w swojej książce „Pożegnanie z jałmużną” ekonomista Gregory Clark wskazuje, że możemy dowiedzieć się czegoś o naszych przyszłych perspektywach pracy, porównując notatki z naszymi końskimi przyjaciółmi. Wyobraź sobie, że dwa konie patrzą na wczesny samochód w 1900 roku i zastanawiają się nad swoją przyszłością: –
” martwię się bezrobociem technologicznym.
„Neigh, neigh, don’ t be a Luddite; nasi przodkowie mówili to samo, gdy silniki parowe zabierały nam pracę w przemyśle, a pociągi ciągnęły dyliżansy. Ale mamy dziś więcej pracy niż kiedykolwiek, i mamy też lepsze; wolałbym ciągnąć lekki wózek przez miasto niż spędzać cały dzień chodząc w kółko, aby zasilić głupią pompę szybową.”
” ale co, jeśli ten silnik spalinowy naprawdę wystartuje?
” jestem pewien, że będą nowe miejsca pracy dla koni, których jeszcze nie wyobrażaliśmy. Tak było wcześniej, jak przy wynalezieniu koła i pługa ”
niestety, te nie-jeszcze-wymyślone nowe prace dla koni nigdy nie dotarły. Konie, które nie były już potrzebne, zostały ubite i nie zostały zastąpione, co spowodowało upadek amerykańskiej populacji koni z około 26 milionów w 1915 roku do około 3 milionów w 1960 roku.
powyższy fragment pięknie łączy dobry scenariusz ze złym scenariuszem. Jest hipotetyczny i można argumentować, że jesteśmy lepsi od koni, jeśli chodzi o inteligencję. Jeśli chodzi o wpływ automatyzacji i sztucznej inteligencji na nasze zadania, istnieją dwa rozbieżne poglądy.
to zje nasze miejsca pracy
jak wynika z badania McKinsey – dzisiejsza technologia może zautomatyzować 45% działań, za które płacą ludzie we wszystkich zawodach. Około 60% wszystkich zawodów mogło zobaczyć zautomatyzowane 30% lub więcej swoich działań w pracy. To nie tylko to. Venture capital Vinod Khosla przewiduje, że technologia zastąpi 80 proc. lekarzy. Farmaceuci nie będą potrzebni. Branża prawnicza będzie miała taki sam wpływ na przepisy dotyczące automatyzacji i robo. Tylko dlatego, że technologia stworzyła nowe miejsca pracy w przeszłości,nie oznacza to, że zawsze tak będzie. To alarmujący widok, a miłośnicy technologii nazywają go dystopijnym.
będzie to raczej tworzenie nowych miejsc pracy
drugi pogląd jest taki, że podczas gdy nowa technologia sprawi, że niektóre miejsca pracy staną się nieistotne, stworzy również nowy zestaw miejsc pracy i jest to jedynie przypadek ponownego zatrudnienia. Miało to miejsce w przeszłości. Na przykład przed rewolucją przemysłową większość ludzi zajmowała się rolnictwem, ale szybko przerzuciła się na przemysłową produkcję. Kiedy komputer zastąpił niektóre ręczne zadania przemysłowe, stworzył zadania programistyczne. Być może pomogło im to uzyskać więcej wolnego czasu na wypoczynek i rekreację. Jak twierdzą zwolennicy tego poglądu, nowa technologia zwiększa potencjał ludzki, a tempo tworzenia nowych miejsc pracy przez technologię będzie szybsze niż tempo niszczenia istniejących miejsc pracy.
podczas gdy eksperci wciąż debatują nad tym, co stanie się w przyszłości, nikt nie ma kryształowej kuli. Jednocześnie postęp technologii jest nie do powstrzymania, ponieważ przynosi nam ogólne korzyści. Dzięki technologii pewnego dnia wszyscy możemy mieć niemal darmową energię i Nieograniczone Jedzenie. Olej ustąpi miejsca naturalnym źródłom energii, takim jak energia słoneczna, która jest praktycznie wszędzie. Panel słoneczny z cieńszych srebrników krzemu stał się bardzo skuteczny. Tempo, w jakim rośnie, jest o kilka dekad od zaspokojenia 100 procent dzisiejszych potrzeb energetycznych. Ta czysta, zrównoważona energia może być wykorzystana do uzyskania czystej wody i może wzbogacić rolnictwo w celu wyprodukowania prawie nieograniczonej żywności.
AI będzie bardzo podobny do elektryczności za kilka lat. Gdy zelektryfikowaliśmy wszystko wcześniej, sztuczna inteligencja pozna wszystkie obiekty, w tym ludzi. Większość pracy, którą wykonujemy dzisiaj, będzie wykonywana przez AI w najbardziej ekonomiczny i wydajny sposób. Ale wciąż potrzebujemy pracy, Voltaire napisał w 1759 roku, że „praca trzyma na dystans trzy wielkie zło: nudę, występek i potrzebę”.
Przeczytaj także: Dlaczego technologie rozpoznawania twarzy są coraz bardziej pochylone?
Sztuczna wąska inteligencja (ANI)
najłatwiejszą rzeczą do nauczenia się sztucznej inteligencji są umiejętności, których uczymy się jako ekspert w wąskiej dziedzinie. Zadanie związane z obrotem akcjami i zarządzaniem inwestycjami, które można sformułować jako zestaw wstępnie zdefiniowanych zasad, najprawdopodobniej można zastąpić solidnym algorytmem sztucznej inteligencji. Nie zawsze oznacza to, że zadania te są mało kreatywne lub innowacyjne, ale są ograniczone do jednego konkretnego obszaru i zasilane przez AI sieci neuronowe mogą z łatwością nauczyć się ich w krótkim czasie. Przykładem jest gra w szachy. Jeszcze kilka lat temu uważano, że jest to jedno z największych wyzwań poznawczych, jakie kiedykolwiek może pokonać sztuczna inteligencja. Ale dziś konkursy szachowe obserwatorzy ciągle sprawdzają, czy uczestnicy nie oszukują, patrząc w górę do komputera. Sztuczna inteligencja znacznie przechytrzyła ludzi w szachach. IBM deep blue pokonał Gary ’ ego Casparowa w 1995 roku.
sztuczna inteligencja Ogólna (AGI)
można to luźno przetłumaczyć jako zdrowy rozsądek. Najtrudniejsze do nauczenia się umiejętności dla komputerów są te nabyte przez dziecko w ciągu pierwszych 7 lat ich wieku. Obejmuje takie rzeczy jak wspinaczka po schodach, umiejętności językowe, logiczne rozumowanie itp. Dotyczy to tylko szerokiej architektury rozwoju mózgu. Nie wiemy, jak dokładnie działają. Najtrudniejszą rzeczą dla robota jest złożenie kolekcji prania (Załóżmy, że jest ręcznik, koszula, krawat i skarpetki). Zasadniczo są to działania, które mają wysoki Składnik kreatywności i innowacji. Nie można ich wprowadzać do zasad.
w środowisku zawodowym, jeśli możesz ocenić, że Twoja praca może być wykonywana przez świeżo ukończonych studentów z kilkumiesięcznym szkoleniem, możesz bezpiecznie założyć, że Twoja praca może być na wysokim poziomie ryzyka.
Artificial Super Intelligence (Asi)
ten etap jest również znany jako osobliwość, gdy sztuczna inteligencja wybuchnie i mnoży się, tworząc system, który będzie praktycznie niezrozumiały i niekontrolowany dla ludzi. Nie będzie jak niezniszczalne roboty hollywoodzkich filmów sci-fi, ale będzie bardziej jak niewidzialne programy wykorzystujące gigantyczne możliwości przetwarzania w sieci i nieograniczoną moc obliczeniową. Prawdopodobnie nie mogą nas zabić, tylko że ludzie nie zabili wszystkich zwierząt na tej planecie, chociaż technicznie możemy to zrobić.
w końcu jedyną rzeczą, która może chronić twoją pracę przed sztuczną inteligencją, jest zdolność uczenia się – zdolność i chęć uczenia się nowych rzeczy. Jest to ruchomy cel, ale może to być tylko pewna odpowiedź w niepewnej przyszłości zdominowanej przez sztuczną inteligencję i automatyzację.
Mishra jest profesjonalistą w zakresie oprogramowania z ponad 20-letnim doświadczeniem w wiodących firmach IT i konsultingowych. Współpracuje również z uczelniami jako mentor startupów w obszarze nowych technologii.
