Ai: Nihai iş yaratıcısı?

Geçtiğimiz birkaç on yıl boyunca (en azından), teknolojik işsizliğin baş döndürücü tehdidini duyduk - insan işlerinin otomasyona alınması. Ancak bu günlerde, özellikle yakın görünüyor. Örnek olay: Bu yılın başlarında, Hazine Sekreteri Steve Mnuchin, insanları işten alan robotlar fikrini reddetti, bilim ve teknoloji topluluğu bu değerlendirmeyi çarpıtan istatistikler ve grafiklerle yanıt verdi.

Yapay zeka, istihdam alanlarının eşi benzeri görülmemiş bir şekilde bozulmasına neden olan, giderek artan sayıda alana girmenin yolunu buluyor. Modern AI'ın en seçkin bileşenleri olan sinir ağları ve makine öğrenme algoritmaları, insan profesyonellerinden daha iyi performans vaat ediyor veya vaat ediyor. AI devrimi hızla ilerliyor ve belli türdeki görevlerin yerine getirilmesinde insanların daha az ve daha az yer alacağı bir gelecek için eğitim ve ekonomik altyapımızı hazırlamaya başlamanın zamanı geldi.

Gartner'daki Makine Öğrenimi Araştırmalarından Sorumlu Başkan Yardımcısı Alex Linden "Açıkçası, şimdi bilgisayarlar, otomasyon görmeye, duymaya ve okumaya başladığında, bilinmeyen artışlarla karşılaşacak" diyor. “Bu hala meyve vermeli. Son gelişmelerin çoğu malzeme otomasyonu gerçekleşmeden önce birkaç yıl alacaktır. Fakat birçok imalat dışı alan, prova uzmanları, makine çevirisi uzmanları ve kesinlikle işlerden korkması gerekiyor. ."

Yine de, bu resmin tamamı değil. Her sanayi devrimi işgücünün yer değiştirmesi ve ayarlanması ile ilgili olduğu kadar, bu yeni döngü de istisna değildir. Ancak yapay zekanın yayılması aynı zamanda insan yaratıcılığını ve inovasyonu etkin kullanıma sokmak için yeni fırsatlar sağlayacaktır.

Teknoloji Yeteneğine Artan Talep

Yapay zeka şirketi Inbenta'dan Joe Lobo, “Bildiğimiz şey, yapay zekanın kısa vadede, bir dizi rutine bölünebilecek işler için en etkili olacağıdır” diyor. . “Bu, insanların daha yaratıcı ve sonuç olarak daha eğlenceli işlere konsantre olacağı anlamına geliyor.”

Narrative Science CEO'su Stuart Frankel, “Teknoloji hiçbir zaman net iş yok edici olmamıştır” diyor. “Bugün herhangi bir işletmede var olan hemen hemen her teknoloji işine bakın. Bu işlerin hiçbiri yirmi yıl önce gerçekleşmedi ve çoğu muhtemelen on yıl önce de mevcut değildi.”

Aslında, şu an için, insan işlerinin robotlar tarafından tamamen devralınması yerine, sorun çok fazla boş iş ilanı olması ve bunları doldurmaya yetecek kadar yetenekli insan olmamasıdır. Veriye dayalı işlerin artmasıyla birlikte, teknoloji yeteneklerine olan talep, genel olarak artmaktadır.

Örneğin, 2016'da, siber ekonomi araştırmacısı Cybersecurity Ventures, siber güvenlik işsizlik oranının sıfır olduğunu ve aslında, dünya genelinde bir milyondan fazla uzman eksikliğinin olduğunu bildirdi. Yazılım geliştirme ve veri bilimi gibi benzer teknoloji-istihdam alanları daha iyi değil ve kendi yetenek boşluklarıyla ilgileniyorlar. Yapay zekâ daha fazla alana girerken, teknoloji işlerinde daha fazla uzmana olan ihtiyaç artmaya devam edecek.

Lobo, “Hükümetlerin, yapay zekanın bize sağlayacağı fırsatlarda bu patlamayı en üst düzeye çıkarabileceğimizi garanti etmek için kodlamanın İngilizce, matematik ve bilim kadar değerli olmasını sağlamaları gerektiğine inanıyorum” diyor.

Son yıllarda, teknik yetenek ihtiyacını yerine getirmeye yardımcı olmak için özel sektör tarafından başlatılan girişimlerin yanı sıra bir çok hükümet önderliğinde proje gördük. Eski Başkan Barack Obama'nın TechHire projesi bir örnek: Yüksek öğrenim belgesine sahip olmayanlar da dahil olmak üzere, daha fazla insanın teknoloji işine girmesini sağlama amaçlı 100 milyon dolarlık bir hibe içeriyor.

Ayrıca, büyük talep gören teknik beceriler için ücretsiz çevrimiçi eğitim olan Coursera ve Big Data University gibi kurumlardan devasa açık çevrimiçi kursların (MOOC) gelişimini görüyoruz. Eğitim programlarına kısa süre içerisinde bilgisayar programlamayı öğreten kurumlar, boot kampları da popülerliklerini artırdı. Aynı zamanda, AT&T gibi şirketler çalışanlarının istihdamın geleceğine adapte olmalarına yardımcı olmaktadır.

Yapay zeka gelişiminin hızı arttıkça, beceri ve uzmanlık gereksinimleri de aynı hızla değişecektir. Yazılım geliştirme bile gelecekte aynı kalacak ve kodlamadan eğitim AI algoritmalarına geçmeyecektir.

İnsan-Bilgisayar Etkileşiminde Bir Devrim

İşlerini AI'ya kaybedenlerin birçoğu, teknik işlere girme becerisine ve bilgisine sahip değildir ve onları eğitmek için çok zaman gerekir. Neyse ki, bu bakımdan, yapay zeka, büyük ölçüde kendi yapması olabilecek bir problemi çözmeye yardımcı olabilir. AI, öğrenim deneyimini kişiselleştirmek ve optimize etmek dahil, eğitimi birçok yönden devrim için vaat ediyor. Bu, yeni beceriler öğrenmek için daha az zaman alacağı anlamına gelir.

Lobo, “İnsanlar, her zamankinden daha hızlı bir şekilde diğer endüstrilere girebilecek ve iş piyasasındaki değişikliklere tepki verebilmeleri için onlara maksimum esneklik kazandıracak” dedi. “Bir kamyon şoförü neden aylar içinde kodlamada kariyere geçemiyor?”

AI'nın öğrenme eğrisini yumuşatamayacağı durumlarda, görevlerin karmaşıklığını kırabilir ve daha kolay hale getirerek daha fazla insanın yıllarca eğitim ve öğretim gerektiren işlere girmesini mümkün kılar.

Dikkate değer bir gelişme, insan dili senaryolarını anlama ve üretme ile ilgili olan yapay zeka dalı olan Doğal Dil İşleme ve Üretimi (NLP / NLG). NLP ve NLG, bilgisayarlarla etkileşime girme şeklimizi yeniden tanımlıyor, görevleri yapmak için engelleri ve engelleri kaldırıyor ve işlerimizde bizi daha verimli yapıyor.

Narrative Science'dan Frankel, "NLG kolaylaştıran ve genişleyen bir teknolojidir" diyor. “İnsan becerileri ile birleştiğinde, NLG her iki grubun da tek başlarına elde edebileceğini çok daha fazla olan sonuçlar üretebilir. Excel'in NLG'ye çok iyi bir benzetme olduğunu düşünüyorum. Muhasebeciler ve finansal analistler, ancak hızlıca bu araçların analistlerin yerini almayacağını öğrendik. Aslında, analistler süper analistlere dönüştü ve şirketler onları işe almaya başladılar. Aynı şey NLG ile oluyor. "

Anlatı Bilimi, kullanıcılara analitik kararların nasıl alındığına dair tam şeffaflık sağlayan İzleyici ile ilgili bilgilerle dolu Akıllı Anlatılar, anlayışlı, konuşmacı iletişim sağlamak için NLG'yi iş zekası (BI) platformlarına entegre eder. Frankel'in açıkladığı teknoloji, daha geniş bir insan grubunun, veri bilimi gibi özel bir beceri seti gerektirmeden işlerini yapmalarına yardımcı oluyor.

"Bu, daha az teknik insan veya herhangi bir analitik beceri grubundaki kişilerin bu BI araçlarını kullanabileceği, anında ihtiyaç duydukları bilgileri alabileceği ve nihayetinde işlerini daha iyi yapabildikleri anlamına geliyor" diyor.

Öte yandan, NLP, insanların analitik araçları ve veri kaynaklarıyla etkileşime girmesini çok kolaylaştırıyor. Bunu zaten doğal dil komutlarının veri kaynaklarını sorgulamayı kolaylaştırdığı IBM Watson Analytics gibi platformlarda görebilirsiniz. Bu, matematiksel becerilere sahip kişilerin uzun programlama dersleri almak zorunda kalmadan veri bilimi işlerine girmelerinin önünü açabilir.

NLP ayrıca, makaleler, kitaplar ve teknik incelemeler de dahil olmak üzere yapılandırılmamış bilginin büyük miktarları anlamında yardımcı oluyor, bunları makineler tarafından sorgulanabilir ve kullanılabilir veri olarak düzenliyor. Bu, insan uzmanlarına yardımcı olmak için yazılım ve hizmetleri daha verimli hale getirebilir.

Gartner'ın araştırmacısı Alex Linden, bunun AI motorlarını çalıştıran gevşek yapılandırılmış veri havuzları için daha verimli bilgi grafikleri yaratmaya yardımcı olabileceğine inanıyor. “AI / NLP gerçek bir bilgi endüstrisi yaratmaya yardımcı olabilir” diyor. Ancak, “Hala mutlak bir beladayız” diye ekliyor.

İnsan Çabalarını Tamamlamak

Bir örnek, IBM'in yakın zamanda başlatılan AI tabanlı Watson for Cybersecurity platformudur. Watson, tonlarca yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi elemek için makine öğrenme algoritmalarını kullanır. Daha sonra tekrarlanan ve ortaya çıkan tehditleri "öğrenir" ve güvenlik analistlerinin işlerini yapmalarına yardımcı olur. IBM Güvenlik Başkan Yardımcısı Caleb Barlow, Watson'ın bir doktora yardım eden bir sağlık görevlisinin rolünün rolünü düşünüyor. Bu, daha az beceri ve deneyime sahip analistlerin güvenlik olaylarıyla başa çıkmada daha uzman olmalarını çok daha kolaylaştırabilir.

AI'ın insani çabaları tamamlayabileceği ve daha fazla insanı işe sokabileceği tek sektör teknoloji değil. Yapay zeka algoritmaları, kronik olarak hekim ve vasıflı işçilerden oluşan sağlık ve tıp alanlarında da umut veriyor. Yapay sinir ağları ve AI asistanları hastalıkları tespit etmeyi, teşhis etmeyi ve tedavi etmeyi, doktor yetiştirmek için gereken süreyi kısaltmayı ve sağlık hizmetlerini birçok kişiye daha erişilebilir hale getirmeyi çok kolaylaştırıyor.

Frankel, "ABD'de doktor, hemşire ve doktor asistanlarının yetersizliği var ve gelişmiş dünyanın dışında daha da ciddi bir ihtiyaç var." Diyor. “AI'nın yapabileceği her şeyi düşünürsünüz - büyük miktarda veri alır, analiz eder, en önemli noktaları iletirsiniz - ve sadece kapsamlı (ve genellikle pahalı) eğitime sahip kişilerce yapılabilecek birçok hizmetin kullanılabilirliğini genişletir. Hala hastalarla çalışabilmek için insanlara ihtiyacınız var. AI daha fazla insanın bunu yapmasını sağlıyor çünkü bilgiyi daha erişilebilir kılıyor. Bu şekilde AI'nın aslında daha fazla iş yaratacağını düşünüyorum. ”

Sonunda, yapay zekanın geliştirilmesi, geleneksel teknolojiyle ilgili alanların ötesindeki uzmanlar için iş fırsatları yaratacaktır. Veri bilimi yazarı ve LinkedIn Öğrenme eğitmeni Doug Rose, endüstrinin başka becerilerde de yer alması gerektiğine inanıyor.

Rose, "Son yarım yüzyıl, niceliksel alanlar için bir nimet olmuştur. Bilgisayar programcıları, mühendisler ve veri bilimcileri iş piyasasına hükmetti ve büyük şirketler yarattı, " diyor. “Yine de, AI ile olan temel zorluklardan bazıları yazılımdan çok farklı. Burada en büyük zorluk daha iyi bir insan deneyimi yaratmak olacaktır.”

Gittikçe karmaşıklaşan görevleri üstlendikçe, yapay zeka sosyal, etik ve politik zorluklarla karşı karşıya. Mühendisler, tarafsız AI algoritmaları oluşturmak gibi tamamen yeni sorunlarla uğraşıyorlar.

Rose, "Şu anda akademisyenlerin, mühendislerin ve yazılım geliştiricilerin alanıdır" diyor. “Sonunda alan farklı bir beceri seti gerektirecek. Beşeri bilimlerde güçlü bir geçmişe sahip insanlara ihtiyaç duyacak. Daha iyi bir insan deneyiminin anahtarı, felsefe, kültürel araştırmalar, söylemler, diller ve sanattan gelecek. Yazılım ile temel insan ihtiyaçlarımız arasındaki boşluğu kapatmaya yardımcı olan kılavuzlar olun. ”

Rose, konuyla ilgili olarak, "Makinelerimizi Yanlışdan Kim Öğretecek?" Antropologlarımız, iletişim uzmanlarımız, filozoflarımız ve kültürel uzmanlarımız için neden bir koltuk olması gerektiğini açıklıyor.

Inbenta, arama çözümleri için sözlüğün geliştirilmesi için dilbilimci kullanan, sağlam olmalarını sağlayan ve müşterilerine yüksek hizmet oranları sağlayabilecek bir şirkettir.

Inbenta's Lobo, "Dil öğrencilerinden genellikle öğretim veya çeviri derslerinde kariyere girmeleri bekleniyor, ancak AI sayesinde pazarlarının değişmeye başladığını gördük, " diyor. “Gelecek birkaç yıl, edindikleri becerilerin eski haline gelebileceğinden endişe duyabilecek insanlar için şu anda ortaya çıkanları anlamadığımız benzer rolleri görecek.”

Robotlar bütün işleri yapana kadar, insanların yapması gereken çok şey var. Fakat değişimi benimsememiz ve buna hazırlıklı olmamız gerekiyor.