawi.

Nie działa: podatek od dochodów kapitałowych. Działa na poziom zysku, nie na marżę pojedynczego zadania. Firma wciąż oszczędza $s$ i wciąż widzi tylko $\ell/N$ . (Porównanie: opodatkowujecie wynik wyścigu, nie prędkość.)

Nie działa: bezwarunkowy dochód podstawowy. W modelu UBI to podniesienie popytu autonomicznego $A$ . Ponieważ dostają go zatrudnieni i wyparci tak samo, dodaje do wydatków stałą, ale nie zmienia marginalnej utraty dochodu z wyparcia. Podnosi podłogę, nie zmienia nachylenia. Autorzy wprost dodają, że to werdykt nad tym modelowym obiektem, nie nad wszystkimi postaciami UBI... transfery celowane (odprawy, ubezpieczenie płacy) zwiększają $\eta$ , a to już działa na właściwą marżę.

Działa częściowo: rekwalifikacja i przekwalifikowanie. Zwiększają $\eta$ , a tym samym zmniejszają $\ell = \lambda (1 - \eta )w$ . Elegancki wniosek 2: klin jest maksymalny przy $\eta = 0$ , dodatni dla każdego $\eta < 1$ , zerowy przy $\eta = 1$ i ujemny przy $\eta > 1$ . Czyli: gdyby przekwalifikowanie wprowadzało ludzi na lepiej płatne role, firmy automatyzowałyby zbyt mało. Autorzy tego nie zamiatają pod dywan — dodają tylko, że historyczne dane o wypartych pracownikach pokazują trwałe i duże straty zarobków, co większość gospodarek stawia mocno w reżimie $\eta < 1$ .

Działa częściowo: pracownicze udziały w zyskach. I ładny wniosek 3: dobrowolnie nie powstaną. Firma traci złotówkę z zatrzymanych zysków, a zyskuje $\lambda/N$ złotówki popytu; ponieważ $\lambda/N < 1$ dla każdego $N \ge 2$ , $\epsilon_i = 0$ jest strategią dominującą. Musi to być nakazane, żeby w ogóle miało efekt... a i tak niewiele to pomaga.

Działa: podatek Pigou od automatyzacji w wysokości $\tau^{*} = \ell (1 - 1/N)$ . I dostaje bonus, który podoba mi się w tym najbardziej: wpływy z tego podatku mogą finansować rekwalifikację, co podnosi $\eta$ , co obniża $\ell$ , co obniża potrzebne $\tau^{*}$ . Podatek, który stopniowo sam się znosi.

7. GDZIE MAM WĄTPLIWOŚCI

Byłabym nie fair, gdybym sprzedawała to jako rzecz przesądzoną.

Siedem piekarni to nie gospodarka. Model jest częściowo równowagowy: jeden sektor, symetryczne firmy, stałe płace w wersji podstawowej. Autorzy są tego świadomi i poświęcają temu osobną dyskusję: w gładkiej równowadze ogólnej utracony dochód powinien wchłonąć się gdzie indziej. Ich argument, dlaczego przy firmach nastawionych na masowego odbiorcę tak się nie stanie, ma dwie części... nasycenie konsumpcji przy wysokich dochodach (pieniądze właścicieli odpływają do segmentu luksusowego, nie z powrotem do sektora) i to, że produkcji nie da się szybko przestawić. Druga droga wiedzie przez stopę procentową: oszczędności rosną, spadająca stopa powinna wrócić je do gry jako inwestycje, tyle że to zawodzi przy zerze i zawodzi wtedy, gdy utrata dochodu jest trwała, bo wtedy wyparci ludzie nie mogą pomóc sobie długiem.

To uczciwa obrona. Ale to obrona, nie wynik.

Kwadratowy koszt integracji to wybór. $(k/2)L\alpha^{2}$ to standardowa specyfikacja, ale to specyfikacja. Klin $\ell (1-1/N)/k$ ma $k$ w mianowniku, więc jego wielkość wisi na parametrze, który w praktyce trudno zmierzyć.

I jedna rzecz, która mi w tym paperze trochę zgrzyta. Autorzy argumentują, że firmowa automatyzacja $\alpha_i$ nie jest kontraktowalna — konkurenci jej nie widzą, nie mogą jej zweryfikować, dlatego żadna prywatna umowa się nie utrzyma. To przekonujące. Tyle że podatek Pigou od zadania wymaga, żeby ktoś to zadanie zmierzył. Regulator ma nad konkurentem przewagę (widzi paski wypłat), ale wciąż pozostaje faktem, że podatek od „zautomatyzowanego zadania” będzie w praktyce podatkiem od jakiegoś proxy, najpewniej od redukcji liczby pracowników. A proxy da się obchodzić... outsourcing, reklasyfikacja stanowisk, kupno już zautomatyzowanego dostawcy. W modelu to nie problem, bo $\alpha$ jest w modelu obserwowalne przez państwo. W świecie to całe zagadnienie implementacyjne, którego tam brakuje.

8. CO Z TEGO BIORĘ DLA SIEBIE

Nie będę udawać, że wiem, czy ten model opisuje rok 2026. Ale jedna rzecz została mi z niego jako trwale użyteczna optyka.

Kiedy następnym razem usłyszycie „zwolniliśmy jedną czwartą ludzi, AI to ogarnie”, to zdanie nie zawiera tylko informacji o tej firmie. Zawiera też informację, której ta firma nie uwzględniła w swojej decyzji, bo nie musiała. Udział $1/N$ jest niewidzialny w każdym pojedynczym bilansie i doskonale widoczny w sumie.

A to jest w końcu definicja efektu zewnętrznego. Tylko przywykliśmy do niego przy dymie z komina, gdzie dotyka nas coś, co z naszym towarem nie ma związku. Tutaj tym dymem jest nasz klient.

To ciekawe zabawianie się modelami... mój osobisty optymistyczny pogląd jest taki, że ludzkość i tak jakoś przetrwa, a z nią kawał działającej gospodarki... może chwilami turbulentnej, ale trwającej.

ŹRÓDŁA

Hemenway Falk, B. & Tsoukalas, G.: The AI Layoff Trap. 1 czerwca 2026 (pierwsza wersja 2 marca 2026), SSRN 6448898.

Klocki modelu, które autorzy przejmują: Acemoglu & Restrepo (2018, 2019) — task-based podejście do automatyzacji i reinstatement effect; Murphy, Shleifer & Vishny (1989) oraz Rosenstein-Rodan (1943) — agregatowe spillovery popytowe; Lucas (1967) — kwadratowy koszt dostosowania; Pigou (1920); Coase (1960); Beraja & Zorzi (2025) — najbliżej spokrewniony mechanizm, ale przez rynek pracy, nie przez rynek produktu.

Empiryczne liczby cytowane w tekście pochodzą z: Palmer (2026) — Block i Dorsey; Bhaimiya (2025) — ogłoszone likwidacje miejsc pracy w USA za rok 2025; Eloundou et al. (2024) — ekspozycja zawodów na LLM; Bureau of Economic Analysis (2026a, 2026b) — udział inwestycji we wzrost PKB i stopa oszczędności osobistych.