Mākslīgajam intelektam nav jākļūst par visvarenu spēku, lai būtiski ietekmētu sabiedrību. Pietiek, ja tas konkrētos uzdevumos kļūst nedaudz efektīvāks par cilvēku, kurš par šo darbu saņem algu. Tieši šāda, ikdienišķa un pakāpeniska pārmaiņa var izrādīties daudz nozīmīgāka par dramatiskajiem priekšstatiem par mašīnu sacelšanos.
Tehnoloģijas darba tirgu ir pārveidojušas arī iepriekš. Lauksaimniecības mehanizācija samazināja vajadzību pēc fiziska darba laukos, rūpnīcas mainīja ražošanu, bet datori pārbūvēja biroju darbu. Šie procesi likvidēja daļu profesiju, taču vienlaikus radīja jaunas specialitātes, kuras pirms tam pat nebija iespējams iedomāties.
Mākslīgā intelekta atšķirība ir tā, ka tas ienāk jomās, kuras ilgstoši uzskatītas par salīdzinoši drošām no automatizācijas. Sistēmas jau spēj sagatavot tekstus un pārskatus, analizēt medicīniskos attēlus, atbildēt uz klientu jautājumiem un palīdzēt programmēšanā. Tādēļ pārmaiņas var skart ne vien rutīnas fizisku darbu, bet arī analīzi, informācijas apstrādi, likumsakarību atpazīšanu un daļu lēmumu pieņemšanas.
Ērtība var pārtapt mazākā pieprasījumā pēc darbiniekiem
Sākotnēji automatizācija daudzviet var šķist ieguvums. Uzdevumi, kuri agrāk aizņēma vairākas stundas, var tikt paveikti dažu sekunžu laikā, bet darbinieks var koncentrēties uz sarežģītākiem pienākumiem. Taču, ja tādu pašu darba apjomu iespējams veikt ar mazāku cilvēku skaitu, uzņēmumi var samazināt pieņemšanu darbā un prasīt esošajiem darbiniekiem sasniegt vairāk ar programmatūras palīdzību.
Īpaši pakļauti var būt amati, kuros liela daļa darba ir standartizējama: administratīvie darbinieki, grāmatveži, klientu apkalpošanas speciālisti un atsevišķi medicīnas tehniskie darbinieki. Tas nenozīmē, ka šīs profesijas pazudīs pilnībā, tomēr to ikdienas saturs un nepieciešamo darbinieku skaits var mainīties.
Uzņēmumiem automatizācija ir pievilcīga, jo digitālas sistēmas var darboties nepārtraukti, nodrošināt vienmērīgu rezultātu un ar laiku kļūt lētākas. Uzņēmumi, kas spēs mākslīgo intelektu veiksmīgi ieviest, potenciāli var palielināt ražīgumu un peļņu. Vienlaikus šis process rada jautājumu par to, kā tiek sadalīta vērtība, ko aizvien lielākā mērā palīdz radīt automatizētas sistēmas.
Galvenais risks – nevienlīdzība un pārāk lēna pielāgošanās
Ja ievērojams skaits cilvēku zaudē darbu vai nespēj atrast līdzvērtīgi apmaksātu nodarbošanos, slodze pieaug arī sociālajām sistēmām. Bezdarba kāpums var mazināt nodokļu ieņēmumus, kamēr pieaug vajadzība pēc atbalsta pasākumiem. Vienlaikus ieguvēji var būt tie uzņēmumi un cilvēki, kuriem jau ir kapitāls, dati un prasmes investēt mākslīgā intelekta risinājumos.
Tāpēc centrālais jautājums nav tikai par tehnoloģijas spējām. Tas ir arī par sabiedrības spēju laikus pielāgoties. Izglītības sistēmai arvien mazāk pietiek ar modeli, kurā cilvēks jaunībā apgūst vienu profesiju un ar tās prasmēm strādā līdz pensijai. Nozīmīgāka kļūst pārkvalificēšanās, nepārtraukta mācīšanās un prasme izmantot jaunus rīkus.
Cilvēkiem joprojām ir stiprās puses, kuras mākslīgajam intelektam ir grūtāk aizstāt: empātija, sarunas un pārrunas, līderība, mācīšana, radošums un spēja orientēties neskaidrās, iepriekš nepieredzētās situācijās. Labs skolotājs nedara tikai zināšanu nodošanu, bet arī motivē un veido uzticēšanos. Veselības aprūpē līdzās precīzai informācijai pacientam bieži nepieciešams cilvēcisks atbalsts un drošības sajūta.
Iespējamais virziens tādēļ nav vienkārša cilvēku aizstāšana ar mašīnām, bet gan darba sadale. Mākslīgais intelekts var ātri apstrādāt lielus informācijas apjomus, bet cilvēki var vairāk pievērsties stratēģijai, radošiem lēmumiem, emocionālam spriedumam un jaunām problēmām. Lai šāda sadarbība nekļūtu par ieguvumu tikai šaurai sabiedrības daļai, izšķiroša būs uzņēmumu un valstu politika pārkvalificēšanās, inovāciju un sociālās aizsardzības jomā.
Mākslīgais intelekts var palīdzēt uzlabot medicīnu, celt produktivitāti un rast risinājumus ilgstošām problēmām. Taču pārmaiņu rezultātu noteiks ne tikai pati tehnoloģija, bet arī tas, vai cilvēki spēs tai pielāgot darba tirgu un ekonomiku, nevienu neatstājot ārpus tās radītajiem ieguvumiem.
Tehnoloģijas
Tehnoloģijas
Tehnoloģijas
Tehnoloģijas