Työpaikkojen menettäminen teknologiaan ei ole mitään uutta. Teollisen vallankumouksen jälkeen roolit, jotka kerran olivat yksinomaan ihmisten suorittamia, on korvattu hitaasti, mutta tasaisesti jonkinlaisella automatisoidulla koneella. Jopa silloin, kun ihmisen työntekijää ei korvata täysin koneella, ihmiset ovat oppineet luottamaan koneen akkuun enemmän tehokkaita ja tarkkoja.

A raportti Oxford Martin Schoolin tulevan teknologian vaikutuksia koskevasta ohjelmasta todettiin, että 47% kaikista työpaikoista Yhdysvalloissa korvataan todennäköisesti automatisoiduilla järjestelmillä. Niiden työpaikkojen joukossa, jotka on pian korvattava koneilla, ovat kiinteistönvälittäjät, eläinten kasvattajat, veroneuvojat, tietokannan työntekijät, vastaanottovirkailijat ja erilaiset henkilökohtaiset avustajat.

Sinun ei kuitenkaan tarvitse pakata työpöytäsi ja luovuttaa sitä vielä tietokoneelle, ja itse asiassa työpaikat, jotka edellyttävät tiettyä sosiaalista älykkyyttä ja luovuutta, kuten koulutuksessa, terveydenhuollossa, taiteessa ja mediassa, pysyvät todennäköisesti kysyntää, koska tällaisia ​​tehtäviä on edelleen vaikea tietokoneistaa.

Pidämme siitä tai ei, elämme nyt aikakaudella, jota hallitsevat tekoäly (AI). AI: tä voidaan pitää teknologiakokoelmana, jota voidaan käyttää jäljittelemään tai jopa ylittämään ihmisten suorittamia koneita käyttäviä tehtäviä.

Emme ehkä näe sitä ensimmäistä kertaa, mutta emme voi välttää sitä, että käytät yhtä tai useampaa järjestelmää, joka käyttää jokin AI-algoritmia jokapäiväisessä toiminnassamme, kuten etsimällä tietoja Googlesta, ostamalla suositeltu tuote Amazonissa, tai tunnistaa kasvot Facebookissa lähetetyssä kuvassa.

Syvällinen oppiminen

viimeaikainen läpimurtoja AI: ssä on pitkälti syynä tekniikka, jota kutsutaan syväksi oppimiseksi. Usein koneen oppiminen tai neuroverkko, syvä oppiminen tarkoittaa tietokonemallin "koulutusta", jotta se voi tunnistaa kuvia kuvista. Syvien oppimispohjaisten AI-järjestelmien voima on niiden kyky automaattisesti tunnistaa huomattavia ominaisuuksia ja käyttää niitä ratkaistaviksi kova tunnistusongelmiin.

Vaikka ihmiset voisivat helposti suorittaa tällaisia ​​tunnistustöitä melkein alitajuisesti, ihmisen on usein vaikea selittää tarkkaa menettelyä riittävän yksityiskohtaisella tasolla, jotta se voitaisiin ohjelmoida tietokoneeseen.

Syvällä oppimisella tämä kaikki on muuttunut. Nyt syvien oppimisperusteisten AI-järjestelmien avulla voidaan selvittää tärkeät ominaisuudet vaikeiden ongelmien ratkaiseminen jotka olivat kerran ajateltu ratkaistaviksi yksinomaan ihmisillä.

Ja siksi ihmisten on valmistauduttava henkisesti siihen, että osa työmme menetetään AI-järjestelmiin. Saatamme jopa kutsua AI-järjestelmät kollegojemme tai johtajamme lähitulevaisuudessa.

Mutta huolimatta syvemmästä tietämyksestä, jonka tietokoneemme pian hankkivat, työpaikkojen menettäminen koneisiin ei tarvitse olla huono asia. Koneiden vuokraaminen tekee suurimman osan työstä tarkoittaa sitä, että ihmiset vapautuvat rutiinitehtävistä, joita tietokoneet ovat paremmin suorittamassa korkeampia tarkkuusnopeuksia, kuten autojen ajaminen.

Tämän pitäisi antaa ihmisille mahdollisuus miettiä ihmisiä kuin koneita. Se vapauttaa myös aikaa ja energiaa ihmisille osallistumaan luovempaan ja älyllisempään toimintaan, jota AI voi auttaa.

Tunneäly

AI-järjestelmät ovat jo liian monimutkaisia ​​keskimääräisen henkilön ymmärtämiseksi, puhumattakaan korjauksesta, joten uusia rooleja syntyy, jotka vaativat ihmisiä, jotka voivat toimia välittäjinä tietokoneiden ja ihmisten välillä.

Samoin kuin sellaiset ammatit kuin lääketiede tai laki, joissa ammattitaitoisten ammattilaisten on tulkittava arjen teknisiä yksityiskohtia, tarvitsemme ammattilaisia, jotka puhuvat AI: n kieltä. Nämä ammattilaiset voivat vaihdella taitojaan ja ne koostuvat todennäköisesti ohjelmistokehittäjistä, tietojenkäsittelytieteen tutkijoista ja tietotieteilijöistä.

Ihmis- ja AI-yhteistyöympäristöistä johtuvat eettiset kysymykset ovat kuitenkin todellinen huolenaihe. On yksi asia saada kasvot väärin tunnistetuksi Facebookiin ladattavasta kuvasta, mutta täysin erilainen asia, jos syöpä on diagnosoitu väärin AI: lla, joka voi hyvin tapahtua. Loppujen lopuksi tietokoneet tekevät virheitä, aivan kuten ihmiset tekevät.

Vaikka AI-pohjaiset järjestelmät ovat älykkäämpiä kuin ihmiset monilla aloilla, nämä järjestelmät ovat kaukana täydellisestä eivätkä todennäköisesti ole täydellisiä, kun otetaan huomioon niiden käyttämät ennakoimattomat oppimismekanismit.

Se on todennäköisesti sosiaalisia ja kulttuurisia muutoksia, jotka ovat todellinen haaste, eikä itse tekninen haaste. Joten vaikka robotit ottavat työmme haltuun, se voi olla hyvä asia, mutta vain aika kertoo, olemmeko valmiita hyväksymään ne työtovereihimme.

Author

Danushka Bollegala, Liverpoolin yliopiston tietojenkäsittelytieteen laitoksen johtaja. hänen tutkimushyödyksiään ovat keinotekoinen älykkyys, laskennallinen kielellinen ja verkkotyö. Olen työskennellyt eri aiheisiin, jotka liittyvät edellä mainittuihin aloihin, kuten semanttisen ja relaatiomaisen samankaltaisuuden mittaamiseen verkkotiedoista, verkkotunnuksen mukauttamisesta, tunteiden analysoinnista, sosiaalisen median, henkilökohtaisen nimen määrittelystä, nimimerkinnän nimittämisestä ja tietojen tilaus moni-asiakirjan yhteenvedosta.

Tämä artikkeli julkaistiin alunperin Conversation. Lue alkuperäinen artikkeli.

Liittyvät kirjat

at InnerSelf Market ja Amazon