សម្រាប់បច្ចេកវិទ្យាឌីជីថលថ្មីដូចជា បញ្ញាសិប្បនិម្មិត អត្រាដែលកំណើនផលិតភាពនឹងត្រូវបានជំរុញ មិនមែនអាស្រ័យលើការច្នៃប្រឌិតខ្លួនឯងប៉ុណ្ណោះទេ។ របៀបដែលដំណើរការអាជីវកម្មត្រូវបានសម្របខ្លួនដើម្បីទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីពួកវាក៏សំខាន់ផងដែរ ដូចជាការវិនិយោគបន្ថែមដោយក្រុមហ៊ុន និងរដ្ឋាភិបាល។

ការច្នៃប្រឌិតនៅក្នុងផលិតផល និងដំណើរការថ្មីគឺជាក្បាលម៉ាស៊ីននៃកំណើនរយៈពេលវែងក្នុងផលិតភាព ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃការផលិតទំនិញ និងសេវាកម្ម ដែលចុងក្រោយគាំទ្រដល់ការកើនឡើងនូវកម្រិតជីវភាពរស់នៅ។ ប៉ុន្តែមានល្បែងផ្គុំរូបផលិតភាព៖ ទោះបីជាមានការរីកចំរើនផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រដ៏គួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើលក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ ពីជីវវេជ្ជសាស្ត្ររហូតដល់វត្ថុធាតុដើមកម្រិតខ្ពស់រហូតដល់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) រលកនៃការច្នៃប្រឌិតមិនត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងកំណើនផលិតភាពសរុបនៅក្នុងចក្រភពអង់គ្លេសនោះទេ។

Competing explanations for the digital paradox

វិធីមួយដើម្បីពន្យល់ពីមូលហេតុដែលឌីជីថលភាវូបនីយកម្មនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះមិនបកប្រែទៅជាការបង្កើនផលិតភាពគឺថាការច្នៃប្រឌិតទាំងនេះ មានតម្លៃតិច ជាងរបស់ចាស់ៗដូចជាអគ្គិសនី។

មួយទៀតគឺថាវាតែងតែត្រូវការពេលវេលាសម្រាប់អាជីវកម្ម និងអ្នកប្រើប្រាស់ដើម្បីទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាថ្មី ហើយការសាយភាយ និងការអនុម័តមាន ភាពយឺតយ៉ាវជាមួយនឹងបច្ចេកវិទ្យានាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ព្រោះវាពាក់ព័ន្ធនឹងកម្មវិធីស្មុគស្មាញ។

Why do digital technologies take so long to diffuse?

ការប្រើប្រាស់បន្ទាប់មកកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំង ជាពិសេសប្រសិនបើមានផលប៉ះពាល់បណ្តាញផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍ដល់អ្នកប្រើប្រាស់ដែលមានស្រាប់ នៅពេលដែលអ្នកប្រើប្រាស់កាន់តែច្រើនត្រូវបានបន្ថែម ដូចជានៅក្នុងបណ្តាញទូរស័ព្ទ។ ឥទ្ធិពលផ្សេងទៀតក៏សំខាន់ផងដែរ បណ្តាញផ្ទាល់ខ្លួន និងការទំនាក់ទំនងទល់មុខគ្នា អាចជួយផ្សព្វផ្សាយបច្ចេកវិទ្យា ។

The dispersion of productivity benefits

អាជីវកម្មនៅក្នុងកំពូល 5-10% នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃការអនុវត្តបានទាញទៅមុខបន្ថែមទៀតនិងច្រើនជាងមធ្យម។ នេះជាបាតុភូតមួយដែលត្រូវបានគេសង្កេតឃើញ នៅទូទាំងប្រទេសដែលមានសេដ្ឋកិច្ចរបស់ OECD ។

The impact of AI

សូម្បីតែនៅក្នុងករណីនៃ AI ក៏ដោយ វាមិនទំនងថាគំរូដែលបានបង្កើតឡើងយ៉ាងល្អនៃការទទួលយកបន្តិចម្តងៗ និងការបែកខ្ញែកដ៏ធំនៅក្នុងឥទ្ធិពលផលិតភាពនឹងត្រូវបានលុបចោលយ៉ាងឆាប់រហ័សនោះទេ។

The potential for generative AI

ឧបករណ៍ទាំងនេះអាចពន្លឿនការសរសេរកូដកុំព្យូទ័របានយ៉ាងសំខាន់ ហើយវិស័យណាមួយដែលបង្កើតការបញ្ចេញមតិដូចជា ទីផ្សារ សេវាច្បាប់ទម្លាប់ និងការប្រឹក្សាផ្នែកគ្រប់គ្រង ទំនងជារងផលប៉ះពាល់។ ស្រដៀងគ្នានេះដែរ ការបញ្ចូលឯកសារធំ ៗ នឹងត្រូវបានជួយដោយសមត្ថភាពរបស់ LLMs ដើម្បីផ្តល់នូវការសង្ខេបនៃអត្ថបទស្មុគស្មាញ។

The need for complementary investments

សម្រាប់ Machine Learning និង AI កាន់តែទូលំទូលាយ អត្រាដែលកំណើនផលិតភាពនឹងត្រូវបានជំរុញនឹងមិនត្រឹមតែអាស្រ័យទៅលើការវិវឌ្ឍន៍នៃបច្ចេកវិទ្យាប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏អាស្រ័យលើអត្រាដែលបច្ចេកវិទ្យា និងដំណើរការអាជីវកម្មផ្សេងទៀតត្រូវបានសម្របខ្លួនដើម្បីទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពី AI ផងដែរ។