Ай: най-добрият създател на работа?

През последните няколко десетилетия (поне) чухме за настъпващата заплаха от технологична безработица - поемането на човешки работни места чрез автоматизация. Но в наши дни това изглежда особено неминуемо. Случай: Когато по-рано тази година министърът на финансите Стив Мнучин отхвърли идеята за роботи, които оставят хората без работа, науката и технологичната общност отговориха със статистически данни и диаграми, забиващи тази оценка.

Изкуственият интелект намира своя път във все по-голям брой области, предвещавайки безпрецедентно нарушаване на трудовия пейзаж. А невронните мрежи и алгоритмите за машинно обучение, най-известните съставки на съвременния ИИ, обещават или дават по-добри резултати от човешките специалисти. Революцията на ИИ върви с бързи темпове и е толкова подходящ момент, колкото всеки да започне да подготвя нашата образователна и икономическа инфраструктура за бъдеще, в което хората ще стават все по-малко ангажирани в изпълнението на определени видове задачи.

„Ясно е, че с компютрите, които започват да виждат, чуват и четат, автоматизацията ще има неизвестни стимули“, казва Алекс Линден, вицепрезидент на „Машинно обучение“ в Gartner. "Това все още трябва да даде плодове. Много от последните разработки ще отнемат няколко години, преди да започне да се случва автоматизация на материалите. Но много непроизводствени домейни… коректори, експерти по машинен превод и със сигурност трябва да се страхуват за работните места."

Това обаче не е цялата картина. Всяка индустриална революция е толкова за изместването и приспособяването на работната сила, колкото и за нейната подмяна и този най-нов цикъл не е изключение. Но разпространението на изкуствен интелект също ще предостави нови възможности за ефективно използване на човешкото творчество и иновации.

Повишено търсене на Tech Talent

„Това, което знаем, е, че изкуственият интелект ще бъде най-ефективен в краткосрочен план за работни места, които могат да бъдат разбити на поредица от рутинни програми, независимо дали това е ръчен труд или когнитивни задачи“, казва Джо Лобо, ботмайстор в компанията за изкуствен интелект Inbenta, "Това означава, че хората ще могат да се концентрират върху по-творческите и съответно по-приятните задачи."

„Технологиите никога не са били чисти унищожители на работни места“, казва Стюарт Франкел, изпълнителен директор на Narrative Science. "Вижте почти всяка технологична работа, която съществува във всяко предприятие днес. Нито една от тези работни места не е съществувала преди двадесет години и повечето от тях вероятно дори не са съществували преди десет години."

Всъщност, за момента, вместо да бъде пълно поглъщане на човешки работни места от роботи, проблемът е, че има много свободни длъжности и няма достатъчно квалифицирани хора, които да ги запълнят. С нарастването на бизнеса, управляван от данни, търсенето на технологичен талант се увеличава навсякъде.

Например, през 2016 г. изследователят по киберсигурност Cybersecurity Ventures съобщи, че нивото на безработица в киберсигурността е било нулево - и че всъщност има недостиг на повече от един милион експерти в целия свят. Подобни области на технологична заетост, като например разработка на софтуер и наука за данни, не са далеч по-добри и се справят със собствената си разлика в таланта. Необходимостта от повече експерти в областта на технологичните работни места ще продължи да нараства, тъй като изкуственият интелект намира път в още повече области.

"Вярвам, че правителствата трябва да гарантират, че кодирането се оценява толкова високо, колкото английски, математика и наука, ако искаме да гарантираме, че можем да увеличим този бум във възможностите, които изкуственият интелект ще ни предостави", казва Лобо.

През последните години бяха наблюдавани редица ръководени от правителството проекти, както и инициативи на частния сектор, които да спомогнат за задоволяване на нуждата от технологичен талант. Проектът TechHire на бившия президент Барак Обама е пример: Той включва безвъзмездна финансова помощ в размер на 100 милиона долара, предназначена да проправи пътя на повече хора към технически работни места, включително тези, които нямат сертификати за висше образование.

