„Šį mėnesį milijonai jaunų baigs mokslus koledže ir ieškos darbo pramonės šakose, kuriose jų įgūdžiai mažai reikalingi, jie laikomi brangiais ir vienkartiniais, ir sparčiai atsisakoma jų darbo vietų dirbtinio intelekto naudai.
Tai nerimą kelianti mano pastarųjų kelių mėnesių pokalbių su ekonomistais, įmonių vadovais ir jaunais, darbo ieškančiais, asmenimis išvada. Daugelis jų atkreipė dėmesį į kylančią pradedančiųjų darbuotojų krizę, kurią, regis, bent iš dalies skatina sparti dirbtinio intelekto galimybių plėtra.
Užuominas apie tai galite pamatyti ekonominiuose duomenyse. Neseniai studijas baigusių, absolventų nedarbas pastaraisiais mėnesiais išaugo iki neįprastai aukštų 5,8 proc., o Niujorko federalinis rezervų bankas neseniai perspėjo, kad šių darbuotojų užimtumo padėtis „pastebimai pablogėjo“. Darbo rinkas tirianti, tyrimų įmonė „Oxford Economics“ nustatė, kad, neseniai studijas baigusių, absolventų nedarbas daugiausia buvo sutelktas techninėse srityse, tokiose kaip finansai ir kompiuterių mokslas, kur dirbtinis intelektas sparčiausiai auga.
„Yra ženklų, kad pradinio lygio pareigas greičiau išstumia dirbtinis intelektas“, – neseniai paskelbtoje ataskaitoje rašė įmonė.
Tačiau esu įsitikinęs, kad tai, kas matyti ekonominiuose duomenyse, yra tik ledkalnio viršūnė. Pokalbyje po pokalbio girdžiu, kad įmonės sparčiai automatizuoja pradinio lygio darbą ir kad dirbtinio intelekto įmonės skuba kurti „virtualius darbuotojus“, kurie galėtų pakeisti jaunesnius darbuotojus už nedidelę kainos dalį.
Įmonių požiūris į automatizavimą taip pat keičiasi – kai kurios įmonės skatina vadovus pirmiausia vadovautis dirbtiniu intelektu, prieš samdant žmogų, patikrinant, ar tam tikrą užduotį gali atlikti dirbtinis intelektas.
Vienas technologijų vadovas neseniai man pasakė, kad jo įmonė nustojo samdyti bet ką, kas yra žemesnio lygio, nei 5 lygio programinės įrangos inžinierius – vidutinio lygio pareigos, paprastai suteikiamos programuotojams, turintiems trejų–septynerių metų patirtį – nes žemesnio lygio užduotis dabar gali atlikti dirbtinio intelekto programavimo įrankiai. Kitas man pasakė, kad jo pradedančioji įmonė dabar samdo vieną duomenų mokslininką, kuris atlieka tokias užduotis, kurioms ankstesnėje įmonėje reikėjo 75 žmonių komandos.
Tokie pasakojimai, žinoma, nereiškia masinio nedarbo. Dauguma ekonomistų mano, kad absolventų nedarbo augimą lemia keli veiksniai, įskaitant didelių technologijų įmonių įdarbinimo sulėtėjimą ir platesnį netikrumą dėl prezidento Trumpo ekonominės politikos.
Tačiau tarp žmonių, kurie atidžiai stebi, kas vyksta dirbtinio intelekto srityje, pradeda skambėti pavojaus signalai.
„Apie tai girdžiu iš visų pusių“, – sakė Molly Kinder, viešosios politikos ekspertų grupės „Brookings Institution“, tiriančios dirbtinio intelekto poveikį darbuotojams, narė.
„Darbdaviai sako: „Šie įrankiai yra tokie geri, kad man nebereikia rinkodaros analitikų, finansų analitikų ir tyrimų asistentų.“
Dirbtinio intelekto naudojimas baltųjų apykaklių darbams automatizuoti buvo vadovų svajonė jau daugelį metų. (Girdėjau juos fantazuojant apie tai Davose dar (2019 m.) Tačiau iki šiol technologijos tiesiog nebuvo pakankamai geros. Dirbtinį intelektą buvo galima naudoti kai kurioms įprastoms administracinėms užduotims automatizuoti – ir daugelis įmonių tai darė – tačiau kalbant apie sudėtingesnes ir technines daugelio darbų dalis, dirbtinis intelektas negalėjo konkuruoti su žmonėmis.
Tai pradeda keistis, ypač tokiose srityse, kaip programinės įrangos inžinerija, kur yra aiškūs sėkmės ir nesėkmės požymiai. (Pavyzdžiui: ar kodas veikia, ar ne?)
Šiose srityse dirbtinio intelekto sistemas galima apmokyti, naudojant bandymų ir klaidų procesą, vadinamą sustiprinimo mokymusi, kad jos pačios atliktų sudėtingas veiksmų sekas.
Galiausiai jos gali tapti kompetentingos atlikti užduotis, kurias žmonėms atlikti prireiktų valandų ar dienų.
Šis metodas buvo pademonstruotas praėjusią savaitę renginyje, kurį surengė dirbtinio intelekto bendrovė „Anthropic“, gaminanti pokalbių robotą „Claude“. Bendrovė teigia, kad galingiausias jos modelis „Claude Opus 4“ dabar gali koduoti „kelias valandas“ nesustodamas – viliojanti galimybė, jei esate įmonė, įpratusi mokėti šešiaženklius inžinierių atlyginimus už tokį produktyvumą.
Dirbtinio intelekto įmonės pradeda nuo programinės įrangos inžinerijos ir kitų techninių sričių, nes būtent ten lengvai pasiekiami vaisiai. (Ir, galbūt, todėl, kad būtent ten jų pačių darbo sąnaudos yra didžiausios.) Tačiau šios įmonės mano, kad tie patys metodai netrukus bus naudojami automatizuojant darbą dešimtyse profesijų – nuo konsultavimo iki finansų ir rinkodaros.
„Anthropic“ generalinis direktorius Dario Amodei neseniai prognozavo, kad dirbtinis intelektas per penkerius metus gali panaikinti pusę visų pradinio lygio baltųjų apykaklių darbo vietų.
Šis grafikas gali būti labai netikslus, jei įmonės, nesusijusios su technologijų sritimi, diegs dirbtinį intelektą lėčiau, nei daugelis Silicio slėnio įmonių arba jei automatizuoti darbus kūrybiškesnėse ir atviresnėse profesijose bus sunkiau, nei tikėtasi, ypač kur trūksta mokymo duomenų.
Tačiau net jei dirbtinis intelektas (DI) iš karto neužims visų pradinio lygio darbo vietų, mane neramina dvi tendencijos.
Pirma, kai kurios įmonės, skubėdamos didinti produktyvumą ir išlikti priekyje, gali per anksti pereiti prie DI, kol įrankiai dar nėra pakankamai patikimi, kad galėtų susidoroti su visais pradinio lygio darbo krūviais. (Neseniai matėme to pavyzdį Švedijos bendrovėje „Klarna“, kuri siūlo „pirk dabar, mokėk vėliau“, kuri prieš dvejus metus paskelbė, kad klientų aptarnavimo agentus pakeis DI pokalbių robotais, tačiau po klientų skundų pakeitė kryptį ir vėl įdarbino žmones.)
Kai kurie vadovai stato apskaičiuotus statymus, kad DI sistemos greitai patobulės arba kad pinigai, kuriuos jie sutaupys, samdydami virtualius darbuotojus vietoj žmonių, bus verti kelių nepatenkintų klientų. Tačiau kiti gali nesuvokti, kokią riziką prisiima.
Antra, net jei pradinio lygio darbo vietos iš karto neišnyks, lūkestis, kad jos bus trumpalaikės, gali paskatinti įmones nepakankamai investuoti į darbo mokymus, mentorystę ir kitas programas, skirtas pradedantiesiems darbuotojams. Dėl to tie darbuotojai gali būti nepasiruošę vėliau užimti aukštesnio lygio pareigas.
„Šioje naujoje aplinkoje, kur didelę dalį darbo dirbtinis intelektas gali atlikti savarankiškai, niekas neturi kantrybės ar laiko imtis iniciatyvos“, – man sakė Heather Doshay, rizikos kapitalo įmonės „SignalFire“ personalo ir talentų vadovė.
Jei neseniai studijas baigusiems absolventams yra ir gerų dalykų, tai bent jau kai kuriems iš jų dirbtinio intelekto pakeitimo grėsmė, regis, įžiebia naudingą ugnį. Kai kurie jauni darbuotojai, su kuriais kalbėjau, naudojasi savo patirtimi su dirbtiniu intelektu, kad aplenktų vyresnius kolegas, o kiti visiškai vengia tradicinių, karjeros laiptais laipiojimo reikalaujančių, profesijų.
23 metų Trevoras Chow, neseniai Stanfordo universitetą baigęs San Franciske, man pasakojo, kad daugelis draugų, ieškodami darbo, atsižvelgė į dirbtinio intelekto pažangą.
Jis teigė, kad nedaugelis jų pasirinko tradicines technologijų ir finansų karjeras, o daugiau ėmėsi rizikingų dalykų, pavyzdžiui, kūrė įmones – remdamiesi teorija, kad jei žmonės praras savo darbo pranašumus dėl galingų dirbtinio intelekto sistemų, jie turėtų paskubėti ir nuveikti ką nors didelio.
„Atrodo, kad nebeliko tiek daug metų nuveikti dalykų“, – sakė jis. „Jei jūsų, kaip žmogaus, svertai tampa labai maži, daugelis karjeros kelių, kurie daugelį metų neatsiperka, tampa neverti dėmesio.“” [1]
1. For Some Recent Graduates, the A.I. Job Apocalypse May Already Be Here: The shift. Roose, Kevin. New York Times (Online) New York Times Company. May 30, 2025.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą