Чи призведе скорочення робочих місць під тиском штучного інтелекту до зміни економіки?
Ще не так давно нас ніяк не хвилювали чатботи, а тільки роботи. У 2013 році дослідники з Оксфорда Карл Бенедикт Фрей і Майкл Осборн опублікували статтю, в якій стверджувалося, що 47% робочих місць зникнуть у зв’язку з автоматизацією протягом одного-двох десятиліть. Ця стаття викликала хвилю ажіотажу з приводу автоматизації.
Журналісти прочесали економіку в пошуках прикладів зникнення робочих місць. Ми чули історії про роботів, які зробили революцію в доставці посилок, перевертанні гамбургерів, зборі полуниці, виробництві футболок і навіть у самій журналістиці. Переважна більшість фірм, які вихвалялися подібними досягненнями, збанкрутували протягом кількох місяців.
Десять років потому ми майже не побачили тієї автоматизації, якої побоювалися Фрей і Осборн. Замість масового безробіття ми маємо напругу на ринку праці. Економіка різних країн продовжує відчувати повільні темпи зростання продуктивності, що є основною причиною того, що економісти називають віковою стагнацією.
Чи зможе ChatGPT домогтися успіху там, де попередня хвиля роботизованої автоматизації зазнала невдачі? Дослідники з OpenAI, його творця, нещодавно опублікували робочий документ, в якому стверджується, що ChatGPT збирається автоматизувати величезну кількість робочих місць. Публікація збіглася з випуском OpenAI GPT-4.
І знову є вагомі підстави сумніватися в обґрунтованості цього галасу. Стаття, що проголошує нову еру автоматизації на основі ChatGPT, спирається на ті самі помилкові методи прогнозування, які використовували Фрей і Осборн. Дослідники попросили експертів-людей (а також сам ChatGPT) оцінити завдання з точки зору їхньої можливості автоматизувати. Потім дослідники використовували O-NET, онлайн-базу даних вимог до претендентів ванкансій, щоб передбачити, які робочі місця, найімовірніше, будуть автоматизовані.
Що ж, на думку дослідників з OpenAI, знаходиться серед завдань, які, швидше за все, зможуть вирішувати великі мовні моделі? Це керівництво центральних банків і священнослужителі (дві професії, які, безумовно, потребують людської участі), а також науковці, інженери та соціологи.
Подібна методологія призвела до того, що дослідження Фрея і Осборна 2013 року серйозно переоцінило можливості автоматизації. Їхній метод, який вони адаптували на основі спроб передбачити ймовірність того, що робочі місця будуть переведені на аутсорс, тобто зайняті іншими людьми, які працюють за кордоном за нижчу заробітну плату, раніше успішно не застосовувався до цифрових технологій.
Частково це пов’язано з тим, що комп’ютерні експерти погано вміють прогнозувати можливості комп’ютерів для автономної роботи. Водночас діапазон завдань, пов’язаних із більшістю вакансій, виявляється набагато різноманітнішим, ніж передбачає O-NET. Такі професії, як шкільний учитель або токар, виглядають по-різному на робочих місцях у Сполучених Штатах і ще сильніше різняться в Німеччині, Індії та Китаї. Правова база, колективні договори, рівень заробітної плати, порівняльні переваги та бізнес-стратегії – все це визначає стан ринку праці з погляду технологій, що використовуються, і необхідних завдань.
“Фольксваген” усі 2010-ті роки витратив на інвестиції в роботів для підвищення продуктивності конвеєрів зі складання автомобілів. Навпаки, “Тойота”, найефективніша автомобільна компанія у світі, за той самий період прибрала роботів зі складальних ліній, щоб підвищити гнучкість виробництва для реагування на тенденції продажів.
Дослідники з ОЕСР повторно проаналізували цифри Фрея і Осборна в 2016 році, ґрунтуючись на більш реалістичному уявленні про різноманітність кадровому розмаїтті ринку праці, і виявили, що менш як 10% робочих місць у США, ймовірно, будуть автоматизовані, і навіть ця цифра виявилася завищеною оцінкою. Те ж саме, ймовірно, справедливо і щодо цифр, наведених у робочому документі дослідників з OpenAI. Вони стверджують, що через нові технології великі мовні моделі загрожують 49% робочих місць. За подальших досліджень ми можемо очікувати, що ця цифра знизиться до 10% робочих місць або менше.
