Розвиток штучного інтелекту знову розпалив страх перед технологічним безробіттям, що підживлюється технологічним детермінізмом.
Ось ми знову йдемо. На нас чекає нова хвиля заголовків ЗМІ та дослідницьких досліджень з прогнозами та оцінками про те, які робочі місця найбільш схильні до автоматизації.
Востаннє це сталося майже рівно десять років тому, коли широко цитоване дослідження Карла Бенедикта Фрея та Майкла Осборна в Оксфорді передбачило, що майже половина всіх робочих місць у Сполучених Штатах опиниться під загрозою автоматизації протягом «десятиліття чи двох». Тепер ми знаємо, що принаймні цього не сталося в першому.
Сценарії жахів
Нові дослідження використовуються для повторення таких сценаріїв жахів. Принаймні два недавніх дослідження намагалися оцінити, як на робочі завдання та галузі вплине останнє машинне навчання — «великі мовні моделі», такі як ChatGPT.
Вони засновані на нейронних мережах, навчених на величезних обсягах даних, таких як текст або зображення, які «вчаться» «розуміти» і спілкуватися на природній мові. Вони також можуть генерувати текст, зображення або звук. Системи відображають щось схоже на загальний інтелект, але можуть бути додатково навчені для освоєння конкретних предметів, областей або навичок.
Мета останніх досліджень полягає в тому, щоб оцінити, як «можливості» цих систем узгоджуються з людськими здібностями, необхідними в різних професіях і галузях, оцінити ймовірність того, що вони можуть бути витіснені вже існуючими великими мовними моделями.
Згідно з одним дослідженням, ChatGPT і подібні системи штучного інтелекту вже можуть виконувати приблизно половину завдань, які виконує кожен п’ятий співробітник в США. Загалом ймовірність автоматизації зростає для професій з вищими зарплатами та вимогами до кваліфікації. Іншими словами, все ще важко автоматизувати роботу синіх комірців з більшою часткою практичних, а не абстрактних завдань.
Драматичні висловлювання
Дослідження потенційного впливу штучного інтелекту на ринок праці є важливим, не в останню чергу тому, що воно підвищує обізнаність про те, що необхідні широкі соціальні та політичні реформи і що нам, можливо, доведеться уповільнити технологічний розвиток. І різні типи технологій штучного інтелекту кардинально впливатимуть на світ протягом нашого життя. Але як скоро і якими способами? Чи знадобиться багатьом з нас перейти в нову професію, навіть промисловість, протягом найближчих кількох років?
Хоча дослідники підкреслюють невизначеність у своїх результатах, вони, тим не менш, наповнюють свої дослідження драматичними заявами, списками та діаграмами професій та галузей, які «ризикують» бути автоматизованими. Вони, звичайно, швидко поширюються засобами масової інформації з більш-менш панікерськими повідомленнями.
Однак, якщо уважно прочитати дослідницькі статті, висновки набагато менш певні, ніж припускають заголовки. Більше того, пропущені аспекти ставлять під сумнів короткострокові наслідки систем штучного інтелекту на ринку праці.
Три застереження
Три застереження заслуговують більшої уваги в публічних дебатах про автоматизацію робочих місць.
Не все, що можна автоматизувати, буде автоматизовано: робочі місця не зникнуть лише тому, що нові технології можуть виконувати завдання, що виконуються людьми. Технології, звичайно, є обов’язковою умовою, але чи перестане робота існувати або навіть зміниться, визначається також іншими факторами: економікою, регулюванням і культурою.
Якщо замінити людину технікою не вигідно, це станеться набагато рідше. Висока заробітна плата (особливо висока мінімальна заробітна плата) прискорює технологічний розвиток, оскільки робить людей дорожчими за технології. Але це не є негативним до тих пір, поки ми створюємо принаймні стільки нових і кращих робочих місць, які заохочуватимуть високий попит серед найманих працівників з високою схильністю до споживання, і до тих пір, поки люди можуть виконувати ці роботи. Історично саме так працювали структурні зміни на ринку праці.
Якщо заміна людської праці технологіями не допускається або занадто складна, цього не станеться або займе більше часу. Регулювання, яке включає політичні реформи, законодавство, професійне ліцензування, колективні договори, технічні стандарти та торговельні угоди, по-різному впливає на те, чи можуть технічні інновації бути впроваджені в трудове життя та економіку і яким чином.
Якщо нас не влаштовують або не приймають умови, необхідні для функціонування технології, вона не буде прийнята так швидко або взагалі. Культура охоплює погляди, звички і норми. Facebook, наприклад, не працював би, якби всі хотіли залишатися анонімними в інтернеті (як, втім, і більшість з нас воліла 20 років тому).
Ці три фактори змінюються з часом і між різними суспільствами та галузями. Всі вони знаходяться під впливом технологій, але відносини складні і двонаправлені. Технологія – це необхідне, але не достатня умова.
Дослідження не розрізняють збільшення та заміщення: більшість досліджень з автоматизації робочих місць не враховують, чи отримає людина, яка виконує роботу, користь від технологій або буде в невигідному становищі. Дослідження лише оцінюють, наскільки «піддана» або «сприйнятлива» професія чи галузь до певної технології, а «вплив» можна визначити та виміряти різними способами: у вищезгаданому дослідженні професія вважається вразливою, якщо принаймні половина її завдань може бути виконана GPT-4; Інші дослідження приймають різні заходи.
Що ще важливіше, багато професій, які піддаються впливу нових технологій, стають більш кваліфікованими та краще оплачуваними, тобто «доповненими». Інші професії та завдання замінюються або знижуються, або «замінюються», але історично це було винятком. Багато професій не зникають, якщо деякі завдання виконуються новими технологіями — вони змінюються, часто на краще. Ми знаємо, що нові технології історично призводили до створення нових робочих місць. Якби цей час був іншим, це суперечило б усім історичним досвідам.
Дослідження мають значні методологічні недоліки: більшість досліджень того, як нові технології впливають на робочі місця, базуються на базах даних (часто американська база даних O*NET), що містять десятки тисяч класифікацій професій і завдань. Інформація в цих базах даних базується на стандартизованих, суб’єктивних оцінках, які рідко оновлюються і можуть бути не повністю надійним відображенням фактичних завдань і завдань.
Крім того, наукові співробітники та/або автоматизоване програмне забезпечення використовуються для оцінки того, наскільки добре інформація в базі даних про професії та навички перетинається з можливостями систем штучного інтелекту. Ці оцінки суб’єктивні і пов’язані з побоюваннями. Дослідники посилаються на це як на важливе джерело невизначеності, яка також змінюється залежно від контексту: дослідження, засновані на американських даних американських дослідників, наприклад, не можна безпосередньо перенести в інші параметри. Є кілька інших методологічних питань, які зазвичай обговорюються в дослідницьких роботах, але можуть бути важкими для розуміння або просто не вписуються в більш короткі статті в засобах масової інформації.
З усіх цих причин ми повинні скептично ставитися до досліджень, що оцінюють короткострокові ризики автоматизації робочих місць. У довгостроковій перспективі прогнози менш визначені, ризики, можливо, вищі. Вузькоспрямовані технічні дослідження, які ігнорують широкий спектр організаційних, політичних та економічних факторів, що формують технологію, не повинні сприйматися як передвісник кінця людської праці.
Автор: Герман Бендер – є головним аналітиком стокгольмського аналітичного центру Arena Idé та кандидатом наук у Стокгольмській школі економіки. В даний час він є запрошеним науковим співробітником Центру праці та справедливої економіки Гарвардської юридичної школи.
Джерело: Social Europe, ЄС
