„Šių metų gegužę atsirado naujas virusinių vaizdo įrašų žanras: ištraukos iš kelių kolegijų išleistuvių, kuriose nauji absolventai garsiai nušvilpė pranešėjus, kalbėjusius apie dirbtinį intelektą. Ir sunku juos dėl to kaltinti, atsižvelgiant į pastaruoju metu pasirodžiusias antraštes apie tai, kaip ši technologija gali sutrikdyti darbo rinką, ypač pradedantiesiems darbuotojams, tokiems kaip jie patys. Daugelis šių jaunuolių užaugo girdėdami, kad „išmokti programuoti“ yra bilietas į šešiaženklį atlyginimą, o galiausiai pateko į darbo rinką, kurioje žmonės-kompiuterių programuotojai atrodo kaip nykstanti rūšis. Nors visiškai neaišku, ar dirbtinis intelektas iš tikrųjų sumažino bendrą darbo jėgą, atskiros įmonės paskelbė apie didelius atleidimus iš darbo, susijusius su planais naudoti dirbtinį intelektą darbams automatizuoti.
Visa tai kelia keblų klausimą: jei šiandien esate kolegijos studentas – arba, ko gero, bet kuris darbuotojas, susiduriantis su šia neapibrėžta aplinka – kaip turėtumėte pasiruošti dirbtinio intelekto darbo ateičiai? Lengvo atsakymo nėra, tačiau subūrėme keturių ekspertų grupę, kuri atidžiai stebi DI poveikį darbui, siekiant padėti išsiaiškinti šį klausimą.
Ši diskusija buvo redaguota ir sutrumpinta aiškumo dėlei, papildyta medžiaga iš vėlesnių interviu.
Dalyviai
Daron Acemoglu, MIT ekonomistas ir Nobelio premijos laureatas
Dean Ball, buvęs Trumpo administracijos patarėjas DI ir besiformuojančių technologijų klausimais, dabar vyresnysis mokslinis bendradarbis Amerikos inovacijų fonde
Ethan Mollick, Pensilvanijos universiteto Wharton mokyklos profesorius ir knygų „Co-Intelligence“ bei būsimos knygos „Co-Existence“ autorius
Clara Shih, buvusi aukščiausio lygio DI vadovė „Salesforce“ ir „Meta“, ne pelno siekiančios organizacijos „New Work Foundation“, siekiančios padėti pradedantiesiems darbuotojams orientuotis DI srityje, bendraįkūrėja
Bill Wasik, moderatorius, „The New York Times“ mokslo skyriaus redaktorius ir buvęs „The Times Magazine“ redakcijos direktorius
I.
BILL WASIK: Pokalbis apie DI ir darbo ateitį yra varginantis. Ne tik visų prognozės yra visame žemėlapyje – Elono Musko žodžiai: „Ateis laikas, kai darbo nereikės“, nes „DI galės padaryti viską“, arba Kinijos DI vadovo Kai-Fu Lee 2017 m. prognozė, kad DI per ateinančius 10 metų pakeis 50 procentų darbo jėgos, – tačiau šie teiginiai retai siejami su įžvalgomis apie tai, kaip ar kodėl DI gali panaikinti darbo vietas. Kaip atrodys hibridinė DI ir žmonių darbo jėga? Kaip dėl to pasikeis mūsų pačių darbai? Man tai yra daug įdomesni klausimai.
ETHAN MOLLICK: Turėjau šį smagų pratimą, kurio metu paprašiau pačių DI pateikti man būsimo darbo DI eroje scenarijų. Jis paprastai prasideda maždaug taip: „Marcus Chen“ – tai vienas iš pokalbių robotų mėgstamiausių programinės įrangos kūrėjų vardų – „eina į biurą, kur skaito savo DI ataskaitas“. agentams apie atliktą darbą, o tada, remdamasis savo nuožiūra, paskirs jiems naujas užduotis.“
Bet tada paklausiu DI: „Palaukite – kodėl jis eina į biurą, jei darbą atlieka DI?“ Tada pokalbių robotas pasakys: „Ne, jūs teisus“ ir pradės iš naujo: „Marcus Chen atsibunda savo name paplūdimyje ir pasitikrina su savo DI agentais.“ Tada paklausiu: „Kodėl jis apskritai tikrina, jei agentai atlieka visą darbą?“ Tada pokalbių robotas vėl atsiprašys ir pasakys: „Marcus Chen sėdi paplūdimyje.“
Daug kas priklauso nuo klausimo, kokiame pasaulyje gyvename. Ar tai pasaulis, kuriame dirbtinis intelektas yra gana įprasta technologija ir pokyčiai vyksta lėčiau, ar tai pasaulis, kuriame dirbtinis intelektas iš tikrųjų tampa itin pajėgus?
