8 Minutės
Elonas Muskas išsakė griežtą įspėjimą apie tai, kaip greitai dirbtinis intelektas (DI) gali pertvarkyti darbo rinką. Neseniai pokalbyje jis palygino DI su „supersoniniu cunamiu“, kuris nuplaus daugelį biuro darbų — ir jis mano, kad šis poslinkis yra arčiau, nei dauguma prognozuoja. Tokia perspektyva kelia klausimus apie automatizacijos tempą, profesinio pasiruošimo svarbą ir apie politines priemones, kurios galėtų sumažinti socialines pasekmes.
Kodėl Muskas sako, kad biuro darbai yra labiausiai pažeidžiami
Pokalbyje su Joe Rogan, Muskas priminė, kad raštvedybės ir administraciniai darbai jau buvo daug kartų iš pagrindų pakeisti technologijų pažanga. Jis nurodė į ankstesnį laikotarpį prieš kompiuterių eroje, kai skaičiavimai ir dokumentų tvarkymas vyko ranka, ir pabrėžė, kad panašus, bet daug spartesnis pokytis laukia dabartinių „kompiuterinių“ užduočių. Jo argumentas: nors žmonių poreikis veiklai išliks, užduočių pobūdis gali kardinaliai pasikeisti.
Muskas aiškiai skiria skaitmeninį darbo pobūdį nuo fizinio. Viskas, ką galima atlikti kompiuteriu — nuo duomenų įvedimo iki formalių ataskaitų paruošimo ar net kai kurio lygio analitikos —, yra potencialiai automatizuojama. Tokios užduotys remiasi taisyklėmis, modeliais ir dideliais duomenų kiekiais: sritys, kurioms modernūs DI modeliai ir automatizavimo sistemos ypač tinkami. Dėl to biuro aplinkoje dirbantys specialistai susiduria su didesne rizika nei tie, kurių veikla reikalauja fizinio prisilietimo ar sudėtingo žmogiškojo sąveikavimo.
Praktinėje perspektyvoje tai reiškia, kad funkcijos, kurios šiandien laikomos kasdienėmis ir stabiliai mokamomis, gali būti pakeistos per kelis metus. Pavyzdžiui, automatizuotos klientų aptarnavimo sistemos, natūralios kalbos apdorojimo įrankiai ir pažangios darbo eigos valdymo platformos jau perima anksčiau žmonių atliekamas procedūras. Jeigu DI modeliai toliau gerės eksponentiškai, daug laiko reikalaujančios administracinės, duomenų apdorojimo ir standartizuotos sprendimų priėmimo užduotys taps pigesnės ir greitesnės nei žmogaus atliktos.
Tuo pat metu Muskas atkreipia dėmesį į ribas, kurių DI ir robotika kol kas turi: darbai, kuriuose reikalinga giluminė žmogiška empatija, sudėtingas moralinis sprendimų priėmimas ar išskirtinė improvizacija, greičiausiai išliks žmonių sferoje ilgesnį laiką. Pavyzdžiui, sudėtingas socialinis darbas, aukštos kvalifikacijos sveikatos priežiūra ar meninė kūryba reikalauja subtilumo, kurio autonominės sistemos kol kas negali pakeisti visiškai.
Analizuojant galimas pasekmes, svarbu atsižvelgti į sektorių įvairovę: finansų paslaugos, teisės dokumentų rengimas, fondų valdymas ir kai kurios žmogiškųjų išteklių funkcijos yra pažeidžiamos ilgalaikės automatizacijos atžvilgiu. Tuo tarpu statyba, maisto ruošimas, mechaninės remonto paslaugos ir kai kurie paslaugų sektoriai išlaikys poreikį žmonių darbui, nors ir čia technologijos keis veiklos formatą bei produktyvumą.
Nuo universalių bazinių pajamų iki universalių aukštų pajamų
Nors prognozės dėl darbo vietų praradimo gali skambėti grėsmingai, Muskas yra gana optimistiškas dėl ilgalaikės dirbtinio intelekto ir robotikos galios sukurti gausą. Jo vizija — pasaulis, kuriame deficitas mažėja, o gamybos ir paslaugų produktyvumas didėja taip, kad pajamos tampa platesnės ir pasiekiamos daugeliui. Vietoje įprastinės diskusijos apie universalias bazines pajamas (UBI), Muskas pristato idėją apie „universalias aukštas pajamas“ — sistemą, kurioje automatizacijos sukurtas turtas ir pajamų prieaugis būtų plačiai paskirstyti.
Praktiniai modeliai, kurie dažnai minimi diskutuojant apie tokią perspektyvą, apima progresyvų apmokestinimą automatizuotai gamybai, dividendų ar pelno paskirstymą visuomenei bei valstybės investicijų iš robotikos ir DI pajamų. Tai reiškia ne tik piniginę paramą, bet ir būtinybę pertvarkyti socialinę infrastruktūrą: sveikatos apsaugą, švietimą, suaugusiųjų perkvalifikavimo programas ir platesnį turto pasidalijimą per viešąsias gaires.
Musko paminėti humanoidiniai robotai, tokie kaip Tesla Optimus, yra dalis šios vizijos: jie galėtų atlikti fiziškai sunkų, monotonišką arba pavojingą darbą, leidžiant žmonėms skirti daugiau laiko kūrybai, laisvalaikiui ar aukštesnės pridėtinės vertės užduotims. Tačiau šios technologijos diegimas kelia ir etikines, saugumo bei reguliavimo iššūkius: kaip užtikrinti saugų bendradarbiavimą tarp žmonių ir robotų, kaip valdyti darbo sąlygas ir atsakomybę, kai dalį funkcijų perima mašinos.
Be to, idėja apie „universalias aukštas pajamas“ priklauso nuo ekonominio rezultatų paskirstymo mechanizmų. Jeigu automatizacijos nauda išliks koncentruota siaurame korporatyviniame rate, socialinė nelygybė gali net didėti. Todėl Musko pasiūlymas iškviesti platesnę diskusiją apie naujas pajamų paskirstymo schemas yra svarbus impulsas politikos formuotojams ir verslui; tačiau konkrečių mechanizmų kūrimas reikalauja detalių ekonominių, juridinių ir praktinių sprendimų.
„Galiausiai dirbti taps pasirinkimu, nes turėsite robotus ir DI,“ Muskas sakė Tesla akcininkams, teigdamas, kad humanoidiniai robotai, tokie kaip Tesla Optimus, gali turėti esminį vaidmenį skurdo mažinime. Jis taip pat teigė, kad DI ir robotika yra svarbūs įrankiai sprendžiant valstybės skolos problemas ir išvengiant ekonominio žlugimo, jei jų našumas bus kryptingai panaudotas viešajai gerovei didinti.
Tarp ekspertų nuomonių pastebimos skirtingos nuostatos: vieni mato didelį potencialą didinti bendrąjį gerovės lygį, kiti perspėja dėl trumpalaikių darbo vietų nuostolių, struktūrinės nedarbo rizikos ir socialinio atsparumo trūkumo. Todėl praktinė diskusija turi apimti tiek technologinius sprendimus, tiek socialinės politikos instrumentus — nuo mokesčių reformų iki tiesioginių pajamų paskirstymo modelių ir investicijų į žmonių įgūdžius.
Ką tai gali reikšti darbuotojams ir įmonėms
- Greitas rutininių skaitmeninių užduočių automatizavimas, nuo duomenų įvedimo iki bazinės analizės.
- Stiprėjantis poreikis žmogiškųjų įgūdžių srityje: kūrybiškumo, empatijos, sudėtingų rankinių amatininkų gebėjimų.
- Politikų spaudimas kurti socialines apsaugos sistemas ir naujus išteklių paskirstymo modelius, atsižvelgiant į DI sukurtą turtą.
- Investicijų spartinimas į humanoidinius robotus ir pramoninę automatizaciją skirtinguose sektoriuose.
Įmonėms tai reiškia verslo modelių peržiūrą: automatizuoti procesus ten, kur tai ekonomiškai pagrįsta, o tuo pačiu investuoti į žmogiškąjį kapitalą ten, kur žmonės turi palyginamą pranašumą. Strateginis dėmesys gali būti skiriamas hibridiniams sprendimams, kur DI ir darbuotojai veikia komplementariai — pavyzdžiui, DI atlieka duomenų apdorojimą ir pasiūlo sprendimų variantus, o žmonės perima galutinį kontekstinį ir etinį vertinimą.
Darbuotojams iššūkis yra dvigubas: vienu metu reikia apsaugoti esamas pajamų šaltinius ir aktyviai investuoti į perkvalifikavimą. Tai apima tiek techninius gebėjimus (pvz., duomenų analizė, DI valdymas), tiek „minkštuosius“ gebėjimus — kritinį mąstymą, konfliktų sprendimą, emocinį intelektą ir kūrybiškumą. Viešojo ir privačiojo sektorių partnerystė yra būtina siekiant sukurti prieinamas ir efektyvias mokymo programas, kurios atitiktų besikeičiančios darbo rinkos poreikius.
Policy makers taip pat turi reaguoti operatyviai: skatinti atvirą duomenų infrastruktūrą, investuoti į viešąsias paslaugas finansuojamas iš naujų pajamų srautų, sukurti pereinamąsias socialines priemones ir skatinti regioninį ekonominį restruktūrizavimą. Be to, tarptautinis bendradarbiavimas bus naudingas, nes technologijų poveikis darbo rinkoms ir investicijų srautams neturi sienų — koordinuotos gairės gali padėti sumažinti staigias ir nelygias pasekmes skirtingose šalyse.
Įmonės, kurios anksti investuos į darbuotojų perkvalifikavimą ir integruos DI kaip įrankį, o ne tiesiog kaip pakeitimą, greičiausiai išliks konkurencingos. Tokios organizacijos gali peraugti į hibridines darbo aplinkas, kur DI didina produktyvumą, o žmonės kuria pridėtinę vertę, orientuotą į vartotojo poreikius, paslaugų dizainą ir sudėtingą sprendimų priėmimą.
Visuomenės lygmeniu scenarijus, kuriame daug back-office funkcijų dingsta per dešimtmetį, o žmogiškojo sprendimo ir fizinio buvimo reikalaujantys darbai įgauna naują vertę, reiškia būtinybę planuoti pereinamąjį laikotarpį. Kelios praktinės rekomendacijos, kurias gali apsvarstyti įmonės ir valdžios institucijos: stiprinti suaugusiųjų mokymą, skatinti lanksčias darbo formas, įdiegti laipsnišką darbo laiko dalijimąsi bei kurti vietines ekonomikas, kurios remtų naujas verslo ir paslaugų ekosistemas.
Ar Muskas yra alarmistas, ar pranašas — tai priklauso nuo požiūrio ir laiko horizonto. Tačiau jo komentarai verčia pažvelgti į esminį klausimą, kuriantis politikoms ir verslui: kaip pasidalinti automatizacijos kuriamą naudą ir tuo pačiu apsaugoti tuos, kurių darbo vietos yra jautrios pokyčiams. Kai DI galimybės auga, ši diskusija tampa nebe teorine, o skubia ir praktine politika.
Galiausiai svarbu pabrėžti, kad technologijų evoliucija nėra nei visiškai determinuota, nei vienareikšmiškai neigiamai nulemianti žmonių gyvenimus. Sprendimus priimame mes — vyriausybės, verslas, mokslininkai ir visuomenė — ir nuo mūsų priklauso, ar gausos potencialas taps platesnei gerovei, ar gilins esamas atotrūkio linijas. Atviras dialogas apie DI poveikį darbo rinkai, investicijos į žmogiškuosius gebėjimus ir tvarūs paskirstymo modeliai yra kertiniai elementai formuojant ateitį, į kurią siūlo pažvelgti Muskas ir kiti lyderiai.
Šaltinis: smarti
Komentarai
duomix
Mačiau tai savo darbe, paprasti back-office darbai jau byra nuo automatizacijos. Žmonės bijo, bet nori laisvesnio laiko ir mokytis? reikia greitų perkvalifikavimo programų
Marius
Ar tai iš tikrųjų gali įvykti per kelis metus? Skamba baisiai, bet kodėl niekas nekalba rimtai apie socialinę apsaugą, pereinamasis laikotarpis atrodo visiškai neparuoštas...
Palikite komentarą