Ai in prihodnost dela

Umetna inteligenca bo močno vplivala na način dela ljudi, skoraj zagotovo pa bo vplivala tudi na razpoložljivost delovnih mest in razporeditev dohodka. Toda številni vodilni tehnologi in ekonomisti, ki so na začetku konference o AI in prihodnosti dela govorili - ki sta jo v začetku tega meseca predstavila MIT-ov laboratorij za računalništvo in umetno inteligenco (CSAIL) in njegova pobuda za digitalno gospodarstvo, sta predlagala, da sprememb morda ne bo tako hitro ali tako nenavadno, kot je popularno predlagano, kar se zelo razlikuje od večine tistega, kar slišim na tipičnih tehnoloških konferencah.

Predsednik MIT Rafael Reif, ki je odprl konferenco, je dejal, da čeprav je jasno, da prihaja do velikih sprememb, kako večina odzivov na takšno spremembo ostaja nejasna. Reif je dejal, da je slišal od direktorjev, ki odpuščajo na stotine ljudi, katerih delovna mesta so z avtomatizacijo zastarela, hkrati pa vztrajajo, da imajo na stotine delovnih mest, ki jih ne morejo zapolniti, saj ne morejo najti pravih ljudi z prave spretnosti. Če želimo, da tehnološki napredek koristi vsem, je Reif dejal, da moramo premišljeno izumiti prihodnost dela.

AI revolucija: Zakaj zdaj? Kaj pomeni in kako uresničiti potencial

(John Markoff, Center za napredni študij vedenjskih ved; Erik Brynjolfsson, pobuda MIT o digitalni ekonomiji; Kai-Fu Lee, Sinovation Ventures; James Manyika, McKinsey; Mona Vernon, Thompson Reuters)

V okrožju o tem, zakaj se te spremembe dogajajo zdaj in kaj bi lahko pomenile v prihodnost, je Erik Brynjolfsson, direktor MIT-ove pobude za digitalno gospodarstvo, spregovoril o "drugi strojni dobi", ki nam omogoča povečanje ne samo mišic, ampak tudi naših možganov, in dejal, da je to mejnik v človeški zgodovini.

Kot je dodal Brynjolfsson, je tak napredek spremljala "velika ločitev", ki se nanaša na pogoj, da se povprečna dohodnost od devetdesetih let, čeprav je produktivnost dela na rekordnih ravneh, ni povečala. Po njegovem mnenju to ni funkcija tehnologije, ampak tega, kako uporabljamo tehnologijo.

Generalni direktor podjetja Sinovation Ventures Kai-Fu Lee, eden vodilnih vlagateljev v AI na Kitajskem, je bil morda najbolj pesimističen glede uničenja delovnih mest. Govoril je o štirih tehnoloških valovih, ki so privedli do štirih različnih vrst podjetij: internetnih podatkov in velikanskih internetnih behemotov, kot sta Google in Facebook; komercialni podatki in stvari, kot so prepoznavanje medicinskih slik in odkrivanje goljufij; "digitaliziran resnični svet" in naprave, kot je Amazon Echo, in kamere v nakupovalnih središčih in letališčih; in popolno avtomatizacijo, s katero misli na robotiko in avtonomna vozila.

Lee je dejal, da prvi val ni imel velikega vpliva na zaposlovanje, vendar je dejal, da lahko drugi in tretji nadomestita veliko delavcev, četrti pa bo v veliki meri udaril z modrimi delavci. Tako je, kot je dejal, najprej pričakoval več motenj za delavce z belimi ovratniki. Kot primere je navedel številna kitajska podjetja, vključno z Megviijevo programsko opremo za prepoznavanje obrazov "Face ++", za katero je dejal, da bi lahko nadomestila 911, če bi bila široko uporabljena; Yibot, chatbot, ki bi lahko nadomestil delavce za pomoč strankam; in Yongqianbao, pametna aplikacija za financiranje posojil, ki bi lahko nadomestila posojilojemalce. Vendar revolucija AI na splošno razkraja delovna mesta brez nadomestitve, zato moramo obravnavati izgube delovnih mest, ki jih povzroča AI.

Rešitve, ki jih je predlagal, so izkoreninjenje revščine; ponovno izumiti izobraževanje, da bi se osredotočil na "trajnostna delovna mesta", in sicer na kreativna in socialna delovna mesta, ki jih AI ne more nadomestiti; ustvarjanje bolj socialnih in oskrbo usmerjenih delovnih mest; in upokojitev naše "delovno etike v industrijski dobi".

Predsednik Svetovnega inštituta McKinsey James Manyika je dejal, da AI in avtomatizacija ponujata ogromno koristi podjetju, gospodarstvu in družbi, vendar je dejal, da je njihov vpliv na delo bolj negotov.

V zvezi z informacijami iz nedavne študije McKinseyja o avtomatizaciji (ki sem jo obravnaval tukaj) je ugotovil, da je le 5 odstotkov delovnih mest blizu 100-odstotno avtomatiziranih na podlagi opravljenih nalog, vendar je 60 odstotkov poklicev približno 30 odstotkov avtomatiziranih, spet na podlagi vključene naloge. Posledično bo izgubljenih nekaj delovnih mest, vendar bo veliko več delovnih mest doživelo velike spremembe. Kot je dejal, bo vprašanj, ali bo na voljo dovolj delovnih mest, in kako se bodo spreminjala ta delovna mesta?

CTO Thomson Reuters laboratorija, Mona Vernon, je govoril o podelitvi "supermoči" odvetnikom in novinarjem z gradnjo programske opreme na podlagi množičnih grafov znanja. Povedala je, da AI spreminja "arhitekturo podjetja" tako, da omogoča odgovore na vprašanja, na katera pred desetimi leti ne bi bilo mogoče odgovoriti. Vendar je ugotovila, da je potreben velik preskok od "umetnosti možnih" demonstracij AI do izvedb proizvodnih razredov.

Moderator John Markoff, sodelavec Centra za napredni študij vedenjskih ved na Stanfordu, znan tudi po dolgoletnem poročanju v The New York Timesu, se je vprašal, zakaj je, če je tehnologija tako dobra, zdaj še toliko delovnih mest. Brynjolfsson je dejal, da smo v zadnjih štiridesetih letih videli veliko ustvarjenih delovnih mest, ne pa dobrih delovnih mest, in da se povprečni dohodki niso povečali, zato se "ne bi smeli ničesar pritoževati." Dejal je, da ne verjame v tehnološki determinizem, ampak namesto tega meni, da moramo pravilno sprejeti politične odločitve na področjih, kot sta izobraževanje in podjetništvo.

Povečanje proti avtomatizaciji

(John Markoff, Stanford; Dimitris Papageorgiou, Ernst & Young; Sophie Vandebroek, IBM Research; Krystyn Van Vliet, MIT; John Van Reenen, MIT)

Drugi panel se je osredotočil na to, ali bo AI zamenjal delovna mesta ali jih povečal. Profesor ekonomije na MIT John Van Reenen je priznal, da se ljudje bojijo avtomatizacije in da je ta strah zakoreninjen v ekonomskih izkušnjah, ki so jih imeli v zadnjih tridesetih ali štiridesetih letih.

Van Reenen je dejal, da je zgodovina zadnjih 200–300 let pozitivna, saj je gospodarstvu uspelo ustvariti nova delovna mesta. Toda, "je dejal, " vprašanje je kakovost delovnih mest in ne količine."

Vodja operacijskega direktorja IBM Research Sophie Vandebroek je bila velika vernica argumentu o povečanju. Govorila je o sistemih, kot je AI, ki pomaga varnostnim strokovnjakom s preverjanjem baz podatkov pred znanimi grožnjami; je dejal, da AI pomaga strokovnjakom za finančne storitve s preverjanjem skladnosti s predpisi; in govorila o tem, kako je Xerox (kjer je nekoč delala) razvila sistem za uporabo strojnega učenja za avtomatizacijo ocenjevanja testov. Po njenem mnenju vse te stvari pomagajo ljudem do boljšega dela na delovnem mestu.

Podobno je profesor za matematiko in tehniko MIT Krystyn Van Vliet dejal, da tehnologija, ki računalnikom omogoča iskanje tumorjev, ne vodi k manj radiologov, ampak daje zdravnikom več časa, da se posvetujejo med seboj in s pacienti. Kljub temu je dejala: "ljudem ni všeč, da jim bodo rekli, da morajo biti prekvalificirani."

Markoff je vprašal, ali bo tovrstni razvoj dogodkov privedel do "razstrupljanja" ljudi, Ernst & Young Partner Dimitris Papageorgiou pa je ugotovil, da imajo letala še vedno dva pilota, tudi če večino leta opravi avtopilot. Toda Papageorgiou je dejal, da AI poglablja razkorak med zaposlenimi z nižjo in visoko kvalificirano izobrazbo ter da sta Estonija in Kostarika spremenili šolske učne načrte glede na to, kje mislijo, da bodo delovna mesta v prihodnosti. Van Reenen je opozoril, da je bila tehnologija do danes pristranska v prid usposobljenega delavca, kar se odraža v veliki premiji, ki jo zagotavlja šolanje, čeprav se je povečala ponudba delavcev, ki se izobražujejo na visoki šoli. Toda AI je drugačen, je dejal, saj bo to vplivalo tudi na visoko kvalificirana delovna mesta, kot je radiologija.

Strategije za krmarjenje prve faze

Več predstaviteljev je ponudilo strategije za boljše delovanje AI ter razmišljanja o izobraževanju delavcev za novo dobo.

Allen Blue, soustanovitelj in podpredsednik za upravljanje izdelkov na LinkedInu, je govoril o izgradnji odzivnega sistema, da bodo lahko ljudje imeli dostop do vseživljenjskega učenja. Pozoril je, da so nekatera delovna mesta efemerna, in dejal, da je trenutno največje odpiranje delovnih mest za medicinske šifrante, vendar je to delo, za katero je velika verjetnost, da bo na koncu avtomatizirano. Blue se je vprašal, kako bodo imeli ljudje čas in denar za pridobitev izobrazbe, in dejal, da se morata delodajalci in vlada bolj vključiti.

Blue je dejal, da je "treba ponovno premisliti o izobraževanju vse do ravni vrtca", s poudarkom na področjih, kot je sodelovanje.

Sam Madden, profesor na MIT CSAIL in fakultetni direktor direktorja SystemsThatLearn, je dejal, da ga skrbi, kako najstniki preživijo svoj čas, vključno s tem, koliko več časa porabijo za uporabo računalnikov in naprav, kot pa za interakcijo z vrstniki, in dejal, da verjame v to morda ima "čuden vpliv na socialne veščine".

Jennifer Chayes, tehnična sodelavka in poslovodna direktorica Microsoft Research New England, je govorila o tem, kako lahko AI izboljša zdravstveno varstvo, in kot primer navedla aplikacije za mobilne naprave, ki uporabljajo okrepljeno učenje za motiviranje diabetikov za večjo vadbo. Zaskrbljena je glede pravičnosti v AI in dejala je, da večina sistemov, namesto da bi optimizirala poštenost, namesto tega sprejema pristranskost podatkov, povezanih s človekom, in jih povečuje. "Želimo zagotoviti, da AI deluje bolje kot ljudje, ne slabše, " je dejala.

Alex "Sandy" iz Pentlanda, ustanovni direktor MIT Connection Science Research Initiative, je dejal, da ga ne skrbijo delovna mesta, temveč metode, kako ustvariti vrednost. Dejal je, da se premikamo od opravljanja rutinskih nalog, namesto da se osredotočimo na naloge, ki zahtevajo socialne veščine in ne-rutinske analitične naloge, in spregovoril o "Človeški strategiji" ali ideji, da so mreže v podjetju ali družbi podobne povezavam v globokih učenje. Povedal je, da bi bilo zanimivo vključiti okrepljeno učenje na socialno področje in mreže proizvodnje, ustvariti "kaizen do konca" na nivojih upravljanja, pa tudi na prodajnih policah.

V razpravi je Pentland dejal, da mora biti veliko več izmenjave in preglednosti podatkov. Trenutno je dejal, da je v nekaj rokah neverjetna koncentracija podatkov, in upa, da bo videl nek način odpiranja dostopa in hkrati spoštoval zakone o zasebnosti. AI je tako dober kot podatki, ki se uporabljajo za njegovo usposabljanje, je dodal Pentland in dejal, da če vas skrbi poštenost, morate razumeti, kateri podatki so šli v sistem.

Ali gre res za AI ali samo za računalniško statistiko?

Na drugem panelu je bilo načrtovano razpravljanje o "priložnostih in izzivih", vendar se je v resnici pogovarjalo več o omejitvah današnjih sistemov AI.

Josh Tenenbaum, profesor, MIT CSAIL, je dejal, da čeprav imamo AI tehnologije, nimamo pravega AI. Namesto tega imamo sisteme, ki naredijo samo eno stvar, ki temelji na prepoznavanju vzorcev. Prava inteligenca bo po njegovem mnenju namesto sveta modelirala, razlagala in razumela, kaj vidi, si predstavljala, se učila in gradila nove modele sveta. Povedal je, da smo desetletja oddaljeni od AI, ki bi to lahko dosegel, in pripomnil, da imajo celo 3-mesečni dojenčki bolj zdravo razumevanje stvari na svetu v primerjavi z AI.

Patrick Winston, profesor na MIT CSAIL, je zatrdil, da bo "profesor AI" zadnja delovna mesta, "vendar je bil na splošno veliko bolj optimističen glede prihodnosti delovne sile. Stvari se od leta 1985 res niso kaj dosti spremenile, je dejal, ko se je pokazalo, da zadnja revolucija AI ne nadomešča ljudi. Strojno učenje je le še ena beseda za "računalniško statistiko, " je dejal, zato ko ljudje rečejo, da bo tisti, ki je lastnik AI, lastnik sveta, če "AI" preprosto zamenjate z "računalniško statistiko", se sliši veliko manj verjetno.

V pogovoru, ki je sledil, se je Markoff skliceval na projekt Johna McCarthyja za izgradnjo miselnega stroja in Winston je bil zelo skeptičen. "Vedno smo govorili, da je tehnologija na ravni človeka odpovedana 20 let… sčasoma bomo imeli prav, " vendar verjetno tokrat ni tako, "je dejal. Čeprav je to, kar imamo danes, izjemno koristno, predstavlja le majhen del človeške inteligence, je poudaril.

Vizija: Industrija 2020–2050

(John Markoff, Stanford; Andrew McAfee, MIT IDE; Tom Kochan, MIT; Rod Brooks, Rethink Robotics)

Podobne perspektive so se odzvale v razpravi o pričakovanju panelistov za obdobje 2020–2050.

Rod Brooks, ustanovitelj in direktor organizacije Rethink Robotics, je opozoril, da učenje ni splošno, in dejal, da učenje navigacije ni isto kot učenje uporabe palčk, kar posledično ni isto kot učenje jezikov. Opozoril je, da lahko današnji računalniki prepoznajo slike ljudi, ki nosijo dežnike v dežju, vendar ne morejo odgovoriti na osnovna vprašanja, kot so "Ali lahko rakuni nosijo dežnike?"

Tom Kochan, direktor in profesor za raziskave dela in zaposlovanja na šoli za upravljanje slona MIT, je dejal, da obstajajo štirje glavni elementi "integrirane tehnologije in strategije dela", ki zagotavlja, da tehnologija na splošno deluje za družbo.

Prvi element, je dejal Kochan, je opredeliti izziv in določiti težavo (ali težave), ki jo poskušamo rešiti. Drugič, meni, da bi morali namesto, da najprej preučimo tehnologijo in nato delovno silo, vključiti tehnologijo in proces načrtovanja dela. Kot primer je govoril o tem, kako je GM porabil 50 milijard ameriških dolarjev za avtomatizacijo, vendar ni poslušal svoje delovne sile in tako ni dobil rezultatov, na katere se je upal.

Tretji element, je dejal Kochan, je usposabljanje in trenirati bi morali, preden se tehnologija uvede, pa tudi "vseživljenjsko učenje postati resničnost za vse." V primeru gensko spremenjenih tehnologij so morali avtomobilski delavci razumeti tehnologijo, da bi jo pravilno uporabili, in namesto tega se soočali s stresom, kako se naučiti uporabljati tehnologijo, ko je bila nameščena. Na koncu je Kochan dejal, da moramo kompenzirati tiste, ki so najbolj prizadeti. Dejal je, da čeprav bodo ustvarjena nova delovna mesta, to ni pomembno za posameznike, ki bodo izgubili službo, in pošteno se moramo spoprijeti s tistimi, ki so negativno prizadeti.

Če se zavedamo teh elementov, je dejal Kochan, ustvarili bomo večjo blaginjo, toda "če to prepustimo tehnologom, bomo posnemali zmagovalce in poražence."

Andrew McAfee, direktor direktorja MIT za digitalno gospodarstvo, in glavni znanstveni znanstvenik, MIT Sloan School of Management, sta poskušala dati odgovore na tisto, kar se mu zdi tri najpogostejša vprašanja o gospodarstvu.

Najprej je, je dejal, vprašanje "ali je bilo naše ugrabljeno gospodarstvo?" McAfee je opozoril, da narašča vrzel med bogatimi in revnimi, pa tudi porast velikih, močnih podjetij in finančnikov. Vendar je dejal, da se dogaja večinoma strukturna sprememba, ki je nastala kot posledica tehnologije in globalizacije, in ne podjetja, ki igrajo nepošteno.

Drugič, McAfee sliši veliko zaskrbljenosti zaradi "trajnotehnoloških monopolov", in čeprav je nemogoče z gotovostjo prepričati to skrb, takšni stalni monopoli "skoraj zagotovo niso" nekaj, kar bi jih moralo skrbeti. Spomnil se je na zaskrbljenost pred 20 leti, da bi IBM, Microsoft in pozneje AOL lahko postali takšni stalni tehnološki monopoli, in podobne pripombe pred 10 leti o Nokii in RIM. Na splošno je dejal, "da jih nekaj odstrani."

Na koncu je McAfee vprašal: "Ali bodo zaposlitve?" Odgovoril je pritrdilno, vendar je dejal, da ni zagotovila, da bo v prihodnosti toliko delovnih mest, kot jih ima danes. Čeprav veliko ljudi pravi, da imamo vedno koristi od kombinacije ljudi in strojev, to ni pravilo. Na primer, danes imamo veliko manj priobalnih ljudi, kot smo jih imeli nekoč, zaposlenost v proizvodnji pa je dosegla vrhunec leta 1979, zato res ne vemo, kaj se bo zgodilo v naslednjih treh desetletjih.

Markoff je v panelni razpravi, ki je sledila, povprašal o vplivu Hollywooda in upodobitvah AI v kinu. Brooks je ugotovil, da je kot trinajstletnik videl leto 2001 in se "zaljubil v HAL". Toda, kot je dejal, Hollywood ponavadi prikazuje svet takšen, kot je, in nato doda tehnologijo, medtem ko se v resničnem svetu družba prilagaja skupaj s tehnologijo.

McAfee je dejal, da ga bolj skrbi strahospoštovanje v zvezi z AI, in citiral Andrewa Nga, ki je dejal, da je "skrb za morilske robote podobna skrbi zaradi prenaseljenosti na Marsu." Povedal je, da "porabimo preveč časa za to temo BS študentskih sob".

Kochan je dejal, da ga bolj zanima, kako uvesti več ljudi v pogovor o tehnologiji, saj številne tehnologije trajajo predolgo, da bi se razpršile. Namesto tega, je dejal, bi morali uporabnike pripeljati že zgodaj. Toda Brooks je nasprotoval in vprašal, "koliko ljudi mora opraviti tečaj o uporabi pametnega telefona?"

Markoff se je vprašal o vlogi tehnologije v razpravi o delovnih mestih, pa tudi o neenakosti. McAfee je dejal, da je neto vrednost Marka Zuckerberga "napačna stvar, na katero se moramo osredotočiti." Namesto tega, je dejal, bi nas moralo skrbeti stagnacija srednjega razreda. Kochan se je strinjal, da je stagnacija problem, in trdil, da je največja stvar, ki povzroča neenakost in stagnacijo, "upad institucij", kot so sindikati in minimalna plača.

V ločenem pogovoru je direktorica MIT CSAIL Daniela Rus dejala, da bi morali razmišljati o strojih kot orodju in dejala, da verjame, da lahko roboti in AI ustvarijo več delovnih mest in boljša delovna mesta. Toda poudarila je, da krčenje velikih nizov podatkov ne pomeni znanja in da izdelava kompleksnih izračunov ne prinaša samostojnosti. Rus je tudi opozoril, da je ukrepanje težje od dojemanja, da je zaznavanje težje od drobljenja podatkov in da je doseganje pravilnega 99, 99 odstotka eksponentno težje kot doseganje 90 odstotkov.

Kljub temu je bil Rus večinoma optimističen in je govoril o tem, kako tehnologija lahko daje tovarniškim delavcem več nadzora nad tem, kaj proizvajajo, in kako bodo stvari, kot so nosljive stvari, slepim pomagale do boljše navigacije po svetu. Svoj pogovor je zaključila s citiranjem Johna F. Kennedyja, ki je leta 1962 dejal, da "verjamemo, da če imajo moški talent, da si izmislijo nove stroje, ki moške odvrnejo od dela, imajo talent, da te moške vrnejo na delo.

Drugi dan je bilo veliko več o ekonomiji AI in delovnih mestih (o čemer bom poročal v drugi objavi.)

Želite vedeti o hitrosti širokopasovnega interneta? Preizkusite zdaj!