Mehki, prožni prsti se raztezajo, da jabolko nežno dvignete s police in ga nežno položite v košaro. Nato nalogo ponovimo z limonami, nato s poprom. Prsti se nikoli ne pritožujejo in se ne utrudijo. Vse več podjetij se obrača na pametne stroje, da bi prihranilo pri počasnih in dragih človeških delavcih. Avtomatizacija. Kaj je to? Kaj to pomeni za vaše delo?
Zgoraj opisani prototip manipulatorja je razvojna veja Ocada, spletnega supermarketa s sedežem v Združenem kraljestvu. Nepravilna oblika in tanka koža teh povprečnih izdelkov kaže na to, da jih ljudje običajno pakirajo v skladišča Ocado. Toda podjetje uporablja robotsko tehnologijo, da tem ljudem pomaga ne samo varno predelati izdelke, temveč tudi hitreje in ceneje za podjetje.
Ocado še zdaleč ni edino podjetje, ki daje prednost avtomatiziranim delavcem. Enako se dogaja v bolnišnicah, odvetniških pisarnah in na borzi. Seznam bo dolg.
Vprašanje je, kako to vpliva na delovne ljudi. Na primer, kako lahko to vpliva na vas?
Pogosto slišimo o mračnih robotih prihodnosti, ki nam kradejo delovna mesta, a je temu tako? Kdo je ogrožen? Kakšno bo vaše delovno mesto čez pet let?
Odgovori vas bodo morda presenetili.
Srednji razred v nevarnosti
Promocijski video:
Raziskave kažejo, da je mogoče 47% ljudi, ki delajo v ZDA, nadomestiti s stroji, v Veliki Britaniji pa bi lahko bilo ogroženih približno 35% delovnih mest - v državah v razvoju pa je nevarnost še večja, saj je mogoče dve tretjini delovnih mest avtomatizirati.
Toda stroji za krajo delovnih mest niso nič novega. "Avtomatizacija se je že zgodila," pravi Bhagwan Chowdhry, profesor financ na Kalifornijski univerzi v Los Angelesu. Chowdhry opozarja na premike, ki so se zgodili v tovarnah med industrijsko revolucijo, ko so avtomatski statve in drugi stroji od ljudi prevzeli tkanje.
Kaj se je tokrat spremenilo? "To ne bo vplivalo samo na modre ovratnike, temveč tudi na veliko belcev," pravi Chowdhry. Modri ovratnik se nanaša na delavski razred, beli ovratnik pa zaposlenim, birokratom, administratorjem, menedžerjem.
Pogosto verjamemo, da so najbolj ogrožena najnižje plačana in nizko kvalificirana delovna mesta. Na primer skladiščniki ali blagajniki. Vendar pa lahko avtomatizacija vpliva tudi na delo ljudi s srednje dohodkom, kot so uradniki, kuharji, pisarniški uslužbenci, varnostniki, pridruženi odvetniki, inšpektorji.
Jasno je, da so ljudje v ognjeni vrsti zaskrbljeni. "Strahovi se ne nanašajo le na prehod," pravi Carl Benedict Frey, soustanovitelj programa Oxford Martin za tehnologijo in zaposlovanje. »Večina delovnih mest, ki bodo avtomatizirana, zahteva drugačna znanja kot novo ustvarjena. Pomembno bo zagotoviti, da bodo ljudje, ki so brez dela, našli zaposlitev."
Ali bi morala biti podjetja, ki iščejo avtomatizacijo, moralno odgovorna in pomagati svojemu osebju pri učenju novih veščin?
Preverjanje v prihodnosti
Odgovor ne sme vplivati samo na podjetja - iskanje odgovora se lahko začne v šoli.
Naše sodobno, strukturirano izobraževanje je morda brez pomena v svetu, kjer se tehnologija tako hitro spreminja.
"Zaskrbljujoče je, da svojih institucij za izobraževanje, usposabljanje in politike ne posodabljamo, da bi sledili," opozarja Erik Brunholfsson, direktor pobude za digitalno gospodarstvo MIT. "Na koncu bomo morda zapustili veliko ljudi."
Brunholffson in Paul Clarke, tehnični direktor Ocada, se strinjata, da bi moralo šolsko in univerzitetno izobraževanje učence bolje pripraviti na svet, v katerem bosta umetna inteligenca in robotika zelo razširjeni.
Na delovnem mestu bodo morali tudi zaposleni nenehno posodabljati svoje veščine, namesto da bi jih uporabljali v svoji karieri.
Za večino od nas je to lahko ključni dejavnik razmišljanja.
Študija svetovalcev za upravljanje McKinsey in Company je pokazala, da je mogoče manj kot 5% poklicev v celoti avtomatizirati z obstoječo tehnologijo. Preprosto zato, ker so naša delovna mesta preveč raznolika in spremenljiva, da bi roboti lahko opravljali vse naloge.
Namesto tega napovedujejo, da bo približno 60% poklicev avtomatizirala tretjina. To pomeni, da se bo večina od nas lahko držala svojega dela, vendar se bo sam proces našega dela spremenil.
Roboti bodo dopolnjevali in ne nadomeščali
Ključnega pomena bo naučiti se delati z roboti.
"Včasih stroji prevzamejo ponavljajoča se dela, da ljudi osvobodijo drugih, bolj koristnih vidikov njihovega dela," pojasnjuje James Mannica, starejši partner pri McKinseyju, ki je veliko raziskal o vplivu avtomatizacije. »To bi lahko bistveno spremenilo postopek določanja plače, ker bo stroj opravil vsa težka dela. Pomeni tudi, da bo več ljudi lahko to delo opravljalo s pomočjo tehnologije, zato se bo konkurenca povečala."
Obstajajo tudi širša vprašanja. Z nižjimi dohodki srednjega razreda se vlade lahko soočajo s tako temeljnimi težavami, kot so izgubljeni davki in nezadovoljno volilno telo.
Na srečo stroji še ne morejo početi veliko stvari.
Dober primer je delo raziskovalcev v Singapurju, ki so poskušali usposobiti dve avtonomni robotski roki za sestavljanje ravnih stolov iz Ikee. Kljub uporabi sodobne opreme se stroji ne morejo spopasti z najpreprostejšimi nalogami.
Celo ločevanje različnih predmetov od kaotične mešanice delov je za robote težka naloga. Na zadnjih testih je trajalo, da sta dva robota več kot minuto in pol uspešno vstavila kos jezika v eno od nog stola.
In to je samo en kos pohištva. »Prave težave se začnejo, ko želite, da robot sestavi več kosov pohištva. Robot bi lahko sestavil Ikein predalnik, vendar ne bo mogel sestaviti garderobe iz iste serije, saj bodo deli različni, tudi če bodo nekateri koraki sestavljanja ostali enaki. Ljudje nimajo te težave."
Človeška prednost
Od večje prilagodljivosti do boljših osebnostnih lastnosti, vedno bomo našli stvari, v katerih smo boljši od robotov.
"Ko avtomatiziramo ponavljajoče se delo, opažamo naraščajoče povpraševanje po ustvarjalnih spretnostih," pravi Brunholfsson. "Opažamo tudi naraščajoče povpraševanje po ljudeh s socialnimi veščinami, medosebnimi veščinami, ki negujejo, skrbijo, poučujejo, vsiljujejo svoja prepričanja, imajo pogajalske sposobnosti in dobro prodajajo."
Frey verjame, da obstaja več področij, kjer bodo ljudje imeli prednost.
"Prva je socialna interakcija," pravi Frey. »Ko pomislite na raznolikost zapletenih družbenih interakcij, s katerimi se srečujemo vsak dan, ko se pogajamo ali skušamo prepričati ljudi, pomagati drugim ali poskrbeti za stranke … Vodimo ekipe in vse to. Neverjetno je, da lahko računalniki nadomestijo človeške delavce, ki vse to počnejo. «
Druga je ustvarjalnost. Računalniki se odlično znajdejo v težavah in se ne ponavljajo. Vendar so ljudje tako monotono delo utrujajoči.
Pobuda Tehnološkega inštituta v Massachusettsu je zastavila cilj v višini 1 milijona dolarjev, da bi podjetja spodbudila, da skupaj s tehnologijo kar najbolje izkoristijo te "človeške lastnosti".
"Znesek, ki ga trenutno plačujemo varuškam in negovalcem za starejše, je zelo nizek," pravi McKinseyjeva Maniika. »Prav tako obstaja veliko umetniških in ustvarjalnih del, ki niso bila nikoli plačana. Izziv je plačati in nagraditi ustvarjalno delo, kot si zasluži, saj stroj tega nikoli ne bo sposoben."
Alex Harvey, glavni znanstvenik pri podjetju Ocado Technology, ki razvija programsko opremo in tehnologije za maloprodajni oddelek podjetja, ugotavlja, da je bil svet zasnovan in zgrajen za ljudi, delo robotov v tem zapletenem naravnem okolju pa je velik tehnični izziv.
Eden od Ocadovih projektov je robot za pomoč pri vzdrževanju, imenovan SecondHands. Prikazuje, kako bi lahko ljudje in roboti sodelovali.
"Na primer, sposoben je stvari dvigniti na višjo višino kot človek," razlaga Harvey. "Gre za dokaj preprost robot glede na svoj vedenjski repertoar, toda lahko tvori odlično ekipo, v kateri bo vodilni človeški tehnik in bodo lahko uporabili mišično moč robota."
Toda bolj kot bodo ljudje in stroji tesneje sodelovali, temnejša bo etična stran.
Vprašanja etike
Približno 1,7 milijona robotov je že v uporabi po vsem svetu, najpogosteje pa v industrijskih okoljih, kjer ljudem skorajda ni dovoljen vstop. Številke naraščajo in tudi vloge, ki jih igrajo roboti. Izkazalo se je, da bodo morali ljudje delati vzporedno z njimi in tveganje se bo temu ustrezno povečalo.
"Potrebna je večja preglednost, da bomo lahko razumeli, kako te stvari počnejo to, kar počnejo, in kako se obnašajo," je dejala Madi Delvaux, namestnica predsednika pravnega odbora Evropskega parlamenta.
Pred kratkim je parlament pozval, naj oblikuje pravila za robotiko in umetno inteligenco.
Poročilo, pripravljeno za Evropski parlament, je poudarilo nujno potrebo po novi zakonodaji o odgovornosti v primeru nesreč. Podobne težave z odgovornostjo se pojavijo, če robot ukrepa, ki krši zakon. Na primer, algoritem umetne inteligence lahko preskoči vrsto finančnih transakcij, tako da zaobide zapleteno mrežo pravil, ki urejajo sektor.
Delvaux s sodelavci poziva tudi k etičnemu kodeksu, ki bo uredil naš odnos z roboti.
"Morali bi obstajati točke, ki zahtevajo spoštovanje, na primer človeška avtonomija in zasebnost," je dejal Delvaux.
Vse to izpostavlja še eno težavo, ki skrbi mnoge razvijalce umetne inteligence: pristranskost. Sistemi strojnega učenja so tako dobri kot podatki, ki jih dobijo za učenje. Nedavne raziskave so pokazale, da lahko umetna inteligenca razvije seksistične in rasistične težnje.
Bill Gates je medtem predlagal obdavčitev robotov za nadomestilo opuščenih davkov na dohodek zaposlenih. Drugi so predlagali, da bodo roboti, ko bodo prevzeli vedno več nalog, morda potrebovali univerzalni osnovni dohodek, da bodo lahko vsi prejemali državne ugodnosti.
Avtomobili gredo naprej
Na primeru pohištva iz "Ikee" postane očitno, da se mora umetna inteligenca še dolgo razvijati.
Morda je eden največjih izzivov strojnega učenja in umetne inteligence razumevanje delovanja njihovih algoritmov. "Stvari, kot sta umetna inteligenca in strojno učenje, so večinoma črne skrinjice," pravi Manieka. "Ne moremo jih odpreti, da bi ugotovili, kako so dobili odgovor, ki so ga dobili."
To ustvarja številne težave. Sistemi strojnega učenja in sodobna umetna inteligenca se običajno usposobijo z uporabo velikega nabora slik ali podatkov, ki se v sistem dovajajo, da se naučijo prepoznavati vzorce in trende. Nato se z njimi identificirajo podobni vzorci ob vnosu novih podatkov.
To je lahko dobro, če moramo najti CT preiskave, ki kažejo znake bolezni. Če pa uporabljamo podoben sistem za prepoznavanje osumljenca iz posnetka, moramo razumeti, kako algoritem deluje, da zagotovimo neizpodbitne dokaze.
Tudi na področju avtonomnih vozil ostaja ta splošnost glavni problem.
Takeo Kanade, profesor robotike na univerzi Carnegie Mellon, je strokovnjak za samovozeče avtomobile in računalniški vid. Dati robotom "resnično razumevanje" sveta okoli njih, pravi, je še vedno tehnični izziv, ki ga je treba premagati.
"Ne gre samo za določanje lokacije predmetov," pojasnjuje. »Tehnologija mora razumeti, kaj počne svet okoli nje. Na primer, ali želi človek prečkati cesto ali ne?"
ILYA KHEL