Kompiuterinis programavimas dabar siūlo tikrai gerą šio dalyko vaizdą. Anksčiau programuotojui tekdavo reguliariai rašyti gerą kodą. Dabar staiga, per kelis mėnesius, tai tampa inžinerinių užduočių valdymu. Taigi manau, kad pamatysite ir kitų pokyčių, kokių tikimasi iš žmonių atliekamų darbų.
CLARA SHIH: Noriu remtis Marcuso Cheno metafora. Tarkime, kad prieiname prie paskutinio scenarijaus: jis yra paplūdimyje, jis gyvena puikų gyvenimą. O kaip su kitais darbuotojais? Dabar virtuvėje turėti mažiau virėjų yra greičiau ir efektyviau.
DARONAS ACEMOGLU: Teisingai. Kiek Marcuso Cheno gali įdarbinti Amerikos ekonomika? Tiesiog nerealistiška manyti, kad 100 milijonų žmonių dirbs kaip Marcusas. Chen.
DEAN BALL: Esu labai optimistiškai nusiteikęs dėl dirbtinio intelekto, bet mano požiūris į praktinį poveikį yra kiek nuosaikesnis. Pagrindinė to priežastis yra ta, kad profesijos, apie kurias kalbame, yra labai automatizuotos, tiesa? El. laiško siuntimas yra neįtikėtinai automatizuotas procesas, palyginti su tuo, ką anksčiau turėdavome daryti, norėdami perduoti rašytinį tekstą vieni kitiems. Programavimas iš esmės yra labai automatizuotas. Jei norite kalbėti apie kasybą ar žemės ūkį – jos jau yra neįtikėtinai mechanizuotos. Taigi tai, kad galime išstumti vairuotoją iš kasybos sunkvežimio, yra labai maža dalis daugumos kasybos darbų.
Artėjanti transformacija vyks pasaulyje, koks jis mums šiandien pažįstamas, ir kiekviena diena jausis pažįstama. Ir bus mažyčių, mažyčių pokyčių pakraščiuose. Bus mažyčių automatizavimo dalelių pakraščiuose. Ir po 10, 15, 20 metų mes atsigręšime ir sakysime: Dieve mano, viskas kitaip. Bet jūs niekada nepastebėsite, kad tai vyksta. Taip visada būna.
ACEMOGLU: Yra daug dalykų, kurių dirbtinio intelekto modeliai šiuo metu ir artimiausiu metu negalės padaryti. Dabartinis požiūris yra toks, kad agentai kažkaip atliks daug darbo, o mums tereikia juos prižiūrėti. Man tai atrodo labai nerealu. Bet jei tai būtų realistiška, tai būtų siaubinga.
SHIH: Sutinku ir nesutinku su jumis. Šiandien kuriu technologijų startuolį. Taigi tai nėra teorinis dalykas. Pradėjau maždaug prieš du mėnesius. Prisimenu pirmąsias 30 dienų, kai neturėjome nė vieno darbuotojo. Iki dirbtinio intelekto agentų pasaulio nebuvo jokios galimybės, kad per kelias dienas su tokiu mažu žmonių skaičiumi būtume galėję užregistruoti, pateikti visus IRS, Kalifornijos valstijos paskyrimus ir išsiaiškinti savo privatumo politiką. Anksčiau mums būtų reikėję samdyti dešimtis žmonių ir bendradarbiauti su daugybe išorinių advokatų kontorų, rinkodaros ir dizaino agentūrų ir kt., dirbant daugelį mėnesių. Taigi dirbtinio intelekto išstūmimas yra realus ir realus, ir siaubingas, ir nuostabus.
MOLLICK: Verslumo perkrova yra labai svarbus dalykas. Turite labai ankstyvą darbą su GPT-4, rodantį, kad jis padėjo sėkmingiems Kenijos verslininkams atlikti geresnius darbus, nes jie gavo geresnių patarimų.
ACEMOGLU: Nors vienas iš ekonomikos atradimų yra tas, kad jei daug žmonių gali pradėti dirbti tam tikrą profesiją ar užsiimti ekonomine veikla, atsiranda perteklinis patekimas į rinką, kuris yra labai, labai brangus ir labai iškreipia rinką. Todėl nerimauju dėl to, kad būtent tai vyksta ir verslumo srityje.
MOLLICK: Tuo tarpu, jei esate, žinote, „Coca-Cola“ ar „Walmart“, pokyčių pobūdis yra šiek tiek kitoks. Ir nėra akivaizdaus plano: kaip tai įgyvendinti? Kaip reorganizuoti savo įmonę aplink dirbtinio intelekto agentus? Yra fizinis darbas ir sukurta organizacinė struktūra. Ir viskas apima susitikimus ir pokalbius. „Walmart“ taip pat nepakeisite per naktį. Taigi manau, kad pamatysime startuolių bumą. Tačiau manau, kad dėl to daugelis dalykų sulėtėja. Ir tai suteikia mums laiko reaguoti.
II.
WASIK: Norėčiau pagalvoti apie Marcus Chens, taip sakant, iš kitų pramonės šakų, ne tik technologijų pramonės – klausimą, kokio tipo darbui kyla didžiausia grėsmė. Clara, jūs steigiate ne pelno siekiančią organizaciją, kad padėtumėte pradedantiesiems darbuotojams įveikti šį perėjimą. Man smalsu išgirsti, kokios pramonės šakos jums yra svarbiausios, kai galvojate apie tai kaip apie galimą krizės momentą pradedantiesiems darbuotojams.
SHIH: Manau, kad jei pažvelgsite į tokias įmones kaip „Amazon“ per pastaruosius 10 metų, tai puikus pavyzdys, kaip tai vyksta. „Amazon“ dirba daugiau nei milijonas darbuotojų, ir tik dalis jų priklauso elito grupei. Jie yra programuotojai, prižiūri sistemas, dirba būstinėje. O visi kiti dirba sandėlyje ir pristatymo vairuotojais. Jie yra valdomi minutės tikslumu: kokios turėtų būti jų užduotys, kiek laiko jie turėtų praleisti nuvykdami iš stotelės A į stotelę B. Ir laikui bėgant, tikiuosi, kad vis daugiau jų užduočių, įskaitant pristatymą ir vairavimą, perims dirbtinis intelektas. Matau, kad tai vyksta keliose pramonės šakose.
Be to, prie Marcuso Cheno portfelio pridėkime dar vieną. Pakalbėkime apie Stacey Smith, hipotetinę sveikatos draudimo išmokų vertintoją. Ji ir milijonai panašių žmonių dirba JAV draudimo ir bankininkystės sektoriuose dėl reguliavimo priežasčių, dėl kurių šių darbų negalima perkelti į kitas šalis. Tačiau dabar daugelį šių patvirtinimų, nesvarbu, ar tai būtų hipotekos išdavimas, ar pretenzijų koregavimas, lengvai atlieka dirbtinio intelekto agentai – nuosekliau, lengviau aptikti sukčiavimą, daug pigiau. Kas nutiks Stacey Smithams, kurie gauna deramą atlyginimą tokiose vietose kaip Kentukis ir Misisipė?
O kaip Bobas Johnsonas? Pakalbėkime apie jį. Jis yra tolimųjų reisų sunkvežimio vairuotojas. Jis yra vienas iš trijų su puse milijono sunkvežimių vairuotojų JAV, kurie vėl gauna deramą atlyginimą. Jie gyvena pietuose, gyvena Teksase, Luizianoje, Misisipėje. Jie yra savo šeimos maitintojai. Jie yra savo bendruomenės ramsčiai. Kas nutiks, kai „Waymo“ technologija išplis ir mes įveiksime reguliavimo kliūtis Bobams Johnsonams?
Taigi, galbūt Marcusas pasiekė puikių rezultatų. O kaip dėl Stacey? O kaip dėl Bobo?
BALL: Manau, kad jei norime patekti į konkrečias pramonės šakas ar pareigas, akivaizdžiausios yra konsultavimas, rinkodara, klientų aptarnavimas, pradinio lygio teisinis darbas, administracinis darbas. Visa tai tikrai realu.
Ir tada yra šis miglotas dalykų sluoksnis fiziniame pasaulyje. Šiek tiek abejoju, ar humanoidinis robotas jums gamins kokteilį bare, net jei ir galėtų, tiesa? Žmonės nenori to. Ir tai labai svarbu galvojant apie darbo ateitį. Kokie bus žmonių pageidavimai? Panašiai ir daugelis žinių darbo, ypač kylant karjeros laiptais, galiausiai susiveda į žmonių įtikinėjimą. Esu skeptiškai nusiteikęs, kad dirbtinis intelektas tiesiog automatizuos įmonės ar kitos organizacijos vidaus politikos procesą.
MOLLICK: Manau, kad didelių įmonių viduje istorija bus sudėtinga. „Procter & Gamble“ atlikome eksperimentą su 776 jų darbuotojais. Jie buvo arba techniniai, arba verslo žmonės, dirbę individualiai, arba dviejų asmenų komandose. Tuo metu nustatyta, kad asmenys, naudojantys dirbtinį intelektą, veikė taip pat gerai, kaip ir komandos, nenaudojančios dirbtinio intelekto. Man išties įdomu buvo tai, kad tai taip pat išblukino ribas tarp vaidmenų. Verslininkai anksčiau turėdavo verslo idėjų, technologijų žmonės – techninių idėjų. Bet pridėkite dirbtinį intelektą, ir visi kartu su kitais kuria idėjas. Ir tai vyksta visur. Kai kalbuosi su programuotojais, ypač tose pramonės šakose, kuriose yra tam tikras kvazikūrybinis elementas, pavyzdžiui, žaidimų pramonėje, staiga dizaineriai gali programuoti, programuotojai gali atlikti dizaino darbus, menininkai gali pradėti rašyti.
ACEMOGLU: Leiskite man apversti klausimą ir pakalbėti apie tris pramonės šakas, kurios, mano manymu, yra absoliučiai svarbios būsimam produktyvumui: gamyba, sveikatos apsauga ir švietimas. Visos jos rodo dirbtinio intelekto potencialą, bet ir didžiulius trūkumus. Gamybos srityje JAV atsilieka nuo Kinijos taikant dirbtinį intelektą, ir kiekvienas mažas papildomas automatizavimo ar dirbtinio intelekto diegimo į gamybos procesą žingsnis reikalauja didžiulio kiekio inžinerinių paslaugų. Tai labai daug darbo reikalaujantis darbas.
Tada yra švietimas, kuriame dirbtinio intelekto poveikis iki šiol buvo didžiulė katastrofa: pavyzdžiui, iš Kinijos atliktas puikus didelio masto tyrimas, kuriame rodomi siaubingi, siaubingi dirbtinį intelektą naudojančių studentų rezultatai.
Sveikatos priežiūros srityje perspektyvos slypi skaitmeninime, pavyzdžiui, elektroniniuose sveikatos įrašuose ir didesnėje programinės įrangos versijoje, tačiau iki šiol atrodo, kad tai lėmė produktyvumo sumažėjimą. Taigi, dirbtinio intelekto potencialas sutaupyti lėšų yra, bet nemanau, kad kas nors turi gerą planą, kaip tai padaryti. Pokalbių robotai yra potencialiai naudingi sveikatos priežiūros srityje, bet bijau, kad pakartosime tą patį, ką darėme švietimo srityje, paleisdami pokalbių robotus taip, kad rezultatai būtų siaubingi.
BALL: Bet Daronai, jūs paminėjote pokalbių robotus – jei turėtume tik pokalbių robotus, tikriausiai pritarčiau jūsų pesimizmui. Tačiau nuostabu tai, kad nauji kodavimo agentai iš esmės yra kompiuterinės programos, galinčios naudoti kompiuterius, tiesa?
MOLLICK: Taip, nemanau, kad mes daugiau kalbame apie pokalbių robotus. Pasaulis per pastaruosius penkerius metus pasikeitė. Ir mes jau žinome iš duomenų, kad dirbtinis intelektas daugeliu atvejų geriau diagnozuoja medicinines ligas nei gydytojai. O kontroliuojami eksperimentai rodo, kad pacientai mieliau kalbasi su dirbtiniu intelektu. prieš gydytojus, nes jis pasižymi didesne empatija – sakyčiau, suvokiama empatija.
Panašiai ir su dirbtiniu intelektu ir švietimu – tyrimai parodė, kad nestruktūrizuotas dirbtinio intelekto naudojimas kenkia mokymuisi, tačiau dirbtinio intelekto dėstytojai gali turėti didelio masto teigiamą poveikį. Taigi, aš iš tikrųjų esu nepaprastai optimistiškai nusiteikęs dėl dirbtinio intelekto ir švietimo, kai tik išsiaiškinsime, kaip iš tikrųjų integruoti dirbtinio intelekto dėstytojus į klases.
III.
WASIK: Man smalsu sužinoti apie naujas galimybes, kurios atsiras šiame dirbtinio intelekto pasaulyje. Ką pasakytumėte jaunam žmogui apie įdomius potencialius įgūdžius ar karjeras, apie kurias jis galėtų pagalvoti ateityje?
BALL: Daugeliu atžvilgių manau, kad smalsūs universalistai ateityje seksis gana gerai. Tai nereiškia, kad nenorite ugdyti siaurų kompetencijos nišų, bet ir gebėjimas atsitraukti bei mąstyti plačiai bus atlygintas.
Taip pat manau, kad fiziniame pasaulyje yra akivaizdžiai didelės paklausos sričių – ypač tokių dalykų kaip santechnikos, elektrikų ir ŠVOK technikų.
MOLLICK: Nors taip pat nemanau, kad galime pakankamai tiksliai prognozuoti, kad sakytume: „Eik į santechniką“, nes tada „Plumbot10000“ gali pasirodyti po poros savaičių. Labai sunku numatyti ateitį.
ACEMOGLU: Elektrikų, ŠVOK technikų, visų šių specialistų darbas taps sudėtingesnis. Jau dabar labai trūksta šių specialistų. Vėlgi, dirbtinis intelektas gali būti labai naudingas. Pradedantis elektrikas, turintis tinkamą dirbtinio intelekto įrankį, gali būti 10 kartų produktyvesnis nei dabar. Dirbtinio intelekto naudojimas apmokant elektrikus su nauja įranga galėtų būti labai naudingas. Tačiau ne tai yra pagrindinė investicijų į dirbtinį intelektą kryptis.
WASIK: Kokį patarimą duotumėte protingam jaunam žmogui, kaip pagalvoti apie galimybes, apie kurias dar net nežinome?
SHIH: Dabar visą dieną praleidžiu su 25-mečiais ir pastebėjau, kad daugelis patarimų ir dirbtinio intelekto kursų yra pernelyg bendro pobūdžio. Ką tik paleidome turinio platformą, kurioje vaidmenys keičiasi 50 dažniausiai pasitaikančių pradinio lygio baltųjų apykaklių darbų: rinkodaros, programinės įrangos inžinerijos, apskaitos, finansų ir kt. Ir mes apklausėme samdymo vadovus, kad suprastume, kaip jie diegia dirbtinį intelektą savo organizacijose ir kaip tai pakeitė konkrečius įgūdžius, kuriuos jie nori įdarbinti.
Pasikartojanti tema yra ta, kad tai dviejų miestų istorija darbo ieškantiems asmenims. Tie, kurie žino, kaip veikia dirbtinis intelektas, ypač dirbtinio intelekto agentai, gali gauti savo svajonių darbą, nesvarbu, ar tai būtų rinkodaros, ar programinės įrangos, apskaitos, finansų ir kt. srityje. Tiems, kurie neturi šių įgūdžių, tie pradinio lygio darbai nyksta.
WASIK: Bet kiek tie dirbtinio intelekto mokymai iš tikrųjų bus naudingi ilgainiui? Modeliams tobulėjant, atrodo, kad norint gauti tai, ko iš jų norite, reikia skirtingų instinktų ir skirtingų įgūdžių, o ankstesnių modelių gudrybės tiesiog visiškai išnyksta. Beveik visa jų magiška gudrybė yra ta, kad jie viską daro taip sklandžiai, tobulėjant.
SHIH: Dirbtinis intelektas Įgūdžių tobulinimas tikrai yra judantis taikinys: esate traukinyje, bet žinote, kad nėra tikslo. Žinote, kam užsiregistruojate, tai nuolat mokytis ir tobulinti savo techniką, modeliui keičiantis. Tai reiškia, kad užsiregistruojate nuolat testuoti skirtingus modelius, kai jie atsiranda, ir pradedate suprasti: gerai, šiai užduočiai naudoju „Gemini“, bet Claude'as yra daug geresnis. Tai yra besivystančio įgūdžių rinkinio dalis, kuri, manau, taps būtina.
MOLLICK: Kas mane labiausiai neramina jaunesniųjų darbuotojų atveju, tai tai, kad praktinė patirtis dažnai yra labai svarbi vertinant darbą, kurio nesukūrėte patys, nesvarbu, ar jį atliko žmonės, ar dirbtinis intelektas.
Bill, tikriausiai galite žvilgtelėti į straipsnį „The Times“ ir pasakyti, ar jis geras, ar blogas. Daronas ar aš galime akimirksniu peržvelgti akademinį darbą ir pasakyti, ar verta skirti valandą mūsų laiko jam perskaityti, ar ne. Dinas gali peržvelgti dirbtinio intelekto teisės aktą ir pastebėti spragą. Esu tikras, kad Clara gali peržvelgti bet kurį kodo fragmentą ir nuspręsti, ar jį parašė idiotas, ar ekspertas. Jei neturi patirties, negali atlikti šių dalykų.
Būtent to ir reikia norint valdyti dirbtinio intelekto agentus. Tai ne tik jaunesniųjų darbuotojų problema:
Prieš kurį laiką buvo atlikta apklausa, kurioje teigiama, kad tik trečdalis žmonių nori vadovaujančių pareigų.
Dauguma žmonių yra labai patenkinti savo darbu ir tiesiog nori jį atlikti. Ir manau, kad jiems bus sunku prisitaikyti.
SHIH: Vadovo darbas jau pagerėjo dėl dirbtinio intelekto.
ACEMOGLU: Manau, kad dauguma vadovų jaučiasi perkrauti, atsilikę nuo kelio, nežino, ko iš jų tikimasi. Manau, kad jų streso lygis yra daug didesnis. Galbūt po 10 metų bus geriau, bet turime standartizuoti tas priemones ir standartizuoti lūkesčius, galbūt perkvalifikuoti vadovus. Taigi ne, nemanau, kad šiuo metu vadovo darbas yra geresnė profesija.
SHIH: Manau, kad kiekvienas jaunas žmogus, studijuodamas kolegijoje, o gal net ir vidurinėje mokykloje, turi dirbti su šalutiniu projektu, kurį jis valdo nuo pradžios iki galo, kad galėtų tobulėti kartu su šiais modeliais. Ir jei jie tai padarys, manau, kad jie įgis daug praktinės patirties, kurios reikia norint būti įdarbinti.
MOLLICK: Bet kaip verslumo mokytojas, ne visi tai daro, tiesa? Aš esu vedęs žmones į šiuos šalutinius projektus – toks mano darbas buvo jau daugiau nei dešimtmetį – duoti jauniems žmonėms šalutinius projektus. Ir tai ne visiems. Yra visokių skirtumų, įskaitant kilmę ar socialinį bei ekonominį statusą, kaip žmonės pasinaudoja šiomis galimybėmis. Sunku tiesiog pasakyti: „Daryk tą šalutinį projektą ir priversk jį veikti.“
SHIH: Tai labai sunku ir mes neturėsime 100 procentų sėkmės rodiklio, bet labai sunku iš tikrųjų suprasti ir kontroliuoti dirbtinį intelektą, jei neišmoksti kažko nuo pradžios iki galo. Iš tikrųjų reikia pereiti prie viso proceso, kad suprastum dirbtinio intelekto ribas. gali suprasti, kaip modeliai vystosi – tai yra pagrindinis įgūdžių rinkinys.
