Mekani, podatni prsti pružaju se kako bi se jabuka nježno podigla s police i nježno stavila u košaru. Zatim se zadatak ponavlja s limunima, pa s paprom. Prsti se nikad ne žale niti se umaraju. Sve se više tvrtki okreće pametnim strojevima kako bi uštedjelo na sporim i skupim ljudskim radnicima. Automatizacija. Što je? Što ovo znači za vaš posao?
Gore opisani prototip manipulatora razvojni je dio Ocada, internetskog supermarketa sa sjedištem u Velikoj Britaniji. Nepravilan oblik i tanka koža ovih osrednjih proizvoda sugerira da ih ljudi obično spakiraju u skladišta Ocado. No, tvrtka koristi robotsku tehnologiju kako bi tim ljudima pomogla ne samo da sigurno obrađuju proizvode, već i brže i jeftinije za tvrtku.
Ocado je daleko od jedine tvrtke koja preferira automatizirane radnike. Ista se stvar događa u bolnicama, odvjetničkim uredima i na burzi. Popis će biti dugačak.
Pitanje je kako to utječe na radne ljude. Na primjer, kako to može utjecati na vas?
Često čujemo o sumornim robotima budućnosti koji su nam krali poslove, ali je li tako? Tko je u opasnosti? Kakvo će biti vaše radno mjesto za pet godina?
Odgovori će vas možda iznenaditi.
Srednja klasa u riziku
Promotivni video:
Istraživanja sugeriraju da 47% ljudi koji rade u SAD-u mogu biti zamijenjeni strojevima, a u Velikoj Britaniji bi moglo biti ugroženo oko 35% radnih mjesta - a u zemljama u razvoju prijetnja je još veća, jer se dvije trećine poslova može automatizirati.
Ali strojevi za krađu poslova nisu ništa novo. "Automatizacija se događala i prije", kaže Bhagwan Chowdhry, profesor financija sa Sveučilišta Kalifornija u Los Angelesu. Chowdhry ukazuje na pomake koji su se dogodili u tvornicama tijekom industrijske revolucije, kada su automatski razboji i drugi strojevi od ljudi preuzeli tkanje.
Što se promijenilo ovaj put? "To će utjecati ne samo na plave ovratnike, već i na puno bijelih", kaže Chowdhry. Plavi ovratnik odnosi se na radničku klasu, a bijeli ovratnici zaposlenicima, birokratima, administratorima, menadžerima.
Često otkrijemo da su najslabije plaćeni, niskokvalificirani poslovi najizloženiji. Na primjer, skladišni radnici ili blagajnici. Međutim, automatizacija također može utjecati na rad ljudi sa srednjim prihodima, poput službenika, kuhara, uredskih radnika, zaštitara, suradnika odvjetnika, inspektora.
Jasno je da su ljudi na liniji vatre zabrinuti. "Strahovi se ne odnose samo na prijelazno razdoblje", kaže Carl Benedict Frey, suosnivač Oxfordskog programa za tehnologiju i zapošljavanje. “Većina poslova koji će biti automatizirani zahtijevaju različite vještine od novostvorenih. Bit će važno osigurati da ljudi bez posla mogu naći posao."
Dakle, trebaju li tvrtke koje traže automatizaciju biti moralno odgovorne i pomoći svom osoblju da nauče nove vještine?
Provjera u budućnosti
Odgovor ne mora utjecati samo na tvrtke - potraga za odgovorom može započeti u školi.
Naše moderno strukturirano obrazovanje možda gubi smisao u svijetu u kojem se tehnologija tako brzo mijenja.
"Zabrinutost je što ne ažuriramo svoje obrazovne, obrazovne i političke institucije kako bi išle u korak", upozorava Erik Brunholfsson, direktor Inicijative za digitalnu ekonomiju na Massachusetts Institute of Technology. "Možda ćemo na kraju ostaviti puno ljudi."
Brunholffson i Paul Clarke, tehnički direktor Ocada, slažu se da bi školsko i fakultetsko obrazovanje trebalo bolje pripremiti učenike za svijet u kojem će umjetna inteligencija i robotika biti široko rasprostranjeni.
Na radnom mjestu zaposlenici će također morati kontinuirano ažurirati svoje vještine, umjesto da iste vještine koriste tijekom svoje karijere.
Za većinu nas to može biti presudan faktor u razmišljanju.
Istraživanje savjetnika za upravljanje McKinsey i Company pokazalo je da se manje od 5% zanimanja može u potpunosti automatizirati postojećom tehnologijom. Jednostavno zato što su naša radna mjesta previše raznolika i nestabilna da bi roboti mogli obavljati sve zadatke.
Umjesto toga, predviđaju da će oko 60% zanimanja automatizirati trećina. To znači da će se većina nas moći držati svog posla, ali sam proces našeg rada promijenit će se.
Roboti će nadopunjavati, a ne zamjenjivati
Naučiti kako raditi rame uz rame s robotima bit će presudno.
"Postoje slučajevi kada strojevi preuzimaju repetitivni posao kako bi ljude oslobodili obavljati druge, korisnije aspekte svog posla", objašnjava James Mannica, stariji partner u McKinseyu koji je velik dio svojih istraživanja proveo na utjecaju automatizacije. „To može uvelike utjecati na postupak određivanja plaće jer će stroj odraditi sav naporan posao. To također znači da će više ljudi moći raditi ovaj posao uz pomoć tehnologije, pa će se konkurencija povećati."
Postoje i šira pitanja. S nižim prihodima srednje klase, vlade se mogu suočiti s takvim temeljnim problemima kao što su izgubljeni porezi i nezadovoljno biračko tijelo.
Srećom, postoje mnoge stvari koje strojevi još ne mogu.
Dobar primjer je rad istraživača u Singapuru koji pokušavaju obučiti dvije autonomne robotske ruke za sastavljanje ravnih stolica iz Ikee. Unatoč upotrebi moderne opreme, strojevi se ne mogu nositi s najjednostavnijim zadacima.
Čak je i izoliranje različitih predmeta od kaotične mješavine dijelova težak zadatak za robote. U nedavnim testovima trebalo je dva robota tijekom jedne i pol minute da uspješno ubace komad jezika u jednu od nogu stolice.
I to je samo jedan komad namještaja. “Pravi problemi počinju kada želite da robot sastavi više komada namještaja. Robot bi mogao sastaviti Ikeinu komodu, ali neće moći sastaviti ormar iz iste serije, jer će detalji biti drugačiji, čak i ako neki koraci montaže ostanu isti. Ljudi nemaju taj problem.
Ljudska prednost
Od povećane fleksibilnosti do bolje osobnosti, uvijek će biti stvari u kojima smo bolji od robota.
"Kako automatiziramo ponavljajući rad, vidimo sve veću potražnju za kreativnim vještinama", kaže Brunholfsson. "Vidimo i sve veću potražnju za ljudima sa socijalnim vještinama, međuljudskim vještinama koji njeguju, njeguju, podučavaju, nameću svoja uvjerenja, imaju pregovaračke vještine i dobro se prodaju."
Frey vjeruje da postoji nekoliko područja na kojima će ljudi imati prednost.
"Prva je socijalna interakcija", kaže Frey. “Kad razmišljate o raznolikosti složenih društvenih interakcija s kojima se susrećemo svaki dan kad pregovaramo ili pokušavamo uvjeriti ljude, pomažemo drugima ili brinemo o kupcima … Vodimo timove i sve to. Nevjerojatno je da računala mogu zamijeniti ljudske radnike koji sve ovo rade."
Druga je kreativnost. Računala se izvrsno nose s problemima i ne dosađuju se ponavljajućim radnjama. Međutim, ljudi takav jednoličan posao zamaraju.
Inicijativa Tehnološkog instituta u Massachusettsu postavila je cilj od milijun dolara kako bi se tvrtke potaknule da maksimalno iskoriste ove "ljudske osobine" zajedno s tehnologijom.
"Iznos koji trenutno plaćamo dadiljama i njegovateljima za starije osobe vrlo je nizak", kaže McKinsey's Maniika. „Isto tako, postoje mnogi umjetnički i kreativni radovi koji nikada nisu plaćeni. Izazov je platiti i cijeniti kreativni rad onako kako zaslužuje, jer stroj nikada neće biti u potpunosti sposoban za to."
Alex Harvey, glavni znanstvenik u tvrtki Ocado Technology, koja razvija softver i tehnologiju za maloprodajni odjel tvrtke, napominje da je svijet dizajniran i izgrađen za ljude, a rad robota u ovom složenom prirodnom okruženju glavni je tehnički izazov.
Jedan od Ocadovih projekata je robot pomoćnik u održavanju pod nazivom SecondHands. Pokazuje kako bi ljudi i roboti mogli surađivati.
"Na primjer, on ima sposobnost podići stvari na veću visinu od čovjeka", objašnjava Harvey. "Ovo je prilično jednostavan robot s obzirom na svoj repertoar ponašanja, ali može stvoriti sjajan tim u kojem će ljudski tehničar biti vođa i koji će moći koristiti mišićnu snagu robota."
Ali što bliži ljudi i strojevi surađuju, etička će strana biti tamnija.
Pitanja etike
Oko 1,7 milijuna robota već se koristi širom svijeta, ali najčešće u industrijskim okruženjima gdje je ljudima gotovo zabranjen ulazak. Brojke rastu, pa tako i uloge koje roboti igraju. Ispada da će ljudi morati raditi rame uz rame, a rizik će u skladu s tim rasti.
"Potrebno je više transparentnosti kako bismo mogli razumjeti kako te stvari rade ono što rade i kako se ponašaju", rekla je Madi Delvaux, zamjenica predsjedatelja pravnog odbora Europskog parlamenta.
Nedavno je pozvao parlament da stvori pravila za robotiku i umjetnu inteligenciju.
Izvještaj pripremljen za Europski parlament naglasio je hitnu potrebu za novim zakonodavstvom o odgovornosti u slučaju nesreća. Slična se pitanja javljaju ako robot poduzme radnju koja krši zakon. Na primjer, algoritam umjetne inteligencije može preskočiti niz financijskih transakcija zaobilazeći zamršenu mrežu pravila koja upravljaju sektorom.
Delvaux i njezini kolege također pozivaju na etički kodeks koji će regulirati naš odnos s robotima.
"Trebale bi postojati točke koje zahtijevaju poštivanje, poput ljudske autonomije i privatnosti", rekao je Delvaux.
Sve ovo ističe još jedan problem koji brine mnoge programere umjetne inteligencije: pristranost. Sustavi strojnog učenja toliko su dobri kao i podaci koji su im dani za učenje. Nedavna istraživanja pokazala su da umjetna inteligencija može razviti seksističke i rasističke tendencije.
U međuvremenu je Bill Gates nedavno predložio porezne robote kako bi nadoknadio odustajanje od poreza na dohodak zaposlenika. Drugi sugeriraju da će, budući da roboti preuzimaju sve više i više zadataka, možda biti potrebna univerzalna osnovna zarada kako bi svi mogli dobiti državne beneficije.
Automobili idu naprijed
Na primjeru namještaja iz "Ikee" postaje očito da se AI još dugo mora razvijati.
Možda je jedan od najvećih izazova s kojima se suočava strojno učenje i umjetna inteligencija razumijevanje rada njihovih algoritama. "Stvari poput umjetne inteligencije i strojnog učenja uglavnom su crne kutije", kaže Manieka. "Ne možemo ih otvoriti kako bismo saznali kako su dobili odgovor koji su dobili."
To stvara brojne probleme. Sustavi strojnog učenja i suvremena umjetna inteligencija obično se obučavaju pomoću velikih skupova slika ili podataka koji se dovode u sustav kako bi naučili prepoznavati obrasce i trendove. Zatim se koriste za identificiranje sličnih obrazaca prilikom unosa novih podataka.
To može biti dobro ako moramo pronaći CT snimke koji pokazuju znakove bolesti. Ali ako koristimo sličan sustav za prepoznavanje osumnjičenika iz snimke, trebamo razumijevanje kako algoritam funkcionira kako bismo pružili neoborive dokaze.
Čak i na polju autonomnih vozila, ta je uopćenost i dalje glavni problem.
Takeo Kanade, profesor robotike sa Sveučilišta Carnegie Mellon, stručnjak je za samovozeće automobile i računalni vid. Davanje robotima "istinskog razumijevanja" svijeta oko njih, kaže, i dalje je tehnički izazov koji treba prevladati.
"Ne radi se samo o identificiranju mjesta predmeta", objašnjava. “Tehnologija mora razumjeti što svijet oko sebe radi. Na primjer, želi li osoba prijeći cestu ili ne?"
ILYA KHEL
