Ai: a végső munkahelyteremtő?

Az elmúlt néhány évtizedben (legalábbis) hallottuk a technológiai munkanélküliség fenyegető veszélyéről - az emberi munkahelyek automatizálás általi átvételéről. De manapság különösen fenyegetőnek tűnik. Példa: Amikor ez év elején Steve Mnuchin kincstár-titkár elutasította a robotok gondolatát, amely az embereket elhagyja a munkahelyekről, a tudományos és technológiai közösség statisztikákkal és diagramokkal válaszolt, és rávetette az értékelést.

A mesterséges intelligencia egyre növekvő számú területbe jut az utat, és a foglalkoztatási táj példátlan zavarát idézi elő. A neurális hálózatok és a gépi tanulási algoritmusok, amelyek a modern AI legfontosabb alkotóelemei, vagy ígéretesek, vagy jobb teljesítményt nyújtanak, mint az emberi szakemberek. Az AI-forradalom gyors ütemben érkezik, és minden olyan idő, amikor elkezdi előkészíteni oktatási és gazdasági infrastruktúránkat egy jövő számára, amelyben az emberek egyre kevésbé vesznek részt bizonyos típusú feladatok elvégzésében.

"Nyilvánvaló, hogy most, amikor a számítógépek elkezdenek látni, hallani és olvasni, az automatizálás ismeretlen lendületet fog élni" - mondta Alex Linden, a Gartner Machine Learning Research alelnöke. "Ennek továbbra is gyümölcsöt kell hoznia. A közelmúltbeli fejlemények nagy része néhány évbe telik, mire az anyag automatizálása megkezdődik. De sok nem gyártási terület… korrektorok, gépi fordítási szakértők, és minden bizonnyal félniük kell a munkáért..”

Ez azonban nem a teljes kép. Minden ipari forradalom annyira a munkaerő elmozdulását és kiigazítását érinti, mint annak cseréjét, és ez a legújabb ciklus sem kivétel. A mesterséges intelligencia terjesztése azonban új lehetőségeket is kínál az emberi kreativitás és innováció hatékony felhasználására.

Megnövekedett igény a technikai tehetségek iránt

"Azt tudjuk, hogy a mesterséges intelligencia rövid távon lesz a leghatékonyabb olyan munkakörökben, amelyeket rutinrendszerre lehet bontani, legyen az kézi munka vagy kognitív feladat" - mondta Joe Lobo, az Inbenta mesterséges intelligencia cég botmestere.. "Ez azt jelenti, hogy az emberek képesek lesznek koncentrálni a kreatívabb és következésképpen élvezetesebb feladatokra."

"A technológia soha nem volt a munkahelyek nettó pusztítója" - mondta Stuart Frankel, a Narrative Science vezérigazgatója. "Nézze meg a szinte minden technológiai munkát, amely jelenleg létezik bármely vállalkozásban. E munkahelyek egyike sem létezett húsz évvel ezelőtt, és valószínűleg többségük még tíz évvel ezelőtt sem létezett."

Valójában egy pillanat alatt ahelyett, hogy robotok általánosan átvetnék az emberi munkahelyeket, a probléma az, hogy sok üres álláshely van, és nincs elegendő képzett ember a betöltésükhöz. Az adatközpontú vállalkozások növekedésével a tech-tehetségek iránti igény növekszik.

Például 2016-ban a kibergazdaság kutatója, a Cybersecurity Ventures számolt be arról, hogy a kiberbiztonsági munkanélküliségi ráta nulla volt - és valójában több mint egymillió szakértő hiányzik a világon. A hasonló tech-foglalkoztatási területek, mint például a szoftverfejlesztés és az adattudomány, nem mennek tovább, és saját tehetséghiányukkal foglalkoznak. A technikai foglalkoztatással kapcsolatos további szakemberek iránti igény tovább növekszik, mivel a mesterséges intelligencia még több területre találja az utat.

"Úgy gondolom, hogy a kormányoknak gondoskodniuk kell arról, hogy a kódolás ugyanolyan magasra értékelik, mint az angol, a matematika és a tudomány, ha azt akarjuk biztosítani, hogy maximalizáljuk a lehetőségek fellendülését, amelyet a mesterséges intelligencia nyújt nekünk" - mondja Lobo.

Az utóbbi években számos kormány által irányított projekt, valamint a magánszektor kezdeményezései merültek fel a technikai tehetségek iránti igény kielégítése érdekében. Barack Obama volt elnök TechHire projektje egy példa: Ez magában foglal egy 100 millió dolláros támogatást, amelynek célja, hogy több ember számára előkészítse a technológiai munkahelyeket, beleértve azokat is, akiknek nincs felsőoktatási bizonyítványa.