ACEMOGLU: Manau, kad tai, ką apibūdino Clara, yra realybė. Šiuo metu reikia daug laiko skirti skirtingų modelių, jų galimybių, trūkumų mokymuisi, o po trijų mėnesių vėl reikia eksperimentuoti su daugybe skirtingų modelių, kad tiesiog liktum ten, kur esi. Tai visiškai neproduktyvu, tai labai distopiška. Clara, galbūt tu tai apibūdinai kaip tinkamą ateitį. Man tai siaubinga ateitis.
SHIH: Anksčiau sakiau, kad tai nuostabu ir siaubinga. Kaip padaryti, kad tai būtų mažiau siaubinga ir nuostabesnė?
IV.
WASIK: Taigi, tai veda prie paskutinio klausimo: ką mes darome dėl viso to? Dean, žinau, kad tu dalyvavai rengiant Baltųjų rūmų dirbtinio intelekto veiksmų planą. Man tiesiog smalsu sužinoti, koks, tavo manymu, turėtų būti vyriausybės ir visuomenės atsakas.
BALL: Veiksmų planas patogiai suformuluoja mano įsitikinimus – pirmiausia turime daug geriau nei dabar įvertinti šią problemą. Mums reikia geresnių empirinių ekonominių duomenų. Negalite sukurti politinių prognozių ir licencijuotų sprendimų problemai, kurios nesuprantate.
Tačiau aš tikrai nenoriu sukurti nelankstumo darbo rinkoje. Mano mėgstamiausia eilutė Baltuosiuose rūmuose apibūdina dirbtinį intelektą kaip pramonės revoliucijos, informacinės revoliucijos ir Renesanso derinį. Jis turi potencialą pakeisti tai, kaip mes kuriame ir gaminame daiktus; jis pakeis informacijos srautus organizacijose ir pasaulyje; ir jis sudarys sąlygas meniniams, matematiniams ir moksliniams proveržiams.
Dabar popiežius, regis, nori, kad turėtume visų dirbtinio intelekto suinteresuotųjų šalių, visų paveiktų bendruomenių komitetą. Tačiau mes nesukūrėme suinteresuotųjų šalių komiteto pramonės revoliucijai. Ji nevyko pakeliant rankas. Man neįtikėtina, kad yra tiek daug žmonių mandagioje visuomenėje, kurie mano, kad būtent tai turime taikyti dirbtiniam intelektui.
ACEMOGLU: Na, manau, tai apibendrina kai kurių žmonių Silicio slėnyje požiūrį. Taip, nebuvo jokio komiteto, skirto pramonės revoliucijos krypčiai. Ir ką mes gavome? Ankstyvosiose stadijose vaikai dirbo iki mirties anglių kasyklose. Sąlygos gamyklose tapo siaubingos. Daugelio darbuotojų atlyginimai sumažėjo. Dabar dirbtinis intelektas keičia dalykus daug greičiau ir vienu metu veikia daugybę sektorių.
SHIH: Teisingai, pamoka ne ta, kad koordinavimas nereikalingas; pamoka ta, kad jo praleidimas kainuoja dešimtmečius žmonių kančių. Be to, dirbtinio intelekto politika, kuri atsiranda be plataus indėlio, nebus patikima, nes ji bus suvokiama kaip didžiųjų technologijų, kapitalo ar vienos politinės frakcijos darbotvarkės atstovas.
BALL: Nežinau, koks bus nedarbo lygis 2028 m., bet garantuoju, kad Amerikos visuomenė ir daugybė oportunistinių politikų 100 procentų dėl to kaltins dirbtinį intelektą. Deja, nerimauju, kad jų siūlomos politinės priemonės bus tokios, kurios įtvirtins labai plataus masto darbo apsaugos priemones.
Dalykai, kurie sukuria tokias problemas, kokias turi Europa, būtent tai, kad jų įmonės negali rizikuoti, nes rizikos prisiėmimas reiškia veiksmus, dėl kurių po penkerių metų gali tekti atleisti žmones, jei jūsų bandytas dalykas nepasiteisins.
Nerimauju, kad panašiai elgsimės ir mes. Ir daug kas nutiks valstijų lygmeniu. Mes apie tai plepėsime Vašingtone, bet tikrasis veiksmas vyks 50 skirtingų valstijų parlamento rūmų. Ir mes visi apsimesime, kad žinome, kas ten vyksta, bet niekas iš tikrųjų nežinos. Ir mes tarsi snaudiškai pateksime į labai blogą politinę ekonomiją.
SHIH: Su tuo sutinku. Pažvelkite į reakciją į Erico Schmidto išleistuvių kalbą Arizonos universitete, neseniai atliktą „Gallup“ apklausą, kuri parodė, kad trečdalis Z kartos amerikiečių savo jausmus dirbtiniam intelektui apibūdina kaip pyktį. Ir mes norime, kad šie žmonės priimtų dirbtinį intelektą, kad galėtų padėti kurti šią ekonomiką ir rasti darbą. Tačiau jie jį atmeta moraliniais pagrindais. Štai kodėl manau, kad dabar reikalinga intervencija. Štai kodėl mes kuriame dirbtinio intelekto agentus, kurie padėtų darbo ieškantiems asmenims susisiekti su galimybėmis ir padėtų jiems išmokti dirbtinio intelekto įgūdžių, kad jiems nereikėtų jo bijoti ir kad jie galėtų jį formuoti. Bet mes turime kažką daryti.
ACEMOGLU: Esu įsitikinęs, kad dirbtinis intelektas gerokai skiriasi nuo žmogaus intelekto. Žmonės nelabai gerai sugeria didžiulius informacijos kiekius ar ieško nestruktūrizuotų duomenų, ieškodami atitinkamų modelių. Dirbtinio intelekto modeliai kol kas neturi tikro kūrybiškumo ir gebėjimo mokytis bandymų ir klaidų metodu, pagrįsto sąveika su fiziniu pasauliu. Kai du dalykai skiriasi, paskutinis dalykas, kurio norite, yra bandyti mėgdžioti vieną kitą. Kvailys bandyti priversti vieną daryti viską, ką daro kitas. Jie turėtų dirbti kartu. Ir tai ne tokių modelių, kuriuos bandome kurti.
MOLLICK: Akivaizdu, kad turėsime pagalvoti apie tai, kaip apmokysime naujus darbuotojus. Bet kaip mes apskritai vertinsime jaunus darbuotojus, kai jie ateina į darbą? Nes anksčiau juos vertindavome. Turėjome šią puikią techniką – pameistrystę. Ji veikia jau 4000 metų. Aš samdau baltosios apykaklės darbuotoją, ir jis atlieka man sunkų darbą, ir dirba labai sunkiai, ir aš galiu įvertinti, kaip gerai jis atlieka tą darbą.
O kaip vidurinės grandies vadovas, turiu pranašumą, kai kažkas atlieka darbą, kurio nenoriu dirbti, ir jie išmoksta, ir aš juos vertinu, ir visi gauna atlyginimą. Ir visa tai žlugo, tiesa? Negalite tiesiog pasakyti: „O, turėtume samdyti jaunesnius darbuotojus“, jei dar negalvojome, kaip apmokyti jaunesnius darbuotojus. Bet žinote ką? Universitetai iš tikrųjų gana gerai moko ir vertina. Taigi kolegijos galėtų pradėti galvoti apie profesinio mokymo išplėtimą ar keitimą, kad užpildytų spragas, kurias sukuria dirbtinis intelektas.
SHIH: Manau, kad didžiausia išvada man yra ta, nuo ko pradėjome, t. y.: ateitis nėra automatinė. Nesu nei pesimistas, nei optimistas. Esu sąlyginis optimistas, ir yra intervencijų, kurias vis dar galime išbandyti, kurias turėtume išbandyti, nes turėsime išbandyti daug dalykų, kol žinosime, kas veiks. Ir dar yra laiko, bet langas užsidaro.
Manau, kad svarbiausia, jog dirbtinio intelekto agentai visi turi tikslą. Ir tai priklauso nuo to, kas jį naudoja, nes tas, kas jį naudoja, gali jį nustatyti. Galbūt iki šiol dirbtinio intelekto tikslai nebuvo suderinti su paprastų žmonių, kasdienių darbuotojų, tikslais. Bet tai yra pasirinkimas, kurį galime padaryti.“ [1]
1. Who Will Actually Thrive in the Hybrid A.I.-Human Work Force. New York Times (Online) New York Times Company. Jun 9, 2026.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą