i sin bok ’farväl till allmosor’ ekonomen Gregory Clark påpekar att vi kan lära oss en sak eller två om våra framtida jobbutsikter genom att jämföra anteckningar med våra hästvänner. Föreställ dig två hästar som tittar på en tidig bil år 1900 och funderar över deras framtid: –
”jag är orolig för teknisk arbetslöshet.
”Neigh, neigh, var inte en Luddite; våra förfäder sa samma sak när ångmaskiner tog våra branschjobb och tåg tog våra jobb och drog diligenser. Men vi har fler jobb än någonsin idag, och vi har också bättre; jag skulle hellre dra en lätt vagn genom staden än att spendera hela dagen i cirklar för att driva en dum gruvaxelpumpar.”
” men vad händer om denna förbränningsmotor verkligen tar fart?
” jag är säker på att det kommer att finnas nya jobb för hästar som vi ännu inte har föreställt oss. Det är vad som hände tidigare, som med uppfinningen av hjulet och plogen”
tyvärr, de ännu inte inbillade nya jobb för hästar kom aldrig. Hästar som inte längre behövdes slaktades och ersattes inte, vilket fick den amerikanska hästpopulationen att kollapsa från cirka 26 miljoner 1915 till cirka 3 miljoner 1960.
ovanstående utdrag kombinerar vackert det goda fallet med ett dåligt fall. Det är hypotetiskt och man kan hävda att vi är bättre än hästarna när det gäller intelligens. När det gäller effekterna av automatisering och AI på våra jobb finns det två olika åsikter.
det kommer att äta våra jobb
enligt en McKinsey-studie – dagens teknik kan automatisera 45 procent av de aktiviteter som människor får betalt för att utföra i alla yrken. Omkring 60 procent av alla yrken kunde se 30 procent eller mer av sin arbetsverksamhet automatiserad. Det är inte bara det. Riskkapitalisten Vinod Khosla förutspår att tekniken kommer att ersätta 80 procent av läkarna. Apotekare kommer inte att behövas. Jurister kommer att påverkas lika med automation och robo lagar. Bara för att tekniken har skapat nya jobb tidigare betyder det inte att det alltid kommer att hända. Detta är en alarmistisk syn och teknikälskare kallar det bara dystopiskt.
det kommer snarare att skapa nya jobb
den andra uppfattningen är att medan ny teknik kommer att göra vissa jobb irrelevanta, kommer det också att skapa en ny uppsättning jobb och det är bara ett fall av omskolning. Det har hänt tidigare. Till exempel, före den industriella revolutionen, var de flesta människor engagerade i jordbruket men de flyttade snabbt till industriell produktion. När datorn ersatte några av de manuella industriella jobben skapade det programmeringsjobb. Möjligen hjälpte detta dem att få mer ledig tid för fritids-och fritidsaktiviteter. Enligt förespråkarna för denna uppfattning ökar ny teknik mänsklig potential och graden av skapandet av nytt jobb med teknik kommer att vara snabbare än graden av förstörelse av befintliga jobb.
medan experterna fortsätter att diskutera vad som kommer att hända i framtiden, har ingen kristallkulan. Samtidigt är utvecklingen av teknik ostoppbar eftersom den gynnar oss totalt sett. Tack vare tekniken en dag kan vi alla ha nästan fri energi och obegränsad mat. Oljan kommer att ge vika för naturliga energikällor som solenergi som är praktiskt taget överallt. Solpanelen från tunnare silver av kisel har blivit mycket effektiv. Den takt med vilken den växer, det är ett par decennier bort från att möta 100 procent av dagens energibehov. Denna rena hållbara energi kan användas för att få rent vatten och kan berika jordbruket för att producera nästan obegränsad mat.
AI kommer att vara mycket som El om några år. När vi elektrifierade allt tidigare kommer AI att kognisera alla föremål runt inklusive människor. Det mesta av det arbete vi gör idag kommer att ske av AI på det mest ekonomiska och effektiva sättet. Men vi behöver fortfarande jobb, skrev Voltaire 1759 att’arbetet håller i schack tre stora onda: tristess, vice och behov’.
Läs också: varför ansiktsigenkänningstekniker får tummen ner?
artificiell Smal intelligens (ANI)
det enklaste att lära sig för en AI är de färdigheter som vi lär oss som expert på en smal domän. Ett aktiehandel och investeringshanteringsjobb som kan formuleras som en uppsättning fördefinierade regler kan sannolikt ersättas av en robust AI-algoritm. Det betyder inte alltid att dessa jobb har lite kreativitet eller innovation, men de är begränsade till ett specifikt område och AI-drivna av neurala nätverk kan lätt lära sig dem på nolltid. Ett typexempel är schackspelet. Bara några år tillbaka trodde man att det är en av de största kognitiva utmaningarna som någonsin kan erövras av AI. Men idag Schack tävlingar observatörerna hålla kontroll om deltagarna inte fusk genom att titta upp till en dator. AI har långt överlistat människor i att spela schack. IBMs deep blue besegrade Gary Casparov långt tillbaka 1995.
artificiell allmän intelligens (Agi)
detta kan löst översättas som sunt förnuft. De svåraste färdigheterna att lära sig för datorerna är de som förvärvats av ett barn inom de första 7 åren av deras ålder. Det inkluderar saker som trappklättring, språkkunskaper, logiskt resonemang etc. Detta gäller endast den breda arkitekturen för hjärnutveckling. Vi vet inte exakt hur de fungerar. Det svåraste för en robot är att vika en samling tvätt (antar att det finns en handduk, en skjorta, en slips och dina strumpor). I huvudsak är det aktiviteter som har en hög del av kreativitet och innovation. De kan inte sättas i Regler.
i en professionell miljö, om du kan bedöma att ditt jobb kan utföras av en nyutexaminerade studenter med några månaders utbildning än du säkert kan anta att ditt jobb kan vara på hög risk.
Artificial Super Intelligence (ASI)
detta stadium är också känt som singularitet när AI kommer att bryta ut och multiplicera sig för att skapa ett system som kommer att vara praktiskt taget obegripligt och okontrollerbart för människor. Det kommer inte att vara som de oförstörbara robotarna i Hollywood sci-fi-filmerna, men det kommer att vara mer som osynliga program som utnyttjar en jätte nätverksbearbetningskapacitet och obegränsad beräkningskraft. Förmodligen kan de inte döda oss, bara att människor inte har dödat alla djur på denna planet, men vi kan tekniskt göra det.
i slutändan är det enda som kan skydda ditt jobb från AI lärbarhet – förmåga och vilja att lära sig nya saker. Det är ett rörligt mål men det kan bara vara ett visst svar i den osäkra framtiden som domineras av AI och automation.
Mishra är en mjukvaruproffs med över 20 års erfarenhet av ledande IT-och konsultföretag. Han arbetar också med universitet som startup mentor inom området ny teknik.
