Ai a budoucnost práce

Umělá inteligence bude mít hluboký dopad na způsob práce lidí a téměř jistě také ovlivní dostupnost pracovních míst a rozdělení příjmů. Řada předních technologů a ekonomů hovořících na konferenci o umělé inteligenci a budoucnosti práce, kterou představila Laboratoř počítačových věd a umělé inteligence MIT (CSAIL) a její iniciativa pro digitální ekonomiku, však na začátku tohoto měsíce naznačila, že změny nemusí být tak rychlý nebo neobvyklý, jak se obecně navrhuje, což se velmi liší od většiny toho, co slyším na typických technologických konferencích.

Prezident MIT Rafael Reif, který zahájil konferenci, uvedl, že ačkoli je zřejmé, že dochází k velké změně, zůstává většina lidí nejasná, jak na tuto změnu reagovat. Reif uvedl, že slyšel od generálních ředitelů, kteří propouštějí stovky lidí, jejichž pracovní místa byla automatizací zastaralá, a zároveň trvají na tom, že mají stovky pracovních míst, které nemohou obsadit, protože nemohou najít ty správné lidi s správné dovednosti. Pokud chceme, aby technologický pokrok prospěl všem, řekl Reif, musíme zamyšleně znovu vynalézt budoucnost práce.

Revoluce AI: Proč právě teď? Co to znamená a jak realizovat potenciál

(John Markoff, Centrum pro pokročilé studium behaviorálních věd; Erik Brynjolfsson, Iniciativa MIT pro digitální ekonomiku; Kai-Fu Lee, Sinovation Ventures; James Manyika, McKinsey; Mona Vernon, Thompson Reuters)

Erik Brynjolfsson, ředitel iniciativy MIT pro digitální ekonomiku, hovořil v panelu o tom, proč se tyto změny dějí nyní a co by mohly znamenat, dopředu, o „druhém strojovém věku“, což nám umožnilo rozšířit nejen naše svaly, ale i naše mozky, a řekl, že je to mezník v lidské historii.

Brynjolfsson dodal, že takový pokrok byl doprovázen „velkým oddělením“, což znamená, že zatímco produktivita práce je na rekordní úrovni, střední příjem se od 90. let 20. století nezvyšoval. To, jak řekl, není funkcí technologie, ale toho, jak technologii využíváme.

Generální ředitel Sinovation Ventures Kai-Fu Lee, jeden z předních investorů v AI v Číně, byl asi nejpesimističtějším v oblasti ničení pracovních míst. Mluvil o čtyřech vlnách technologie, které vedly ke čtyřem různým společnostem: internetová data a obrovská internetová bytosti jako Google a Facebook; komerční data a věci jako rozpoznávání lékařských obrázků a detekce podvodů; „digitalizovaný skutečný svět“ a zařízení jako Amazon Echo a kamery v nákupních centrech a letištích; a plnou automatizaci, což znamená robotiku a autonomní vozidla.

Lee řekl, že první vlna neměla velký dopad na zaměstnanost, ale řekla, že druhá a třetí může nahradit mnoho pracovníků s bílými límečky, zatímco čtvrtá bude do značné míry zasáhnout pracovníky s modrými límci. Řekl tedy, že pro dělnické dělníky nejprve očekává větší narušení. Jako příklad uvedl řadu čínských společností, včetně softwaru Megvii pro rozpoznávání obličeje „Face ++“, který by podle jeho názoru mohl nahradit 911, pokud by byl rozmístěn široce; Yibot, chatbot, který by mohl nahradit pracovníky služeb zákazníkům; a Yongqianbao, inteligentní aplikace pro financování půjček, která by mohla nahradit úředníky pro půjčky. Revoluce AI však obecně zdecimuje práci bez náhrady, řekl, takže musíme řešit ztráty pracovních míst vyvolané AI.

Řešení, která navrhl, byla vymýcení chudoby; znovuobjevování vzdělávání s cílem zaměřit se na „udržitelná pracovní místa“, jmenovitě na tvůrčí a sociální služby, které nelze nahradit umělou inteligencí; vytváření více sociálních a pečovatelských pracovních míst; a do důchodu naši „pracovní etiku v průmyslovém věku“.

Předseda McKinsey Global Institute James Manyika řekl, že umělá inteligence a automatizace nabízejí obrovské výhody pro podnikání, ekonomiku a společnost, ale uvedla, že jejich dopad na práci je nejistější.

Pokud jde o informace z nedávné studie McKinsey o automatizaci (kterou jsem zde popsal), poznamenal, že pouze 5 procent pracovních míst je téměř 100 procent automatizovatelných na základě příslušných úkolů, ale že 60 procent povolání je přibližně 30 procent automatizovatelných, opět založených na související úkoly. V důsledku toho dojde ke ztrátě některých pracovních míst, ale u mnoha dalších pracovních míst dojde k výrazným změnám. Otázky, řekl, budou mít dostatek pracovních míst a z těchto pracovních míst, jak se změní?

Thomson Reuters Labs CTO Mona Vernonová hovořila o tom, že právníkům a novinářům dá „supervelmoci“ tím, že staví software na vrcholu obrovských grafů znalostí. Řekla, že AI mění „architekturu firmy“ tím, že umožňuje odpovídat na otázky, na které by před deseti lety nebylo možné odpovědět. Poznamenala však, že je velký skok nutný k přechodu od „umění možných“ demonstrací umělé inteligence k implementacím ve výrobě.

Moderátor John Markoff, člen Centra pro pokročilé studium behaviorálních věd ve Stanfordu, známý také pro své mnohaleté zpravodajství v The New York Times, přemýšlel, proč, pokud je tato technologie tak dobrá, je stále tolik pracovních míst. Brynjolfsson řekl, že za posledních čtyřicet let jsme viděli mnoho vytvořených pracovních míst, ale ne dobrých pracovních míst, a že střední příjmy se nezvýšily, takže bychom „neměli být vůbec spokojení“. Řekl, že nevěří v technologický determinismus, ale místo toho si myslí, že musíme udělat správná politická rozhodnutí v oblastech, jako je vzdělávání a podnikání.

Zvětšení vs automatizace

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

Další panel byl zaměřen na to, zda AI nahradí nebo rozšíří úlohy. Profesor ekonomie MIT John Van Reenen uznal, že lidé se bojí automatizace a že tento strach má kořeny v ekonomických zkušenostech, které měli za posledních třicet nebo čtyřicet let.

Van Reenen řekl, že historie posledních 200-300 let je pozitivní, protože ekonomika dokázala vytvářet nová pracovní místa. Řekl však: „Otázkou je spíše kvalita pracovních míst než kvantita.“

Vrchní provozní ředitel IBM Sophie Vandebroek byl velkým argumentem v argumentaci augmentace. Mluvila o systémech, jako je AI pomáhající odborníkům v oblasti bezpečnosti, kontrolou databází proti známým hrozbám; řekl, že AI pomáhá odborníkům v oblasti finančních služeb tím, že se kontroluje proti předpisům; a hovořili o tom, jak Xerox (kde pracovala) vyvinul systém pro používání strojového učení k automatizaci vyhodnocování testů. Všechny tyto věci podle ní pomáhají lidem lépe na pracovišti.

Podobně profesor materiálových věd a inženýrství MIT Krystyn Van Vliet uvedl, že technologie, která umožňuje počítačům hledat nádory, nevede k méně radiologům, ale spíše dává lékařům více času na konzultace mezi sebou as pacienty. Přesto řekla: „lidem se nelíbí, že musí být rekvalifikováni.“

Markoff se zeptal, zda tento druh vývoje povede k „de-dovednosti“ lidí, a Ernst & Young Partner Dimitris Papageorgiou poznamenal, že letadla stále mají dva piloty, i když většinu letu provádí autopilot. Ale Papageorgiou řekl: AI prohlubuje propast mezi méně kvalifikovanými a vysoce kvalifikovanými zaměstnanci a řekl, že Estonsko a Kostarika změnily školní osnovy podle toho, kde si budou myslet, že v budoucnu budou pracovní místa. Van Reenen poznamenal, že k dnešnímu dni byla technologie zaujatá ve prospěch kvalifikovaného pracovníka, což se odráží v obrovské prémii, kterou poskytuje vysoká škola, i když se zvýšila nabídka vysokoškolsky vzdělaných pracovníků. Ale umělá inteligence je jiná, řekl, protože to bude mít dopad i na vysoce kvalifikovaná pracovní místa, jako je radiologie.

Strategie navigace v první fázi

Několik přednášejících nabídlo strategie, jak zlepšit AI, a také myšlenky na vzdělávání pracovníků pro novou éru.

Allen Blue, spoluzakladatelka a viceprezidentka pro produktový management na LinkedIn, hovořila o vybudování responzivního systému, aby lidé měli přístup k celoživotnímu učení. Varoval, že některé pracovní pozice jsou pomíjivé, a řekl, že právě teď je největší volná pracovní pozice pro zdravotnické kodéry, ale že je to práce, která bude s největší pravděpodobností automatizována z existence. Blue přemýšlel, jak lidé budou mít čas a peníze na vzdělání, a řekl, že zaměstnavatelé a vláda se musí více zapojit.

Blue uvedl, že je třeba přehodnotit vzdělávání až na úroveň mateřských škol, se zaměřením na oblasti, jako je spolupráce.

Sam Madden, profesor MIT CSAIL a spoluzakladatel fakulty SystemsThatLearn, řekl, že se bojí toho, jak teenageři tráví svůj čas, včetně toho, kolik času tráví více pomocí počítačů a zařízení než interakcí se svými vrstevníky, a řekl, že tomu věří může mít „divný dopad na sociální dovednosti“.

Jennifer Chayes, technická ředitelka a ředitelka, Microsoft Research New England, hovořila o tom, jak umělá inteligence může zlepšit zdravotní péči, a například ukázala na aplikace pro mobilní zařízení, která využívají posilovací učení k motivaci diabetiků k dalšímu cvičení. Znepokojuje ji spravedlnost v umělé inteligenci a uvedla, že většina systémů namísto optimalizace pro spravedlnost namísto toho zaujímá předpojatosti v údajích týkajících se člověka a zvětšuje je. „Chceme zajistit, aby AI vedla lépe než lidé, ne horší, “ řekla.

Alex "Sandy" Pentland, zakládající ředitel MIT Connection Science Research Initiative, řekl, že se nebojí o práci, ale spíše o metody produkování hodnoty. Řekl, že přecházíme z rutinních úkolů na místo toho, abychom se soustředili na úkoly vyžadující sociální dovednosti a rutinní analytické úkoly, a hovořil o „lidské strategii“ nebo o myšlence, že sítě ve společnosti nebo ve společnosti jsou jako hluboké propojení učení se. Řekl, že by bylo zajímavé přinést posilování učení do sociální sféry i do výrobních sítí a vytvářet „kaizen celou cestu nahoru“ na úrovni řízení i na úrovni prodejny.

V diskusi Pentland uvedl, že je třeba mnohem více sdílet data a transparentnost dat. V současné době prohlásil, že v několika rukou existuje neuvěřitelná koncentrace dat, a doufá, že uvidí nějaký způsob, jak otevřít přístup a zároveň dodržovat zákony na ochranu soukromí. AI je pouze tak dobrá jako data použitá k jejich trénování, dodal Pentland a řekl, že pokud máte obavy o spravedlnost, musíte pochopit, jaká data do systému šla.

Je to opravdu AI nebo jen výpočetní statistika?

Další panel byl navržen tak, aby diskutoval o „příležitostech a výzvách“, ale nakonec skončil mluvením více o omezeních současných systémů AI.

