Nemen robots mijn baan over?

Zal een robot jouw baan overnemen? Dit is een begrijpelijke vraag gezien de huidige hype rond robotica en kunstmatige intelligentie. Veel mensen vragen zich af "wordt mijn baan geautomatiseerd?" of "verdwijnt mijn baan helemaal?" als bedrijven en industrieën overbodig worden.

Ik zou kunnen vragen of een robot mijn baan als schrijver van dit artikel wil overnemen.

Mijn antwoord is nee.

Zullen robots onze banen overnemen? Het is zeer onwaarschijnlijk dat dit snel zal gebeuren, tenzij je een baan hebt die in alle opzichten een equivalent is van het spelen van een computerspel. Ik zal het uitleggen.

Het huidige verhaal over robots, chatbots voor bedrijven en AI die banen overneemt, wordt bepaald door vele dynamieken. Een groot deel van de discussie ligt in het verlengde van een oude en voortdurende economische discussie over de impact van automatisering en productiviteitsverbeteringen.

De belangrijkere vraag over banen die geautomatiseerd zullen worden is of er nieuwe banen voor in de plaats zullen komen. In wezen vragen werkende mensen zich ten eerste af of hun baan zal worden vervangen en ten tweede of er, als hun baan wordt vervangen, andere, liefst betere banen zullen worden gecreëerd die ze redelijkerwijs kunnen doen. In het ergste geval leidt automatisering tot een groep permanent werklozen omdat er geen nieuwe banen worden gecreëerd nadat oude banen zijn geautomatiseerd.

De realiteit is dat totdat kunstmatige intelligentie net zo slim is als mensen, het banen zal veranderen op de manier waarop alle innovatieve technologieën banen veranderen. Werknemers in een getroffen sector zullen hun vaardigheden moeten bijschaven, maar hun banen zullen niet verdwijnen. Zoals bij alle innovatie is het grotere risico dat er minder mensen nodig zijn om hetzelfde werk te doen (of hetzelfde of een beter resultaat te bereiken), dus vanuit dat oogpunt is het werk voor sommige mensen geschrapt.

Sinds het begin der tijden zijn er gereedschappen, waaronder machines, uitgevonden om de menselijke productiviteit te verhogen. Hierdoor zijn in de loop der tijd veel banen verdwenen, maar dat heeft de deur geopend naar nieuwe banen. Het heeft ook betekend dat mensen rijker zijn geworden omdat de kosten van de oude essentiële producten en diensten zijn gedaald en nieuwe producten en diensten, waarvan sommige nu essentieel zijn, zijn uitgevonden.

Het is basiseconomie en de meeste mensen weten dit. Een middenklasse persoon is vandaag de dag op de meeste vlakken veel beter af dan een koning die een paar honderd jaar geleden leefde. Toen een manager van een bouwproject opschepte dat hij banen had bespaard door de mannen schoppen te laten gebruiken in plaats van machines, werd hem gevraagd: "Waarom nemen we de schoppen niet af en geven we de arbeiders theelepeltjes? Het is moeilijk te beargumenteren dat het dwingen van mensen om minder productief te zijn iemand helpt, behalve degenen die direct getroffen worden door de betreffende innovatie (en alleen op de korte termijn).

Natuurlijk zijn er mensen die beweren dat we nu voor een singulariteit staan. Zodra kunstmatige intelligentie (AI) op belangrijke vlakken het menselijke niveau bereikt, zal er voor mensen geen werk meer te doen zijn.

Er zijn veel mensen met een sterk gevestigd belang in het hypen van dit perspectief. Waarschuwen voor de komende gevaren van of ongelooflijke beweringen doen over AI genereert clicks en likes, het creëert publiciteit voor individuen en bedrijven. Het is een onderwerp waar mensen voor zullen betalen om er meer over te weten te komen omdat het tegelijkertijd fascinerend en bedreigend is. Dit soort moonshot-ideeën motiveren werknemers en genereren omzet. Maar is het een echte zorg?

Het antwoord is ja en nee. Als het waar zou zijn dat we een algemene kunstmatige intelligentie zouden kunnen creëren, dan zou dit zeker een punt van zorg zijn. En in dat geval zou de bezorgdheid over banen lager zijn dan andere zorgen (zoals over AI die de mensheid overheerst) omdat de productiviteit zou exploderen en het een wereld van overvloed zou zijn.

Zelfs als algemene intelligentie nog ver weg is (wat ik denk) is het ook juist dat mensen de implicaties moeten begrijpen van wat ze doen met AI om er zeker van te zijn dat er geen onvoorziene gevolgen zijn van hoe de technologie wordt geïmplementeerd. Als je vertrouwt op computers om de regels te schrijven (d.w.z. ze niet expliciet programmeert), dan moet je ervoor zorgen dat als deze technieken worden toegepast op bedrijfskritische systemen, mensen de risico's begrijpen en er rekening mee houden (zoals het geval moet zijn met elke technologie die wordt gebruikt voor een bedrijfskritisch systeem). Dit kan een rechtvaardiging zijn voor het hypen van AI en de noodzaak om aspecten van AI te reguleren, maar zonder het bereiken van algemene intelligentie voor AI is er geen binaire bedreiging voor banen. Hierover later meer.

Er moet worden opgemerkt dat de bezorgdheid over de automatisering van banen en de angst voor het einde van het werk deels te wijten is aan een voorspelbaar gebrek aan verbeeldingskracht. We zien welke banen verloren gaan, maar kunnen ons niet voorstellen wat er voor in de plaats komt. Wie had kunnen voorzien dat informatietechnologie een belangrijke functiecategorie zou worden voordat computers gemeengoed werden? Wie had alle banen rond sociale media kunnen voorzien voordat sociale netwerken mainstream werden?

Er zit een zekere geloofssprong in het geloof dat productiviteitswinst zal leiden tot een beter leven voor iedereen, met dien verstande dat elke verandering een impact zal hebben op verschillende groepen mensen, zodat niet iedereen beter af zal zijn na de verandering, maar de meerderheid wel.

Niemand kan betwisten dat computers meer banen hebben gecreëerd dan vernietigd en dat we er allemaal beter van zijn geworden. Banen zijn niet vernietigd door computers, werknemers hebben meer kunnen bereiken met behulp van computers. Dit zal hetzelfde zijn voor AI, gebaseerd op hoe bots worden geprogrammeerd.

Wanneer nemen robots het over?

Ja, we moeten rekening houden met het speciale geval waarin AI het menselijke begripsniveau bereikt, maar zal dit op korte termijn gebeuren? Als AI het menselijke begripsniveau bereikt, dan zal de impact enorm zijn. Dat is waar. Als AI gewoon een verbeterde automatiseringstechniek is, zal de impact veel kleiner zijn en leiden tot grote welvaart voor iedereen. Ik moet zeggen dat als AI het menselijke begripsniveau zou bereiken, dit ons net zo goed naar een hemelse toekomst zou kunnen leiden als naar een dystopische.

Er zijn mensen die beweren dat het menselijke begripsniveau zal worden bereikt in 2029, zoals Ray Kurzweil die voor Google werkt. Anderen beweren dat dit nooit zal gebeuren met de huidige silicium-gebaseerde technologie, zoals George Gilder. Het is duidelijk dat we weten dat intelligentie en bewustzijn mogelijk is, omdat het bij mensen bestaat, maar het is waarschijnlijk dat we de complexiteit onderschatten, de nieuwheid van onze intelligentie en het vermogen van onze op silicium gebaseerde systemen en technologie om biologische processen te repliceren. Dit geldt zelfs als we uitgaan van exponentiële vooruitgang op het gebied van gegevens, algoritmen en verwerkingskracht. Het antwoord op de vraag wanneer robots het over zullen nemen is niet op korte termijn.

Als we het geval uitsluiten waarin de AI menselijke intelligentieniveaus bereikt of op zijn minst zeggen dat dit niet zal gebeuren in de komende 20 jaar, kunnen we de meer dringende vraag behandelen of een AI die gebruik maakt van de snel voortschrijdende technologie van vandaag je van je baan zal beroven.

• De eerste fout is de vraagstelling. De vraag zou moeten zijn welke "taken" een robot zal uitvoeren in plaats van welke "banen" een robot zal uitvoeren. Als we het hier over een robot hebben, bedoelen we natuurlijk zowel de fysieke robot als de AI-software die op software gebaseerde diensten kan leveren.
• De tweede fout is dat je je niet afvraagt hoe AI zal veranderen hoe ik bepaalde taken doe. In veel gevallen zal het een taak niet volledig vervangen, maar alleen de manier verbeteren waarop het wordt gedaan in samenwerking met de mens.
• De derde fout is dat je je niet afvraagt welke nieuwe taken/banen het mogelijk maakt?

De echte vraag hier is wat de essentie van de job is en of mensen onnodige wrijving ondervinden bij het uitvoeren van taken. Het antwoord is ongetwijfeld ja. Stel je voor dat je tegen een AI zou kunnen zeggen "maak een presentatie over X, die 8 pagina's lang is en een grafiek over Y bevat" en hij maakt die presentatie meteen voor je en je kunt hem vertellen welke aanpassingen je wilt. Het proces duurt 5 minuten in plaats van 3 uur. Een nog grotere tijdsbesparing zou een AI kunnen zijn die je helpt beslissen welke taken belangrijk zijn. Hoeveel tijd wordt er verspild door tijd en moeite te steken in iets goed doen en er later achter te komen dat wat je deed niet nodig was?

De bovenstaande punten gelden natuurlijk voor elke nieuwe automatiseringswinst. Om specifiek antwoord te kunnen geven op de vraag welke taken zullen veranderen en welke taken mogelijk zullen worden gemaakt door AI, moeten we begrijpen hoe AI-algoritmen werken.

In wezen zijn AI-algoritmes manieren om computers bepaalde taken te laten uitvoeren zonder ze daarvoor expliciet te programmeren. De AI's worden getraind om het verband te leggen tussen de input en de vereiste output zonder expliciet te programmeren wat het verband is (of door gedeeltelijk te programmeren en de AI van daaruit te laten extrapoleren). Als je wilt dat een AI katten identificeert op foto's, hoef je niet handmatig de kattenkenmerken zoals ellipsvormige ogen, puntige oren, snorharen in te programmeren, maar laat je de AI gewoon miljoenen foto's zien van foto's met en zonder katten en hij zal uitzoeken hoe hij katten moet identificeren.

Hoe het dit doet is, vergeleken met menselijke intelligentie, niet erg "intelligent". Het is een brute kracht algoritme dat veel gegevens nodig heeft. Wat het doet, is de betekenis van groepen pixels in de foto ten opzichte van elkaar wegen om een patroon te vinden dat de kat identificeert. Door iteratief lagen van deze gewichten te testen (een neuraal netwerk genoemd) of andere soortgelijke technieken te gebruiken, kan een gekalibreerd algoritme worden gecreëerd dat nauwkeurig katten kan identificeren, zelfs randgevallen van katten waarbij een belangrijk kenmerk ontbreekt. Dit is krachtig omdat het onmogelijk (of extreem tijdrovend) zou zijn om te proberen zoiets handmatig te programmeren. Met enorme hoeveelheden gegevens en veel rekenkracht is het mogelijk om een soort brute kracht intelligentie te creëren.

Dit soort algoritmen zijn erg nuttig als er veel (bij voorkeur zeer gestructureerde) gegevens beschikbaar zijn. Om de algoritmen te kunnen trainen, moet het ook duidelijk zijn of een bepaalde iteratie van het algoritme het resultaat verbetert of niet ten opzichte van eerdere iteraties. Als het niveau van relatief succes niet gemakkelijk of direct meetbaar (ambigu) is van de ene "gok" naar de volgende dan kan dit een moeilijk probleem zijn voor AI. Dit is vaak het geval bij menselijke taken waarbij er geen juist antwoord is.

Als gegevens schaars zijn of als de oplossing voor het probleem buiten de gegevens ligt, zijn dit ook moeilijke gevallen voor een AI. De problemen die een AI echter moeilijk vindt, zijn precies de problemen waar mensen goed in zijn.

Ook al zijn er bijvoorbeeld veel gegevens over menselijke gesprekken, alles wat een mens zegt heeft een potentieel unieke context in termen van de geschiedenis van de specifieke relatie, de geschiedenis van het gesprek en de context van de situatie. Hoe verder je in de geschiedenis gaat, hoe meer dimensionaliteit en hoe moeilijker het is om de AI te trainen. Daarom zijn AI-oplossingen het best gericht op een smalle situationele context voor chatbots (voor andere toepassingen dan eenmalige oppervlakkige antwoorden). Stel je voor dat je beslist wat je nu gaat zeggen op basis van het feit dat de vorige vijf dingen die je zei vergelijkbaar waren met vijf dingen die je twee jaar geleden achtereen zei in een ander gesprek. Dit geeft je een idee van het probleem.

Om uit te zoeken welke taken "risicovol" zijn, moet je uitzoeken in hoeverre ze geautomatiseerd kunnen worden met behulp van de hierboven beschreven technieken.

Wat duidelijk is, is dat in de overgrote meerderheid van de gevallen AI de productiviteit zal verbeteren, meestal door een aanvulling te zijn op mensen. De combinatie mens + AI zal veel krachtiger zijn dan mens alleen of AI alleen.

Het is waar dat bepaalde taken, zoals het rijden met een vrachtwagen of auto op bepaalde routes, volledig geautomatiseerd kunnen worden, maar zelfs in dat geval kan menselijke aanwezigheid nodig zijn voor het onverwachte geval, zoals bij pech, een ongeluk of een veiligheidsincident. Het kan blijken dat chauffeursloze vrachtwagens zonder menselijke aanwezigheid extreem makkelijk te beroven zijn.

Een loodgieter kan een app hebben die helpt bij het diagnosticeren van problemen, maar de loodgieter zal de problemen waarschijnlijk zelf moeten oplossen.

Automatisering heeft al een wereld gecreëerd waarin er meer aandacht is voor ervaringen en entertainment dan vroeger, en die trend zal zich waarschijnlijk voortzetten. Mensen gaan naar restaurants, hebben grotere bruiloften, meer exotische vakanties en consumeren meer ervaringen en entertainment dan vroeger, en AI zal deze trend bestendigen. Er zullen steeds meer banen worden gecreëerd in de "Experience" sector.

Hoewel de effecten van verhoogde productiviteit positief zijn, is het ongetwijfeld waar dat meer automatisering en globalisering zullen resulteren in meer winner take all effecten en de ongelijkheid in de wereld zullen vergroten. Ongeschoolde en halfgeschoolde arbeiders zullen op sommige punten een beter leven hebben, maar zullen waarschijnlijk achterblijven bij hooggeschoolde arbeiders. Dit kan een negatieve impact hebben op gemeenschappen en de politiek, tenzij de problemen worden aangepakt.

Het versnellen van de productiviteit verbetert het leven van iedereen op aarde, want zelfs degenen die financieel het meest zullen profiteren en heel rijk zullen worden van de nieuwe innovaties, zullen slechts een klein percentage van de waarde van de creatie voor de samenleving als geheel voor zichzelf kunnen vangen.

De overgang naar de nieuwe economie moet zodanig worden begeleid dat geen enkele groep mensen te maken krijgt met een catastrofale daling van hun levensstandaard naarmate de productiviteit toeneemt.

Het is belangrijk om op te merken dat alles wat hierboven gezegd is, geldt voor alle innovatie, niet alleen innovatie die verband houdt met AI. Alle innovatie heeft invloed op de beroepsbevolking en vereist dat werknemers extra scholing krijgen om aan het werk te blijven. Onderwijsinstellingen moeten curricula, inclusief universitaire curricula, aanpassen aan de veranderende eisen van de arbeidsmarkt. We hebben dit proces voortdurend zien plaatsvinden toen automatisering de wereld vooral de afgelopen 200 jaar heeft veranderd.

In de nabije toekomst zal de wetenschap vooruitgang boeken en zullen machines menselijke werknemers blijven aanvullen en productiever maken. Een machine zal de nieuwe intelligentie van mensen om met unieke situaties om te gaan of verrassende oplossingen te bedenken niet kunnen evenaren. Machines kunnen ook niet het gevoel van een menselijke band vervangen dat belangrijk is in veel sectoren, van de gezondheidszorg tot de recreatieve sector.

AI zal in staat zijn om vervelend werk effectief te elimineren en wrijving weg te nemen als de juiste omstandigheden aanwezig zijn (veel geschikte gegevens). Net als historische productiviteitswinsten zal de productiviteitswinst van AI het leven van iedereen in de wereld direct of indirect blijven verbeteren en nieuwe producten, diensten en banen creëren die we ons nog niet hadden kunnen voorstellen.