Ай и бъдещето на работата

Изкуственият интелект ще има дълбоко въздействие върху начина на работа на хората и почти сигурно ще се отрази и върху наличието на работни места и разпределението на доходите. Но редица водещи технолози и икономисти, изказващи се на конференция за AI и бъдещето на работата - представена от MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) и нейната инициатива за цифровата икономика - по-рано този месец предположиха, че промените може да не са толкова бързо или толкова необичайно, както се предлага популярно, което е много различно от голяма част от това, което чувам на типични технологични конференции.

Президентът на MIT Рафаел Рейф, който откри конференцията, каза, че макар да е ясно, че настъпва голяма промяна, как да се отговори на такава промяна остава неясно за повечето хора. Рейф каза, че е чувал от изпълнителни директори, които уволняват стотици хора, чиито работни места са остарели чрез автоматизация, които в същото време настояват, че имат стотици работни места, които не могат да запълнят, защото не могат да намерят правилните хора с правилни комплекти умения Ако искаме технологичният напредък да е от полза за всички, каза Рейф, трябва да обмислим изобретяването на бъдещето на работата.

AI революцията: Защо сега? Какво означава и как да реализираме потенциала

(Джон Маркоф, Център за усъвършенствани изследвания в поведенческите науки; Ерик Бринджолфсон, MIT Инициатива за цифровата икономика; Кай-Фу Лий, Sinovation Ventures; Джеймс Маникака, Маккинси; Мона Върнън, Томпсън Ройтерс)

В панел за това защо тези промени се случват сега и какво може да означава да гледаме напред, Ерик Бринджолфсон, директор на Инициативата на MIT за цифровата икономика, говори за „втората епоха на машината“, която ни позволява да увеличим не само мускулите, но и мозъка си, и каза, че това е крайъгълен камък в човешката история.

Бринджолфсон добави, че подобен напредък е придружен от "голямото отделяне", което се отнася до условието, че докато производителността на труда е на рекордни нива, средният доход не е нараснал от 90-те години. Това, каза той, не е функция на технологията, а в това как използваме технологията.

Изпълнителният директор на Sinovation Ventures Kai-Fu Lee, един от водещите инвеститори в AI в Китай, беше може би най-песимистичният по отношение на унищожаването на работни места. Той разказа за четири вълни технологии, които доведоха до четири различни вида компании: интернет данни и гигантските интернет бегемоти като Google и Facebook; търговски данни и неща като разпознаване на медицински изображения и откриване на измами; „цифровизираният реален свят“ и устройства като Amazon Echo и камери в търговските центрове и летищата; и пълна автоматизация, с която той има предвид роботиката и автономните превозни средства.

Лий каза, че първата вълна не е оказала голямо влияние върху заетостта, но каза, че втората и третата може да заменят много работници с бели яки, докато четвъртата до голяма степен ще удари работници със сини яки. По този начин, каза той, първо очаква повече смущения за работниците с бели якички. Като примери той посочи редица китайски компании, включително софтуера за разпознаване на лица на Мегвий „Face ++“, който според него може да замени 911, ако се разгърне широко; Yibot, чатбот, който би могъл да замени служителите за обслужване на клиенти; и Yongqianbao, интелигентно приложение за финансиране на заеми, което може да замени служителите по кредити. Въпреки това, революцията в ИИ като цяло обезсмисля работните места без замяна, каза той, така че трябва да се справим с индуцираните от ИИ загуби.

Предложените от него решения премахват бедността; преоткриване на образованието, за да се съсредоточи върху „устойчиви работни места“, а именно творчески и социални работни места, които не могат да бъдат заменени от ИИ; създаване на повече социални и ориентирани към грижи работни места; и оттеглянето на нашата „трудова етика в индустриална епоха“.

Председателят на Глобалния институт McKinsey Джеймс Маникака заяви, че AI и автоматизацията предлагат огромни ползи за бизнеса, икономиката и обществото, но каза, че тяхното влияние върху работата е по-несигурно.

Относно информацията от неотдавнашното проучване на McKinsey за автоматизация (което обхванах тук), той отбеляза, че само 5 процента от работните места са близо до 100 процента автоматизирани въз основа на включените задачи, но че 60 процента от професиите са около 30 процента автоматизирани, отново на базата на съответните задачи. В резултат на това ще бъдат загубени някои работни места, но много повече работни места ще претърпят значителна промяна. Въпросите, каза той, ще има ли достатъчно работни места и на тези работни места как ще се променят?

CTO на Thomson Reuters Lana, Мона Върнън, говори за предоставяне на „суперсили“ на адвокати и журналисти, като изгражда софтуер на основата на масивни графики на знанията. Тя каза, че AI променя "архитектурата на фирмата", като дава възможност да отговаря на въпроси, на които не би било възможно да се отговори преди десет години. Но тя отбеляза, че е необходим голям скок, който трябва да премине от „изкуството на възможните“ демонстрации на AI до реализациите в производствения клас.

Модераторът Джон Маркоф, научен сътрудник в Центъра за усъвършенствано изучаване на поведенческите науки в Станфорд, известен също и с многогодишните си отчети в The New York Times, се запита защо, ако технологията е толкова добра, сега има толкова много работни места. Brynjolfsson каза, че през последните четиридесет години сме виждали създадени много работни места, но не и добри работни места и че средните доходи не са се увеличили, така че ние „не трябва да сме никак самодоволни“. Той каза, че не вярва в технологичния детерминизъм, но вместо това смята, че трябва да направим правилния избор на политика в области като образование и предприемачество.

Увеличаване срещу автоматизация

(John Markoff, Stanford; Dimitris Papageorgiou, Ernst & Young; Sophie Vandebroek, IBM Research; Krystyn Van Vliet, MIT; John Van Reenen, MIT)

Друг панел се фокусира върху това дали AI ще замени работни места или ще ги увеличи. Професорът по икономика на MIT Джон Ван Рейн призна, че хората се страхуват от автоматизация и че този страх се корени в икономическия опит, който са имали през последните тридесет или четиридесет години.

Ван Реен заяви, че историята на последните 200-300 години е положителна, тъй като икономиката е в състояние да създаде нови работни места. Но, каза той, "въпросът е в качеството на работните места, а не в количеството."

Главният оперативен директор на IBM Research Sophie Vandebroek беше голяма вярваща в аргумента за увеличаване. Тя говори за системи като AI, подпомагащи специалистите по сигурността, като проверяват бази данни срещу известни заплахи; каза, че AI помага на специалистите в областта на финансовите услуги, като проверява дали не се прилагат разпоредби; и говори за това как Xerox (където тя работеше) разработи система за използване на машинно обучение за автоматизиране на оценяването на тестовете. Според нея всички тези неща помагат на хората да се представят по-добре на работното място.

По подобен начин професорът по математика и инженерство на MIT Кристин Ван Влиет заяви, че технологията, която позволява на компютрите да търсят тумори, не води до по-малко радиолози, а по-скоро дава на лекарите повече време да се консултират помежду си и с пациентите. Все пак тя каза, "хората не обичат да им се казва, че трябва да бъдат преквалифицирани."

Маркоф ​​попита дали тези видове разработки ще доведат до „отслабване“ на хората, а Ernst & Young Partner Димитрис Папагеоргиу отбеляза, че самолетите все още имат два пилота, дори и през по-голямата част от полета се провежда с автопилот. Но Papageorgiou каза, че AI задълбочава разликата между служителите с по-ниска квалификация и по-висококвалифицираните работници и каза, че Естония и Коста Рика са променили училищните програми въз основа на това, където смятат, че работните места ще бъдат в бъдеще. Ван Реен отбеляза, че до този момент технологията е пристрастна в полза на квалифицирания работник, което се отразява в огромната премия, която се осигурява в колежа, дори и когато се увеличава предлагането на обучени работници в колежа. Но ИИ е различен, каза той, тъй като това ще се отрази и на висококвалифицирани работни места, като радиология.

Стратегии за придвижване на първата фаза

Няколко водещи предложиха стратегии за подобряване на работата на ИИ, както и мисли за обучението на работниците за новата ера.

Алън Блу, съосновател и вицепрезидент по управление на продуктите в LinkedIn, говори за изграждането на отзивчива система, така че хората да имат достъп до учене през целия живот. Той предупреди, че някои работни места са ефемерни и каза, че в момента най-голямото отваряне на работни места е за медицински кодери, но че това е работа, която е много вероятно в крайна сметка да бъде автоматизирана извън съществуването. Блу се чудеше как хората ще имат време и пари да получат образование и каза, че работодателите и правителството трябва да се включат повече.

Блу каза, че има „необходимост да се преосмисли образованието до нивото на детската градина“ с акцент върху области като сътрудничество.

Сам Мадън, професор в MIT CSAIL, и факултетният директор на SystemsThatLearn, заяви, че се притеснява как тийнейджърите прекарват времето си, включително колко повече време прекарват, използвайки компютри и устройства, вместо да взаимодействат с връстниците си, и каза, че вярва в това може да има „странно въздействие върху социалните умения“.

Дженифър Чайс, технически сътрудник и управляващ директор на Microsoft Research New England, говори за това как AI може да подобри здравеопазването и като пример посочи приложения за мобилни устройства, които използват усилване на обучението, за да мотивират диабетиците да упражняват повече. Тя е загрижена за справедливостта в AI и каза, че повечето системи, вместо да оптимизират за справедливост, вместо това приемат предубеждения в данни, свързани с човека и ги увеличават. "Искаме да се уверим, че AI се справя по-добре от хората, а не по-лошо", каза тя.

Алекс "Санди" Пентланд, основател на MIT Connection Science Research Initiative, заяви, че не се притеснява от работни места, а по-скоро от методи за производство на стойност. Той каза, че преминаваме от рутинни задачи, вместо да се съсредоточим върху задачите, изискващи социални умения и не-рутинни аналитични задачи, и говори за "Човешката стратегия" или идеята, че мрежите във фирма или в обществото са точно като връзки в дълбоко изучаване на. Той каза, че би било интересно да се даде възможност за засилване на обучението в социалната сфера, както и в мрежите на производството, създавайки "kaizen докрай нагоре" в управленските нива, както и на етажа.

В дискусия Пентланд каза, че трябва да има много повече обмен на данни и прозрачност на данните. В момента той каза, че има невероятна концентрация на данни в няколко ръце и се надява да види някакъв начин за отваряне на достъпа, като в същото време спазва законите за поверителност. AI е толкова добър, колкото данните, използвани за обучението му, добави Пентланд и каза, че ако сте загрижени за справедливостта, трябва да разберете какви данни са влезли в системата.

Наистина ли е AI или просто изчислителна статистика?

Друг панел беше планиран да обсъжда "възможностите и предизвикателствата", но в крайна сметка говори повече за ограниченията на съвременните ИИ системи.

Джош Тененбаум, професор, MIT CSAIL, каза, че докато имаме AI технологии, ние нямаме истински AI. Вместо това имаме системи, които правят само едно нещо, базирано на разпознаването на образи. Реалната интелигентност, каза той, вместо това ще моделира света, обяснява и разбира какво вижда, представя, учи и изгражда нови модели на света. Той каза, че сме десетилетия далеч от един ИИ, който би могъл да постигне това, и отбеляза, че дори бебетата на 3 месеца имат по-здрави разбирания за нещата в света в сравнение с ИИ.

Патрик Уинстън, професор в MIT CSAIL, отказа, че „Професорът на AI ще бъде последната работа“, но като цяло беше много по-оптимистичен за бъдещето на работната сила. Нещата наистина не са се променили много след 1985 г., каза той, когато последната AI революция не замени хората. Машинното обучение е просто друга дума за "изчислителна статистика", каза той, така че когато хората кажат, че този, който притежава AI, ще притежава света, ако просто замените "AI" с "изчислителна статистика", това звучи много по-малко вероятно.

В последвалия разговор Маркоф ​​се позова на проекта на Джон Маккарти за изграждане на мислеща машина и Уинстън беше много скептичен. „Винаги сме казвали, че технологията на човешко ниво е на 20 години… в крайна сметка ще бъдем прави“, но вероятно не този път, каза той. Въпреки че това, което имаме днес е изключително полезно, то представлява само малка част от човешката интелигентност, подчерта той.

Визия: Индустрия 2020-2050

(John Markoff, Stanford; Andrew McAfee, MIT IDE; Tom Kochan, MIT; Rod Brooks, Rethink Robotics)

Подобни гледни точки отекват и в дискусия за това, което панелистите очакват през 2020-2050 г.

Род Брукс, основател и технически директор на Rethink Robotics, отбеляза, че ученето не е общо, и каза, че да научиш как да навигираш не е същото като да научиш как да използваш палачинки, което от своя страна не е същото като изучаването на езици. Той отбеляза, че днешните компютри могат да идентифицират снимки на хора, които носят чадъри под дъжда, но не могат да отговорят на основни въпроси от рода на „Може ли миещи мечки да носят чадъри?

Том Кочан, съ-директор и професор по изследвания на труда и заетостта в Училището по мениджмънт в Слоан, каза, че има четири основни елемента на „Интегрирана технология и стратегия на работа“, за да се гарантира, че технологиите работят за обществото като цяло.

Първият елемент, каза Кочан, е да определим предизвикателството и да определим проблема (или проблемите), които се опитваме да решим. Второ, той смята, че вместо да разглеждаме първо технологията, а след това работната сила, трябва да интегрираме технологията и процеса на проектиране на работното място. Като пример той говори за това как GM харчи 50 милиарда долара за автоматизация, но не е слушал работната си сила и по този начин не е получил резултатите, на които се е надявал.

Третият елемент, каза Кочан, е обучението и ние трябва да тренираме преди внедряването на технологиите, както и „да превърнем ученето през целия живот в реалност за всички“. В случая на GM, автоработниците трябваше да разберат технологията, за да може тя да бъде внедрена правилно, и вместо това се изправиха пред стреса да научат как да използват технологията, когато тя е инсталирана. И накрая, Кочан каза, че трябва да компенсираме най-неблагоприятно засегнатите. Той каза, че въпреки че ще бъдат създадени нови работни места, това няма значение за хората, които губят работата си, и трябва да се справим справедливо с онези, които са отрицателно засегнати.

Ако имаме предвид тези елементи, каза Кочан, ще създадем по-споделен просперитет, но „ако го оставим на технолозите сами, ще репликираме победителите и губещите“.

Андрю Макафи, съдиректор на Инициативата за дигитална икономика на MIT, и главният научен сътрудник, MIT Sloan School of Management, се опитаха да дадат отговори на това, което той вижда като трите най-често срещани въпроса за икономиката.

Първо, каза той, въпросът "отвлечена ли е нашата икономика?" Макафи отбеляза, че нарастващата разлика между богатите и бедните, както и възходът на големи, мощни компании и финансисти. Но той каза, че случващото се в по-голямата си част е структурна промяна, породена в резултат на технологиите и глобализацията, а не от компании, които играят несправедливо.

Второ, McAfee чува много притеснения относно "постоянните технологични монополи", и въпреки че е невъзможно да се увери с тази загриженост с някаква сигурност, такива постоянни монополи "почти сигурно не са" нещо, за което да се тревожите. Той припомни загрижеността си преди 20 години, че IBM, Microsoft и по-късно AOL могат да станат такива постоянни технологични монополи и подобни коментари преди 10 години за Nokia и RIM. Като цяло, каза той, "нещо ги отмества".

Накрая Макафи попита: "Ще има ли работа?" Той отговори, че положително, но каза, че няма гаранция, че в бъдеще ще има толкова работни места, колкото днес. Въпреки че много хора казват, че винаги се възползваме от комбинация от хора и машини, това не е правило. Например, днес имаме много по-малко морски служители, отколкото някога, а заетостта в производството достигна своя връх през 1979 г., така че ние наистина не знаем какво ще се случи през следващите три десетилетия.

В дискусия, която последва, Маркоф ​​попита за въздействието на Холивуд и изобразяването на AI в киното. Брукс отбеляза, че като 13-годишен се е видял 2001 г. и „се е влюбил в HAL“. Но, каза той, Холивуд е склонен да изобрази света такъв, какъвто е, и след това да добави технологии, докато в реалния свят обществото се адаптира заедно с технологиите.

McAfee заяви, че е по-притеснен от подхранването на страха по отношение на AI, цитирайки Андрю Нг, който каза, че „да се притесняваш от роботи-убийци е като да се тревожиш от пренаселението на Марс“. Той каза, че "прекарваме твърде много време в тази тема за BS за общежития за второкурсници".

Кочан каза, че е по-заинтересован да измисли как привличаме повече хора в разговора за технологиите, тъй като много технологии отнемат твърде много време, за да се разпространяват. Вместо това, каза той, трябва да вкараме потребители в началото. Но Брукс контрира, питайки "колко хора трябва да преминат курс за използване на смартфон?"

Маркоф ​​попита за ролята на технологиите в дебата за работата, както и за неравенството. Макафи заяви, че нетната стойност на Марк Зукърбърг е "грешното, върху което трябва да се съсредоточим". Вместо това, каза той, трябва да се притесняваме от застоя на средната класа. Кочан се съгласи, че стагнацията е проблем и заяви, че най-голямото нещо, което задвижва неравенството и застоя, е „упадъкът на институциите“ като синдикатите и минималната заплата.

В отделна беседа директорът на MIT CSAIL Даниела Рус каза, че трябва да мислим за машините като за инструменти и каза, че вярва, че роботи и AI могат да създадат повече работни места и по-добри работни места. Но тя посочи, че разбиването на големи масиви от данни не означава знание и че извършването на сложни изчисления не води до самостоятелност. Рус също отбеляза, че действието е по-трудно от възприятието, че възприемането е по-трудно от съкращаването на данните и че да се достигне до 99, 99 процента правилно е експоненциално по-трудно от достигането на 90 процента.

Все пак Рус беше оптимист в по-голямата си част и говори за това как технологиите могат да дадат на фабричните работници по-голям контрол върху това, което произвеждат, и как неща като носене ще помогнат на слепите хора да се ориентират по-добре в света. Тя приключи разговора си, като цитира Джон Ф. Кенеди, който през 1962 г. казва, че „ние вярваме, че ако мъжете имат таланта да измислят нови машини, които да оставят мъжете без работа, те имат таланта да върнат тези мъже на работа.

Имаше много повече за икономиката на AI и работни места на втория ден (който ще разгледам в друг пост.)

Любопитни сте за скоростта на вашия широколентов интернет? Тествайте го сега!