Josh Tenenbaum, profesor MIT CSAIL, řekl, že ačkoli máme technologie AI, nemáme skutečné AI. Místo toho máme systémy, které dělají jen jednu věc, založenou na rozpoznávání vzorů. Skutečná inteligence, řekl, by místo toho modeloval svět, vysvětlil a pochopil, co vidí, představoval si, učil se a stavěl nové modely světa. Řekl, že jsme desetiletí daleko od umělé inteligence, která by toho mohla dosáhnout, a poznamenal, že dokonce i 3měsíční děti mají více společného chápání věcí na světě ve srovnání s umělou inteligencí.

Patrick Winston, profesor na MIT CSAIL, tvrdil, že „profesorem AI bude poslední pracovní pozice, “ ale obecně byl mnohem optimističtější ohledně budoucnosti pracovní síly. Věci se od roku 1985 příliš nezměnili, řekl, když se ukázalo, že poslední revoluce AI nenahrazuje lidi. Strojové učení je jen dalším slovem pro „výpočetní statistiku“, řekl, takže když lidé říkají, že ten, kdo vlastní AI, bude vlastnit svět, pokud jednoduše nahradíte „AI“ za „výpočetní statistiku“, zní to mnohem méně uvěřitelně.

V následující konverzaci Markoff odkazoval na projekt Johna McCarthyho na vybudování myslícího stroje a Winston byl velmi skeptický. "Vždy jsme říkali, že technologie na lidské úrovni je 20 let pryč… nakonec budeme mít pravdu, " ale pravděpodobně ne tentokrát, řekl. Ačkoli to, co dnes máme, je nesmírně užitečné, ale představuje jen malou část lidské inteligence, zdůraznil.

Vize: Průmysl 2020–2050

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

Podobné perspektivy se odrážely v diskusi o tom, co panelisté očekávali na období 2020–2050.

Rod Brooks, zakladatel a technický ředitel společnosti Rethink Robotics, poznamenal, že učení není obecné, a řekl, že učení, jak navigovat, není stejné jako učení, jak používat hůlky, což zase není stejné jako učení jazyků. Poznamenal, že dnešní počítače dokážou identifikovat obrázky lidí, kteří nosí deštníky v dešti, ale nedokážou odpovědět na základní otázky jako „Mohou deštníky nosit deštníky?“

Tom Kochan, co-director a profesor, Research and Job Research on School of Management MIT's Sloan School of Management, uvedl, že existují čtyři hlavní prvky „Integrované technologie a strategie práce“, které mají zajistit, aby technologie fungovaly pro společnost obecně.

Prvním prvkem, řekl Kochan, je definovat výzvu a určit problém (nebo problémy), které se snažíme vyřešit. Zadruhé si myslí, že namísto toho, abychom nejprve zvážili technologii a poté pracovníky, bychom měli integrovat proces technologie a návrhu práce. Jako příklad hovořil o tom, jak GM utratil 50 miliard dolarů za automatizaci, ale neposlouchal jeho pracovní sílu, a tak nedosáhl výsledků, v které doufal.

Třetí prvek, řekl Kochan, je školení a měli bychom trénovat před zavedením technologie a také „učinit celoživotní vzdělávání realitou pro všechny“. V případě GM potřebovali autorizovaní pracovníci technologii rozumět, aby byla řádně nasazena, a místo toho čelili stresu ze učení, jak používat technologii, když byla nainstalována. Nakonec Kochan řekl, že musíme odškodnit ty, kteří jsou nejvíce postiženi. Řekl, že ačkoli se vytvoří nová pracovní místa, nezáleží na tom, kdo ztratí práci, a my musíme jednat spravedlivě s těmi, kteří jsou negativně ovlivněni.

Pokud budeme mít na paměti tyto prvky, uvedl Kochan, vytvoříme společnější prosperitu, ale „pokud to necháme na samotných technologech, zkopírujeme vítěze a poražené“.

Andrew McAfee, společný ředitel iniciativy MIT pro digitální ekonomiku, a hlavní vědecký pracovník, MIT Sloan School of Management, se pokusili odpovědět na to, co považuje za tři nejběžnější otázky o ekonomice.