Látunk egy hatalmas nyílt online tanfolyam (MOOC) fejlődését olyan intézményektől, mint például a Coursera és a Big Data University - ingyenes online oktatás a magas igényű műszaki ismeretekhez. A kódoló rendszerindító táborok - az intézmények, amelyek rövid idő alatt tanítják a pályázókat a számítógépes programozásra - szintén népszerűsége nőtt. Ugyanakkor az olyan vállalkozások, mint az AT&T, segítenek alkalmazottaikat alkalmazkodni a foglalkoztatás jövőjéhez.

Ahogy a mesterséges intelligencia fejlődési üteme felgyorsul, a készségekre és a szakértelemre vonatkozó követelmények ugyanolyan gyorsan megváltoznak. Még a szoftverfejlesztés sem fog változatlanul maradni a jövőben, és a kódolástól a képzési AI algoritmusok felé mozdul el.

Forradalom az ember-számítógép interakcióban

Az AI-hez munkát veszítő emberek közül sokan nem rendelkeznek készségekkel és ismeretekkel a műszaki munkához való belépéshez, és ezek képzése jelentős időt igényel. Szerencsére ebben a tekintetben a mesterséges intelligencia segíthet megoldani egy olyan problémát, amely nagyrészt a saját maga okozza. Az AI már sokat ígér az oktatás forradalmasításának, többek között a tanulási tapasztalatok testreszabásának és optimalizálásának. Ez azt jelenti, hogy kevesebb időbe telik az új készségek elsajátítása.

"Az emberek gyorsabban tudnak átmenni más iparágakba, mint valaha, így maximális rugalmasságot biztosítanak számukra, hogy reagáljanak a munkaerő-piaci változásokra" - mondja Lobo. "Miért nem teherautó-sofőr hamarosan képes a kódolás karrierjére?"

Ahol az AI nem képes tompítani a tanulási görbét, képes lesz lebontani a feladatok bonyolultságát és egyszerűbbé tenni őket, lehetővé téve több ember számára, hogy olyan munkahelyekre lépjen be, amelyekre egyszeri éves oktatás és képzés volt szükség.

Figyelemre méltó fejlemény a természetes nyelv feldolgozása és generálása (NLP / NLG), a mesterséges intelligencia ága, amelynek az emberi nyelvű szkriptek megértésével és elkészítésével kapcsolatos. Az NLP és az NLG újradefiniálja a számítógépes kapcsolattartás módját, megszünteti a feladatok elvégzéséhez szükséges akadályokat és akadályokat, és sokkal hatékonyabbá tesz minket munkánk során.

"Az NLG engedélyező és bővítő technológia" - mondja a Narrative Science Frankel. "Az emberi készségekkel kombinálva az NLG olyan eredményeket hozhat, amelyek messze meghaladják azt, amit valamelyik csoport egyedül elérhet. Úgy gondolom, hogy az Excel nagyszerű analógiát mutat az NLG-hez. Amikor a Lotus 123 és az Excel először megjelentek, sok szörnyű előrejelzés volt a könyvelők és pénzügyi elemzők, de gyorsan megtudtuk, hogy ezek az eszközök nem helyettesítik az elemzőket. Valójában az elemzők szuper analitikusokká váltak, és a vállalkozások elkezdték őket bérelembe venni. Ugyanez történik az NLG-vel."

A Narrative Science integrálja az NLG-t az üzleti intelligencia (BI) platformokba, hogy intelligens narratívákat, éleslátó, beszélgető kommunikációt biztosítson a közönség szempontjából releváns információkkal, amelyek teljes átláthatóságot nyújtanak az analitikus döntések meghozatalában. A technológia - magyarázza Frankel - lehetővé teszi az emberek szélesebb csoportjának számára a munkájának elvégzését anélkül, hogy szükség lenne olyan speciális készségekre, mint például az adattudomány.

"Ez azt jelenti, hogy kevesebb technikai ember vagy bármilyen elemző készséggel rendelkező ember képes használni ezeket a BI eszközöket, azonnal megkaphatja a szükséges betekintést, és végül jobban elvégezheti a munkáját" - mondja.

Az NLP viszont sokkal könnyebbé teszi az emberek számára az analitikai eszközök és az adatforrások kezelését. Ezt már láthatja olyan platformokon, mint az IBM Watson Analytics, ahol a természetes nyelvi parancsok megkönnyítik az adatforrások lekérdezését. Ez előkészítheti az utat a matematikai készségekkel rendelkező emberek számára, hogy adattudományi állásokra lépjenek anélkül, hogy hosszú programozási tanfolyamokon kellene átmenniük.

Az NLP segítséget nyújt a strukturálatlan tudás nagy részeinek, többek között cikkek, könyvek és fehér háttérképek értelmezésében is, és azokat olyan adatokba rendezi, amelyek lekérdezhetőek és a gépek használhatók. Ez sokkal hatékonyabbá teheti a szoftvereket és a szolgáltatásokat az emberi szakértők számára.

Alex Linden, a Gartner kutatója úgy gondolja, hogy ez hozzájárulhat a hatékonyabb tudásdiagramok létrehozásához - lazán felépített adattárakhoz, amelyek táplálják az AI motorokat. "Az AI / NLP hozzájárulhat egy valódi tudásipar létrehozásához" - mondja. De hozzáteszi: "Még mindig még teljes korai szakaszában vagyunk."

Az emberi erőfeszítések kiegészítése

Példa erre az IBM nemrégiben elindított AI-alapú Watson for Cybersecurity platformja. Watson gépi tanulási algoritmusokat használ sok tonna strukturált és strukturálatlan adat szitálására. Ezután "megtanulja" az ismétlődő és felmerülő veszélyeket, és segít a biztonsági elemzőknek munkájuk elvégzésében. Caleb Barlow, az IBM Security alelnöke úgy gondolja Watson szerepét, mint az orvosokat segítő mentősök szerepe. Ez megkönnyítheti a kevésbé jártas és tapasztalattal rendelkező elemzőket, hogy jobban jártasak legyenek a biztonsági események kezelésében.

A tech nem az egyetlen ágazat, ahol az AI kiegészítheti az emberi erőfeszítéseket, és több embert foglalkoztathat. A mesterséges intelligencia algoritmusai ígéretet mutatnak az egészségügy és az orvostudomány területén is, amelyek krónikusan hiányoznak az orvosoktól és a képzett munkavállalóktól. A neurális hálózatok és az AI asszisztensek sokkal könnyebbé teszik a betegségek észlelését, diagnosztizálását és kezelését, lerövidítik az orvosok kiképzéséhez szükséges időt, és az egészségügyi szolgáltatásokat még sok más ember számára elérhetővé teszik.

"Az Egyesült Államokban hiányzik orvosok, ápolók és asszisztensek, és még fejlettebb szükség van a fejlett világon kívül" - mondja Frankel. "Gondolkodik minden olyan dologra, amelyet az AI tehet - hatalmas mennyiségű adatot vesz fel, elemezte azokat, közli a legfontosabb pontokat -, és kiszélesíti számos olyan szolgáltatás elérhetőségét, amelyet csak kiterjedt (és általában drága) képzésű emberek tudnak tenni.. Még mindig szükség van arra, hogy az emberek gyakorlatilag együtt dolgozzanak a betegekkel. Az AI lehetővé teszi több ember számára, hogy hozzáférhetővé teszi a tudást. Ilyen módon azt hiszem, hogy az AI valóban több munkahelyet fog létrehozni."

Végül a mesterséges intelligencia fejlesztése munkalehetőségeket teremt a szakértők számára a hagyományos technológiával kapcsolatos területeken túl. Az adattudomány írója és a LinkedIn Learning oktató, Doug Rose úgy véli, hogy az iparnak más készségeket is be kell építenie.

"Az elmúlt fél évszázad jótékony hatással volt a mennyiségi területekre. A számítógépes programozók, mérnökök és adattudósok uralták a munkaerőt és hatalmas vállalatokat hoztak létre" - mondja Rose. "Ugyanakkor az AI-vel kapcsolatos legfontosabb kihívások sokkal különböznek a szoftverektől. Itt a legnagyobb kihívás egy jobb emberi tapasztalat megteremtése."

Mivel egyre bonyolultabb feladatokat lát el, a mesterséges intelligencia társadalmi, etikai és politikai kihívásokkal néz szembe. A mérnökök teljesen új problémákkal foglalkoznak, például elfogulatlan AI algoritmusok létrehozásával.

"Jelenleg a tudósok, a mérnökök és a szoftverfejlesztők területe" - mondja Rose. "Végül a terület más készségeket fog igényelni. Ehhez erős humán háttérrel rendelkező emberekre lesz szükség. A jobb emberi tapasztalatok kulcsa a filozófia, a kulturális tanulmányok, a retorika, a nyelvek és a művészetek részét fogja képezni. Ezek a szakemberek legyenek útmutatók, amelyek segítenek áthidalni a szakadékot a szoftver és az alapvető emberi szükségleteink között."

Rose a következő témában dolgozott ki: "Ki fogja tanítani gépeinket rosszul?" amelyben elmagyarázza, hogy miért van hely az antropológusok, kommunikációs szakemberek, filozófusok és kulturális szakemberek számára.

Az Inbenta olyan társaság, amely nyelvészeket foglalkoztat a keresési megoldások lexikójának kidolgozásához, biztosítva, hogy azok robusztusak és magas szolgáltatási arányokat tudnak biztosítani ügyfeleik számára.

"A nyelvi hallgatóktól általában elvárják, hogy karrierjükbe kezdjenek tanítás vagy fordítás során, de láttuk, hogy piacuk megváltozik, az AI-nek köszönhetően" - mondja az Inbenta Lobo. "A következő néhány évben hasonló szerepeket látunk, amelyeket jelenleg nem tudunk megérteni, azok számára, akiket attól tartanak, hogy az általuk megszerzett készségek elavulttá válhatnak."

Amíg a robotok nem vállalják az összes munkát, az embereknek még sok tennivalója van. Át kell vennünk a változást és fel kell készülnünk rá.