Kukunin ba ng mga Robot ang Trabaho ko?

Kukunin ba ng isang robot ang iyong trabaho? Ito ay isang maliwanag na tanong dahil sa kasalukuyang hype tungkol sa robotics at artificial intelligence. Maraming tao ang nagtatanong "magiging awtomatiko ba ang aking trabaho?" o “buo ba ang trabaho ko?” habang ang mga kumpanya at industriya ay nagiging redundant.

Maaari kong itanong, kukunin ba ng isang robot ang aking trabaho bilang manunulat ng artikulong ito?

Ang sagot ko ay hindi.

Kukunin ba ng mga robot ang ating mga trabaho? Malamang na hindi ito mangyari anumang oras sa lalong madaling panahon maliban kung mayroon kang trabaho na sa bawat aspeto ay isang tunay na mundo na katumbas ng paglalaro ng computer game. magpapaliwanag ako.

Maraming dynamics ang nagtutulak sa kasalukuyang salaysay sa paligid ng mga robot, chatbots para sa negosyo , at AI na pumalit sa mga trabaho. Ang isang malaking bahagi ng talakayan ay isang extension lamang ng isang luma at patuloy na talakayan sa ekonomiya tungkol sa epekto ng automation at mga pagpapabuti sa produktibidad.

Ang mas mahalagang tanong tungkol sa mga trabahong magiging awtomatiko ay kung magkakaroon ng mga bagong trabaho na papalit sa kanila. Sa esensya, ang mga taong nagtatrabaho ay nagtatanong una kung ang kanilang trabaho ay papalitan at pangalawa kung ang kanilang trabaho ay papalitan ay may iba pa, mas mabuti, mga trabaho na nilikha na makatwirang magagawa nila. Ang pinakamasamang sitwasyon ay ang automation ay humahantong sa isang klase ng permanenteng walang trabahong mga tao dahil ang mga bagong trabaho ay hindi nagagawa pagkatapos ng mga lumang trabaho ay awtomatiko.

Ang katotohanan ay hanggang sa ang artificial intelligence ay kasing talino ng mga tao, babaguhin nito ang mga trabaho sa paraan na ang lahat ng mga makabagong teknolohiya ay nagbabago ng mga trabaho, inaalis nito ang ilang mga gawain ngunit nagdaragdag ng mga bagong gawain na dapat gawin. Ang mga manggagawa sa isang apektadong industriya ay kailangang i-update ang kanilang mga kasanayan, ngunit ang kanilang mga trabaho ay hindi aalisin. Tulad ng kaso sa lahat ng inobasyon, ang mas malaking panganib ay ang mas kaunting tao ang kailangan para gawin ang parehong trabaho (o makamit ang pareho o mas mahusay na kinalabasan) kaya mula sa puntong iyon ng view ay inalis ang trabaho para sa ilang tao.

Mula pa noong bukang-liwayway ang mga kasangkapan, kabilang ang mga makina, ay naimbento na upang mapataas ang produktibidad ng tao. Nangangahulugan ito na sa paglipas ng panahon maraming mga trabaho ang nawala, ngunit iyon ay nagbukas ng pinto sa mga bagong trabaho. Nangangahulugan din ito na yumaman ang mga tao dahil bumaba ang halaga ng mga lumang mahahalagang produkto at serbisyo at naimbento ang mga bagong produkto at serbisyo, na ang ilan ay mahalaga ngayon.

Ito ay pangunahing ekonomiya, at alam ito ng karamihan. Ang isang middle class na tao ngayon ay higit na mas mahusay sa karamihan ng mga sukat kaysa sa isang hari na nabubuhay ilang daang taon na ang nakalilipas. Nang ipagmalaki ng isang manager ng isang construction project na nakapagligtas siya ng mga trabaho sa pamamagitan ng pagpapagamit ng mga lalaki sa mga pala at hindi mga makina, tinanong siya "bakit hindi alisin ang mga pala at bigyan ang mga manggagawa ng mga kutsarang tsaa?". Mahirap makipagtalo na ang pagpilit sa mga tao na maging hindi gaanong produktibo ay nakakatulong sa sinuman maliban sa mga direktang apektado ng nauugnay na pagbabago (at sa maikling panahon lamang).

Siyempre, pinagtatalunan ng mga tao na ang kinakaharap natin ngayon ay isang singularidad. Kapag naabot na ng artificial intelligence (AI) ang mga antas ng kakayahan ng tao sa mahahalagang dimensyon, wala nang magagawa pa para sa mga tao.

Mayroong maraming mga tao na may isang malakas na interes sa hyping ang pananaw na ito. Ang babala tungkol sa mga paparating na panganib ng o paggawa ng hindi kapani-paniwalang mga pag-aangkin tungkol sa AI ay bumubuo ng mga pag-click at pag-like, lumilikha ito ng publisidad para sa mga indibidwal at kumpanya. Ito ay isang paksa na babayaran ng mga tao upang malaman ang higit pa tungkol sa dahil ito ay kasabay nito ay kaakit-akit at pagbabanta. Ang mga ganitong uri ng moonshot na ideya ay nag-uudyok sa mga empleyado at bumubuo ng mga benta. Ngunit ito ay isang tunay na pag-aalala?

Ang sagot ay oo at hindi. Kung totoo na nakagawa tayo ng pangkalahatang artificial intelligence, tiyak na magiging alalahanin ito. At sa kasong ito ang pag-aalala para sa mga trabaho ay magiging mas mababa kaysa sa iba pang mga alalahanin (tulad ng tungkol sa AI na nangingibabaw sa sangkatauhan) dahil ang pagiging produktibo ay sasabog at ito ay magiging isang mundo ng kasaganaan.

Kahit na malayo ang pangkalahatang katalinuhan (na pinaniniwalaan ko na ito) tama rin na kailangan ng mga tao na maunawaan ang mga implikasyon ng kanilang ginagawa sa AI upang matiyak na walang mga hindi inaasahang kahihinatnan kung paano ipinatupad ang teknolohiya. Kung umaasa ka sa mga computer para isulat ang mga panuntunan (ibig sabihin, hindi tahasang pagprograma ang mga ito) kailangan mong tiyakin na kung ang mga diskarteng ito ay inilalapat sa anumang mga sistemang kritikal sa misyon, naiintindihan at isinasaalang-alang ng mga tao ang mga panganib (tulad ng kinakailangan sa kaso ng bawat teknolohiyang ginagamit para sa isang mission critical system). Ito ay maaaring isang katwiran para sa hyping AI at ang pangangailangang i-regulate ang mga aspeto ng AI, gayunpaman nang hindi nakakamit ang pangkalahatang katalinuhan para sa AI ay walang binary na banta sa mga trabaho. Higit pa tungkol dito mamaya.

Dapat pansinin na ang mga alalahanin tungkol sa automation ng trabaho at mga takot tungkol sa pagtatapos ng trabaho ay bahagyang dahil sa isang predictable na pagkabigo ng imahinasyon. Nakikita natin ang pagkawala ng mga trabaho ngunit hindi natin maisip kung ano ang maaaring pumalit sa kanila. Sino ang maaaring nakakita ng teknolohiya ng impormasyon bilang isang mahalagang kategorya ng trabaho bago naging mainstream ang pag-compute? Sino ang maaaring nahulaan ang lahat ng mga trabaho sa paligid ng social media bago naging mainstream ang mga social network?

Mayroong isang elemento ng isang lukso ng pananampalataya sa paniniwalang ang mga natamo sa pagiging produktibo ay hahantong sa isang mas mabuting buhay para sa lahat, ang pag-unawa na ang anumang mga pagbabago ay makakaapekto sa iba't ibang hanay ng mga tao, kaya hindi lahat ay magiging mas mahusay pagkatapos ng pagbabago ngunit ang karamihan ay magiging.

Walang sinuman ang maaaring makipagtalo na ang mga computer ay lumikha ng mas maraming trabaho kaysa sa sinira nila at lahat tayo ay mas mahusay para dito. Ang mga trabaho ay hindi sinira ng mga computer, ang mga manggagawa ay may higit na nagawa sa paggamit ng mga computer. Magiging pareho ito para sa kung paano AI, batay sa kung paano naka-program ang mga bot .

Kailan kukuha ang mga robot?