Nejprve, řekl, je otázka „byla naše ekonomika unesena?“ McAfee poznamenal, že rostoucí propast mezi bohatými a chudými, jakož i vzestup velkých, silných společností a finančníků. Řekl však, že to, co se děje, je z větší části strukturální změna, která byla způsobena technologií a globalizací, spíše než společnosti, které hrají nespravedlivě.

Za druhé, McAfee slyší velké znepokojení ohledně „stálých technologických monopolů“, a ačkoli je nemožné tuto obavu ujistit s jistotou, takové permanentní monopoly se „téměř jistě ne“ obávají. Před 20 lety připomněl obavy, že IBM, Microsoft a později AOL by se mohly stát takovými stálými technologickými monopoly, a podobné připomínky před 10 lety o společnostech Nokia a RIM. Obecně řekl: „něco je rozbije.“

Nakonec se McAfee zeptala: „Budou tam práce?“ Odpověděl na to kladně, ale řekl, že neexistuje žádná záruka, že v budoucnu bude tolik pracovních míst, kolik je dnes. Ačkoli mnoho lidí říká, že vždy máme prospěch z kombinace lidí a strojů, není to pravidlo. Například dnes máme mnohem méně dlouhosrstých lovců, než jsme kdy měli, a zaměstnanost ve výrobě dosáhla vrcholu v roce 1979, takže opravdu nevíme, co se stane v příštích třech desetiletích.

V následující panelové diskusi se Markoff zeptal na dopad Hollywoodu a zobrazení AI v kině. Brooks poznamenal, že jako třináctiletý viděl rok 2001 a „zamiloval se do HAL“. Hollywood však má tendenci vykreslit svět tak, jak je, a pak přidat technologii, zatímco ve skutečném světě se společnost přizpůsobuje spolu s technologií.

McAfee řekl, že se více obává strachu-mongeringu ohledně AI, cituje Andrew Ng, který řekl, že „starat se o zabijácké roboty je jako starat se o přelidnění na Marsu“. Řekl, že „trávíme příliš mnoho času tímto tématem BS kolejní místnosti.“

Kochan řekl, že se více zajímá o to, jak přivádíme více lidí do rozhovoru o technologii, protože mnoho technologií trvá příliš dlouho na to, aby se šířily. Místo toho řekl, že bychom měli uživatele přinést brzy. Brooks se však postavil proti a zeptal se: „Kolik lidí musí absolvovat kurz o tom, jak používat smartphone?“

Markoff se zeptal na roli technologie v pracovní debatě a na nerovnost. McAfee řekl, že čisté jmění Marka Zuckerberga je „špatnou věcí, na kterou se musíme zaměřit.“ Místo toho řekl, že bychom se měli obávat stagnace střední třídy. Kochan souhlasil s tím, že stagnace je problém, a tvrdil, že velkou věcí, která řídí nerovnost a stagnaci, je „úpadek institucí“, jako jsou odbory a minimální mzda.

V oddělené přednášce řekla ředitelka MIT CSAIL Daniela Rusová, že bychom měli myslet na stroje jako na nástroje, a řekla, že věří, že roboti a umělá inteligence mohou vytvářet více pracovních míst a lepší pracovní místa. Poukázala však na to, že drcení velkých datových souborů se netýká znalostí a že složité výpočty nevedou k autonomii. Rus také poznamenal, že akce je těžší než vnímání, že vnímání je těžší než drcení dat a že získání 99, 99% správné je exponenciálně obtížnější než dosažení 90%.

Přesto byl Rus z větší části optimistický a mluvil o tom, jak technologie může dělníkům v továrně poskytnout větší kontrolu nad tím, co vyrábějí, a jak věci, jako jsou nositelné, pomohou slepým lidem lépe se orientovat ve světě. Zavřela svou řeč citací Johna F. Kennedyho, který v roce 1962 řekl, že „věříme, že pokud lidé mají talent vynalézat nové stroje, které vyřazují muže z práce, mají talent vrátit je zpět do práce.

V druhý den bylo mnohem více o ekonomice AI a pracovních míst (které pokryji v jiném příspěvku).

Zajímá vás rychlost připojení k internetu? Vyzkoušejte to hned!