De ce nu ne-a luat AI (încă) locul de muncă. Paradoxul inteligenței artificiale: excelează în sarcini complexe, dar nu poate face jobul unui contabil
Adaugă-ne ca sursă preferată în Google
Urmărește Libertatea in Google Discover
Există un paradox în centrul inteligenței artificiale generative. De ceva timp este clar că, în comparație cu oamenii, modelele lingvistice mari sunt mult mai capabile să îndeplinească sarcini foarte dificile.
Articol opinie de John Burn-Murdoch, editorialist și reporter-șef pentru Financial Times.
Cu mai bine de doi ani în urmă, am avut dovezi că ChatGPT de la OpenAI poate trece cu ușurință examene dificile, cum ar fi celebrul test de admitere la Facultatea de Drept din SUA și examenele finale ale Ivy League MBA. Cele mai recente modele realizează în mod constant lucrări scrise de înaltă calitate, producând eseuri pe care educatorii nu le pot distinge de cele scrise de studenții postuniversitari.
Cu toate acestea, până în prezent, au existat puține dovezi că inteligența artificială a provocat perturbări la scară largă pe piața forței de muncă, chiar și în ocupațiile care se pare că sunt expuse unui risc foarte ridicat.
Ce se întâmplă? Două noi lucrări fac lumină în enigma excelenței simultane și a aparentei neputințe a IA în atacarea locurilor de muncă umane, arătând în același timp unde și de ce primele pierderi la scară largă ar putea fi acum în curs. Prima este a mea.
Pe baza lucrărilor anterioare ale Brookings Institution și OpenAI, am efectuat o analiză detaliată a datelor privind ocuparea forței de muncă din SUA, comparând tendințele recente ale numărului de locuri de muncă cu o listă de ocupații identificate ca fiind expuse unui risc deosebit de ridicat de automatizare. Sarcinile zilnice ale funcționarilor contabili, ale subscriitorilor de asigurări, ale agenților de turism și ale secretarilor juridici se suprapun aproape în întregime cu capacitățile modelelor lingvistice mari (LLM).
Cu toate acestea, numărul lucrătorilor din aceste domenii a rămas în limitele obișnuite, chiar și în condițiile proliferării inteligenței artificiale generative.
Cu toate acestea, există două excepții notabile. Scriitorii - de cuvinte, nu de coduri - și dezvoltatorii de software prezintă semne evidente de perturbare legată de LLM, ocuparea forței de muncă scăzând brusc în ultimii doi ani față de tendință. Și acest lucru nu este doar o funcție a tendințelor economice mai largi din aceste sectoare. Numărul locurilor de muncă din alte sectoare ale industriei informatice, editoriale și de marketing nu indică o astfel de scădere bruscă.
Așadar, există un contrast marcat între soarta celor cu ocupații considerate a fi expuse unui risc similar. Această constatare se potrivește perfect cu un nou studiu al METR, o companie de cercetare în domeniul IA cu sediul în San Francisco, care oferă un nou cadru pentru înțelegerea punctelor forte, a punctelor slabe și a ritmului de progres al IA.
Studiul arată că abilitatea LLM de a îndeplini o anumită sarcină depinde nu atât de provocarea intelectuală pe care ar reprezenta-o aceeași sarcină pentru dumneavoastră sau pentru mine, nici de nivelul de competență specializată necesar, ci de cât timp i-ar lua unui om și de cât de „dezordonat” sau nestructurat este fluxul de lucru.
Astfel, îndeplinirea sarcinilor unui asistent executiv, ale unui agent de turism sau ale unui funcționar contabil - toate locuri de muncă bazate pe computer care necesită competențe de nivel începător - este încă dincolo de capacitățile chiar și ale AI-urilor de ultimă generație.
Acestea se străduiesc să țină evidența mai multor fluxuri de informații, să reacționeze la un mediu dinamic, să lucreze cu obiective neclare sau în schimbare și să efectueze mai multe sarcini simultan. Aceste fluxuri de lucru nestructurate sunt departe de testele de codare și de întrebările tip eseu. Asta nu înseamnă că aceste ocupații vor rămâne un domeniu uman.
Cercetările METR arată că IA face progrese puternice și constante într-o gamă largă de sarcini, indiferent de complexitate, durată sau „dezordine". Doar că asistenții administrativi ar putea avea un avans de un an sau doi.
Ceea ce diferențiază programatorii și scriitorii este faptul că acestea sunt ocupații în care întreaga activitate de la început până la sfârșit - nu doar părțile componente discrete - este cât se poate de apropiată de ceea ce AI excelează: sarcini clare, lineare și secvențiale, întrebări de tip examen și eseuri. De remarcat, ambele locuri de muncă au, de asemenea, rate ridicate de contractare sau de freelancing.
Astfel, un asistent AI precum Claude de la Anthropic poate fi înlocuit cu un copywriter care nu face parte din personal, fără ca departamentul de resurse umane să se implice. Un alt mod de a gândi este că „dezordinea" protectoare din unele locuri de muncă provine din interacțiunea și imprevizibilitatea inerente interacțiunii cu alți oameni.
Există o anumită ironie în realizarea faptului că mantra încrederii în sine și a optimizării fluxului de lucru, comună în Silicon Valley, ar fi putut face rolurile din domeniul tehnologiei mai fragile, nu mai puțin fragile. Ocupația în care nu v-ați dori să vă aflați acum este una în care activitățile dvs. constau într-o sarcină liniară, recurentă și previzibilă.
Scrierea de coduri pentru a analiza date și apoi sintetizarea rezultatelor într-un articol de o lungime fixă, să zicem. O, Doamne. Viitorul unei persoane cu acest tip de muncă - un editorialist bazat pe date - pare sumbru.