Също така наблюдаваме развитието на масивни отворени онлайн курсове (MOOC) от институции като Coursera и Big Data University - безплатно онлайн обучение за технически умения, които са високо търсени. Кодиращите лагери за зареждане, институции, които обучават кандидатите на компютърно програмиране за кратък период от време, също са нараснали по популярност. В същото време компании като AT&T помагат на служителите си да се адаптират към бъдещето на заетостта.

С нарастването на темпото на развитие на изкуствения интелект изискванията за умения и опит ще се променят също толкова бързо. Дори и разработката на софтуер няма да остане същата в бъдеще и ще се измести от кодиране към тренировъчни AI алгоритми.

Революция в взаимодействието между човек и компютър

Много от хората, които губят работата си пред AI, нямат умения и знания да влизат в технологични работни места, а обучението им изисква значително време. За щастие в това отношение изкуственият интелект може да помогне за решаването на проблем, който може да бъде до голяма степен неговото създаване. AI вече обещава да революционизира образованието по много начини, включително персонализиране и оптимизиране на обучението. Това означава, че ще отнеме по-малко време за усвояване на нови умения.

„Хората ще могат да се преквалифицират в други отрасли по-бързо от всякога, което им дава максимална гъвкавост да реагират на промените на пазара на труда“, казва Лобо. "Защо шофьорът на камиони не може да премине в кариера на кодиране в рамките на месеци?"

Там, където AI не може да смекчи кривата на обучение, той ще бъде в състояние да разгради сложността на задачите и да ги направи по-прости, даващи възможност на повече хора да влизат в работни места, които веднъж изискват години образование и обучение.

Едно забележително развитие е обработката и генерирането на естествен език (NLP / NLG), клонът на изкуствения интелект, свързан с разбирането и създаването на скриптове на човешки език. NLP и NLG предефинират начина, по който взаимодействаме с компютрите, премахвайки препятствия и бариери за изпълнение на задачи и ни прави много по-ефективни в работата си.

„NLG е улесняваща и увеличаваща технология“, казва Франкел на Narrative Science. "В комбинация с човешките умения NLG може да доведе до резултати, които далеч надхвърлят това, което всяка група би могла да постигне сама. Мисля, че Excel е чудесна аналогия с NLG. Когато Lotus 123 и Excel за първи път излязоха, имаше много ужасни прогнози за бъдещето на счетоводители и финансови анализатори, но бързо научихме, че тези инструменти няма да заменят анализаторите. Всъщност анализаторите се превърнаха в супер аналитици и бизнесът започна да ги наема на групи. Същото се случва и с NLG."

Narrative Science интегрира NLG в платформите за бизнес разузнаване (BI), за да предостави на потребителите интелигентни разкази, проницателни, разговорни комуникации, пълни с информация за аудиторията, която осигурява пълна прозрачност за това как се вземат аналитични решения. Технологията, обяснява Франкел, помага да се даде възможност на по-широка група хора да вършат работата си, без да се изисква специализиран набор от умения, като например науката за данни.

"Това означава, че по-малко технически хора или хора от всеки набор от аналитични умения могат да използват тези BI инструменти, незабавно да получат необходимата информация и в крайна сметка да вършат по-добре работата си", казва той.

NLP, от друга страна, прави много по-лесно хората да взаимодействат с инструменти за анализи и източници на данни. Вече можете да видите това в платформи като IBM Watson Analytics, където командите на естествен език улесняват заявките за данни. Това може да проправи пътя на хората с математически умения да влизат в задачи за научни данни, без да се налага да преминават през дълги курсове по програмиране.

NLP също помага да се осмислят големи корпуси от неструктурирани знания, включително статии, книги и бели листове, като ги организира в данни, които могат да бъдат търсени и използваеми от машини. Това може да направи софтуера и услугите много по-ефективни при подпомагане на човешките експерти.

