Det mest interessante spørsmålet Kampanje stilte sine gjester i intervjuserien Sommerpraten, var om de følte at jobben var truet av automatisering. De fleste følte ikke det. De kan ha rett, men det finnes allikevel grunn til å være usikker.
Stephen Hawking sier at utviklingen av kunstig intelligens truer hele menneskets eksistens, mens Bill Gates er forundret over at ikke flere bekymrer seg. Nobelprisvinner i økonomi Robert Schiller sier at vår største utfordring i dag er utviklingen av intelligent maskinlæring, mens forfatter og professor Michael Malone og William Davidow i flere artikler og bøker har påpekt at vi produserer flere mennesker uten økonomisk verdi enn noensinne, og at dette er den største trusselen mot markedsøkonomien.
For første gang ser vi at den teknologiske utviklingen som alltid har forskjøvet arbeidsplasser fra et felt til et annet ikke lenger gjør det. Jobber blir borte i et stort antall og de gjenoppstår ikke noe annet sted slik mange fremtidsoptimister hevder. Derfor er de nevnte kloke hodene så urolige. Og derfor bør kanskje vi også være det.
Kommentaren fortsetter etter illustrasjonen.
Stadig flere yrker kan helt eller delvis automatiseres - -kunnskapsarbeidere er ikke lenger noe unntak. Modell: Davenport & Kirby MIT SMR 2016
Økonomen Bryan Arthur kaller det den 2. økonomien, der maskiner handler med maskiner uten menneskers interaksjon. I stadig flere transaksjoner uteblir menneskelig inngripen, og nye formuer skapes på å flytte hele bransjer fra mennesker og maskiner, til bare maskiner. I 2015 fant McKinsey ut at 60 prosent av alle yrker i dag vil kunne erstatte 30 prosent av sine gjøremål med allerede eksisterende teknologi. Ser vi på hastigheten, går det ikke lenge før en majoritet av alle gjøremål kan gjøres bedre av smarte algoritmer, roboter og kognitiv maskinvare. Maskinvaren blir billigere og fortsetter å lære, noe som vil si at tilgjengelig intelligens øker kraftig - mens enhetsprisen går kraftig ned. Hastigheten er en viktig faktor. Malone og Davidow påpeker at vi ikke rekker å utdanne oss for å kompensere for ny teknologi, det går for fort. Å holde følge med en utviklings- og forbedringsprosent på mellom 40 og 60 prosent i året er rett og slett umenneskelig.
Yrkene som vil merke automatiseringen
Kognitive teknologier brer om seg og stadig flere kunnskapsjobber vil overføres til programvare, og langt flere mennesker vil måtte finne seg i å jobbe tett med eller faktisk under slik intelligent programvare. Professor Thomas Davenport ved Babson College har sammen med Julia Kirby laget en liste over yrker som snarest vil merke dette - yrker der bare den menneskelige hjerne hittil kunne mestre kompleksiteten. De nevner blant annet lærere, advokater, regnskapsførere, journalister, arkitekter og markedsførere. Disse vil oppleve at til dels store deler av yrket vil bli tatt over av programmer som mer effektivt og intelligent kan sortere, se mønstre og finne løsningsformer. De gir et eksempel fra legeindustrien, der de sier at ikke bare kan mennesket erstattes, men maskinene vil kunne gjøre mange jobber langt bedre. Det finnes over 400 krefttyper, og over 75 forskjellige legemidler bare for brystkreft. Dette er såpass innfløkt, at selv intelligente maskiner strever med å finne riktige kombinasjoner, men de klarer det med bedre treffprosent enn mennesker. Selvkjørende biler finnes allerede i enkel form og nyhets-roboter vil langt mer effektivt kunne samle kildemateriale, sette sammen strukturer, samle stikkord og ikke minst tilpasse seg etterspørsel hele døgnet uten journalistlønn og streikerett. Ny teknologi vil også gjøre interaksjon mellom mennesker og diverse roboter tryggere og langt mer flytende.
Kreativitet utført av intelligent programvare?
Mennesker er dårlige på å behandle store mengder data, men veldig gode på å abstrahere og være kreative. Maskiner har det omvendte utgangspunktet, men nærmer seg mennesket faretruende. Googles AlphaGo slo nylig en sør-Koreansk mester i det eldgamle orientalske spillet Go, et spill hvis uendelige muligheter gjør det langt mer komplekst enn sjakk og derfor helt avhengig av sterk intuitiv intelligens. AlphaGo lærte seg ikke spillet gjennom regler eller tradisjonell programmering, men lærte seg selv å spille gjennom å studere tusenvis av spill og å spille millioner av ganger med seg selv.
Fremdeles sliter kognitiv teknologi med det man kaller å dyplære språk fordi ord ikke har ensartet betydning på samme måter som bilder, og fortolkninger og «mellom linjene», for forståelse er fremtredende når mennesker snakker sammen. Både lag på lag med nevronettverk og såkalte tankevektorer blir brukt for at maskinene skal tilegne seg det «tilfeldige» ved språk. Men selv om det er et stykke igjen, kan intelligente maskiner nå gjøre mer og mer av det vi driver med. Fra tilpasningsdyktig å beherske kompliserte sammenhenger, til å bruke nettopp tilfeldige (les: potensielt kreative) kombinasjoner av det folk best liker å se, lese og høre om.
Både markedsførere og kreative vil kunne få deler av jobbene sine vekk-sourcet der de i dag tenker at «ingen maskin vil kunne erstatte meg». For mest sannsynlig finnes den maskinen allerede, men den er kanskje fremdeles ikke billig nok til å utkonkurrere nettopp deg (eller meg) akkurat nå. Men vi snakkes neste sommer.
Kommentér