Ai és a munka jövője

A mesterséges intelligencia mély hatást gyakorol az emberek munkavégzésére, és szinte minden bizonnyal hatással lesz a munkahelyek elérhetőségére és a jövedelem eloszlására. Számos vezető technológus és közgazdász, akik az MIT Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumának (CSAIL) és annak a digitális gazdasággal kapcsolatos kezdeményezésében bemutatott konferencián tárgyaltak az AI-ről és a munka jövőjéről, a hónap elején azt sugallták, hogy a változások valószínűleg nem olyan gyors vagy olyan szokatlan, ahogy a népszerûen javasolják, ami nagyon különbözik attól, amit a tipikus technológiai konferenciákon hallottam.

A konferencia megnyitója, a MIT elnöke, Rafael Reif azt mondta, hogy bár nyilvánvaló, hogy nagy változás történik, a legtöbb ember számára továbbra sem világos, hogyan kell reagálni egy ilyen változásra. Reif azt mondta, hogy meghallotta a vezérigazgatóktól, akik olyan száz embert elbocsátanak, akiknek munkahelyét az automatizálás miatt elavulttá tették, ugyanakkor ragaszkodnak ahhoz, hogy több száz munkahelyük legyen, amelyet nem tudnak kitölteni, mert nem találnak megfelelő embereket a megfelelő készségek. Ha azt akarjuk, hogy a technológiai fejlődés mindenki számára előnyös legyen - mondta Reif, elgondolkodva kell feltalálnunk a munka jövőjét.

Az AI forradalma: Miért most? Mit jelent és hogyan lehet kiaknázni a potenciált

(John Markoff, Magatartástudományi Klinika; Erik Brynjolfsson, a digitális gazdasággal kapcsolatos MIT kezdeményezés; Kai-Fu Lee, a Sinovation Ventures; James Manyika, McKinsey; Mona Vernon, Thompson Reuters)

Erik Brynjolfsson, az MIT digitális gazdasággal kapcsolatos kezdeményezésének igazgatója arról beszélt, hogy miért történnek ezek a változások most, és mit jelenthetnek előretekintve -, az MIT digitális gazdasági kezdeményezés igazgatója „a második gépkorszakról” beszélt, lehetővé téve számunkra, hogy ne csak izmainkat, hanem agyunkat is növeljük, és azt mondta, hogy ez mérföldkő az emberi történelemben.

Brynjolfsson hozzátette, hogy az ilyen haladást "a nagy függetlenítés" kísérte, amely arra a feltételre utal, hogy míg a munkatermelékenység rekordszintű, a medián jövedelem nem nőtt az 1990-es évek óta. Azt mondta, ez nem a technológia, hanem a technológia függvénye.

A Sinovation Ventures vezérigazgatója, Kai-Fu Lee, az egyik legfontosabb befektető az AI-ban Kínában, talán a leg pesszimistabb volt a munkahelyek megsemmisítése terén. Négy technológiai hullámról beszélt, amelyek négy különféle társasághoz vezettek: internetes adatok és az óriási internetes behemótok, például a Google és a Facebook; kereskedelmi adatok és olyan dolgok, mint az orvosi képalkotó felismerés és csalás észlelése; a "digitalizált valós világ" és az olyan eszközök, mint az Amazon Echo, valamint a bevásárlóközpontok és repülőterek kamerái; és a teljes automatizálás, amely alatt robotikát és autonóm járműveket ért.

Lee szerint az első hullámnak nincs nagy hatása a foglalkoztatásra, de azt állította, hogy a második és a harmadik helyettesítheti sok fehérgalléros munkavállalót, míg a negyedik nagyrészt a kékgalléros munkavállalókat érinti. Így, elmondta, elsősorban a fehérgalléros munkavállalók számára okozza több zavart. Példaként számos kínai társaságot idézett, köztük Megvii „Face ++” arcfelismerő szoftvert, amely elmondása szerint helyettesítheti a 911-et, ha széles körben alkalmazzák; Yibot, egy chatbot, amely felválthatja az ügyfélszolgálati dolgozókat; és a Yongqianbao, egy intelligens kölcsönfinanszírozási alkalmazás, amely helyettesítheti a kölcsöntisztviselőket. Az AI-forradalom azonban általában a munkahelyeket cserélés nélkül csökkenti - mondta. Ezért foglalkoznunk kell az AI által okozott munkahely-veszteségekkel.

Az általa javasolt megoldások a szegénység felszámolása; az oktatás újbóli feltalálása a „fenntartható munkahelyekre”, nevezetesen olyan kreatív és szociális szolgáltatási munkahelyekre összpontosítva, amelyeket az AI nem helyettesít; szociális és gondozási orientált munkahelyek létrehozása; és visszavonjuk az "ipari korú munkaerkölcsünket".

A McKinsey Global Institute elnöke, James Manyika szerint az AI és az automatizálás hatalmas előnyöket kínálnak az üzleti életnek, a gazdaságnak és a társadalomnak, de azt állították, hogy a munkára gyakorolt ​​hatásuk bizonytalan.

A McKinsey legutóbbi automatizálási tanulmányából (amelyet itt tárgyaltam) kapott információkat, rámutatott, hogy a munkahelyek mindössze 5% -a közel 100% -ban automatizálható az elvégzendő feladatok alapján, de a foglalkozások 60% -a körülbelül 30% -ban automatizálható, ismét az az érintett feladatok. Ennek eredményeként néhány munkahely elveszik, de még sok más munkahely jelentős változást fog tapasztalni. A kérdés - mondta -, lesz-e elég munkahely, és ezek közül hogyan változnak meg?

A Thomson Reuters Labs műszaki vezetője, Mona Vernon arról beszélt, hogy "nagyhatalmakat" ad az ügyvédeknek és az újságíróknak azzal, hogy szoftvereket épít fel a hatalmas tudásdiagramok tetejére. Azt mondta, hogy az AI megváltoztatja a „vállalkozás architektúráját” azáltal, hogy lehetővé teszi olyan kérdések megválaszolását, amelyekre tíz évvel ezelőtt nem lehetett volna válaszolni. De megjegyezte, hogy nagy előrelépés szükséges a „lehetséges AI” demonstrációk művészetétől a termelési fokozatú megvalósításokig.

John Markoff, a Stanfordi Magatartástudományi Kutatóközpont munkatársa, a The New York Times sok éves riportjairól is ismert, azon tűnődött, vajon miért van még olyan sok munkahely, ha olyan jó a technológia? Brynjolfsson elmondta, hogy az elmúlt negyven évben sok munkahelyet teremtettünk, de nem jó munkahelyeket, és hogy a medián jövedelmek nem emelkedtek, tehát "egyáltalán nem szabad önelégülten". Azt mondta, hogy nem hisz a technológiai determinizmusban, hanem azt gondolja, hogy a helyes politikai döntéseket kell meghoznunk olyan területeken, mint az oktatás és a vállalkozói szellem.

Augmentáció vs automatizálás

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

Egy másik panel arra összpontosított, hogy az AI helyettesíti-e vagy kiegészíti-e őket. A MIT közgazdasági professzora, John Van Reenen elismerte, hogy az emberek félnek az automatizálástól, és hogy ez a félelem az elmúlt harminc vagy negyven év gazdasági tapasztalatában gyökerezik.

Van Reenen szerint az elmúlt 200-300 év története pozitív, mivel a gazdaság új munkahelyeket tudott létrehozni. De azt mondta: "A kérdés nem a mennyiség, hanem a munkahelyek minősége".

Sophie Vandebroek, az IBM Research operatív vezérigazgatója nagy hitet adott a kiegészítés érvelésében. Olyan rendszerekről beszélt, mint például az AI, amely a biztonsági szakembereket segíti az adatbázisok ismert fenyegetésekkel történő ellenőrzésével; kijelentette, hogy az AI a pénzügyi szolgáltatások szakembereit segíti azáltal, hogy ellenőrzi a szabályokat; és beszélt arról, hogy a Xerox (ahol dolgozott) kifejlesztett egy rendszert a gépi tanulás felhasználására a tesztek pontozásának automatizálásához. Mindezek segítenek az embereknek abban, hogy jobban teljesítsenek a munkahelyen.

Hasonlóképpen, az MIT anyagtudományi és műszaki professzora, Krystyn Van Vliet elmondta, hogy a technológia, amely lehetővé teszi a számítógépeknél a daganatok felkutatását, nem vezet kevesebb radiológushoz, hanem inkább több időt biztosít az orvosoknak a konzultációra egymással és a betegekkel. Mégis mondta: "Az emberek nem szeretik, ha azt mondják, hogy át kell képezni őket."

