Ai ve işin geleceği

Yapay Zeka insanların çalışma şekilleri üzerinde derin bir etkiye sahip olacak ve işlerin kullanılabilirliğini ve gelir dağılımını neredeyse kesinlikle etkileyecektir. Ancak, MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) ve Dijital Ekonomi Girişimi tarafından sunulan AI ve Çalışmanın Geleceği konulu bir konferansta konuşan pek çok önde gelen teknoloji uzmanı ve ekonomist, bu ayın başlarında değişikliklerin olamayacağını öne sürdü. popüler olarak önerildiği kadar hızlı veya olağandışı olan bu durum, tipik teknoloji konferanslarında duyduğumdan çok farklı.

Konferansı açan MIT Başkanı Rafael Reif, büyük bir değişikliğin olduğu açık olduğu halde, böyle bir değişikliğe nasıl yanıt verileceği çoğu insan için belirsizliğini koruduğunu söyledi. Reif, işleri otomasyonla kullanılmayan yüzlerce kişiyi işten çıkaran CEO'lardan duyduğunu, aynı zamanda yüzlerce işi yapamayacakları konusunda ısrarcı olduklarını çünkü aynı zamanda doğru insanları bulamadıklarını söyledi. doğru beceriler. Teknolojik gelişmelerin herkese fayda sağlamasını istiyorsak, Reif, çalışmanın geleceğini düşünceli bir şekilde yeniden icat etmemiz gerektiğini söyledi.

AI Devrimi: Neden Şimdi? Ne İfade Ediyor ve Potansiyelin Nasıl Gerçekleştirileceği

(John Markoff, Davranış Bilimleri Alanında İleri Araştırmalar Merkezi; Erik Brynjolfsson, MIT Dijital Ekonomi Girişimi; Kai-Fu Lee, Sinovation Ventures; James Manyika, McKinsey; Mona Vernon, Thompson Reuters)

MIT'nin Dijital Ekonomi Girişimi Direktörü Erik Brynjolfsson, neden şu anda meydana geldiği ve ileriye dönük olabileceklerinin bir panelinde, sadece kaslarımızı değil beynimizi de güçlendirmemizi sağlayan "ikinci makine çağı" hakkında konuştu. ve bunun insanlık tarihinde bir kilometre taşı olduğunu söyledi.

Brynjolfsson, böyle bir ilerlemenin "büyük ayrılma" ile eşlik ettiğini ve emek üretkenliğinin rekor düzeylerde olmasına rağmen, medyan gelirin 1990'lardan bu yana artmadığı koşuluna işaret ettiğini de sözlerine ekledi. Bu, teknolojinin bir fonksiyonu değil, teknolojiyi kullanma şeklimiz olduğunu söyledi.

Sinovation Ventures CEO'su Çin'deki AI'daki lider yatırımcılardan biri olan Kai-Fu Lee, belki de iş yıkımında en karamsardı. Dört farklı şirket türüne yol açan dört teknoloji dalgası hakkında konuştu: internet verileri ve Google ve Facebook gibi dev internet toplulukları; ticari veriler ve tıbbi görüntü tanıma ve sahtekarlık tespiti gibi şeyler; “sayısallaştırılmış gerçek dünya” ve Amazon Echo gibi cihazlar ve alışveriş merkezlerindeki ve havaalanlarındaki kameralar; ve robotik ve özerk araçlar anlamına geldiği tam otomasyon.

Lee, ilk dalganın istihdama çok fazla etkisi olmadığını, ancak dördüncü ve üçüncü kişilerin mavi yakalı işçilere büyük zarar vereceğini belirtti. Bu nedenle, önce beyaz yakalı işçiler için daha fazla aksama beklediğini söyledi. Örnek olarak, Megvii'nin "Face ++" yüz tanıma yazılımı da dahil olmak üzere, geniş çapta konuşlandırılmışsa 911'in yerini alabileceğini söylediği birçok Çinli şirketi gösterdi; Müşteri hizmetleri çalışanlarının yerini alabilecek bir sohbetçi olan Yibot; ve Yongqianbao, kredi memurlarının yerini alabilecek akıllı bir kredi finansmanı uygulaması. Bununla birlikte, AI devrimi genellikle işleri değiştirmeden işleri reddediyor, dedi, bu yüzden AI kaynaklı iş kayıplarıyla başa çıkmalıyız.

Önerdiği çözümler yoksulluğu ortadan kaldırmaktı; AI tarafından değiştirilemeyen yaratıcı ve sosyal hizmet işleri olan “sürdürülebilir işlere” odaklanmak için eğitimi yeniden icat etmek; daha sosyal ve bakım odaklı işler yaratmak; ve "endüstriyel çağdaki çalışma etiğimizi" emekli edin.

McKinsey Global Enstitüsü Başkanı James Manyika, AI ve otomasyonun işletmelere, ekonomiye ve topluma büyük faydalar sunduğunu, ancak iş üzerindeki etkilerinin daha belirsiz olduğunu söyledi.

McKinsey'in otomasyon konusundaki son araştırmasından elde edilen bilgileri (burada ele aldığım), ilgili işlere dayanarak işlerin sadece yüzde 5'inin otomatik olarak yüzde 100'e yakın olduğunu, ancak mesleklerin yüzde 60'ının yine yüzde 30'a kadar otomatikleştirilebildiğini belirtti. ilgili görevler. Sonuç olarak, bazı işler kaybolacak, ancak daha birçok iş büyük değişikliklerle karşılaşacak. Yetkili, yeterli iş olup olmayacağını ve bu işlerin nasıl değişeceğini söyledi.

Thomson Reuters Labs CTO Mona Vernon, bilgi birikimi üzerine yazılım geliştirerek avukatlara ve gazetecilere "süper güçler" vermekten bahsetti. AI'nın, on yıl önce yanıtlanması mümkün olmayan soruları cevaplamayı mümkün kılarak "firmanın mimarisini" değiştirdiğini söyledi. Ancak, “olası sanat” AI gösterilerinden üretim sınıfı uygulamalarına geçmek için büyük bir adım atılması gerektiğini belirtti.

Stanford'daki Davranış Bilimleri Alanında İleri Araştırmalar Merkezi Üyesi olan The John Markoff, The New York Times'ta yıllarca süren raporları ile de biliniyor, neden teknolojinin çok iyi olması durumunda, şimdi hala bu kadar çok iş olduğunu merak ediyordum. Brynjolfsson, son kırk yılda, çok sayıda iş yarattığımızı, ancak iyi işlerin olmadığını ve medyan gelirlerin artmadığını, bu yüzden "hiç şikayet etmemeliyiz" dedi. Teknolojik determinizme inanmadığını, ancak bunun yerine eğitim ve girişimcilik gibi alanlarda doğru politika seçimleri yapmamız gerektiğini düşünüyor.

Arttırma vs Otomasyon

(John Markoff, Stanford; Dimitris Papageorgiou, Ernst & Young; Sophie Vandebroek, IBM Research; Krystyn Van Vliet, MIT; John Van Reenen, MIT)

Diğer bir panel, AI'nın işleri değiştirip değiştirmeyeceği ya da genişleteceği üzerine odaklandı. MIT Ekonomi Profesörü John Van Reenen, insanların otomasyondan korktuğunu ve bu korkunun, otuz ya da kırk yıl boyunca yaşadıkları ekonomik deneyime dayandığını kabul etti.

Van Reenen, ekonominin yeni işler yaratabilmesi için son 200-300 yıl tarihinin olumlu bir tarih olduğunu söyledi. Ancak, “soru, miktardan ziyade işlerin kalitesidir” dedi.

IBM Araştırma Şefi Operasyon Sorumlusu Sophie Vandebroek, artırma tartışmasına büyük bir inanan idi. Bilinen tehditlere karşı veritabanlarını kontrol ederek AI profesyonellerine yardım sağlayan sistemler gibi sistemler hakkında konuştu; AI'nın finansal hizmetler uzmanlarına yönetmeliklere göre kontrol ederek yardımcı olduğunu söyledi; Xerox'un (nerede çalıştığı) testlerin puanlanmasını otomatikleştirmek için makine öğrenmeyi kullanmak için nasıl bir sistem geliştirdiğini anlattı. Bütün bunlar, onun görüşüne göre, insanların işyerinde daha iyi performans göstermelerine yardımcı oluyor.

Benzer şekilde, MIT Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Profesörü Krystyn Van Vliet, bilgisayarların tümörleri aramasını sağlayan teknolojinin daha az radyoloğa yol açmadığını, doktorlara birbirleriyle ve hastalarla danışmaları için daha fazla zaman tanıdığını söyledi. Yine de, "insanlara yeniden yetenekli olmaları gerektiği söylenmekten hoşlanmadığını" söyledi.

Markoff, bu tür gelişmelerin insanların “becerilerinin azalmasına” yol açıp açmayacağını sordu ve Ernst & Young Ortağı Dimitris Papageorgiou, uçakların çoğu otopilot tarafından bile olsa, uçuşlarının hala iki pilotu olduğunu belirtti. Ancak Papageorgiou, AI'nın düşük vasıflı ve yüksek vasıflı çalışanlar arasındaki mesafeyi derinleştirdiğini söyledi ve Estonya ve Kosta Rika'nın mesleklerin gelecekte olacağını düşündükleri yere göre okul müfredatını değiştirdiğini söyledi. Van Reenen, bugüne kadar, kolej eğitimli çalışanların arzı arttıkça bile, kolejin sağladığı büyük prime yansıyan kalifiye işçi lehine teknolojinin önyargılı olduğunu belirtti. Ancak AI farklıdır, çünkü radyoloji gibi yüksek vasıflı işleri de etkileyeceğini söyledi.

Birinci Aşamaya Gitme Stratejileri

Bazı sunum yapanlar AI çalışmalarını daha iyi hale getirmek için stratejiler sunarken, yeni çağ için işçileri eğitmeye ilişkin düşünceleri de sundu.

LinkedIn'de Ürün Yönetimi Eş Kurucusu ve Başkan Yardımcısı Allen Blue, insanların yaşam boyu öğrenmeye erişebilmeleri için duyarlı bir sistem oluşturmaktan bahsetti. Bazı işlerin geçici olduğuna dikkat çekti ve şu anda en büyük iş açılmasının tıbbi kodlayıcılar için olduğunu, ancak bunun eninde sonunda otomatik hale getirilmesi muhtemel bir iş olduğunu söyledi. Mavi, insanların eğitim almak için nasıl zaman ve paraya sahip olacağını merak etti ve işveren ve hükümetin daha fazla ilgilenmesi gerektiğini söyledi.

Blue, işbirliği gibi alanlara odaklanan "anaokulu seviyesine kadar eğitimi yeniden düşünmeye ihtiyaç duyulduğunu" söyledi.

MIT CSAIL'de Profesör olan Sam Madden ve Systems Fakülte Eş MüdürüThatLearn, gençlerin zamanlarını nasıl harcadıkları konusunda endişelendiklerini, meslektaşları ile etkileşimde bulunmak yerine bilgisayarları ve cihazları kullanarak ne kadar zaman harcadıklarını söyledi. "sosyal beceriler üzerinde tuhaf bir etki" olabilir.

Microsoft Research New England Teknik Araştırmacı ve Genel Müdürü Jennifer Chayes, AI'nın sağlık hizmetini nasıl geliştirebileceğinden bahsetti ve bir örnek olarak, şeker hastalarını daha fazla egzersiz yapmak için güçlendirmeyi öğrenmeyi kullanan mobil cihazlara yönelik uygulamalara işaret etti. AI'daki adaletten endişe duyuyor ve adalet için en iyi duruma getirmek yerine çoğu sistemin insan kaynaklı verilerde önyargı aldığını ve onları büyütdüğünü söyledi. “AI'nın insanlardan daha iyi olduğundan, daha kötüsünden emin olmak istiyoruz” dedi.

MIT Connection Science Research Initiative'in Kurucu Direktörü Alex "Sandy" Pentland, işler için değil, değer üretme yöntemleri konusunda endişeli olmadığını söyledi. Rutin görevler yapmaktan, sosyal beceriler ve rutin olmayan analitik görevler gerektiren görevlere odaklanmak yerine harekete geçtiğimizi söyledi ve "İnsan Stratejisi" veya bir şirketteki veya toplumdaki ağların derinlemesine bağlantılar gibi olduğu fikrinden bahsetti. öğrenme. Güçlendirme öğrenimini sosyal ağın yanı sıra üretim ağlarına getirmenin ve yönetim katında hem de atölye katında "tüm yol boyunca kaizen" yaratmanın ilginç olacağını söyledi.

Bir tartışmada Pentland, daha fazla veri paylaşımı ve veri şeffaflığı gerektiğini söyledi. Şu anda, birkaç elinde inanılmaz bir veri yoğunluğu olduğunu ve aynı zamanda gizlilik yasalarına saygı duyurken erişimi açmanın bir yolunu görmeyi umduğunu söyledi. AI, sadece onu eğitmek için kullanılan veriler kadar iyidir, diye ekledi ve adaletten endişe duyuyorsanız, sisteme hangi verinin girdiğini anlamanız gerektiğini söyledi.

Gerçekten AI mı, yoksa Sadece Hesaplamalı İstatistik mi?

“Fırsatlar ve zorluklar” hakkında tartışmak için başka bir panel düzenlenmiştir ancak günümüzün AI sistemlerinin sınırlamaları hakkında daha fazla konuşmaya başladı.

Josh Tenenbaum, Profesör, MIT CSAIL, AI teknolojilerimiz varken, gerçek AI'larımız olmadığını söyledi. Bunun yerine, örüntü tanımaya dayalı, tek bir şey yapan sistemlerimiz var. Gerçek zekanın bunun yerine dünyayı modelleyeceğini, ne gördüğünü açıklayacağını ve anlayacağını, hayal edebileceğini, öğreneceğini ve dünyanın yeni modellerini inşa edeceğini söyledi. Bunu başarabilecek bir AI'dan onlarca yıl uzak olduğumuzu söyledi ve 3 aylık bebeklerin bile, dünyadaki AI'larla karşılaştırıldığında daha ortak bir anlayışa sahip olduklarını belirtti.

MIT CSAIL’den bir Profesör olan Patrick Winston, “AI’nın Profesörü” nün en son ayakta kalacağını söyledi, ancak genellikle işgücünün geleceği konusunda daha iyimserdi. 1985'ten bu yana işler gerçekten değişmedi, dedi, son AI devrimi insanların yerine geçmediği zaman. Makine öğrenmesi, "hesaplama istatistikleri" için bir başka kelimedir, "insanlar AI sahiplerinin dünyaya sahip olacağını söylerken, eğer" AI "kelimesini" hesaplama istatistikleri "ile değiştirirseniz, çok daha inandırıcı görünmez.

Ardından gelen bir konuşmada Markoff, John McCarthy'nin bir düşünme makinesi kurma projesine atıfta bulundu ve Winston çok şüpheci idi. “Her zaman insan düzeyindeki teknolojinin 20 yıl kapalı olduğunu söylemiştik… sonunda haklı olacağız” dedi, ancak muhtemelen bu sefer değil. Bugün sahip olduklarımız muazzam derecede faydalı olsa da, insan zekanının sadece küçük bir kısmını temsil ettiğini vurguladı.

Vizyon: Sanayi 2020-2050

(John Markoff, Stanford; Andrew McAfee, MIT IDE; Tom Kochan, MIT; Rod Brooks, Rethink Robotik)

Benzer bakış açıları, panelistlerin 2020-2050 için ne beklediğini tartışmasında da yankılandı.

Rethink Robotics'in Kurucusu ve CTO'su Rod Brooks, öğrenmenin genel olmadığını ve dolambaçlı gezinmeyi öğrenmenin yemek çubukları kullanmayı öğrenmekle aynı olmadığını, bunun da öğrenme dilleriyle aynı olmadığını söyledi. Bugünün bilgisayarlarının yağmurda şemsiye taşıyan insanların resimlerini tanımlayabildiğini, ancak “Rakunlar şemsiye taşıyabilir mi?” Gibi temel soruları cevaplayamadığını belirtti.

MIT'in Sloan School of School'da İş ve İstihdam Araştırmaları Direktörü ve Profesörü Tom Kochan, toplum için genel olarak teknoloji çalışmalarını sağlamak için "Bütünleşik Teknoloji ve İş Stratejisi" nin dört ana unsuru olduğunu söyledi.

Koçhan, birinci unsurun zorluğun tanımlanması ve çözmeye çalıştığımız problemin (veya problemlerin) belirlenmesi olduğunu söyledi. İkincisi, önce teknolojiyi, sonra iş gücünü düşünmek yerine, teknolojiyi ve iş tasarım sürecini bütünleştirmemiz gerektiğini düşünüyor. Örnek olarak, GM'in otomasyona nasıl 50 milyar dolar harcadığı, ancak işgücünü dinlemediği ve bu nedenle de umduğu sonuçları alamadığı hakkında konuştu.

Koçhan'ın üçüncü unsuru eğitim olduğunu ve teknoloji kullanılmadan önce eğitim almalıyız ve “yaşam boyu öğrenmeyi herkes için bir gerçeklik haline getirmeliyiz” dedi. GM durumunda, otomatik çalışanların teknolojiyi doğru bir şekilde kullanmaları için teknolojiyi anlamaları gerekiyordu ve bunun yerine teknolojiyi kurduklarında nasıl kullanacaklarını öğrenme stresiyle karşılaştılar. Sonunda, Koçhan, en çok olumsuz etkilenenlere tazminat ödememiz gerektiğini söyledi. Yeni işler yaratılsa da, işini kaybeden bireyler için önemli olmadığını ve olumsuz etkilenenlerle adil bir şekilde başa çıkmamız gerektiğini söyledi.

Bu unsurlara dikkat edersek, Koçhan, daha ortak bir refah yaratacağımızı söyledi, ancak "onu yalnızca teknoloji uzmanlarına bırakırsak, kazananları ve kaybedenleri çoğaltacağız" dedi.

MIT Dijital Ekonomi Girişimi Direktörü Andrew McAfee ve MIT Sloan Management School'un Baş Araştırma Bilimcisi, ekonomi hakkında en yaygın üç soru olarak gördüklerine cevap vermeye çalıştı.

Birincisi, "Ekonomimiz kaçırıldı mı?" McAfee, zengin ve fakir arasındaki artan uçurumun yanı sıra, büyük, güçlü şirketlerin ve finansörlerin yükselişine dikkat çekti. Ancak olan bitenin, çoğunlukla adaletsiz oynayan şirketlerden ziyade, teknoloji ve küreselleşmenin sonucu olarak ortaya çıkan yapısal bir değişim olduğunu söyledi.

İkincisi, McAfee "kalıcı teknoloji tekelleri" hakkında çok fazla endişe duyuyor ve bu kaygıyı kesin olarak kabul etmenin imkansız olmasına rağmen, bu kalıcı tekeller endişelenecek bir şey "neredeyse kesinlikle" değil. 20 yıl önce IBM, Microsoft ve daha sonra AOL'nin bu kadar kalıcı teknoloji tekelleri olabileceği ve 10 yıl önce Nokia ve RIM hakkında benzer yorumlar yapabileceği endişelerini hatırladı. Genel olarak, "bir şey onları rahatsız ediyor" dedi.

Sonunda McAfee, "İş olacak mı?" Olumlu cevap verdiğini, ancak gelecekte olduğu kadar gelecekte de işlerin olacağının garantisi olmadığını söyledi. Pek çok insan her zaman insanların ve makinelerin bir kombinasyonundan faydalandığımızı söylese de, bu bir kural değildir. Mesela, bugün bir zamanlar olduğundan çok daha az uzun at ustamız var ve üretim istihdamı 1979'da zirveye ulaştı, bu yüzden önümüzdeki otuz yılda ne olacağını gerçekten bilmiyoruz.

İzleyen bir panelde Markoff, Hollywood'un etkisi ve AI'nın sinemadaki tasvirleri hakkında sorular sordu. Brooks, 13 yaşındayken 2001'i gördüğünü ve "HAL'e aşık olduğunu" belirtti. Ancak, Hollywood’un dünyayı olduğu gibi canlandırma eğiliminde olduğunu ve daha sonra teknolojiyi eklediğini, oysa gerçek dünyada toplumun teknolojiyle uyum sağladığını söyledi.

McAfee, AI ile ilgili korku-tacir konusunda endişeli olduğunu, “katil robotlar için endişelenmenin Mars'taki aşırı nüfus endişesi gibi” olduğunu söyleyen Andrew Ng'den alıntı yaptığını söyledi. "Bu ikinci sınıf yurt odası BS konusuna çok fazla zaman harcadığımızı" söyledi.

Kochan, birçok teknolojinin yayılması çok uzun sürdüğü için, teknolojideki konuşmaya nasıl daha fazla insan getirdiğimizi bulmakla daha fazla ilgilendiğini söyledi. Bunun yerine, kullanıcıları erken getirmemiz gerektiğini söyledi. Ancak Brooks, "kaç akıllı telefonun kullanılması konusunda bir kurs almak zorunda?" Diye sordu.

Markoff, teknolojinin iş tartışmasındaki rolünü ve eşitsizlik konusunu sordu. McAfee, Mark Zuckerberg'in net değerinin "odaklanılacak yanlış şey" olduğunu söyledi. Bunun yerine, orta sınıfın durgunluğundan endişelenmemiz gerektiğini söyledi. Koçhan, durgunluğun bir sorun olduğu konusunda hemfikir ve eşitsizliği ve durgunluğu sağlayan en büyük şeyin sendikalar ve asgari ücret gibi "kurumların azalması" olduğunu savundu.

Ayrı bir konuşmada, MIT CSAIL Direktörü Daniela Rus, makineleri araç olarak düşünmemiz gerektiğini söyledi ve Robots ve AI'in daha fazla iş ve daha iyi iş yaratabileceğine inandığını söyledi. Ancak, büyük veri kümelerinin çırpılmasının, bilgiye çevrilmediğini ve karmaşık hesaplamalar yapmanın özerklik üretmediğini belirtti. Rus, eylemin algıdan daha zor olduğunu, algılamanın veri çarpıtmasından daha zor olduğunu ve yüzde 99, 99'a doğru ulaşmanın katlanarak yüzde 90'a ulaşmaktan daha zor olduğunu belirtti.

Yine de, Rus çoğunlukla iyimserdi ve teknolojinin fabrika işçilerine ürettikleri şeyler üzerinde nasıl daha fazla kontrol sağlayabilecekleri ve giyilebilirler gibi şeylerin insanların dünyada daha iyi gezinmelerini nasıl körleştireceği konusunda konuştu. Konuşmasını, 1962’de “Erkeklerin işten çıkarılması için yeni makineler icat etme yeteneğine sahip olduklarına inanıyorlarsa, bu adamları tekrar işe koyma yeteneğine sahip olduklarına” inandığını söyleyerek konuşmasını kapattı.

İkinci gün AI ekonomisi ve meslekler hakkında çok daha fazla şey vardı (başka bir yazıda ele alacağım).

Geniş bant internet hızınızı merak ediyor musunuz? Şimdi test et!