Ai: konečný tvorca pracovných miest?

Za posledných niekoľko desaťročí sme už počuli o hroziacej hrozbe technologickej nezamestnanosti - prevzatí ľudských pracovných miest automatizáciou. V súčasnosti sa to však zdá byť obzvlášť bezprostredné. Príklad: Keď začiatkom tohto roka minister financií Steve Mnuchin odmietol predstavu robotov, ktorí prepúšťajú ľudí z práce, vedecká a technologická komunita reagovala štatistikami a grafmi, ktoré toto hodnotenie zabíjali.

Umelá inteligencia sa dostáva do stále sa zvyšujúceho počtu oblastí a oznamuje bezprecedentné narušenie pracovného prostredia. A neurónové siete a algoritmy strojového učenia, najvýznamnejšie zložky modernej umelej inteligencie, buď sľubujú, alebo poskytujú lepší výkon ako ľudskí profesionáli. Revolúcia AI prichádza rýchlym tempom a je rovnako dobré ako kedykoľvek predtým začať pripravovať našu vzdelávaciu a hospodársku infraštruktúru na budúcnosť, v ktorej sa ľudia budú čoraz menej zapájať do vykonávania určitých druhov úloh.

„Je zrejmé, že teraz, keď počítače začnú vidieť, počuť a ​​čítať, automatizácia zažije neznáme vylepšenia, “ hovorí Alex Linden, viceprezident spoločnosti Machine Learning Research v spoločnosti Gartner. „Stále to musí prinášať ovocie. Mnoho nedávneho vývoja bude trvať niekoľko rokov, kým sa začne automatizácia materiálu. Ale mnoho nevýrobných domén… korektorov, expertov na strojový preklad, a určite sa musí obávať o prácu."

Toto však nie je celý obraz. Každá priemyselná revolúcia je rovnako o vysídlení a prispôsobení pracovnej sily, ako aj o jej nahradení, a tento najnovší cyklus nie je výnimkou. Propagácia umelej inteligencie však tiež poskytne nové príležitosti na efektívne využitie ľudskej tvorivosti a inovácií.

Zvýšená požiadavka na technický talent

„Čo vieme je, že umelá inteligencia bude najúčinnejšia v krátkodobom horizonte pre pracovné miesta, ktoré možno rozdeliť na rad rutín, či už ide o manuálnu prácu alebo kognitívne úlohy, “ hovorí Joe Lobo, botmaster spoločnosti Inbenta pre umelú inteligenciu., „To znamená, že ľudia sa budú môcť sústrediť na tvorivejšie a príjemnejšie úlohy.“

„Technológia nikdy nebola čistým ničiteľom pracovných miest, “ hovorí Stuart Frankel, generálny riaditeľ spoločnosti Narative Science. „Pozrite sa na takmer každú technologickú prácu, ktorá v súčasnosti existuje v akomkoľvek podniku. Žiadne z týchto pracovných miest neexistovalo pred dvadsiatimi rokmi a väčšina z nich pravdepodobne pred desiatimi rokmi neexistovala.“

V skutočnosti je v súčasnosti skôr než úplným prevzatím ľudských pracovných miest robotmi problém spočívajúci v tom, že existuje veľa voľných pracovných miest a nie je dostatok kvalifikovaných ľudí na ich obsadenie. S rastom podnikania založeného na údajoch sa dopyt po technologických talentoch zvyšuje plošne.

Napríklad v roku 2016 výskumník v oblasti kybernetického hospodárstva Cybersecurity Ventures uviedol, že miera nezamestnanosti v kybernetickom zabezpečení bola na nule - a že v skutočnosti je na svete nedostatok viac ako milióna odborníkov. Podobné oblasti tech-zamestnania, ako je vývoj softvéru a veda o údajoch, sa nijako nelíšia a zaoberajú sa vlastnými medzerami v talentoch. Potreba väčšieho počtu odborníkov v technických zamestnaniach bude naďalej rásť, pretože umelá inteligencia sa dostane do ďalších oblastí.

„Verím, že vlády by mali zabezpečiť, aby sa kódovanie oceňovalo rovnako vysoko ako angličtina, matematika a veda, ak chceme zabezpečiť, aby sme tento rozmach maximalizovali v príležitostiach, ktoré nám poskytne umelá inteligencia, “ hovorí Lobo.

V posledných rokoch sa uskutočnilo množstvo vládnych projektov a iniciatív súkromného sektora s cieľom pomôcť naplniť potrebu technologických talentov. Príkladom projektu TechHire bývalého prezidenta Baracka Obamu je príklad: Zahŕňa grant vo výške 100 miliónov dolárov, ktorý má pripraviť cestu pre viac ľudí na technologické práce, vrátane tých, ktorí nemajú vysokoškolské osvedčenia.