Oo, kailangan nating isaalang-alang ang espesyal na kaso kung saan naabot ng AI ang antas ng pang-unawa ng tao, ngunit mangyayari ba ito anumang oras sa lalong madaling panahon? Kung naabot ng AI ang mga antas ng pang-unawa ng tao, ang epekto ay magiging napakalaking. Tama iyan. Kung ang AI ay isang pinahusay na pamamaraan ng automation, ang epekto ay mababawasan at hahantong sa mahusay na kaunlaran para sa lahat. Dapat kong banggitin na kung ang AI ay umabot sa mga antas ng pang-unawa ng tao, maaari rin itong humantong sa atin sa isang makalangit na hinaharap bilang isang dystopian.

May ilang tao na nangangatuwiran na maaabot nito ang antas ng pang-unawa ng tao sa 2029 gaya ni Ray Kurzweil na nagtatrabaho para sa Google. Mayroong iba na nag-aaklas na hinding-hindi ito mangyayari sa kasalukuyang teknolohiyang nakabatay sa silikon tulad ni George Gilder. Malinaw na alam natin na posible ang katalinuhan at kamalayan, dahil ito ay umiiral sa mga tao, ngunit malamang na minamaliit natin ang pagiging kumplikadong kasangkot, ang pagiging bago ng ating katalinuhan at ang kakayahan ng ating mga sistema at teknolohiyang nakabatay sa silikon na magtiklop ng mga biological na proseso. Nalalapat ito kahit na ipinapalagay namin ang exponential progress sa data, mga algorithm at kapangyarihan sa pagpoproseso. Ang sagot sa kung kailan papalitan ng mga robot ay hindi anumang oras sa lalong madaling panahon.

Kung hindi namin isasama ang kaso kung saan ang AI ay umabot sa antas ng katalinuhan ng tao o hindi bababa sa sabihin na hindi ito mangyayari sa susunod na 20 taon, matutugunan namin ang mas matinding tanong kung ang isang AI na gumagamit ng mabilis na pagsulong na teknolohiya ngayon ay mananakawan ka ng ang iyong trabaho.

• Ang unang pagkakamali ay ang pag-frame ng tanong. Ang tanong ay dapat kung anong "mga gawain" ang gagawin ng isang robot sa halip na kung ano ang "mga trabaho" na gagawin ng isang robot. Syempre kapag robot ang pinag-uusapan dito ang tinutukoy natin ay ang physical robot pati na ang AI software na makakapagbigay ng software based services.
• Ang pangalawang pagkakamali ay ang hindi pagtatanong kung paano babaguhin ng AI kung paano ko ginagawa ang ilang mga gawain. Sa maraming pagkakataon, hindi nito papalitan ang isang gawain nang buo ngunit pagpapabuti lamang ng paraan ng paggawa nito sa pakikipagtulungan sa tao.
• Ang pangatlong pagkakamali ay ang hindi pagtatanong kung anong mga bagong gawain/trabaho ang paganahin nito?

Ang tunay na tanong dito ay kung ano ang kakanyahan ng trabaho, at nahaharap ba ang mga tao sa hindi kinakailangang alitan sa pagtupad ng mga gawain. Ang sagot ay walang alinlangan na oo. Isipin na maaari mong sabihin sa isang AI na "maghanda ng isang presentasyon sa X, iyon ay 8 mga pahina ang haba at may isang tsart sa Y" at ito ay agad na gagawa para sa iyo at maaari mong sabihin dito ang mga pagbabago na gusto mo. Ang proseso ay tumatagal ng 5 minuto sa halip na 3 oras. Ang isang mas malaking time saver ay maaaring isang AI na tumutulong sa iyong magpasya kung aling mga gawain ang mahalaga. Gaano karaming oras ang nasasayang sa paggugol ng oras at pagsisikap sa paggawa ng isang bagay nang maayos at sa paglaon ay nalaman mong hindi kailangan ang iyong ginawa?

Ang mga puntos sa itaas ay nalalapat sa anumang bagong pakinabang ng automation siyempre. Upang partikular na masagot ang mga tanong tungkol sa kung anong mga gawain ang magbabago at kung anong mga gawain ang ie-enable kung saan ang AI ay nababahala, kailangan nating maunawaan ang paraan kung paano gumagana ang mga algorithm ng AI.

Sa pangkalahatan, ang mga algorithm ng AI ay mga paraan ng pagkuha ng mga computer na gawin ang ilang partikular na gawain nang hindi tahasan ang pagprograma sa kanila para gawin ito. Ang mga AI ay sinanay na gumawa ng koneksyon sa pagitan ng mga input at ng kinakailangang output nang walang tahasang pagprograma kung ano ang koneksyon (o sa pamamagitan ng bahagyang programming at pagkakaroon ng AI extrapolate mula doon). Kung gusto mong tukuyin ng AI ang mga pusa sa mga larawan, hindi mo kailangang manu-manong mag-program sa mga feature ng pusa gaya ng hugis ellipse na mga mata, matulis na tainga, whisker, ngunit ipinapakita mo lang sa AI ang milyun-milyong larawan ng mga larawan na may pusa at walang pusa at malalaman nito kung paano makilala ang mga pusa.

Kung paano ito ginagawa, kumpara sa katalinuhan ng tao, ay hindi masyadong "matalino". Ito ay isang brute force algorithm na nangangailangan ng maraming data. Ang ginagawa nito ay bigatin ang kahalagahan ng mga pangkat ng mga pixel sa larawan na may kaugnayan sa isa't isa upang makahanap ng pattern na nagpapakilala sa pusa. Sa pamamagitan ng paulit-ulit na pagsubok sa mga layer ng mga timbang na ito (tinatawag na neural network) o paggamit ng iba pang katulad na mga diskarte, maaari itong lumikha ng isang naka-calibrate na algorithm na maaaring tumpak na matukoy ang mga pusa, maging ang mga gilid na kaso ng mga pusa kung saan nawawala ang ilang mahalagang feature. Ito ay makapangyarihan dahil ito ay magiging imposible (o labis na pag-ubos ng oras) na subukang magprogram ng isang bagay na tulad nito nang manu-mano. Sa napakaraming data at maraming kapangyarihan sa pagpoproseso, posibleng lumikha ng isang uri ng brute force intelligence.

Ang mga ganitong uri ng mga algorithm ay lubhang kapaki-pakinabang kapag maraming data (mas mabuti na may mataas na istraktura) na data ay magagamit. Upang sanayin ang mga algorithm, kailangan ding maging malinaw kung napabuti ng isang naibigay na pag-ulit ng algorithm ang resulta o hindi kumpara sa mga nakaraang pag-ulit. Kung ang antas ng kamag-anak na tagumpay ay hindi madali o agad na nasusukat (hindi maliwanag) mula sa isang "hulaan" hanggang sa susunod, maaari itong maging isang mahirap na problema para sa AI. Madalas itong nangyayari sa mga gawain ng tao kung saan walang tamang sagot.

Kung ang data ay mahirap makuha o ang solusyon sa problema ay nasa labas ng data, mahirap din itong mga kaso para sa isang AI. Ang mga problemang nahihirapan ang isang AI gayunpaman ay ang mga problemang mahusay na lutasin ng mga tao.

Halimbawa, kahit na mayroong maraming data sa pag-uusap ng tao, lahat ng binigkas ng isang tao ay may potensyal na natatanging konteksto sa mga tuntunin ng kasaysayan ng partikular na relasyon, ang kasaysayan ng pag-uusap at ang kontekstong sitwasyon. Kung mas mapupunta ka sa kasaysayan, mas maraming dimensional at mas mahirap na sanayin ang AI. Iyon ang dahilan kung bakit ang mga solusyon sa AI ay pinakamahusay na nakatutok sa isang makitid na konteksto ng sitwasyon para sa mga chatbots (para sa mga application maliban sa isa sa mga mababaw na sagot). Isipin na magpasya kung ano ang susunod na sasabihin batay sa katotohanan na ang nakaraang limang bagay na sinabi mo ay katulad ng limang bagay na sunud-sunod mong sinabi sa isa pang pag-uusap dalawang taon na ang nakakaraan. Nagbibigay ito sa iyo ng ilang intuwisyon ng problema.

Upang malaman kung anong mga gawain ang "nasa panganib" kailangan mong malaman kung hanggang saan ang mga ito ay maaaring awtomatiko gamit ang mga pamamaraan na inilarawan sa itaas.

Ang malinaw ay sa karamihan ng mga kaso, ang AI ay mapapabuti ang pagiging produktibo sa karamihan sa pamamagitan ng pagiging isang pandagdag sa mga tao. Ang kumbinasyon ng tao + AI ay magiging mas malakas kaysa sa mag-isa o mag-isa.

Totoong maaaring may ilang partikular na gawain, gaya ng pagmamaneho ng trak o kotse sa ilang partikular na ruta, na maaaring ganap na awtomatiko, gayunpaman kahit na sa kasong iyon ay maaaring kailanganin ang presensya ng tao para sa hindi inaasahang kaso, tulad ng sa kaso ng pagkasira, isang aksidente o isang insidente sa seguridad. Maaaring lumabas na ang mga trak na walang driver na walang presensya ng tao ay maaaring napakadaling manakawan.

Maaaring may app ang tubero na tumutulong sa pag-diagnose ng mga isyu, ngunit malamang na kailangang ayusin ng tubero ang mga isyu mismo.

Nakagawa na ang automation ng mundo kung saan mas nakatutok sa mga karanasan at entertainment kaysa sa nakaraan, at malamang na magpatuloy ang trend na iyon. Ang mga tao ay pumupunta sa mga restaurant, may mas malalaking kasalan, mas kakaibang bakasyon at kumonsumo ng mga karanasan at libangan nang higit pa kaysa dati, at ang AI ay pagpapatuloy ng trend na ito. Parami nang parami ang mga trabahong malilikha sa sektor ng "Karanasan".

Bagama't positibo ang mga epekto ng pagtaas ng produktibidad, walang alinlangang totoo na mas maraming automation at globalisasyon na nagreresulta sa mas maraming nagwagi ang lahat ng epekto at tataas ang hindi pagkakapantay-pantay sa mundo. Ang mga hindi sanay at semi-skilled na mga manggagawa ay magkakaroon ng mas mahusay na buhay sa ilang mga sukatan, ngunit malamang na patuloy na mahuhuli kumpara sa mga manggagawang may mataas na kasanayan. Ito ay maaaring magkaroon ng negatibong epekto sa mga komunidad at pulitika maliban kung ang mga isyu ay natugunan.

Ang pagpapabilis ng pagiging produktibo ay nagpapabuti sa buhay ng lahat sa planeta, dahil kahit na ang mga taong makikinabang nang lubos sa pananalapi at yumaman nang husto mula sa mga bagong inobasyon ay magagawa lamang na makuha para sa kanilang sarili ang isang maliit na porsyento ng halaga ng paglikha para sa lipunan sa kabuuan. .

Ang mga paglipat sa bagong ekonomiya ay kailangang pangasiwaan upang matiyak na walang grupo ng mga tao ang makakaranas ng isang malaking pagbaba sa kanilang mga pamantayan sa pamumuhay habang bumibilis ang produktibidad.

Mahalagang tandaan na ang lahat ng sinabi sa itaas ay nalalapat sa lahat ng pagbabago, hindi lamang sa pagbabagong nauugnay sa AI. Ang lahat ng pagbabago ay may epekto sa lakas paggawa at nangangailangan na ang mga manggagawa ay makakuha ng karagdagang edukasyon upang manatili sa trabaho. Kailangang iangkop ng mga institusyong pang-edukasyon ang mga kurikulum kabilang ang mga kurikulum ng unibersidad sa nagbabagong pangangailangan ng merkado ng trabaho. Nakita namin ang prosesong ito na patuloy na gumagana habang binago ng automation ang mundo lalo na sa nakalipas na 200 taon.

Para sa nakikinita na hinaharap, ang agham ay uunlad at ang mga makina ay patuloy na pumupuri sa mga manggagawang tao at gagawin silang mas produktibo. Ang isang makina ay hindi magagawang kopyahin ang nobelang katalinuhan ng mga tao upang harapin ang mga natatanging sitwasyon o gumawa ng mga nakakagulat na solusyon. Hindi rin mapapalitan ng mga makina ang pakiramdam ng isang koneksyon ng tao na mahalaga sa maraming industriya, mula sa kalusugan hanggang sa mga recreational na industriya.

Mabisang maaalis ng AI ang drudge work at maalis ang alitan kung saan umiiral ang mga tamang kundisyon (maraming naaangkop na data). Tulad ng mga makasaysayang natamo sa pagiging produktibo, ang mga natamo sa produktibidad mula sa AI ay patuloy na magpapahusay sa buhay ng lahat sa mundo nang direkta o hindi direkta at lilikha ng mga bagong produkto, serbisyo, at trabahong hindi pa naiisip.