Vil smarte maskiner ta jobben din?

På Gartner-symposiet denne uken i Florida ble jeg overrasket over hvor mye av diskusjonen som ble dominert av "smarte maskiner" og hvilken innvirkning de kan ha på bedrifter, sysselsetting og økonomien. Temaet kom opp om og om igjen, i åpningens hovednotat, i listen over topptrender og i selskapets strategiske spådommer.

En rekke økter tok dette litt lenger. Gartners Tom Austin holdt en presentasjon som kalte smarte maskiner "den neste store forstyrrelsen" og definerte dem som de som er autonome eller som viser eksempler på "dyp læring." Dette er ofte teknologier som overrasker oss ved å gjøre ting vi trodde bare mennesker kunne gjøre. Han diskuterte hvordan dette er delt inn i movers, doers og vismenn (noen av dem detaljerte jeg i innlegget mitt om de 10 beste trendene). Deretter gikk han dypere inn i en diskusjon av andre løsninger, for eksempel e-funn, Narrative Science metode for å gjøre sportsinformasjon om til nyheter eller gå gjennom økonomiske data for å lage anbefalinger i tekst, og programvare som brukes til å rangere essays på høyskolenivå.

Generelt antok han at smarte maskiner gjennom 2020 vil gi flere fordeler enn skade på karrierer. Andre som snakket ga enda mer drastiske spådommer. I en samtale om hvordan smarte maskiner vil omforme jobber, jobb og sysselsetting, sa Gartners Diane Morello at hun regner med at innen 2024 vil fire av hver tiende person fordele arbeidet på tvers av team med "virtuelle doppelgangere." Hun brukte de samme tallene som spådde at innen 2020 ville 49 prosent av jobbene ikke bli påvirket av slike maskiner, og 34 prosent ville bli påvirket positivt. Men det etterlater selvfølgelig fortsatt 17 prosent av menneskene som vil miste jobber som et resultat, og det kan være et stort problem.

Morello snakket også om den type jobber folk kan gjøre som maskiner ikke kan; den voksende listen over de som er bedre gjort av en maskin; og de som best gjøres av mennesker med hjelp fra maskiner, som jagerpiloter og hjernekirurger.

Tidenes maskiners alder

I en tale med tittelen "The Age of Thinking Machines" kom Gartner-stipendiat Steve Prentice med tre store spådommer om "smarte systemer."

I 2018, sa han, vil bruken av smarte systemer være ulovlig i noen aktiviteter og jurisdiksjoner og ha mandat i andre. I 2020 vil ekvivalentet til Asimovs Three Laws of Robotics bli innlemmet i lovbøkene til minst en større nasjon. I 2024 vil minst 10 prosent av aktiviteter som potensielt er skadelig for menneskers liv kreve obligatorisk bruk av et smart system uten mulighet for menneskelig overstyring. (Denne siste laget også Plummer sin liste over de 10 beste spådommene.)

Dette er store spådommer, og delvis avhenger det av definisjoner; som jeg sa tidligere, hvis du anser et airbag-distribusjonssystem i en bil som et "smart system", er det allerede noen som kreves; Hvis du anser et smart system som et system som anbefaler videoer basert på hva vennene dine ser på og forteller deg hva de ser på, er det allerede ulovlig. Men generelt blir systemene smartere, og det vil være flere debatter om hva som bør og ikke bør tillates.

Prentice sa at det var meningsløst å snakke om hva som er ekte "kunstig intelligens" eller "hvis datamaskiner er i live." Skynet er ikke en nyttig fremtid å tenke på, men en som mennesker samarbeider med maskiner er. Og han bemerket at hele innsatsen ikke dreier seg om å gjenskape den menneskelige hjernen, som vil være som å prøve å fly ved å etterligne en fugl når det i virkeligheten er - fly er ganske forskjellige.

I stedet snakket han om hvordan tenkemaskiner er de som tar beslutninger. Han diskuterte et hierarki av slike maskiner og deres roller i beslutningsstøtte, alt fra generell informasjon til "ikke-valgfri automatisering", for eksempel systemer som ikke lar deg kjøre inn i en bil foran deg.

Alt dette vil reise mange spørsmål. Noen vil være økonomiske, for eksempel om forsikringspremiene vil være lavere med autonome kjøretøy, eller om en lege har råd til å være uenig med en Watson-diagnose hvis den øker hans premier for yrkesansvar. Noen vil være regulerende, bestemme hva som er og hva som ikke er tillatt. Og noen vil være etiske, for eksempel hva skal en maskin gjøre hvis den ikke kan unngå en ulykke. Prentice kom igjen tilbake til Asimovs Laws of Robotics her som et sannsynlig juridisk bindende regelverk, særlig den første loven, som sier "en robot kan ikke skade et menneske eller gjennom passivitet tillate et menneske å komme til skade."

Han bemerket at det er et problem med "den skumle linjen" om hva som er og ikke er akseptabelt for en maskin å gjøre, en som varierer over tid og generasjoner når folk blir vant til nye enheter. Han sa at dette vil drive sosiale og politiske endringer, og bemerker at i stedet for at maskiner erstatter produksjonsarbeidere, vil de nå erstatte kunnskapsarbeidere.

Disse tankene ble gjentatt på en lunsj med Andrew McAfee fra Center for Digital Business ved MIT Sloan School of Management. McAfee og Erik Brynjolfsson skrev en bok som heter Race Against the Machine for et par år siden og har en kommende bok som heter The Second Machine Age .

Han sa i mange år at forskere trodde mennesker hadde flere bærekraftige fordeler fremfor digital arbeidskraft på to store områder: mønstermatching og komplekse kommunikasjonsevner. Men mer nylig hadde de sett eksempler på mønstermatching som Googles autonome kjøretøy og andre ting som Narrative Science metode for å gjøre informasjon om til historier, IBMs Watson og Rethink Robotics 'Baxter. McAfee snakket om hvordan datamengden vi har tilgjengelig fortsetter å vokse, og strekker seg fra terabyte til petabyte til eksabyte til zettabyte. Nå får vi tilgang til det Autodesk administrerende direktør Carl Bass kaller "uendelig databehandling."

Men alle endringene vi har sett på grunn av alle disse nye teknologiene frem til nå, er bare "en oppvarmingsakt for endringene vi kommer til å se, " sa McAfee. Foreløpig er virksomhetens implikasjoner vi har sett både store og rare, sa han og la merke til en studie han nylig gjorde og viste at ved å sette inn verktøy for å overvåke tyveri av ansatte, gikk tyveriet ned med rundt $ 25, men inntektene økte $ 3000 og tips prosentandel gikk opp. Han snakket om nye måter å bruke data på, som at Kaggle kjører en konkurranse for å lage en algoritme for å forutsi hvilke biler som sannsynligvis vil være involvert i ulykker, noe som resulterte i en forbedring på 300 prosent i Allstates forutsigelsesmetode.

Men de økonomiske og sosiale implikasjonene kan være enda større. McAfee snakket om hvordan alle de viktigste indeksene i økonomien i tre tiår etter andre verdenskrig ble sporet sammen. Men siden 1980 har det vært avvik, hvor medianinntekten nå vokser like raskt som arbeidsproduktivitet eller BNP; og i det siste har også privat sysselsetting begynt å halde. Han tilskrev dette til teknologi, og la merke til hvordan datamaskinen i 1982 var datamaskinens TIME -maskin. Nå har vi "tidenes beste, tidenes verste"; lønnsveksten for dem med mindre enn høyskolenivå er flat eller til og med synkende, mens de med høyskoleutdanning eller høyere grad øker mest. Og han sa at "superstjerner", det er den øverste hundre prosent av lønnstakerne i USA, øker mest, og skaper en mer polarisert økonomi. Avkastningen til kapital, med andre ord bedriftsoverskudd, er på et tidstro høy, sa han, men avkastningen på arbeidskraft, eller prosentandelen av BNP som blir utbetalt i lønn, synker i en takt vi ikke har sett før (også inkludert lønn utbetalt til de superstjernene).

Teknologi er en del av både økningen på toppen og nedgangen i bunnen, sa han. Det har aldri vært en bedre tid å ha differensierte ferdigheter, men dette er ikke et flott tidspunkt å være en gjennomsnittsarbeider. Han sa at MIT setter opp et initiativ for å se nærmere på virkningene den digitale økonomien vil ha.

Mot 90% arbeidsledighet

Kanskje den mest alarmerende av øktene var en tale fra Gartners Kenneth Brant om "Overlevende 90% arbeidsledighet."

"Administrerende direktører tar feil når det gjelder smarte maskiner, " sa Brant, og siterte firmaets nylige administrerende direktørundersøkelse som var enige om at det er talentmangel og innovasjonsraten forbedres, men avviser i stor grad troen på at maskiner vil absorbere millioner av middelklassejobber. "Gartner mener at forstyrrelsen av smarte maskiner i løpet av dette tiåret vil være en av de mest effektive teknologiene i bransjen."

Digitalisering vil møte arbeidsstyrken i dette tiåret, sa han og la merke til mange av de tidligere eksemplene på hvor smart teknologi brukes. Han antydet at det nå er et løp om talent for å utvikle smarte maskiner og sa til IT-lederne i publikum at "du vil enten være en del av løpet for talent, eller så vil du bli igjen."

Brant regner med at smarte maskiner vil være den neste grensen til kostnadsoptimalisering i arbeidskraft, og foreslo fire mulige scenarier for utvikling av smarte maskiner gjennom 2020. Disse inkluderer "Bring Your Own Virtual Assistant", der ansatte distribuerer sine egne maskiner for å forbedre arbeidet; "Digi-Taylorism", der maskiner effektivt fyller en rolle som fører tilsyn med arbeidskraft; "Homo Ludens, " der vi effektivt vil ha full arbeidsledighet fordi maskinene kan gjøre jobbene våre for oss; eller "Machina Suprema" der maskinene blir selvbevisste og bestemmer hva de skal gjøre for seg selv (med henvisning til Ray Kurzweils arbeid).

Han sa at både de utopiske og apokalyptiske scenariene er "svarte svaner", og at 90 prosent arbeidsledighet ikke er et sannsynlighet med høy sannsynlighet, men at det er sannsynlig å øke arbeidsledigheten.

Han sa også at han tror smarte maskiner kan begynne å gå inn på "drømmejobbene", de høye kostnadene, spesialiserte jobber som leger, advokater og handelsmenn. I 2030, sa han, tror Gartner at disse spesialistjobbene vil bli borte, og det som blir igjen vil være svært allsidige fagpersoner og empatikken som kan jobbe med maskinene.

Erstatningen av jobber har allerede startet, sa han, og "kreativ ødeleggelse" fra fortiden (hvor nye jobber alltid skapes) blir erstattet av "destruktiv skapelse" på grunn av den enestående omfang, hastighet og omfang av tap av jobb langs med overraskelsen over hvor stor innvirkning dette har.

Løpet er ikke mot maskinen, sa Brant, fordi vi vil tape det løpet. I stedet sa han "hvis vi er smarte nok til å finne opp smarte maskiner, må vi være smarte nok til å oppfinne de sosiale systemene og styringene våre på nytt for å få maksimale fordeler av de smarte maskinene."