I Sin bok ‘Farvel Til Almisse’ økonom Gregory Clark påpeker at Vi kan lære en ting eller to om våre fremtidige jobbmuligheter ved å sammenligne notater med våre equine venner. Tenk deg to hester som ser på en tidlig bil i år 1900 og tenker på deres fremtid: –
«jeg er bekymret for teknologisk arbeidsledighet.
«Neigh, neigh, ikke vær En Luddite; våre forfedre sa det samme når dampmaskiner tok våre industrijobber og tog tok jobbene våre trekke stagecoaches. Men vi har flere jobber enn noen gang i dag, og vi har bedre de også; jeg vil mye heller trekke en lett vogn gjennom byen enn å tilbringe hele dagen å gå i sirkler for å drive en dum mine-aksel pumper.»
» men hva om denne forbrenningsmotoren virkelig tar av?
» jeg er sikker på at det vil bli nye jobber for hester som vi ennå ikke har forestilt oss. Det er det som har skjedd før, som med oppfinnelsen av hjulet og plogen»
Akk, de som ikke har forestilt seg nye jobber for hester, kom aldri fram. Ikke lenger trengte hester ble slaktet og ikke erstattet, noe som førte TIL AT den amerikanske hestepopulasjonen kollapset fra ca 26 millioner i 1915 til ca 3 millioner i 1960.
ovennevnte utdrag kombinerer vakkert det gode tilfellet med et dårlig tilfelle. Det er hypotetisk, og man kan argumentere for at vi er bedre enn hestene når det gjelder intelligens. Når det gjelder virkningen av automatisering og AI på jobbene våre, er det to divergerende synspunkter.
Det vil spise jobbene våre
i henhold til En McKinsey – studie-dagens teknologi kan automatisere 45 prosent av aktivitetene folk blir betalt for å utføre på tvers av alle yrker. Om lag 60 prosent av alle yrker kunne se 30 prosent eller mer av deres arbeidsaktiviteter automatisert. Det er ikke BARE DET. Venturekapitalisten Vinod Khosla spår at teknologien vil erstatte 80 prosent av legene. Apotekere vil ikke være nødvendig. Juridisk yrke vil bli like påvirket tilsvarende med automatisering og robo lover. Bare fordi teknologien har skapt nye jobber i fortiden, betyr det ikke at det vil skje alltid. Dette er en alarmistisk utsikt og teknologi elskere bare kaller det dystopisk.
Det vil heller skape nye jobber
den andre oppfatningen er at mens ny teknologi vil gjøre noen jobber irrelevante, vil den også skape et nytt sett med jobber, og det er bare et tilfelle av reskilling. Det har skjedd i fortiden. For eksempel, før den industrielle revolusjonen, var de fleste engasjert i landbruket, men de flyttet raskt til det industrielle oppsettet av produksjonen. Når datamaskinen erstattet noen av de manuelle industrielle jobbene, skapte det programmeringsjobber. Muligens dette hjalp dem med å få mer ledig tid på fritid og fritidsaktiviteter. Ifølge talsmenn for dette synet, ny teknologi forbedrer menneskelig potensial og frekvensen av etableringen av ny jobb av teknologi vil være raskere enn frekvensen av ødeleggelse av eksisterende arbeidsplasser.
mens ekspertene fortsetter å diskutere hva som vil skje i fremtiden, har ingen krystallkulen. Samtidig er teknologiens fremgang ustoppelig fordi den er til nytte for oss generelt. Takket være teknologi en dag kan vi alle ha nesten fri energi og ubegrenset mat. Oljen vil vike for naturlige energikilder som solenergi som er praktisk talt overalt. Solpanelet fra tynnere silvers av silisium har blitt svært effektivt. Hastigheten som den vokser, er det et par tiår unna å møte 100 prosent av dagens energibehov. Denne rene, bærekraftige energien kan brukes til å få rent vann og kan berike landbruket for å produsere nesten ubegrenset mat.
AI vil være veldig mye som elektrisitet om noen år. SOM vi elektrifiserte alt tidligere, VIL AI kjenne alle gjenstandene rundt, inkludert mennesker. DET meste AV ARBEIDET VI gjør i DAG vil VÆRE AV AI på DEN mest økonomiske og effektive måten. Men Vi trenger fortsatt jobber, Skrev Voltaire i 1759 at ‘arbeid holder i sjakk tre store onder: kjedsomhet, vice og behov’.
Les Også: hvorfor ansiktsgjenkjenningsteknologier får tommelen ned?
Artificial Narrow Intelligence (ANI)
det enkleste å lære FOR EN AI er ferdighetene vi lærer som ekspert på et smalt domene. En aksjehandel og investeringsforvaltningsjobb som kan artikuleres som et sett med forhåndsdefinerte regler, kan mest sannsynlig erstattes av en robust AI-algoritme. Det betyr ikke alltid at disse jobbene har lite kreativitet eller innovasjon, men de er begrenset til ett bestemt område, OG AI-drevet av nevrale nettverk kan langt lett lære dem på kort tid. Et eksempel på dette er spillet sjakk. Bare noen få år tilbake ble det antatt at DET er en av DE største kognitive utfordringene SOM NOEN GANG kan bli erobret av AI. Men i dag sjakk konkurranser observatører fortsette å sjekke om deltakerne ikke er juks ved å se opp til en datamaskin. AI har langt overliste mennesker i å spille sjakk. IBMS deep blue beseiret Gary Casparov helt tilbake i 1995.
Artificial General Intelligence (AGI)
dette kan løst oversettes som sunn fornuft. De vanskeligste ferdighetene å lære for datamaskinene er de som er oppnådd av et barn i løpet av de første 7 årene av deres alder. Det inkluderer ting som trappklatring, språkkunnskaper, logisk resonnement etc. Dette gjelder bare den brede arkitekturen i hjernens utvikling. Vi vet ikke nøyaktig hvordan de fungerer. Det vanskeligste for en robot er å brette en samling vaskeri(anta at det er et håndkle, en skjorte, et slips og sokker). I hovedsak er disse aktiviteter som har en høy komponent av kreativitet og innovasjon. De kan ikke settes inn i regler.
i et faglig miljø, hvis du kan vurdere at jobben din kan utføres av en nyutdannet studenter med få måneders trening enn du kan trygt anta at jobben din kan være på høy risiko.
Artificial Super Intelligence (ASI)
dette stadiet er også kjent som singularitet når AI vil bryte ut og formere seg for å skape et system som vil være praktisk talt uforståelig og ukontrollabelt for mennesker. Det vil ikke være som De uforgjengelige robotene I Hollywood sci-fi-filmene, men det vil være mer som usynlige programmer som utnytter en gigantisk nettverksprosesseringskapasitet og ubegrenset databehandlingskraft. Sannsynligvis kan de ikke drepe oss, bare at mennesker ikke har drept alle dyrene på denne planeten, selv om vi teknisk sett kan gjøre det.
Til slutt er det eneste som kan beskytte jobben din MOT AI learnability-evne og vilje til å lære nye ting. Det er et bevegelig mål, men det kan bare være et bestemt svar i den usikre fremtiden dominert AV AI og automatisering.
Mishra Er en programvare profesjonell med over 20 års erfaring med ledende IT og konsulentselskaper. Han jobber også med universiteter som oppstartsmentor innen ny teknologi.