Uvidíme tiež vývoj rozsiahlych otvorených online kurzov (MOOC) od inštitúcií ako Coursera a Big Data University - bezplatné online vzdelávanie pre technické zručnosti, ktoré sú veľmi žiadané. Popularita sa zvýšila aj pri kódovaní bootovacích táborov, inštitúcií, ktoré učia žiadateľom počítačové programovanie v krátkom čase. Spoločnosti ako AT&T zároveň pomáhajú svojim zamestnancom prispôsobiť sa budúcnosti zamestnania.

Keď tempo rozvoja umelej inteligencie stúpa, požiadavky na zručnosti a odborné znalosti sa zmenia rovnako rýchlo. Ani vývoj softvéru nezostane v budúcnosti rovnaký a posunie sa od kódovania k školiacim algoritmom AI.

Revolúcia v interakcii človek-počítač

Mnoho ľudí, ktorí prichádzajú o prácu v AI, nemá zručnosti a vedomosti na to, aby mohli vstúpiť do technických pracovných miest, a ich odborná príprava si vyžaduje značný čas. Našťastie v tomto ohľade môže umelá inteligencia pomôcť vyriešiť problém, ktorý by mohol byť zväčša jeho vlastnou tvorbou. AI už sľubuje revolúciu vo vzdelávaní mnohými spôsobmi, vrátane personalizácie a optimalizácie vzdelávacích skúseností. To znamená, že naučiť sa nové zručnosti bude trvať menej času.

„Ľudia sa budú môcť presťahovať do iných odvetví rýchlejšie ako kedykoľvek predtým a poskytnúť im maximálnu flexibilitu, aby mohli reagovať na zmeny na trhu práce, “ hovorí Lobo. „Prečo nemôže byť vodič kamiónu schopný nastúpiť do kariéry v kódovaní do niekoľkých mesiacov?“

Ak AI nedokáže zmierniť učiacu sa krivku, bude schopná rozložiť zložitosť úloh a zjednodušiť ich, čo umožní viacerým ľuďom vstúpiť na pracovné miesta, ktoré vyžadovali roky vzdelávania a odbornej prípravy.

Jeden pozoruhodný vývoj je spracovanie a tvorba prirodzeného jazyka (NLP / NLG), odvetvie umelej inteligencie, ktoré súvisí s porozumením a tvorbou skriptov ľudského jazyka. NLP a NLG predefinujú spôsob, akým komunikujeme s počítačmi, odstraňujú prekážky a prekážky pri vykonávaní úloh a zefektívňujú nás v našej práci.

„NLG je podporná a rozširovacia technológia, “ hovorí Frankel z Narative Science. „V kombinácii s ľudskými schopnosťami môže NLG priniesť výsledky, ktoré ďaleko presahujú to, čo by každá skupina mohla dosiahnuť sama. Myslím si, že Excel je skvelou analógiou s NLG. Keď sa Lotus 123 a Excel prvýkrát objavili, bolo veľa strašných predpovedí o budúcnosti účtovníci a finanční analytici, ale rýchlo sme sa dozvedeli, že tieto nástroje nebudú nahrádzať analytikov. Analytici sa v skutočnosti zmenili na super analytikov a podniky ich začali najímať v celých húfoch. To isté sa deje s NLG. ““

Program Narative Science integruje NLG do platforiem Business Intelligence (BI), aby používateľom poskytoval inteligentné naratívy, bystré a konverzačné komunikácie plné informácií relevantných pre publikum, ktoré poskytujú úplnú transparentnosť pri rozhodovaní o analytických rozhodnutiach. Táto technológia, vysvetľuje Frankel, pomáha umožniť širšej skupine ľudí vykonávať svoju prácu bez toho, aby vyžadovala špecializovanú skupinu zručností, ako napríklad veda o údajoch.

„To znamená, že menej technickí ľudia alebo ľudia v akejkoľvek analytickej skupine zručností môžu tieto nástroje BI používať, okamžite získajú potrebné informácie a napokon dokážu lepšie pracovať, “ hovorí.

Na druhej strane NLP ľuďom uľahčuje interakciu s analytickými nástrojmi a zdrojmi údajov. Toto už môžete vidieť na platformách, ako napríklad IBM Watson Analytics, kde príkazy v prirodzenom jazyku uľahčujú vyhľadávanie zdrojov údajov. To môže pripraviť cestu pre ľudí s matematickými znalosťami, aby vstúpili do úloh v oblasti dátovej vedy bez toho, aby museli absolvovať zdĺhavé kurzy programovania.

NLP tiež pomáha pochopiť veľké korpusy neštruktúrovaných vedomostí, vrátane článkov, kníh a bielkovín, a organizuje ich do údajov, ktoré je možné strojom spytovať a použiť. Vďaka tomu môžu byť softvér a služby omnoho efektívnejšie pri pomoci ľudským expertom.

Alex Linden, vedecký pracovník spoločnosti Gartner, sa domnieva, že to môže pomôcť pri vytváraní efektívnejších grafov znalostí - voľne štruktúrovaných archívov údajov, ktoré poháňajú motory AI. „AI / NLP môže pomôcť vytvoriť skutočný znalostný priemysel, “ hovorí. Dodáva však: „Stále sme v úplnom detstve.“

Doplnenie ľudského úsilia

Príkladom je nedávno spustená platforma Watson for Cybersecurity založená na AI od spoločnosti IBM. Watson používa algoritmy strojového učenia na preosievanie cez tony štruktúrovaných a neštruktúrovaných údajov. Potom sa „dozvie“ o opakujúcich sa a objavujúcich sa hrozbách a pomáha bezpečnostným analytikom vykonávať ich úlohy. Caleb Barlow, viceprezident IBM Security, si myslí o úlohe Watsona, ako o úlohe záchranára, ktorý pomáha lekárovi. To môže analytikom s menšími zručnosťami a skúsenosťami omnoho ľahšie zvládnuť bezpečnostné incidenty.

Tech nie je jediným odvetvím, v ktorom môže umelá inteligencia dopĺňať ľudské úsilie a zamestnávať viac ľudí. Algoritmy umelej inteligencie sú tiež sľubné v oblastiach zdravotníctva a medicíny, ktoré sú chronicky bez lekárov a kvalifikovaných pracovníkov. Neurónové siete a asistenti AI uľahčujú zisťovanie, diagnostikovanie a liečenie chorôb, skracujú čas potrebný na odbornú prípravu lekárov a sprístupňujú zdravotnícke služby oveľa väčšiemu počtu ľudí.

„V USA je nedostatok lekárov, zdravotných sestier a lekárov a mimo rozvinutého sveta existuje ešte naliehavejšia potreba, “ hovorí Frankel. „Rozmýšľate o všetkých veciach, ktoré môže AI urobiť - vziať si obrovské množstvo údajov, analyzovať ich, komunikovať najdôležitejšie body - a rozširuje dostupnosť mnohých služieb, ktoré by mohli vykonávať iba ľudia s rozsiahlym (a zvyčajne drahým) školením „Stále potrebujete ľudí, aby s pacientmi spolupracovali. AI umožňuje viac ľuďom, aby to robili, pretože to robí prístup k vedomostiam. Týmto spôsobom si myslím, že AI skutočne vytvorí viac pracovných miest.“ “

Rozvoj umelej inteligencie nakoniec vytvorí pracovné príležitosti pre odborníkov mimo tradičných oblastí súvisiacich s technológiami. Autor dátovej vedy a inštruktor výučby LinkedIn Doug Rose verí, že toto odvetvie musí nadobudnúť aj ďalšie zručnosti.

„Posledné polstoročie bolo prínosom pre kvantitatívne oblasti. Počítačoví programátori, inžinieri a vedci údajov dominovali na trhu práce a vytvorili obrovské spoločnosti, “ hovorí Rose. „Napriek tomu sú niektoré z kľúčových problémov s AI veľmi odlišné od softvéru. Najväčšou výzvou tu bude vytvorenie lepšieho ľudského zážitku.“

Keďže umelá inteligencia preberá čoraz zložitejšie úlohy, čelí sociálnym, etickým a politickým výzvam. Inžinieri sa zaoberajú úplne novými problémami, napríklad vytváraním nezaujatých algoritmov AI.

„Práve teraz je doménou akademikov, inžinierov a vývojárov softvéru, “ hovorí Rose. „Nakoniec si bude pole vyžadovať inú sadu zručností. Bude si to vyžadovať ľudí so silným zázemím v humanitných vedách. Kľúč k lepšiemu ľudskému zážitku bude pochádzať z filozofie, kultúrnych štúdií, rétoriky, jazykov a umenia. Títo odborníci byť sprievodcami, ktorí pomáhajú preklenúť priepasť medzi softvérom a našimi základnými ľudskými potrebami. “

Rose rozpracovala túto tému v eseji „Kto bude učiť naše stroje priamo zlé?“ v ktorom vysvetľuje, prečo je potrebné mať miesto pre našich antropológov, odborníkov na komunikáciu, filozofov a odborníkov v oblasti kultúry.

Inbenta je spoločnosť, ktorá zamestnáva lingvistov, aby vyvinula lexikón pre svoje vyhľadávacie riešenia, zabezpečujú ich robustnosť a vysokú úroveň služieb pre svojich zákazníkov.

„Očakáva sa, že od lingvistických študentov sa presunú do zamestnania v rámci vyučovania alebo prekladateľstva, ale vďaka AI sme videli, ako sa ich trh začal meniť, “ hovorí Lobo Inbenty. „V najbližších rokoch sa uvidia podobné úlohy, ktoré v súčasnosti nedokážeme pochopiť pre ľudí, ktorí sa obávajú, že zručnosti, ktoré získali, by sa mohli stať zastaralými.“

Až do dňa, kedy roboti nevykonajú všetky úlohy, je ešte veľa ľudí na prácu. Musíme však prijať zmenu a pripraviť sa na ňu.