Markoff megkérdezte, hogy az ilyen fejlemények vezet-e az emberek „ismeretlenségéhez”, és az Ernst & Young partner, Dimitris Papageorgiou megjegyezte, hogy a repülőgépekben még mindig van két pilóta, még akkor is, ha a repülések nagy részét autopilóta végzi. Papageorgiou szerint az AI elmélyíti az alacsonyabb vagy magasabb képzettségű alkalmazottak közötti szakadékot, és azt mondta, hogy Észtország és Costa Rica megváltoztatta az iskolai tanterveket annak alapján, hogy hol gondolják a jövőben a munkahelyeket. Van Reenen megjegyezte, hogy a technológiát eddig elfogultak voltak a képzett munkavállalók javára, ami tükröződik az egyetemeknek járó óriási prémiumban, még akkor is, ha a főiskolai végzettségű dolgozók kínálata megnőtt. De az AI eltérő, mondja, mivel ez hatással lesz a magasan képzett munkahelyekre is, például a radiológia.

Az első szakasz navigációs stratégiái

Több előadó ajánlott stratégiákat az AI jobb működésének elősegítésére, valamint gondolatokat fogalmazott meg a munkavállalók új korszak oktatására.

Allen Blue, a LinkedIn társalapítója és a termékmenedzsment alelnöke beszélt egy reagáló rendszer felépítéséről, amely lehetővé teszi az emberek számára az egész életen át tartó tanuláshoz való hozzáférést. Felhívta a figyelmet arra, hogy néhány munka rövid ideig tart, és azt mondta, hogy jelenleg a legnagyobb munkahely nyitva áll az orvosi kódolóknál, de ez egy olyan munka, amelyet valószínűleg automatizálnak a létezéséből. Kék azon tűnődött, vajon hogyan lesz ideje és pénze az embereknek oktatáshoz, és azt mondta, hogy a munkáltatóknak és a kormánynak jobban be kell vonulniuk.

Kék szerint "az oktatást egészen az óvodai szintig kell átgondolni", különös tekintettel az együttműködésre.

Sam Madden, az MIT CSAIL professzora és a SystemsThatLearn kar társigazgatója elmondta, hogy aggódik amiatt, hogy a tinédzserek időt töltenek, ideértve azt is, hogy mennyi időt töltnek számítógépeken és eszközökön ahelyett, hogy társaikkal kölcsönhatásba lépnének, és azt mondta, hogy ezt hiszi valószínűleg "furcsa hatással van a társadalmi készségekre".

Jennifer Chayes, a Microsoft Research New England műszaki munkatársa és ügyvezető igazgatója arról beszélt, hogy az AI miként javíthatja az egészségügyi ellátást, és példájára rámutatott olyan mobil eszközök alkalmazásaira, amelyek megerősítő tanulást használnak a cukorbetegek több testmozgás motiválására. Aggódik az AI méltányossága miatt, és elmondta, hogy a legtöbb rendszer ahelyett, hogy a méltányosságra optimalizálná, inkább torzít az emberrel kapcsolatos adatokban, és nagyítja azokat. "Biztosítani akarjuk, hogy az AI jobban teljesít, mint az emberek, nem pedig rosszabb." - mondta.

Alex "Sandy" Pentland, az MIT Connection Science Research Initiative alapító igazgatója elmondta, hogy nem a munkahelyek miatt aggódik, hanem az értékteremtés módszerei miatt. Azt mondta, hogy a rutin feladatok elvégzéséből a társadalmi képességeket igénylő feladatokra és a nem rutinszerű elemző feladatokra összpontosítunk, és beszélt az "Emberi stratégiáról", vagy az elképzelésről, miszerint a társaságok vagy a társadalom hálózatai csakúgy, mint a mély kapcsolatok. tanulás. Azt mondta, érdekes lenne a megerősítő tanulást a szociális területeken, valamint a termelési hálózatokon átvinni, létrehozva a "kaizen egészen fel" vezetői szintjén és az üzletben.

A vita során Pentland szerint sokkal több adatmegosztásra és átláthatóságra van szükség. Jelenleg azt mondta, hogy hihetetlen adatkoncentráció van néhány kézben, és reméli, hogy valamilyen módon megnyitja a hozzáférést, miközben tiszteletben tartja az adatvédelmi törvényeket. Az AI csak annyira jó, mint a kiképzéséhez használt adatok - tette hozzá Pentland, és azt mondta: ha aggódik a méltányosság miatt, meg kell értenie, hogy mely adatok kerültek a rendszerbe.

Valóban AI, vagy csak számítási statisztika?

Egy másik testületet felvázoltak a "lehetőségek és kihívások" megvitatására, de valójában többet beszélt a mai AI rendszerek korlátairól.

Josh Tenenbaum, a MIT CSAIL professzora elmondta, hogy míg vannak AI technológiák, nem rendelkezünk valódi AI-vel. Ehelyett olyan rendszerek vannak, amelyek csak egy dolgot csinálnak, a mintafelismerés alapján. A valódi intelligencia - mondta - ehelyett modellezné a világot, magyarázza és megértse azt, amit lát, elképzeljen, tanuljon és új világmodelleket építsen. Azt mondta, hogy évtizedek óta távol vagyunk az AI-től, amely ezt képes lenne elérni, és megjegyezte, hogy még a 3 hónapos csecsemőknek is sokkal közösebb értelmezése van a világ dolgairól, mint egy AI.

Patrick Winston, az MIT CSAIL professzora azt mondta: "Az AI professzora lesz az utolsó állása", ám általában sokkal optimistább volt a munkaerő jövője iránt. A dolgok valójában nem változtak sokat 1985 óta - mondta, amikor az utolsó madárinfluenza-forradalom kiderült, hogy nem helyettesíti az embereket. A gépi tanulás csak egy újabb szó a "számítási statisztikákhoz", mondta. Tehát, amikor az emberek azt mondják, hogy aki az AI-t birtokolja, a világ fogja birtokolni, ha az "AI" -et egyszerűen helyettesíti a "számítási statisztika", akkor ez sokkal kevésbé hihető.

Az ezt követő beszélgetésben Markoff utalt John McCarthy gondolkodógép felépítésére, Winston nagyon szkeptikus volt. "Mindig azt mondtuk, hogy az emberi szintű technológiának 20 éve van kikapcsolódása… végül igazak leszünk", de valószínűleg nem ezúttal - mondta. Noha a mai rendelkezésünk rendkívül hasznos, az emberi intelligencia csak egy kis részét képviseli - hangsúlyozta.

Látás: Ipar 2020-2050

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

Hasonló perspektívák tükröződtek egy vita során arról, hogy a szakértők mit vártak a 2020–2050-re.

Rod Brooks, a Rethink Robotics alapítója és műszaki vezetője megjegyezte, hogy a tanulás nem általános, és azt állította, hogy a navigálás megtanulása nem ugyanaz, mint a pálcika használata, ami viszont nem ugyanaz, mint a nyelvek tanulása. Megjegyezte, hogy a mai számítógépek képeket tudnak azonosítani az esőben esernyőt hordozó emberekről, de nem tud válaszolni olyan alapvető kérdésekre, mint például: "A mosómedve hordozhat esernyőt?"

Tom Kochan, az MIT Sloan Menedzsment Iskola Munkaügyi és Foglalkoztatási Kutatási Főigazgatója és professzora elmondta, hogy az „Integrált Technológia és Munka Stratégia” négy fő eleme van annak, hogy a technológia a társadalom számára általában működjön.

Az első elem, Kochan szerint, a kihívás meghatározása és a probléma (vagy problémák) meghatározása, amelyeket megpróbálunk megoldani. Másodszor úgy véli, hogy ahelyett, hogy először a technológiát, majd a munkaerőt vesszük figyelembe, integrálnunk kellene a technológiát és a munkatervezési folyamatot. Példaként beszélt arról, hogy a GM 50 milliárd dollárt költött az automatizálásra, de nem hallgatta meg a munkaerőt, és így nem érte el a várt eredményeket.

A harmadik elem, Kochan szerint, a képzés, és a technológia bevezetése előtt meg kellene képznünk, és „az egész életen át tartó tanulást mindenki számára valósággá kell tenni”. A GM esetében az autógyártóknak meg kellett értenie a technológiát annak érdekében, hogy megfelelően alkalmazhassák, és ehelyett a technológia használatának megtanulásának stresszhelyzetbe kerültek, amikor azt telepítették. Végül Kochan elmondta, hogy kompenzálni kell azokat, akiket a leginkább hátrányosan érint. Azt mondta, hogy bár új munkahelyek jönnek létre, nem számít azoknak az embereknek, akik elveszítik a munkájukat, és méltányos módon kell foglalkoznunk azokkal, akiket negatívan érintenek.

Ha figyelembe vesszük ezeket az elemeket - mondta Kochan - megosztottabb jólétet fogunk teremteni, de "ha a technológiákra hagyjuk, akkor megismételjük a nyerteseket és a veszteseket".

Andrew McAfee, a MIT Digitális Gazdasággal kapcsolatos Kezdeményezés társigazgatója és az MIT Sloan Menedzsment Iskola vezető kutatója megkísérelte megválaszolni a gazdasággal kapcsolatos három leggyakoribb kérdést.

Először, azt mondta: a kérdést "eltérítették-e gazdaságunkat?" McAfee megjegyezte, hogy a növekvő szakadék a gazdagok és a szegények között, valamint a nagy, hatalmas vállalatok és finanszírozók növekedése. De azt mondta, hogy a zajló esemény nagyrészt strukturális változás, amelyet a technológia és a globalizáció eredményeként hoztak létre, nem pedig a méltánytalanul játszó társaságok.

Másodszor, McAfee nagyon aggódik az "állandó technológiai monopóliumok" iránt, és bár ezt lehetetlen biztosan meggyőzni, az ilyen állandó monopóliumok "szinte biztosan nem" aggódnak. Emlékeztetett a 20 évvel ezelőtti aggodalmakra, hogy az IBM, a Microsoft és később az AOL ilyen állandó technológiai monopóliumokká válhat, és hasonló megjegyzéseket 10 évvel ezelőtt a Nokiaról és a RIM-ről. Általában azt mondta: "valami megnyugtatja őket."

Végül McAfee megkérdezte: "Lesznek-e munkahelyek?" Válaszában igenlő, de kijelenti, hogy nincs garancia arra, hogy a jövőben annyi munkahely lesz, mint ma. Bár sokan azt mondják, hogy az emberek és a gépek kombinációja mindig előnyös, ez nem szabály. Például ma sokkal kevesebb hosszútávú dolgozónk van, mint valaha volt, és a feldolgozóipar foglalkoztatása 1979-ben tetőzött, így valójában nem tudjuk, mi fog történni a következő három évtizedben.

Az ezt követő panelbeszélgetés során Markoff megkérdezte a Hollywood hatását és az AI ábrázolását a moziban. Brooks megjegyezte, hogy 13 éves korában 2001 -ben látta és "beleszeretett a HAL-ba". De, elmondta, Hollywood hajlamos a világot ábrázolni, ahogy van, majd hozzáteszi a technológiát, míg a való világban a társadalom alkalmazkodik a technológiához.

McAfee azt mondta, hogy jobban aggódik az AI-vel kapcsolatos félelmektől, idézve Andrew Ng-t, aki szerint "a gyilkos robotok miatt aggódni olyan, mint a Mars túlnépességének aggódni". Azt mondta, "túl sok időt töltenek erre a másodéves kollégiumi szoba BS témára."

Kochan elmondta, hogy jobban érdekli annak kitalálása, hogy miként vezetünk több embert a technológiai beszélgetésbe, mivel sok technológia túl sokáig tart ahhoz, hogy elterjedjen. Ehelyett, azt mondta, már a korai szakaszban be kell vonnunk a felhasználókat. Brooks azonban ellenezte a kérdést: "hány embernek kell kurzust tartania az okostelefon használatáról?"

Markoff megkérdezte a technológia szerepét a munkaügyi vitában, valamint az egyenlőtlenségeket. McAfee azt mondta, hogy Mark Zuckerberg nettó vagyona a "rossz dolog, amelyre összpontosítani". Ehelyett, mondta, aggódnunk kell a középosztály stagnálása miatt. Kochan egyetértett abban, hogy a stagnálás problémát jelent, és azzal érvelt, hogy az egyenlőtlenségeket és a stagnálást okozó legnagyobb dolog az intézmények, például a szakszervezetek hanyatlása és a minimálbér.

Daniela Rus, az MIT CSAIL igazgatója külön beszélgetésben elmondta, hogy a gépeket mint eszközöket kell gondolnunk, és azt mondta, hogy úgy véli, hogy a robotok és az AI több munkahelyet és jobb munkahelyet hozhatnak létre. De rámutatott, hogy a nagy adathalmazok összeroppantása nem jelent tudást, és hogy a bonyolult számítások elvégzése nem jelent önállóságot. Rus azt is megjegyezte, hogy a fellépés nehezebb, mint az észlelés, és hogy az észlelés nehezebb, mint az adatok összeroppantása, és hogy a 99, 99 százalékos helyesség elérése exponenciálisan nehezebb, mint a 90 százalék elérése.

Ennek ellenére Rus nagyrészt optimista volt, és arról beszélt, hogy a technológia miként adhat nagyobb gyármunkások számára irányítást az általuk gyártott termékek felett, és hogy a dolgok, például a hordozható tárgyak segítenek a vak embereket jobban navigálni a világban. Beszédét befejezte, idézve John F. Kennedyt, aki 1962-ben azt mondta: "Úgy gondoljuk, hogy ha a férfiak tehetségesek olyan új gépek feltalálására, amelyek elhagyják a férfiakat a munkából, akkor képesek arra, hogy ezeket a férfiakat újra munkába állítsák.

Sokkal több volt az AI közgazdaságtanáról és a munkahelyekről a második napon (amit egy másik posztban fogok foglalni).

Érdekel a szélessávú internet sebessége? Tesztelje most!