Streszczenie: Sztuczna inteligencja (AI) zmienia sposób, w jaki ludzie pracują, ale nie zastępuje ich w tradycyjnych rolach. Choć pojawia się powszechne przekonanie, że automatyzacja i AI odbiorą ludziom miejsca pracy, badania pokazują, że te technologie raczej transformują miejsca pracy, a nie je eliminują. Autorzy podkreślają znaczenie przygotowań na przyszłość, takich jak inwestycje w nowe umiejętności i szkolenia oraz zmiany w systemach ubezpieczeniowych, które uwzględniałyby ryzyko utraty pracy wskutek wprowadzenia AI. Zmiany w rynku pracy wymagają, aby pracodawcy, uczelnie i władze wspólnie pracowali nad przystosowaniem systemu edukacyjnego i zawodowego do nowych realiów, co wiąże się z lepszym zrozumieniem i adaptacją do wciąż rozwijających się technologii AI.
Powszechne jest przekonanie, że postępująca automatyzacja i rozwój sztucznej inteligencji zabiorą ludziom pracę. Jednak, jak przekonują David Autor, David Mindell i Elisabeth Reynolds w swojej nowej książce Praca przyszłości: budowanie lepszych miejsc pracy w erze inteligentnych maszyn, sztuczna inteligencja odmienia miejsca pracy, ale ich nie likwiduje. To wielkie wyzwanie dla pracowników i pracodawców.
Autorzy książki przedstawiają wyniki badań, które realizowali w ramach zespołu MIT ds. Pracy Przyszłości. Po analizie rynków pracy i wzrostu zatrudnienia oraz tego, jak technologie i innowacje wpływają na pracowników, grupa przedstawia kilka zaleceń dotyczących tego, co pracodawcy, uczelnie oraz władze powinni zrobić, biorąc pod uwagę to, jak w przyszłości może wyglądać praca. Propozycje obejmują inwestycje w nowe umiejętności i szkolenia, poprawę jakości miejsc pracy, ale także uwzględnienie modyfikacji systemów ubezpieczeniowych, tak by obejmowały ryzyko utraty pracy w wyniku wprowadzenia narzędzi AI. Zdaniem autorów książki pierwszym krokiem w kierunku przygotowania się na przyszłość jest zrozumienie pojawiających się technologii. „Przyszłość sztucznej inteligencji to przyszłość pracy” – przekonują.
Postęp nie jest zawsze tym, czego oczekujemy
Badanie zespołu MIT ds. Pracy Przyszłości pokazuje, że postęp technologiczny – choć jest w zasadzie procesem liniowym – ma też momenty spowolnienia lub kulminacji. Przykładem takiej kulminacji, czy też wyraźnego skoku w postępie, może być np. rozwój lotnictwa w czasie I wojny światowej. Jednak nawet gwałtowny rozwój danej technologii sam w sobie nie stanowi o przełomie. Ten następuje później, wraz z powszechnym wdrożeniem i przyjęciem danego rozwiązania czy narzędzia. I tak, rozwój lotnictwa z lat 1914–1918 dopiero w latach 30. XX wieku spowodował pojawienie się nowej dochodowej branży, czyli komercyjnych podróży lotniczych. Zarazem jednak oczekiwana naturalna ewolucja w kierunku naddźwiękowych lotów pasażerskich się nie zmaterializowała. Możliwości techniczne starły się w tym przypadku z ekonomią. A lotnictwo komercyjne ewoluowało w kierunku automatyzacji, wydajności i bezpieczeństwa. W tej kwestii postęp jest olbrzymi, ale w zdecydowanie innym kierunku niż ten mierzony prędkością.
To samo dotyczy rozwoju sztucznej inteligencji. Większość uruchamianych dzisiaj systemów sztucznej inteligencji, choć nowatorskich i imponujących, nadal należy do kategorii tego, co członek grupy zadaniowej, pionier sztucznej inteligencji i dyrektor laboratorium informatyki i sztucznej inteligencji w MIT, Daniela Rus, nazywa „wyspecjalizowaną sztuczną inteligencją”. Oznacza to, że są to systemy, które mogą rozwiązać ograniczoną liczbę konkretnych problemów. Zbierając i analizując ogromne ilości danych i wydobywając z nich wzorce, tworzą prognozy, które mają kierować przyszłymi działaniami.
PRZECZYTAJ TAKŻE
Zarząd potrzebuje planu nadzorowania AI
Sztuczna inteligencja wymaga od zarządu większego obeznania z tą technologią oraz zwrócenia uwagi na związane z nią zagrożenia i korzyści.
Wąska i szeroka AI
„Wąskie rozwiązania sztucznej inteligencji służą rozwiązaniu ograniczonego zakresu konkretnych problemów” – zauważają autorzy książki Praca przyszłości. Takie systemy sztucznej inteligencji mogą zwiększać wydajność i produktywność pracy, ale nie będą zarzewiem rewolucji, jaką znamy z filmów science fiction.
Powszechnie dziś stosowane systemy AI, używane np. w firmach ubezpieczeniowych czy w organizacjach zajmujących się opieką zdrowotną, należą do tej samej klasy AI, co na przykład mistrzowski program do gry w go. To owszem, bardzo zaawansowane algorytmy AI, ale wciąż ograniczone do obsługi konkretnych zadań.
Dopiero nowe systemy sztucznej inteligencji, bazujące na danych w dużej mierze generowanych przez człowieka, mogą spróbować naśladować ludzkie zachowanie, co grozi tym, że podobnie jak ludzie będą pełne uprzedzeń. Nadal jednak będą mieć problemy ze zdolnością do wykonania pracy w przypadku zmieniających się okoliczności (w tym celowo wprowadzanym szumem informacyjnym) i ludzkim przekonaniem, że przydzielone im zadanie za każdym razem zostanie wykonane poprawnie. Problem zaufania pogłębia problem przejrzystości działania, ponieważ dzisiejsze wyspecjalizowane systemy sztucznej inteligencji nie są w stanie ujawnić ludziom, w jaki sposób podejmują decyzje.
Zdolność do przystosowania się do zupełnie nowych sytuacji jest wciąż ogromnym wyzwaniem dla sztucznej inteligencji i robotyki oraz głównym powodem, dla którego firmy nadal polegają na ludziach. Ludzie wyróżniają się bowiem umiejętnością wchodzenia w interakcje społeczne, nieprzewidywalnymi zdolnościami fizycznymi (np. w stanie zagrożenia), zdrowym rozsądkiem i oczywiście ogólną inteligencją. Z perspektywy pracy wyspecjalizowane systemy sztucznej inteligencji są zazwyczaj zorientowane na wykonanie konkretnego zadania; to znaczy zrobią tylko to, co im zlecono, a to mniej niż pełny zestaw czynności stanowiących o tym, że coś jest zawodem. A mimo to rozwój sztucznej inteligencji z pewnością będzie mieć ogromny wpływ na większość zawodów.
Na przykład analiza wyników badań morfologii krwi jest ważną częścią pracy lekarza, np. onkologa, ale tylko jednym z kilkudziesięciu zadań, które wykonuje. W tym przypadku sztuczna inteligencja ułatwi taką analizę, co pozwoli lekarzowi poświęcić więcej czasu na inne zadania, takie jak przeprowadzanie badań lub opracowywanie spersonalizowanych planów leczenia, ale przecież go nie zastąpi (przynajmniej na razie). Taka zmiana przypomina tę, która miała miejsce w lotnictwie. Dziś ogromna część zadań pilotów wykonywana jest automatycznie przez system sterowania. Piloci są raczej kontrolerami technologii i formą „ludzkiego zabezpieczenia” w sytuacji, gdyby system przestał funkcjonować.
Nowy test Turinga
Emerytowany profesor MIT, pionier robotyki i członek Rady Doradczej Grupy Roboczej ds. Badań, Rodney Brooks, przekonuje, że tradycyjny test Turinga dla sztucznej inteligencji powinien zostać zaktualizowany. Typowy test polega na tym, że komputer prowadzi „rozmowę” z człowiekiem w taki sposób, że ten nie był w stanie powiedzieć, czy rozmawia z drugim człowiekiem, czy też z maszyną. Tymczasem już teraz takie rozmowy prowadzą chatboty, wyposażone w stosunkowo proste algorytmy AI.
Zdaniem Brooksa świadoma AI powinna cechować się możliwością wykonywania złożonych zadań roboczych, które wymagają interakcji ze światem. Jednym z przykładów może być praca doradcy ds. zdrowia. Jego zadania obejmują udzielanie fizycznej pomocy człowiekowi, obserwowanie jego zachowania oraz komunikowanie się z rodziną i lekarzami. Czy mógłby zastąpić ludzkiego doradcę algorytm AI? Otóż, pomysł Brooksa, niezależnie od tego, czy dotyczyć miałby pracy wspominanego doradcy, czy np.: pracy pracownika magazynu, dobrze pokazuje, że dzisiejsze wyzwania związane z rozwojem sztucznej inteligencji polegają na tym, że nie chodzi tylko o przetwarzanie danych, to jest bowiem przede wszystkim kwestia wydajności. Przyszła AI, jeśli faktycznie miałaby zmienić rynek pracy, będzie umiała wejść w interakcje społeczne, wydać osąd i cieszyć się zdrowym rozsądkiem. Na razie pozostaje to poza jej zasięgiem. Sztuczna inteligencja musi myśleć jak prosty pracownik, musi patrzeć na świat, nie tylko na wąskie dane, poza cyframi musi widzieć – choćby w minimalnym stopniu – złożoność świata.
NA PODOBNY TEMAT
Niepewność AI – klucz do etycznej technologii przyszłości
Co by było, gdyby firmy tworzyły algorytmy z myślą o potrzebach użytkowników, a nie o własnych celach?
Rewolucja? Jeszcze nie teraz
Dlatego też moment, kiedy AI zastąpi człowieka, jest bardzo odległy. To ważna informacja dla menedżerów. Nie powinni oczekiwać, że rewolucja jest tuż za rogiem. Owszem, zmiana nachodzi – już nawet jest, ale nie taka, jakiej się spodziewaliśmy. Sztuczna inteligencja zmienia pracę ludzi, ale ich nie zastępuje. Dlatego też głównym wyzwaniem menedżera nie jest zastanawianie się, jak zastąpić człowieka robotem, ale jak nauczyć człowieka pracować z robotem.
Już teraz kluczowymi kompetencjami na rynku pracy stają się umiejętności miękkie: kreatywność, praca w zespole, empatia, krytyczne myślenie, rozwiązywanie problemów i wykorzystanie wiedzy technicznej przy pomocy technologii. To umiejętności, które można wykorzystywać w wielu różnych zawodach, bowiem nie są ściśle związane z jednym sektorem. Proste fizyczne zawody już teraz krok po kroku są zastępowane przez zaawansowane urządzenia, np.: koboty. Dziś tego typu roboty mogą wykonywać wiele czynności ludzkich, ale wciąż są to głównie powtarzalne zadania. Zamiast zastępować ludzi, automatyzacja „odbiera nam” tylko najbardziej żmudne i monotonne zadania i prawdopodobnie spowoduje ewolucję ról. Także dzisiejsza sztuczna inteligencja to wciąż poziom kobotów, a nie HAL- a z „Odysei kosmicznej”.
