Ai: יוצר העבודה האולטימטיבי?

במשך כמה עשורים (לפחות) שמענו על האיום הקיים באבטלה טכנולוגית - השתלטות על משרות אנושיות באמצעות אוטומציה. אך בימינו זה נראה ממש קרוב. מקרה של נקודה: כאשר מוקדם יותר השנה, שר האוצר, סטיב מנוצ'ין, ביטל את הרעיון של הרובוטים מוציאים את בני האדם ממשרותיהם, קהילת המדע והטכנולוגיה הגיבה בסטטיסטיקות ותרשימים שהביאו להערכה זו.

בינה מלאכותית מוצאת את דרכה למספר הולך וגדל של תחומים, ומביאה לשיבוש חסר תקדים בנוף התעסוקה. ורשתות עצביות ואלגוריתמים למידת מכונות, המרכיבים הבולטים ביותר ב- AI המודרני, מבטיחים או מספקים ביצועים טובים יותר מאנשי מקצוע אנושיים. מהפכת ה- AI מתרחשת בקצב מהיר וזו תקופה טובה ככל שתתחיל להכין את התשתית החינוכית והכלכלית שלנו לעתיד בו בני האדם יהיו מעורבים פחות ופחות בביצוע סוגים מסוימים של משימות.

"ברור שעכשיו, כאשר מחשבים יתחילו לראות, לשמוע ולקרוא, אוטומציה תחווה שיפור לא ידוע", אומר אלכס לינדן, סמנכ"ל מחקרי למידת מכונות בגרטנר. "זה עדיין צריך לשאת פירות. הרבה מהפיתוחים האחרונים ייקחו כמה שנים עד שהאוטומציה החומרית תתחיל להתרחש. אבל הרבה תחומים שאינם מייצרים… מגיהים, מומחים לתרגום מכונות, ובהחלט צריכים לחשוש מהמשרות.."

אבל זו לא כל התמונה. כל מהפכה תעשייתית עוסקת באותה מידה בעקירה ובהתאמה של כוח העבודה כמו בהחלפתה, ומחזור חדש זה אינו יוצא מן הכלל. אולם הפצת בינה מלאכותית תספק גם הזדמנויות חדשות להעלות את השימוש ביצירתיות וחדשנות אנושית לשימוש יעיל.

ביקוש מוגבר לכשרון טק

"מה שאנחנו יודעים הוא שבינה מלאכותית תהיה היעילה ביותר בטווח הקצר למשרות שניתן לפרק לסדרה של שגרות, בין אם מדובר בעבודות כפיים או משימות קוגניטיביות, " אומר ג'ו לובו, בוטמסטר בחברת הבינה המלאכותית אינבנטה.. "פירוש הדבר שבני אדם יוכלו להתרכז במשימות היצירתיות יותר וכתוצאה מכך מהנות יותר."

"טכנולוגיה מעולם לא הייתה משחתת נטו למשרות", אומר סטיוארט פרנקל, מנכ"ל Narrative Science. "תסתכל כמעט על כל משרה טכנולוגית שקיימת כיום בארגון כלשהו. אף אחת מהמשרות הללו לא הייתה קיימת לפני עשרים שנה, ורובן כנראה אפילו לא היו קיימות לפני עשר שנים."

למעשה, כרגע, במקום להיות השתלטות מוחלטת על משרות אנושיות על ידי רובוטים, הבעיה היא שיש המון משרות פנויות ולא מספיק אנשים מיומנים כדי למלא אותם. עם עלייתם של עסקים מונעי נתונים, הביקוש לכישרון טק גובר בכל רחבי העולם.

לדוגמה, בשנת 2016 דיווח חוקר הכלכלה הסייבר Cybersecurity Ventures ששיעור האבטלה בסייבר נמצא באפס - ולמעשה, קיים מחסור של יותר ממיליון מומחים ברחבי העולם. תחומים תעסוקתיים דומים, כמו פיתוח תוכנה ומדעי נתונים, אינם טובים יותר ומתמודדים עם פער הכישרונות שלהם. הצורך בעוד מומחים בעבודות טכנולוגיות ימשיך לגדול ככל שהבינה המלאכותית תמצא את דרכה לתחומים רבים יותר.

"אני מאמין שממשלות צריכות להבטיח כי קידוד מוערך גבוה כמו אנגלית, מתמטיקה ומדע, אם אנו להבטיח שנוכל למקסם את התנופה הזו בהזדמנויות שהבינה המלאכותית תספק לנו, " אומר לובו.

בשנים האחרונות נראו מספר פרויקטים המובילים על ידי הממשלה וכן יוזמות של המגזר הפרטי לסייע במילוי הצורך בכישרון טק. פרויקט TechHire של הנשיא לשעבר ברק אובמה הוא דוגמא: הוא כולל מענק של 100 מיליון דולר שנועד לסלול את הדרך עבור אנשים רבים יותר למשרות טק, כולל כאלה שאין להם אישורים להשכלה גבוהה.