Алекс Линден, изследователят от Gartner, вярва, че това може да помогне за създаването на по-ефективни графики на знания - слабо структурирани хранилища с данни, които захранват двигателите на AI. "AI / NLP може да помогне за създаването на истинска индустрия на знанието", казва той. Но той добавя: „Все още сме в абсолютна зародиш“.

Допълване на човешките усилия

Пример е наскоро лансираната от AI платформа Watson for Cybersecurity. Уотсън използва алгоритми за машинно обучение за пресяване на тонове структурирани и неструктурирани данни. След това "научава" за повтарящи се и възникващи заплахи и помага на анализаторите по сигурността да изпълняват своите задачи. Кейл Барлоу, вицепрезидент на IBM Security, мисли за ролята на Уотсън като ролята на фелдшер, който помага на лекар. Това може да улесни много по-лесно анализаторите с по-малко умения и опит да се справят с инциденти със сигурността.

Технологията не е единственият сектор, в който AI може да допълни човешките усилия и да назначи повече хора. Алгоритмите за изкуствен интелект също показват обещание в областта на здравеопазването и медицината, които хронично не са достатъчни за лекари и квалифицирани работници. Невронните мрежи и асистентите на AI улесняват много по-лесно откриването, диагностицирането и лечението на заболявания, съкращавайки времето, необходимо за обучение на лекари, и осигуряването на достъп до здравни услуги за много повече хора.

„В САЩ има недостиг на лекари, медицински сестри и асистенти и има още по-остра нужда извън развития свят“, казва Франкел. „Мислите за всички неща, които AI може да направи - вземете огромно количество данни, анализирайте ги, съобщите най-важните точки - и това разширява наличието на много услуги, които биха могли да се извършват само от хора с широко (и обикновено скъпо) обучение. Все още се нуждаете от хора, които да работят ръка с пациентите. ИИ дава възможност на повече хора да го правят, защото прави знанията по-достъпни. По този начин, мисля, че AI всъщност ще създаде повече работни места."

В крайна сметка развитието на изкуствен интелект ще създаде възможности за работа на експерти извън традиционните области, свързани с технологиите. Авторът на науката за данни и инструкторът за обучение на LinkedIn Дъг Роуз вярва, че индустрията трябва да се сдобие и с други умения.

"Последният половин век е благодат за количествените области. Компютърните програмисти, инженери и учени за данни са доминирали на пазара на труда и създават масивни компании", казва Роуз. "И все пак, някои от основните предизвикателства с AI са много по-различни от софтуерните. Тук най-голямото предизвикателство ще бъде създаването на по-добро човешко изживяване."

Докато изпълнява все по-сложни задачи, изкуственият интелект е изправен пред социални, етични и политически предизвикателства. Инженерите се справят с напълно нови проблеми, като например създаване на безпристрастни AI алгоритми.

„В момента е домейнът на академици, инженери и разработчици на софтуер“, казва Роуз. "В крайна сметка теренът ще изисква различен набор от умения. Това ще изисква хора със силен опит в хуманитарните науки. Ключът към по-добрия човешки опит ще дойде от философия, културология, реторика, езици и изкуства. Тези специалисти ще бъдете водачи, които помагат да се преодолее разликата между софтуера и нашите основни човешки потребности."

Роуз е разработила темата в есе, "Кой ще научи нашите машини правилно от грешно?" в което той обяснява защо трябва да има място за нашите антрополози, специалисти по комуникация, философи и културни експерти.

Inbenta е компания, която наема лингвисти, за да разработи лексика за своите решения за търсене, като гарантира, че те са здрави и могат да осигурят високи цени на услугите на своите клиенти.

„Обикновено се очаква от лингвистичните студенти да преминат в кариера в рамките на преподаването или превода, но видяхме, че пазарът им започва да се променя, благодарение на AI“, казва Лобо на Inbenta. „Следващите няколко години ще има подобни роли, които понастоящем не можем да проумеем, за хората, които могат да бъдат загрижени, че придобитите от тях умения могат да бъдат старинни.“

До деня, когато роботите поемат всички задачи, хората все още имат много неща. Но трябва да приемем промяната и да се подготвим за нея.