Броят на работните места, които ще бъдат „засегнати“ от технологията, променяща света, е различен в зависимост от това кого питате, пише в. „Ню Йорк Таймс“.
През 2013 г. изследователи от Оксфордския университет публикуват стряскащо число за бъдещето на труда. Те изчисляват, че 47% от всички работни места в Съединените щати са „застрашени“ от автоматизация „в рамките на неопределен брой години, може би десетилетие или две“.
Но десетилетие по-късно безработицата в страната е на рекордно ниски нива. Цунамито от мрачни заглавия тогава като „Богатите и техните роботи са на път да накарат половината от работните места по света да изчезнат“ изглеждат съвсем неверни.
Но авторите на проучването казват, че всъщност не са искали да внушат, че денят на Страшния съд е близо. Вместо това са се опитали да опишат на какво са способни технологиите.
Това беше първият опит за това, което се превърна в дългогодишен мисловен експеримент, при който мозъчни тръстове, корпоративни изследователски групи и икономисти публикуват документ след документ, за да определят колко трудът е „засегнат“ от технологиите.
С други думи, ако цената на инструментите не е фактор и единствената цел е да се автоматизира възможно най-много човешки труд, колко работа може да бъде поета от технологиите?
Когато изследователите от Оксфорд Карл Бенедикт Фрей и Майкъл А. Озбърн провеждат своето проучване, IBM Watson, система за отговаряне на въпроси, базирана на изкуствен интелект, току-що е шокирала света. Тестови версии на автономни превозни средства за първи път обикалят по пътищата. Сега нова вълна от проучвания следва възхода на инструментите, които използват генеративен изкуствен интелект.
През март „Голдман Сакс“ изчисли, че технологията, която стои зад популярни инструменти на изкуствения интелект като DALL-E и ChatGPT, може да автоматизира еквивалента на 300 милиона работни места на пълно работно време. Изследователи от Open AI, създател на тези инструменти, и от Университета на Пенсилвания установиха, че 80 % от работната сила в САЩ може да получи ефект върху поне 10 % от задачите си.
„Съществува огромна несигурност“, казва Дейвид Аутър, професор по икономика в Масачузетския технологичен институт, който изучава технологичните промени и пазара на труда повече от 20 години.
Но какво точно означава да се каже, че например еквивалентът на 300 млн. работни места на пълно работно време може да бъде засегнат от ИИ?
„Засегнат може да означава подобрен, влошен, изчезнал, удвоен“, обяснява Аутър.
Един от усложняващите фактори е, че технологиите обикновено автоматизират задачи, а не цели професии. През 2016 г. например пионерът в областта на изкуствения интелект Джефри Хинтън разгледа нова технология за „дълбоко обучение“, способна да разчита медицински изображения. Той стига до заключението, че „ако работите като рентгенолог, сте като койот, който вече е над ръба на скалата, но още не е погледнал надолу“.
Той дава срок от пет години, може би десет, преди алгоритмите да се „справят по-добре“ от хората. Това, което вероятно е пропуснал, е, че разчитането на изображенията е само една от многото задачи (30 от тях, според правителството на САЩ), които рентгенолозите изпълняват. Те правят и неща като „консултиране на медицински специалисти“ и „предоставяне на консултации“. Днес някои специалисти в тази област се притесняват от предстоящия недостиг на рентгенолози. Оттогава Хинтън се е превърнал в яростен публичен критик на същата технология, за чието създаване е помогнал.
Фрей и Озбърн изчисляват тези 47%, като молят технологични експерти да оценят доколко е вероятно цели професии като „телемаркетинг“ или „счетоводител“ да бъдат автоматизирани. Но три години след публикуването на тяхната статия група изследователи от Центъра за европейски икономически изследвания ZEW, базиран в Манхайм, Германия, публикува подобно проучване, в което се оценяват задачи като „обясняване на продукти или услуги“ и се установява, че само 9 % от професиите в 21 държави могат да бъдат автоматизирани.
„Хората обичат числата“, казва Мелани Арнц, водещ автор на доклада на ZEW. „Те винаги мислят, че числото трябва да е някак солидно, защото е число. Но числата наистина могат да бъдат много подвеждащи“.
В някои сценарии изкуственият интелект по същество е създал инструмент, а не пълноценна замяна на работата. Сега вие сте копач, който може да използва багер вместо лопата. Или медицинска сестра с достъп до по-добра информация за диагностициране на пациент. Възможно е да взимате повече пари на час, защото ще свършите много повече работа.
В други случаи технологията по-скоро замества труда ви, отколкото го допълва. Или пък превръща работата ви от такава, която изисква специални умения, в такава, която не изисква такива. Това вероятно няма да се отрази добре на вас.
И в двата случая, казва Аутър, технологичното развитие в историята е имало тенденция да влияе най-вече върху заплатите и разпределението на богатството, а не върху броя на наличните работни места. „Този вид упражнения рискуват да пропуснат гората, като се фокусират върху едно много видно дърво“, обяснява той за проучванията, които разглеждат колко човешка работа може да бъде заменена от изкуствения интелект.
Това, което той смята за друг ключов фокус – как изкуственият интелект ще промени стойността на уменията, е трудно да се предвиди, защото отговорът зависи отчасти от начина, по който се проектират, регулират и използват новите инструменти.
Да вземем например обслужването на клиенти. Много компании осъществяват задачата за отговаряне на телефонни обаждания автоматизирано, включвайки човешки оператор само за отстраняване на проблеми. Но една софтуерна компания от Fortune 500 подхождаа към проблема по различен начин. Тя е създала генеративен инструмент за изкуствен интелект, който предоставя на агентите предложения за това какво да кажат, като запазва човека и неговата способност да разчита социалните сигнали. Когато изследователи от Станфорд и Масачузетския технологичен институт сравняват резултатите на групите, на които е предоставен инструментът, с тези, на които не е предоставен, те установяват, че инструментът значително подобрява резултатите на агентите с по-ниска квалификация.
Дори ако дадена работа бъде напълно автоматизирана, как ще се справят изместените работници ще зависи от това как компаниите ще решат да използват технологиите в нови видове работа, особено в работата, която все още не можем да си представим, казва Дарон Асемоглу, професор в M.I.T. (Масачузетският технологичен институт) и автор на книгата „Власт и прогрес: Хилядолетната ни борба за технологии и просперитет“. Тези избори ще включват въпроса дали да се автоматизира изцяло работата или да се използват технологиите, за да се разшири човешкият опит.
Асемоглу казва, че на пръв поглед страховитите цифри, предвиждащи колко работни места може да премахне изкуственият интелект, макар да не е ясно как, са „сигнал за събуждане“.
Той вярва, че хората биха могли да „се насочат в по-добра посока“, но не е оптимист и не смята, че сме на „прочовешки“ път.
Всички оценки за това колко работа би могъл да поеме изкуственият интелект зависят в голяма степен от хората – изследователите, които правят предположенията за това какво може да направи технологията. Фрей и Осбърн канят експерти на семинар, за да оценят вероятността професиите да се автоматизират. По-новите проучвания разчитат на информация, като например база данни, проследяваща възможностите на изкуствените интелекти. Или разчитат на работници, използващи платформи като CrowdFlower, където хората изпълняват малки задачи срещу пари. Работниците оценяват задачите по фактори, които ги правят податливи на автоматизация. Например, ако става дума за нещо с висока толерантност към грешки, то е по-добър кандидат за автоматизиране от технология като ChatGPT.
Точните цифри не са от значение, казват много изследователи, които се занимават с този вид анализ.
„Бих описал нашата методология като почти сигурно точно погрешна, но се надявам да е в правилна посока“, казва Майкъл Чуи, експерт по изкуствен интелект, който е съавтор на бяла книга от 2017 г., в която се посочва, че около половината от труда и 5% от професиите могат да бъдат автоматизирани.
Това, което описват данните, в някои отношения е по-елементарно, отколкото често се предполага. Настъпват големи промени и си струва да им се обърне внимание.