אנו רואים גם פיתוח של קורסים מקוונים פתוחים מאסיביים (MOOC) ממוסדות כמו Coursera ואוניברסיטת ביג דאטה - חינוך מקוון חינם למיומנויות טכניות הנחשקות לביקוש רב. מחנות אתחול קידוד, מוסדות המלמדים מועמדים תכנות מחשבים בפרק זמן קצר, עלו גם הם בפופולריות. במקביל, חברות כמו AT&T עוזרות לעובדיהן להסתגל לעתיד התעסוקה.

עם קצב התפתחות הבינה המלאכותית, דרישות המיומנות והמומחיות ישתנו באותה מהירות. אפילו פיתוח תוכנה לא יישאר זהה בעתיד ויעבור מקידוד לאלגוריתמי AI אימונים.

מהפכה באינטראקציה בין אדם למחשבים

רבים מהאנשים שמאבדים את עבודתם ל- AI אינם בעלי כישורים וידע בכניסה למשרות טק, והכשרתם דורשת זמן רב. למרבה המזל, מבחינה זו, בינה מלאכותית יכולה לסייע בפתרון בעיה שעשויה להיות במידה רבה יצירה משל עצמה. AI כבר מבטיחה לחולל מהפכה בחינוך בדרכים רבות, כולל התאמה אישית של חוויית הלמידה ומיטובם. פירוש הדבר שייקח פחות זמן ללמוד מיומנויות חדשות.

"בני אדם יוכלו להתאמן מחדש בענפים אחרים במהירות רבה מאי פעם, ולתת להם גמישות מרבית להגיב לשינויים בשוק העבודה", אומר לובו. "מדוע נהג משאית לא יוכל לעבור חודשים לקריירה בקידוד?"

כאשר AI לא יכול לרכך את עקומת הלמידה, הוא יוכל לפרק את המורכבות של המשימות ולהפוך אותן לפשוטות יותר, וכך לאפשר ליותר אנשים להיכנס למשרות שפעם נדרשו שנים של חינוך והכשרה.

התפתחות אחת ראויה לציון היא עיבוד וייצור שפות טבעיות (NLP / NLG), ענף הבינה המלאכותית שקשור להבנה והפקת תסריטים לשפה אנושית. NLP ו- NLG מגדירים מחדש את האופן שבו אנו מתקשרים עם מחשבים, מסירים מכשולים וחסמים לביצוע משימות וגורמים לנו להיות הרבה יותר יעילים בעבודות שלנו.

"NLG היא טכנולוגיה המאפשרת והגדלה", אומר פרנקל של Narrative Science. "בשילוב עם כישורים אנושיים, NLG יכולה לייצר תוצאות שעולות בהרבה על מה ששתי הקבוצות יכלו להשיג לבדן. אני חושב שאקסל היא אנלוגיה נהדרת ל- NLG. כאשר Lotus 123 ו- Excel יצאו לראשונה, היו המון תחזיות קשות לגבי העתיד של רואי חשבון ואנליסטים פיננסיים, אך מהר מאוד למדנו שהכלים האלה לא מתכוונים להחליף אנליסטים. למעשה, האנליסטים הפכו לאנליסטים סופר ועסקים החלו להעסיק אותם בהמוניהם. אותו דבר קורה עם NLG."

Narrative Science משלב NLG בפלטפורמות הבינה העסקית (BI) כדי לספק למשתמשים תקשורת נרטיבית אינטליגנטית, תובנה, שיחה מלאה במידע הרלוונטי לקהל המספקים שקיפות מלאה באופן קבלת ההחלטות האנליטיות. הטכנולוגיה, מסביר פרנקל, עוזרת לאפשר לקבוצה רחבה יותר של אנשים לבצע את עבודתם מבלי לדרוש מערך כישורים מיוחד כגון מדעי נתונים.

"המשמעות היא שאנשים פחות טכניים או אנשים בכל מערך מיומנויות אנליטיות יכולים להשתמש בכלי ה- BI האלה, לקבל באופן מיידי את התובנות שהם צריכים, ובסופו של דבר לבצע את עבודתם טוב יותר", הוא אומר.

לעומת זאת, NLP מקלה על אנשים להתממשק עם כלי ניתוח ומקורות נתונים. אתה כבר יכול לראות זאת בפלטפורמות כמו IBM Watson Analytics, בהן פקודות בשפה טבעית מקלות על שאילתת מקורות נתונים. זה יכול לסלול את הדרך לאנשים עם כישורים מתמטיים להיכנס למשרות מדעי נתונים מבלי שהם יצטרכו לעבור קורסים תכנותיים ארוכים.

NLP מסייע גם בהבנת קורפוסים גדולים של ידע לא מובנה, כולל מאמרים, ספרים, ניירות לבנים, ומארגן אותם לנתונים שאפשר לשאול אותם וניתן להשתמש בהם במכונות. זה יכול לייעל תוכנה ושירותים בהרבה עזרה למומחים אנושיים.

אלכס לינדן, החוקר בגרטנר, מאמין שזה יכול לעזור ביצירת גרפי ידע יעילים יותר - מאגרי נתונים מובנים באופן רופף שמפעילים מנועי AI. "AI / NLP יכול לעזור ביצירת ענף ידע אמיתי", הוא אומר. אבל הוא מוסיף, "אנחנו עדיין בחיתוליו המוחלטים."

השלמת המאמצים האנושיים

דוגמה לכך היא הפלטפורמה Watson for Cybersecurity מבוססת AI מבוססת AI לאחרונה. ווטסון משתמש באלגוריתמים של למידת מכונות כדי לנפות טונות של נתונים מובנים ולא מובנים. לאחר מכן הוא "לומד" על איומים חוזרים ומתעוררים ועוזר לאנליסטים ביטחוניים לבצע את עבודתם. קאלב ברלו, סמנכ"ל אבטחת יבמ, חושב על תפקידו של ווטסון כמו של פרמדיק שעוזר לרופא. זה יכול להקל על אנליסטים עם פחות מיומנות וניסיון להיות מיומנים יותר בהתמודדות עם אירועי אבטחה.

טק הוא לא המגזר היחיד בו AI יכול להשלים מאמץ אנושי ולהכניס יותר אנשים למשרות. אלגוריתמים של בינה מלאכותית מראים גם הבטחה בתחומי הבריאות והרפואה, שקוצר באופן כרוני לרופאים ולעובדים מיומנים. רשתות עצביות ועוזרי AI מקלים הרבה יותר על איתור, אבחון וטיפול במחלות, מקצרים את הזמן הנדרש להכשרת רופאים והנגשת שירותי בריאות לאנשים רבים יותר.

"יש מחסור ברופאים, אחיות ועוזרי רופאים בארה"ב, ויש צורך חריף עוד יותר מחוץ לעולם המפותח", אומר פרנקל. "אתה חושב על כל הדברים שה- AI יכול לעשות - לקחת כמויות אדירות של נתונים, לנתח אותם, להעביר את הנקודות החשובות ביותר - וזה מרחיב את הזמינות של שירותים רבים שיכולים להיעשות רק על ידי אנשים עם הכשרה נרחבת (ולרוב יקרה). "אתה עדיין צריך שאנשים יעבדו ידנית עם חולים. AI מאפשר לאנשים רבים יותר לעשות זאת מכיוון שהוא הופך את הנגיש לידע יותר. בדרך זו, אני חושב ש- AI תיצור יותר מקומות עבודה."

בסופו של דבר, פיתוח בינה מלאכותית תיצור הזדמנויות עבודה למומחים מעבר לתחומים המסורתיים הקשורים לטכנולוגיה. מחבר מדעי הנתונים ומדריך הלמידה של לינקדאין, דאג רוז, סבור כי התעשייה צריכה גם להיכנס למיומנויות אחרות.

"מחצית המאה האחרונה הועילה לתחומים כמותיים. מתכנתים, מהנדסים ומדעי נתונים שלטו במחשבי העבודה ויצרו חברות מאסיביות", אומר רוז. "עם זאת, חלק מהאתגרים המרכזיים עם AI שונים בהרבה מתוכנה. כאן האתגר הגדול ביותר הוא יצירת חוויה אנושית טובה יותר."

ככל שהוא לוקח מטלות מורכבות יותר ויותר, עומדות בפני בינה מלאכותית אתגרים חברתיים, אתיים ופוליטיים. מהנדסים מתמודדים עם בעיות חדשות לחלוטין, כמו יצירת אלגוריתמים AI משוחדים.

"כרגע הוא נחלתם של אנשי אקדמיה, מהנדסים ומפתחי תוכנה", אומר רוז. "בסופו של דבר התחום ידרוש מערך מיומנויות שונה. הוא ידרוש אנשים עם רקע חזק במדעי הרוח. המפתח לחוויה אנושית טובה יותר יגיע מפילוסופיה, לימודי תרבות, רטוריקה, שפות ואומנויות. המומחים האלה יביאו היו המדריכים שעוזרים לגשר על הפער בין התוכנה לצרכים האנושיים החיוניים שלנו."

רוז הרחיב את הנושא במאמר "מי ילמד את המכונות שלנו לא נכון?" בו הוא מסביר מדוע צריך להיות מושב לאנתרופולוגים שלנו, מומחי תקשורת, פילוסופים ומומחי תרבות.

אינבנטה היא חברה המעסיקה בלשנים לפיתוח הלקסיקון לפתרונות החיפוש שלה, ומבטיחה שהם אמידים ויכולים לספק שיעורי שירות גבוהים ללקוחותיה.

"סטודנטים לשוניים בדרך כלל צפויים לעבור לקריירה במסגרת הוראה או תרגום, אך ראינו שהשוק שלהם מתחיל להשתנות, הודות ל- AI", אומר הלובו של אינבנטה. "בשנים הבאות יופיעו תפקידים דומים שאנו לא יכולים להבין כרגע צצים אצל אנשים העשויים לחשוש שהכישורים שהם רכשו עשויים להיות מיושנים."

עד היום שהרובוטים יקבלו את כל העבודות, עדיין יש המון בני אדם לעשות. אבל עלינו לאמץ שינוי ולהיערך אליו.