Переклад Social Europe
Ось ми знову. На нас чекає нова хвиля заголовків у засобах масової інформації та досліджень із прогнозами та оцінками про те, які роботи найбільш сприйнятливі до автоматизації.
Останній раз це сталося майже рівно десять років тому, коли широко цитоване дослідження Карла Бенедикта Фрея та Майкла Осборна в Оксфорді передбачило, що майже половині всіх робочих місць у Сполучених Штатах загрожує автоматизація протягом десятиліття чи двох. '. Тепер ми знаємо, що принаймні цього не сталося в першому.
Сценарії жахів
Нове дослідження використовується для переосмислення таких жахливих сценаріїв. Принаймні два недавніх дослідження намагалися оцінити, як на робочі завдання та галузі вплине новітнє 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» та спілкуватися природною мовою. Вони також можуть створювати текст, зображення або звук. Системи демонструють щось схоже на загальний інтелект, але їх можна додатково навчити оволодівати конкретними предметами, галузями чи навичками.
Мета останнього дослідження полягає в тому, щоб оцінити, як «можливості» цих систем узгоджуються з людськими здібностями, необхідними в різних професіях і галузях промисловості, щоб оцінити ймовірність того, що вони можуть бути замінені моделями великих мов, які вже існують.
Згідно з одним дослідженням , ChatGPT і подібні системи ШІ вже можуть виконувати приблизно половину завдань, які виконує кожен п’ятий співробітник у США. Загалом ймовірність автоматизації зростає для професій з вищими зарплатами та вимогами до кваліфікації. Іншими словами, все ще важко автоматизувати роботу синіх комірців із більшою часткою практичних, а не абстрактних завдань.
Драматичні заяви
Дослідження потенційного впливу штучного інтелекту на ринок праці є важливим не в останню чергу тому, що воно підвищує обізнаність про необхідність масштабних соціальних і політичних реформ і що нам, можливо, доведеться уповільнити технологічний розвиток. І різні типи технологій штучного інтелекту істотно вплинуть на світ протягом нашого життя. Але як швидко і якими способами? Чи багатьом із нас доведеться переходити на нову професію, навіть галузь, протягом наступних кількох років?
Незважаючи на те, що дослідники підкреслюють невизначеність своїх результатів, вони, тим не менш, наповнюють свої дослідження драматичними твердженнями, списками та діаграмами професій і галузей, які «під загрозою» автоматизації. Звичайно, вони швидко поширюються ЗМІ з більш-менш тривожними повідомленнями.
Проте, якщо уважно прочитати дослідницькі статті, висновки будуть набагато менш певними, ніж випливає з заголовків. Більше того, недооцінені аспекти ставлять під сумнів короткостроковий вплив систем ШІ на ринок праці.
Три застереження
Три застереження заслуговують на більшу увагу в публічних дебатах щодо автоматизації праці.
Не все, що можна автоматизувати, буде автоматизовано : робочі місця не зникають лише тому, що нові технології можуть виконувати завдання, які виконують люди. Технологія, звичайно, є необхідною умовою, але те, чи робота припиняє існувати чи навіть змінюється, також визначається іншими факторами: економікою, регулюванням і культурою.
Якщо замінити людей технологіями невигідно, це набагато менш імовірно. Високі заробітні плати (особливо висока мінімальна заробітна плата) прискорюють технологічний розвиток, оскільки вони роблять людей дорожчими за технології. Але це не негативно, доки ми створюємо принаймні стільки ж нових і кращих робочих місць — до чого сприятиме високий попит серед заробітчан із високою схильністю до споживання — і доки люди можуть виконувати цю роботу. Історично саме так відбувалися структурні зміни на ринку праці.
Якщо заміна людської праці технологіями недозволена або занадто складна, це не відбудеться або займе більше часу. Регулювання, яке включає політичні реформи, законодавство, професійне ліцензування, колективні договори, технічні стандарти та торговельні угоди, різними способами впливає на те, чи можуть і як технічні інновації бути впроваджені в трудове життя та в економіку.
Якщо ми не влаштовуємо або не приймаємо умови, необхідні для функціонування технології, вона не буде прийнята так швидко або взагалі. Культура охоплює погляди, звички та норми. Facebook, наприклад, не працював би, якби всі хотіли залишатися анонімними в Інтернеті (як, власне, більшість із нас воліла 20 років тому).
Ці три фактори змінюються з часом і в різних суспільствах і галузях. Усі вони знаходяться під впливом технологій, але зв’язки є складними та двосторонніми. Технологія є необхідною, але не достатньою умовою.
Дослідження не розрізняють збільшення та заміщення : більшість досліджень з автоматизації робочих місць не враховують, чи отримає особа, яка виконує роботу, користь від технологій чи постраждає від них. Дослідження лише оцінюють, наскільки професія чи галузь «вразливі» до певної технології, а «вплив» можна визначити та виміряти різними способами: у вищезгаданому дослідженні професія вважається підданою впливу, якщо принаймні половина її завдання може виконувати ГПТ-4; інші дослідження використовують інші міри.
Що ще важливіше, багато професій, які стикаються з новими технологіями, стають більш кваліфікованими та краще оплачуваними, тобто «збільшуються». Інші професії та завдання замінюються або знижуються, або «замінюються», але історично це було винятком. Багато професій не зникають, якщо деякі завдання виконуються за допомогою нових технологій — вони змінюються, часто на краще. Ми знаємо, що нові технології історично призвели до створення нових робочих місць. Якби цей час був іншим, це б суперечило всьому історичному досвіду.
Дослідження мають значні методологічні недоліки : більшість досліджень того, як нові технології впливають на роботу, базуються на базах даних (часто американська база даних O*NET ), що містять десятки тисяч класифікацій професій і завдань. Інформація в цих базах даних ґрунтується на стандартизованих суб’єктивних оцінках, які рідко оновлюються та можуть не повністю надійно відображати фактичні роботи та завдання.
Крім того, асистенти та/або автоматизоване програмне забезпечення використовуються для оцінки того, наскільки добре інформація в базі даних про професії та навички збігається з можливостями систем ШІ. Ці оцінки суб’єктивні та викликають занепокоєння. Дослідники посилаються на це як на важливе джерело невизначеності, яке також залежить від контексту: наприклад, дослідження американських дослідників на основі даних США не можна безпосередньо перенести на інші умови. Є кілька інших методологічних питань, які зазвичай обговорюються в дослідницьких статтях, але можуть бути складними для розуміння або просто не вписуються в коротші статті ЗМІ.
З усіх цих причин ми повинні скептично ставитися до досліджень, які оцінюють короткострокові ризики автоматизації праці. У довгостроковій перспективі прогнози менш певні, ризики, можливо, вищі. Вузькоспеціалізоване технічне дослідження, яке ігнорує широкий спектр організаційних, політичних та економічних факторів, що формують технологію, не слід сприймати як провісника кінця людської праці.
Автор Герман Бендер головний аналітик стокгольмського аналітичного центру Arena Idé
Переклад опублікован на каналі Космос Політики
