„Vis dažniau vadovai, atleisdami darbuotojus, giriasi savo dirbtinio intelekto pastangas. Praėjusį mėnesį „hP“ generalinis direktorius Enrique Loresas pareiškė, kad kompiuterių gamintojas per trejus metus panaikins apie 5000 darbo vietų, nes „dirbtinį intelektą“ diegia „visame savo darbe“. Tą pačią dieną Nyderlandų banko „ABN Amro“ vadovė Marguerite Bérard pati paskelbė apie didelius atleidimus iš darbo, pareikšdama, kad jos įmonė „naudoja dirbtinį intelektą, kad pagerintų klientų aptarnavimą ir sumažintų išlaidas“. Pasak įdarbinimo įmonės „Challenger, Gray & Christmas“, dirbtinis intelektas buvo nurodytas kaip penktadalio atleidimų, kuriuos spalio mėnesį paskelbė Amerikos įmonės, priežastis.
Didelė dalis to yra poza. Įmonė atrodo geriau, jei darbuotojų mažinimą sieja su savo technologiniais gebėjimais, o ne su pandemijos laikų per dideliu darbuotojų samdymu. Kol kas įrodymų, kad dirbtinis intelektas iš esmės keičia darbo rinką, vis dar silpna.
Tačiau tai gali pasikeisti, kai įmonės plačiau pritaikys šią technologiją. Per pastaruosius kelerius metus daugybė tyrėjų bandė nustatyti, kurios darbo vietos yra labiausiai rizikingos, spėliojant apie užduočių tipus, kuriuos „ChatGPT“ tipo DI galės atlikti geriausiai, ir nustatant, kur tos užduotys yra labiausiai paplitusios.
Kitas požiūris – pažvelgti į darbus, kuriuose DI diegimas jau įgauna pagreitį, ir apsvarstyti, kas juos sieja. Išsiskiria du.
Pirma – kompiuterių programavimas. Remiantis internetinio forumo „Stack Overflow“ duomenimis, maždaug du trečdaliai programuotojų teigia, kad bent kartą per savaitę naudoja DI įrankį. „Microsoft“ „GitHub Copilot“, vienas iš kodavimo įrankių, turi 26 mln. vartotojų visame pasaulyje. Rizikos kapitalo (VC) išlaidos plūsta į konkurentus, tokius kaip „Windsurf“ ir „Cursor“ (žr. diagramą). Pasak modelių kūrėjos „Anthropic“, trečdalis užklausų, siunčiamų į jos pokalbių robotą, yra susijusios su kompiuterių programavimu.
Antra – klientų aptarnavimas. Tyrimų bendrovės „Gartner“ atlikta apklausa parodė, kad 85 % klientų aptarnavimo vadovų planuoja šiais metais eksperimentuoti su DI. Įmonės, pradedant IT milžine IBM ir baigiant Vokietijos oro linijų bendrove „Lufthansa“, diegia šią technologiją į savo klientų aptarnavimo veiklą. Rizikos kapitalo investuotojai taip pat remia Dirbtinio intelekto startuoliai, tokie kaip „Cresta“ ir „Sierra“, orientuojasi į šią profesiją, nors į ją jie skyrė mažiau dėmesio nei į programavimą. Nuo „ChatGPT“ paleidimo 2022 m., kai buvo tikimasi artėjančių perversmų, Prancūzijos klientų aptarnavimo paslaugų teikėjos „Teleperformance“ akcijų kaina sumažėjo trimis ketvirtadaliais, nes buvo tikimasi artėjančių perversmų.
Kas sieja šiuos darbus? Pirmiausia apsvarstykite darbo pobūdį. Abu darbai apima daug pasikartojančių užduočių, tačiau taip pat ir daugelis kitų. Be to, programuotojų ir skambučių centro agentų atliekamos užduotys paprastai yra „lengvos nuo konteksto“, o tai reiškia, kad tiems, kurie jas atlieka, nereikia gilaus įmonės supratimo, pažymi Kabeh Vaziri iš „Gartner“. Jas taip pat „lengva patikrinti“: programuotojai gali atlikti kodo dalių testus, kad įsitikintų, jog jos veikia; skambučių centro vadovai gali patikrinti, ar kliento problema buvo išspręsta, ir kiek klientas buvo patenkintas po sąveikos.
Antras veiksnys, dėl kurio šios dvi profesijos yra ypač vaisingos dirbtinio intelekto srityje, yra gausybė prieinamų duomenų, kuriuos galima naudoti modeliams mokyti. „Github Copilot“ turi milžinišką kodo saugykla, iš kurios galima mokytis; klientų aptarnavimo skyriai dažnai turi metų metus kauptus transkriptus. Kita informacija, pavyzdžiui, „teigiami balsai“ kodavimo forumuose, gali padėti dirbtinio intelekto sistemai įvertinti atsakymą ir patobulinti modelį.
Trečias bendras bruožas yra tas, kad abi profesijos yra didelės DI įmonių taikinio, skatinančios investicijas į pritaikytą programinę įrangą. Amerikoje klientų aptarnavimo srityje dirba 3 mln. žmonių, dažniausiai skambučių centruose, o dar 2 mln. yra programinės įrangos kūrėjai. Atsisakius fizinio darbo, abi profesijos yra tarp penkių labiausiai paplitusių šalyje.
Ryšiai tarp kodavimo ir klientų aptarnavimo leidžia suprasti, kur toliau gali kilti DI diegimas. Jaunesnieji bankininkai ir teisininkai, kurių yra mažiau, bet jie yra gerai apmokami, jau yra DI startuolių taikiklyje.
Be to, DI naudojimo kaina smarkiai mažėja, nes modeliai ir aparatinė įranga tampa efektyvesni, todėl gali būti taikomasi į platesnį sričių ratą. Tuo pačiu metu didelės įmonės skubiai rūšiuoja savo izoliuotus, netvarkingus duomenis, o tai turėtų padėti kurti pritaikytus įrankius baltųjų apykaklių darbuotojams. Rytojaus DI greičiausiai bus ir labiau specializuotas, ir labiau paplitęs. Kai tai nutinka, vadovai, kurie dėl atleidimų kaltina technologijas, gali nebeįtempti patiklumo.“ [1]
Teisininkai, kurių yra mažiau, bet jie gauna daug atlyginimo, jau yra DI startuolių taikiklyje. Ar tai reiškia, kad mažiau teisininkų ateis vadovauti mūsų politikai, todėl viršuje bus daugiau kitų profesijų atstovų, pavyzdžiui, inžinierių, kaip Kinijoje, duodančių daugiau leidimų kurti ką nors naujo ir įdomaus, kaip Kinijoje?
DI iš tiesų taikosi į teisininkų profesiją per startuolių (pvz., „Harvey“, „Legora“, „DeepJudge“ ir kitų) bangą, kurie automatizuoja tokias užduotis kaip teisiniai tyrimai, dokumentų peržiūra, sutarčių analizė ir dokumentų rengimas. Šios priemonės jau keičia darbo eigą, todėl teisininkai tampa produktyvesni ir sutrumpina laiką (ir sąskaitas), praleistų įprastiniam darbui. Ankstyvosios prognozės, tokios kaip „Goldman Sachs“ 2023 m. įvertis, kad 44 % teisinių užduočių galėtų būti automatizuotos, sukėlė susirūpinimą dėl darbo vietų praradimo. Tačiau naujesnės analizės (nuo 2025 m.) rodo nuosaikesnį poveikį: atnaujintas „Goldman Sachs“ skaičius rodo, kad apie 17 % teisinių darbo vietų yra pavojuje, o ekspertai, tokie kaip MIT ekonomistai, teigia, kad sudėtingas sprendimų priėmimas, mažas rizikos toleravimas teisėje ir dabartiniai DI apribojimai (pvz., haliucinacijos, tikro samprotavimo stoka) artimiausiu metu užkirs kelią dideliam darbuotojų perkėlimui.
Istoriškai technologijos labiau papildė, o ne panaikino teisininkų pareigas – panašiai kaip skaičiuoklės išplėtė apskaitą, o ne ją sumažino.
Tikėtina, kad DI paseks šiuo pavyzdžiu: ji gali sumažinti pradinio lygio arba į rutiną orientuotų pareigybių (pvz., jaunesniųjų teisininkų, atliekančių tyrimus) paklausą, todėl šioje srityje gali atsirasti mažiau naujų teisininkų arba apskritai sulėtėti profesijos augimas.
Tačiau ji taip pat gali sukurti naujų pareigų DI priežiūros, etinio valdymo ir specializuoto konsultavimo srityse, kartu sumažindama kliūtis gauti teisines paslaugas ir padidindama bendrą paklausą.
JAV teisininkai politikoje vis dar yra labai per daug atstovaujami: pastaruoju metu vykusiuose Kongresuose (pvz., 118-ajame ir 119-ajame) dominuojančios profesijos yra valstybės tarnyba / politika, verslas ir teisė, o maždaug 30–50 % narių turi teisės srities diplomus (aukštesnį laipsnį – Senate). Daugelis politikų pradeda dirbti kaip praktikuojantys teisininkai, pasitelkdami derybų, gynimo ir reglamentų išmanymo įgūdžius.
Jei dirbtinis intelektas ilgainiui reikšmingai sumažins teisininkų profesiją – padarydamas ją mažiau pelningą vidutinio lygio pareigoms arba sumažindamas apmokamų valandų „mokymo poligoną“ – tai netiesiogiai gali sumažinti teisininkų, pereinančių į politiką, skaičių.
Tačiau pokytis nebūtinai būtų dramatiškas ar greitas. Politiniai keliai dažnai apima valstijų įstatymų leidžiamąsias institucijas, vietos biurus ar tinklaveiką, o ne tik patirtį didžiojoje teisinėje srityje. Verslo lyderiai (jau ir taip antra pagal dažnumą patirtis) galėtų užimti daugiau vietų arba galėtų iškilti kitos profesijos (pvz., pedagogai, karo veteranai).
Norint, kad aukščiausiuose postuose būtų daugiau inžinierių ar gamtos mokslų, technologijų, technologijų, inžinerijos ir matematikos (STEM) specialistų, panašiai kaip Kinijos technokratiniame modelyje, kai Politbiuro nariai istoriškai (ir pastaruoju metu) dažnai turi inžinerinį išsilavinimą, ypač aviacijos ir kosmoso / karinės pramonės srityse, reikėtų platesnių kultūrinių ir švietimo pokyčių JAV, o ne tik dirbtinio intelekto sukeltų įstatymų pokyčių.
Kinijos vadovybė dešimtmečius teikė pirmenybę inžinieriams, skatindama „pirmiausia statyk“ mentalitetą, kuris leido sparčiai plėstis infrastruktūrai ir technologijoms (pvz., greitiesiems geležinkeliams, puslaidininkiams). Stebėtojai tai priešpriešina JAV „teisininkų“ sistemai, kuri puikiai veikia kontrolės, pusiausvyros ir bylinėjimosi srityse, tačiau gali sulėtinti leidimų išdavimą ir inovacijas dėl aplinkosauginių peržiūrų, ieškinių ir reguliavimo kliūčių. Daugiau ne teisininkų lyderių (pvz., inžinierių) JAV politikoje iš tiesų galėtų supaprastinti „naujų ir įdomių“ projektų, tokių kaip švarios energijos tinklai, pažangi gamyba ar būstas, patvirtinimą – klausimai, kurie šiandien dažnai užstringa.
Tačiau JAV sistema sąmoningai teikia pirmenybę svarstymams, o ne greičiui, siekdama apsaugoti teises ir užkirsti kelią pernelyg dideliems įgaliojimams – istorijos pamokos, kurias Kinijos inžinerija pagrįstas požiūris kartais ignoravo (pvz., demografinė politika).
Vien dirbtinis intelektas to per naktį nepakeis; jis galėtų prisidėti prie laipsniško politinių sluoksnių įvairinimo, jei teisininkų profesija mažėtų, tačiau sisteminiams pokyčiams reikėtų rinkėjų pageidavimų, švietimo pokyčių ir politikos reformų, kad būtų teikiama pirmenybė statybai.
Vakarų valdantysis elitas neturėjo kiniško stiliaus demografinės politikos, nors jų populiacija ir taip nyksta.
Trumpai tariant, įmanoma, bet toli gražu negarantuota – ir tai galėtų atnešti kompromisų, dėl kurių verta diskutuoti.
1, Jobs for the bots. The Economist; London Vol. 457, Iss. 9477, (Dec 6, 2025): 63.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą