TDėl pastarojo meto stulbinančio dirbtinio intelekto (AI) pažangos daugelis baiminasi dėl savo darbo vietų. Grėsmingi būgnų dūžiai dar labiau sustiprėjo anksčiau šį mėnesį, kai dirbtinio intelekto krikštatėvis Geoffrey Hintonas atsistatydino iš „Google“ ir išreiškė susirūpinimą dėl šios technologijos potencialo apversti darbo rinką, lygiai taip pat, kai IBM sustabdė beveik 7800 darbo vietų, kurias būtų galima pakeisti. AI ir automatizavimas laikui bėgant. Praėjusią savaitę BT paskelbė, kad iki 2030 m. atleis iki 55 000 darbo vietų, o maždaug 10 000 bus pakeista dirbtiniu intelektu.
Šie pranešimai nestebina: jei įmonės nori išlikti mūsų rinkos ekonomikoje, jos turi prisitaikyti prie šių technologinių pokyčių, kad išliktų konkurencingos ir pelningos.
Tačiau, nepaisant prognozių apie pražūtį, istorija suteikia priežasčių optimistiškai vertinti dirbtinį intelektą ir jo poveikį darbui ir užimtumui. Darbai keitėsi ir vystėsi per visą istoriją, todėl atsirado naujų profesijų, kurios anksčiau buvo neįsivaizduojamos. Didžiąją XX amžiaus dalį spausdinimas buvo vertinamas kaip pageidaujamas ir tinkamas darbas, o mašininkės buvo labai paklausios.
Populiarėjant kompiuteriams ir spausdinant tekstą tapo lengviau, paklausa sumažėjo, o profesija beveik išnyko. Tačiau dėl tų pačių tendencijų padidėjo interneto dizainerių, grafikos dizainerių ir kopijavimo redaktorių paklausa. Kompiuterio atsiradimas pagimdė daugybę sektorių ir pakeitė mūsų gyvenimo būdą (dažniausiai) į gerąją pusę. Tikiu, kad dirbtinis intelektas gali pakartoti šį triuką, jei tai padarysime teisingai.
Kaip tai atrodo? Iš pradžių tai reiškia, kad reikia suprasti, kurioms darbo vietoms ir pramonės šakoms iš tikrųjų gresia pavojus ir kaip AI taps jų dalimi. Dirbtinis intelektas gali automatizuoti tokias užduotis kaip duomenų įvedimas ir administracinės operacijos, o tai kelia pavojų darbams, susijusiems su pasikartojančiu duomenų įvedimu ir pagrindinių sprendimų priėmimu. Įdomu tai, kad bankininkystės ir finansų pramonės šakose, kurios paprastai laikomos baltomis apykaklėmis, gali sumažėti duomenų analitikų ir rizikos vertintojų poreikis, nes dirbtinio intelekto sistemos tampa veiksmingesnės tvarkydamos didelius duomenų kiekius.
Gamybos ir logistikos darbai atrodo akivaizdus AI tikslas, nes automatizavimas vis dažniau naudojamas siekiant sutaupyti. Darbai transportavimo, surinkimo linijos ir pasikartojančio rankų darbo srityse gali būti tam tikru mastu automatizuoti. Tačiau technologija vis dar turi apribojimų, dėl kurių reikia reguliariai prižiūrėti ir išlaikyti pusiausvyrą tarp dirbtinio intelekto / robotų ir žmonių. Jei darbo vietos yra prastai suplanuotos arba yra disbalansas tarp dirbtinio intelekto ir darbuotojų, gali atsirasti nepatenkintų klientų, sumažėti pajamos (ypač dabartinės pragyvenimo brangumo krizės metu) ir netgi būti uždarytos.
Prieš du mėnesius Milton Keinse restoranas pavadinimu Robotazia buvo uždarytas dėl augančių išlaidų ir įdarbinimo problemų. Turime nepamiršti, kad nors automatizavimas ir robotika gali suteikti naujovių ir veiksmingumo tam tikrose pramonės šakose, bendras poveikis darbo vietoms gali būti sudėtingas ir daugialypis, todėl gali kilti problemų, įskaitant priežiūros išlaidas, įdarbinimo iššūkius ir poreikį prisitaikyti prie besikeičiančių ekonominių situacijų.
Kita sritis, į kurią turime atkreipti dėmesį, yra klientų aptarnavimas. Šioje srityje jau diegiami pokalbių robotai, tačiau nesugebėjimas suprasti sudėtingų scenarijų gali sukelti paslaugų gedimus ir nepatenkintus klientus. Žmonių palaikymas turėtų būti palaikomas kartu su šiais pokalbių robotais, ypač tokiose pramonės šakose kaip svetingumas, kur žmonių bendravimas, empatija ir emocinis / socialinis intelektas yra labai svarbūs klientų lojalumui.
Sveikatos priežiūros pramonėje AI buvo naudojamas medicininei diagnostikai, radiologijos interpretavimui ir pacientų stebėjimui palengvinti. Tačiau, nors dirbtinis intelektas gali padėti sveikatos priežiūros specialistams analizuoti duomenis, kurti vaizdus ir priimti sprendimus, dabartinis AI gali atlikti tik sudėtingas užduotis, kurioms reikalingas puikus rankų ir akių koordinavimas, o fizinis tokių užduočių vykdymas vis dar priklauso nuo žmogaus galimybių.
Visose šiose pramonės šakose dirbtinis intelektas ir automatizavimas yra naudingiausi kartu su žmogaus vaidmenimis – kai žmonės gali pasiūlyti sudėtingų sprendimų priėmimo įgūdžių ar žmogiškojo prisilietimo, kurių mašinoms trūksta. Tačiau kai kurios darbo vietos vis tiek bus prarastos, todėl vyriausybės, korporacijos ir švietimo įstaigos turėtų bendradarbiauti, kad pasiūlytų visapusiškas perkvalifikavimo programas ir paramą įsidarbinimui, kad padėtų perkeltiesiems žmonėms pereiti į labiau ateičiai tinkamas pareigas, panašias į jų pačių, arba į kitas pramonės šakas.
Politikos formuotojai turėtų sukurti pritaikytas iniciatyvas, skirtas padėti ir apsaugoti žmones, dirbančius didelės rizikos pramonės šakose. Be to, labai svarbu sutelkti dėmesį į mokymąsi visą gyvenimą. Vyriausybės turėtų skatinti švietimo ir mokymo programas, kurios suteiktų piliečiams įgūdžių, būtinų klestėti dirbtinio intelekto valdomoje ekonomikoje, įskaitant dirbtinio intelekto raštingumo skatinimą, kritinio mąstymo rėmimą ir nuolatinį įgūdžių tobulinimą bei perkvalifikavimą.
Mums reikia, kad mūsų vadovai rimtai žiūrėtų į šią akimirką, veiktų greitai ir, svarbiausia, subalansuotų galimą šio proveržio naudą su tiesioginėmis žmogiškosiomis išlaidomis. Galime valdyti revoliucinę AI įtaką, tuo pačiu užtikrindami teigiamą ateitį, naudingą asmenims ir visai visuomenei.
- Erin Ling yra dirbtinio intelekto ir ateities darbo dėstytoja Surėjaus universitete