З такою швидкістю впровадження технологічних новинок цілком може впоратися здорова економіка, але аж ніяк не факт, що наша економіка перебуває в доброму здоров’ї. До того ж, для довідки: близько 60% категорій вакансій, які займалися наприкінці 2010-х років, ще не були винайдені в 1940 році. Проте, навіть якщо переважна більшість вакансій навряд чи зникне, і якщо ймовірно буде створено багато нових вакансій, то характер праці очевидно зміниться через впровадження таких технологій, як ChatGPT. І нам необхідно змінити наше уявлення про те, як відбуваються ці зміни.
Протягом усього ХХ століття лише деякі професії повністю пережили автоматизацію. Ліфтери, кіномеханіки та турагенти пішли в минуле, але важко навести більше прикладів. Більшість професій не зникла разом із технологічним прогресом. Натомість змінився їхній зміст. Раніше вантажники вантажили вантаж вручну – тепер вони керують кранами.
Як використання технологій різниться в різних країнах, точно так само йде справа з вимогами до професій. Одна й та сама робота в знімальній групі фільму в Голлівуді може вимагати інших компетенцій, ніж у Боллівуді або Ноллівуді. Робітники у Швеції повідомляють про вищий ступінь самостійності в ухваленні рішень щодо того, як їм виконувати свою роботу, ніж робітники у США або Великій Британії.
Той факт, що професії змінюються по-різному в різних країнах, говорить про те, що в цьому процесі немає нічого неминучого. Не стримуючи штучно технологічний прогрес, ми можемо знайти нові канали для їхнього впровадження, щоб гарантувати, що нові технології поліпшать стан суспільства, а не завдадуть йому шкоди.
Як зміниться світ професій із впровадженням ChatGPT і пов’язаних із ним додатків? Навіть справжні революції, до яких призвели винахід парового двигуна в XIX столітті та інтернету в ХХ-му, розгорталися поступово. Тому не вірте кожному прес-релізу компанії, що проголошує революційний прогрес. Не покладайтеся на надмірну самооцінку їхніх прогнозів. Зачекайте реальних результатів на місцях.
ChatGPT, імовірно, матиме найбільший вплив на комп’ютерне програмування, складання технічної документації та юридичних паперів – сфери, в яких спостерігаються сумно низькі темпи зростання продуктивності. Ніхто не знає, чи призведе зрештою таке програмне забезпечення, як Copilot, яке допомагає розробникам писати код, до збільшення або зниження попиту на послуги програмістів. Зниження витрат на програмування може спричинити зростання попиту на послуги розробників.
Проблема з використанням великих мовних моделей, таких як ChatGPT, в економіці загалом полягає в їхній схильності до “галюцинацій”. Коли вони не знають відповіді на запитання, вони брешуть. Як пояснив експерт зі штучного інтелекту Гері Маркус, ці галюцинації не є незначною помилкою. Це фундаментальне обмеження технології, яке збережеться незалежно від того, наскільки на великих даних буде навчений ChatGPT.
Чат-боти в кінцевому підсумку допоможуть створити персонального цифрового помічника, набагато більш функціонального, ніж Siri від Apple. Цифровий компаньйон, який міг би читати електронну пошту, планувати зустрічі, складати тексти, пояснювати речі, які ми не розуміємо, і давати корисні поради мав би велике значення в житті людей.
Такі інструменти допомогли б вирішити проблему, яку створив сам інтернет та інші цифрові технології: ми тонемо в інформацією. Поява соціальних мереж і сповіщень на смартфонах значно посилила повсякденні відволікальні фактори і, ймовірно, зробила серйозний негативний вплив на нашу продуктивність, а також на наше психічне здоров’я.
Тільки час покаже, чи вирішить ChatGPT проблему інформаційного перевантаження, чи посилить її, збільшивши швидкість поширення інформації та дезінформації. У будь-якому разі майбутнє цих технологій не повинно залишатися на розсуд Кремнієвої долини.
Джерело тут
