Czy AI zabierze nam pracę?

czy ai zabierze nam pracę

Jeśli zapytamy Google “will AI take jobs” (“czy AI zabierze pracę”) to dostaniemy 1,3 mld odpowiedzi. Całkiem sporo. Czy to oznacza, że mamy problem? 

Automatyzacja jest stara jak cywilizacja. Pierwsze przejawy automatyzacji takie jak koło, pług czy dajmy na to kanały nawadniające to nic innego jak wczesna automatyzacja. I jednocześnie kwintesencja postępu cywilizacyjnego. Bo cywilizacja na automatyzacji właśnie się opiera. 

Automatyzacja podstawą ludzkości

Ludzie cały czas szukają sposobów jak zrobić coś prościej czy szybciej. Kombinują jak zrobić więcej, jak podnieść jakość czy po prostu jak się mniej zmęczyć. Jesteśmy w tym dobrzy. Tworzymy wynalazki i przekształcamy ja w praktyczne technologie. Wprowadzamy zmiany, ulepszamy i cały czas się rozwijamy. Umiemy też całkiem nieźle się do tych zmian przystosowywać. Tysiące lat ludzkiej cywilizacji dość dobrze tego dowodzą.

I teraz przed nami kolejny wynalazek: sztuczna inteligencja. A ściślej: nieźle ją symulujące duże modele językowe (LLM – ang. Large Language Models). Ale nie dajmy się jednak zwieść. Nie są one wcale tak inteligentne jak się to nam przedstawia. Nie mają świadomości, emocji i tak naprawdę nic nie rozumieją z tego o co je pytamy i co nam odpowiadają. Są to – trzeba przyznać – bardzo zaawansowane aplikacje symulowanych cyfrowo “sieci neuronowych” wytrenowanych na wielkich zbiorach danych. Zbudowaliśmy je ale nie rozumiemy za bardzo jak działają co rodzi różne teorie i domysły. Wciąż jednak są to tylko algorytmy, które na zadane pytanie (prompt) generują statystycznie najbardziej pasującą do oczekiwań odpowiedź. Odpowiedź podaną bez refleksji. Więc filtry na tę odpowiedź musi nakładać człowiek bo inaczej model wyskoczy z przepisem na truciznę albo listą składników brudnej bomby.

No ale Chat GPT, Gemini czy Mistral całkiem nieźle udają inteligencję. I tworzone przez nie odpowiedzi mogą mieć wiele przydatnych zastosowań. Tak samo jak koła zębate, przekładnie czy kable – mogą posłużyć do automatyzacji. Automatyzacji w obszarach, której mało kto się spodziewał. A to wywołało niepokój i nerwowość. No bo jak to: to komputer sam napisze e-maila czy artykuł? Stworzy plan szkolenia albo promocji produktu? Sam wygeneruje zdjęcia, sam wytworzy prezentację? Na dodatek można do niego mówić w języku naturalnym. Bez pośrednictwa tych okropnych i drogich programistów. W ogóle to modele generują też kod komputerowy – to może i programistów można pominąć… Wygląda, że możemy mieć problem.

Czy AI zabierze nam pracę?

Czy sztuczna inteligencja zabierze nam pracę? Krótka odpowiedź: nie zabierze tylko zmieni. Ale w efekcie: owszem część osób straci pracę, którą obecnie wykonuje i będzie musiała się przekwalifikować. Nauczyć. Przebranżowić. Ale przecież to nic nowego.

Do niedawna wszystkim się wydawało, że automatyzacja dotyka przede wszystkim pracy fizycznej. Szczególnie tej żmudnej czy powtarzalnej. A praca umysłowa, praca kreatywna, praca która wymaga tworzenia treści, pracy z tekstem czy rysowania – jest bezpieczna. Aż okazało się, że nie jest. A na pewno nie ta jej część, która jest żmudna czy powtarzalna.

Ale to też nie jest nic nowego w sferze pracy umysłowej. My tylko mamy krótką pamięć. Przykłady?

  • maszyna do pisania zwolniła skrybów
  • xero zabrało pracę polegającą na powielaniu dokumentów
  • sekretarkom większość pracy zabrała poczta elektroniczna i kalendarz on-line
  • autokorekta powoduje, że w zasadzie nie trzeba już korektorów
  • albo taki Excel: ilu księgowych pracę przez niego straciło?
  • muzykę też można generować elektronicznie
  • a obróbka obrazu? Photoshop też swoje namieszał
  • I tak dalej i tak dalej. 

Ale pomimo tych usprawnień za każdym razem okazywało się, że biura czy agencje potrzebują jeszcze więcej ludzi. Bo skoro można zrobić automatycznie różne rzeczy, to można zrobić więcej rzeczy. A skoro można zrobić więcej rzeczy to potrzeba do tego więcej ludzi.

Automatyzacja w sferze pracy umysłowej to nic nowego. W tym sensie duże modele językowe niewiele się różnią od tych wcześniejszych technologii. Ktoś przecież musi pisać i wykorzystywać te prompty. 

Mówi się, że następny krok to AI agents. Może. W niektórych przypadkach pewnie tak. Ale tych agentów też ktoś musi instalować, konfigurować, nadzorować, utrzymywać i naprawiać. Naprawiać też błędy, które będą popełniać. A biorąc pod uwagę jak “zabugowane” jest współczesne oprogramowanie, jak często coś się psuje i trzeba robić aktualizację, nie spodziewajmy się że AI agents będą nagle wolne tych problemów. A pewnie będzie ich więcej. Napisany przez człowieka algorytm można przeanalizować krok po kroku, znaleźć błąd i naprawić. A co dzieje się wewnątrz LLM to możemy tylko zgadywać. Na dodatek o ile poprawny algorytm za każdym razem działa tak samo to model językowy za każdym razem generuje jednak inną odpowiedź. Efekt: będziemy musieli nauczyć się nowych sposobów znajdowania problemów, debugowania i potem naprawiania.

AI pomoże wykonać zadania

Czym tak naprawdę jest praca umysłowa? Jeśli się nad tym głębiej zastanowić to zasadniczo składa się z szeregu różnorodnych zadań, które można podzielić na pewne grupy związane ze zbieraniem i analizowaniem informacji, pisaniem i redagowaniem, komunikacją i pracą zespołową. Zresztą, zapytajmy AI:

Obie listy wydaje się całkiem poprawne i dość kompletne – w takiego rodzaju zapytaniach LLMy radzą sobie całkiem dobrze. 

Ale jeśli się teraz zastanowić: które z wymienionych zadań można w pełni zautomatyzować sztuczną inteligencją? Zasadniczo to żadne. 

A które można zautomatyzować częściowo? Albo raczej, w którym z nich można wykorzystać odpowiedzi generowanie przez algorytm językowy? W zasadzie w większości z nich.

I tu właśnie leży klucz do zrozumienia tego jak duże modele językowe będą zmieniać pracę. Wymienione zadania da się zrobić lepiej i szybciej z użyciem AI. 

Lepiej, bo statystycznie poprawna odpowiedź jest zasadniczo bardziej kompletna niż wyrywkowa wiedza przeciętnej osoby. Na dodatek nikt nie zna się na wszystkim, a model odpowie nam podobnie na niemal każdy temat. 

Szybciej, bo nawet jeśli mamy wiedzę o czymś to namysł i zapisanie, a potem ponowny namysł i uzupełnienie zawsze chwilę zajmuje. A model wygeneruje odpowiedź, którą można wykorzystać i przystosować. Czas oszczędzimy już na samym procesie pisania czy poprawiania stylu. 

Poza tym model nie bywa zaspany, zmęczony czy zestresowany. A ludzie nie zawsze pracują na 100% swoich możliwości intelektualnych.

To może jednak AI zabierze nam pracę?

Trochę jednak zabierze. Bo jeśli znów spojrzeć na wygenerowaną listę zadań i różne stanowiska na jakich się pracuje to nie każda rola wymaga robienia tych wszystkich rzeczy. Niektóre role skupiają się na wybranych zadaniach. Na zadaniach, które można w dużym stopniu wykonywać z pomocą modelu.

Tutaj trzeba uświadomić sobie na czym polega współczesny tzw. korporacyjny model pracy umysłowej. Każde zadanie próbujemy zapisać w formie procesu. Procesu złożonego z rozpisanych krok po kroku procedur. Procedur, które można opisać szczegółową instrukcją wykonania, obłożyć metrykami wydajności i następnie wykonać najniższym możliwym kosztem. Szybciej, dokładniej i z mniejszą ilością błędów. Za pomocą aplikacji czy też jak najtańszego, podążającego za procedurą pracownika. 

Takie podejście to nic innego niż znany z fabryki proces produkcji. Produkcji, w której automatyzacji doszliśmy do perfekcji. Ale jeśli da się zautomatyzować produkcję towarów, to w podobny sposób da się zautomatyzować proces produkcji informacji.

I nie oszukujmy się: wiecznie szukające optymalizacji korporacje nie mogą się doczekać by wdrożyć oparte o AI rozwiązania, które pomogą zrobić pracę szybciej, lepiej i taniej. Niektóre mocno wyspecjalizowane stanowiska będzie można zautomatyzować w części lub w całości. Tak samo jak w fabryce.

W średnim i dłuższym okresie AI będzie automatyzować wiele zadań i w efekcie wiele stanowisk straci rację bytu w znanej dzisiaj formie. Będzie je trzeba zmodyfikować albo się ich pozbyć. Zrobić to, co zawsze robiliśmy w miarę postępu technologii.

Co zrobić?

Kiedyś miejskie uliczne lampy gazowe zapalał specjalnie to tego zatrudniony człowiek. Dzisiaj lampy same się włączają kiedy zrobi się ciemno. Wciąż jednak człowiek musi się pojawić kiedy spali się żarówka albo wiatr zerwie jej osłonę. Oczywiście, że potrzeba do tego mniej ludzi. I to nawet jeśli lamp jest 10 razy więcej. Ale ci niepotrzebni do palenia lamp ludzie znajdą sobie inne zajęcie. 

Ludzie sobie poradzą. Pod warunkiem, że będą pamiętać że zmiana i postęp to nieodłączna cecha naszej rozwijającej się cywilizacji. I jeśli tylko człowiek rozwija się razem z nią to może być o swoją przyszłość spokojny.

źródło obrazka: wredne AI, które zabiera pracę (konkretnie: Copilot)


Zobacz też inne narzędzia AI:

Chcesz otrzymywać najnowsze wiadomości: zapisz się na newsletter.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *