Hrvatski Fokus
Feljtoni

Zašto tehnologija favorizira tiraniju (2)

Nova beskorisna klasa?

 

LET-ov početak s radnim mjestima i prihodima, jer bez obzira na filozofski apel liberalne demokracije, ojačao je ne malim dijelom zahvaljujući praktičnoj prednosti: Decentralizirani pristup donošenju odluka koji je karakterističan za liberalizam – i u politici i u ekonomiji – omogućio je liberalnim demokracijama da nadmaše druge države i pruže rastuće bogatstvo svom narodu.

Liberalizam je pomirio proletarijat s buržoazijom, vjernicima s ateistima, domorocima s imigrantima i Europljanima s Azijatima obećavajući svima veći komad kolača. Uz pitu koja stalno raste, to je bilo moguće. A pita može nastaviti rasti. Međutim, gospodarski rast možda neće riješiti socijalne probleme koji se sada stvaraju tehnološkim poremećajima, jer se takav rast sve više temelji na izumu sve više disruptivnih tehnologija.

Strah od strojeva koji tjeraju ljude s tržišta rada, naravno, nisu ništa novo, a u prošlosti su se takvi strahovi pokazali neutemeljenima. Ali umjetna inteligencija se razlikuje od starih strojeva. U prošlosti su se strojevi natjecali s ljudima uglavnom u ručnim vještinama. Sada se počinju natjecati s nama u kognitivnim vještinama. I ne znamo za bilo koju treću vrstu vještine – osim priručnika i kognitivnog – u kojoj će ljudi uvijek imati prednost.

Barem još nekoliko desetljeća, ljudska inteligencija će vjerojatno daleko premašiti računalnu inteligenciju u brojnim područjima. Stoga, kako računala preuzimaju rutinskije kognitivne poslove, i dalje će se pojavljivati novi kreativni poslovi za ljude. Mnoga od tih novih radnih mjesta vjerojatno će ovisiti o suradnji, a ne o konkurenciji između ljudi i umjetne inteligencije. Timovi ljudske umjetne inteligencije vjerojatno će se pokazati superiornijima ne samo od ljudi, već i od računala koja rade samostalno.

Međutim, većina novih radnih mjesta vjerojatno će zahtijevati visoku razinu stručnosti i domišljatosti te stoga možda neće pružiti odgovor na problem nezaposlenih nekvalificiranih radnika ili radnika koji se mogu zaposliti samo uz iznimno niske plaće. Štoviše, kako se umjetna inteligencija nastavlja poboljšavati, čak i poslovi koji zahtijevaju visoku inteligenciju i kreativnost mogli bi postupno nestati. Svijet šaha služi kao primjer kamo stvari možda idu. Nekoliko godina nakon što je IBM-ovo računalo Deep Blue pobijedilo Garija Kasparova 1997. godine, ljudski šahisti su i dalje cvjetali; Umjetna inteligencija korištena je za obuku ljudskih čuda, a timovi sastavljeni od ljudi i računala pokazali su se superiornijima od računala koja igraju sama.

Ipak, posljednjih godina računala su postala toliko dobra u igranju šaha da su njihovi ljudski suradnici izgubili svoju vrijednost i uskoro bi mogli postati potpuno nevažni. Dana 6. prosinca 2017. postignuta je još jedna ključna prekretnica kada je Googleov program AlphaZero pobijedio program Stockfish 8. Stockfish 8 osvojio je svjetsko prvenstvo u računalnom šahu 2016. godine. Imao je pristup stoljećima akumuliranog ljudskog iskustva u šahu, kao i desetljećima računalnog iskustva. Nasuprot tome, AlphaZero nisu podučavali nijednoj šahovskoj strategiji od strane svojih ljudskih tvoraca – čak ni standardnih otvaranja. Umjesto toga, koristio je najnovija načela strojnog učenja kako bi se naučio šahu igrajući protiv sebe. Ipak, od 100 igara koje je početnik AlphaZero igrao protiv Stockfisha 8, AlphaZero je pobijedio 28, a izjednačio 72 – nijednom nije izgubio. Budući da AlphaZero nije ništa naučio od bilo kojeg čovjeka, mnogi njegovi pobjednički potezi i strategije činili su se nekonvencionalnima ljudskom oku. Mogli bi se opisati kao kreativni, ako ne i pravi genij.

Možete li pogoditi koliko dugo je AlphaZero proveo učeći šah od nule, pripremajući se za meč protiv Stockfisha 8 i razvijajući svoje genijalne instinkte? Četiri sata. Stoljećima se šah smatrao jednom od kruna ljudske inteligencije. AlphaZero je u četiri sata prešao iz krajnjeg neznanja u kreativno majstorstvo, bez pomoći bilo kojeg ljudskog vodiča.

AlphaZero nije jedini maštoviti softver vani. Jedan od načina hvatanja varalica na šahovskim turnirima danas je praćenje razine originalnosti koju igrači pokazuju. Ako igraju iznimno kreativan potez, suci će često sumnjati da to nikako ne može biti ljudski potez – to mora biti računalni potez. Barem se u šahu kreativnost već smatra zaštitnim znakom računala, a ne ljudi! Ako je šah naš kanarinac u rudniku ugljena, propisno smo upozoreni da kanarinac umire. Ono što se danas događa timovima ljudske umjetne inteligencije u šahu moglo bi se dogoditi niz put do timova ljudske umjetne inteligencije u policiji, medicini, bankarstvu i mnogim drugim područjima.

Štoviše, umjetna inteligencija uživa jedinstveno neljudske sposobnosti, što razliku između umjetne inteligencije i ljudskog radnika čini jedinstvenom, a ne samo stupanjem. Dvije posebno važne neljudske sposobnosti koje umjetna inteligencija posjeduje su povezanost i nadobudnost.

Na primjer, mnogi vozači nisu upoznati sa svim promjenjivim prometnim propisima na cestama kojima upravljaju i često ih krše. Osim toga, budući da je svaki vozač jedinstvena osoba, kada se dva vozila približe istom raskrižju, vozači ponekad pogrešno komuniciraju svoje namjere i sudaraju se. Nasuprot tome, samovozeći automobili znat će sve prometne propise i nikada ih namjerno neće poslušati, a svi bi mogli biti međusobno povezani. Kada se dva takva vozila približe istom spoju, to zapravo neće biti dva odvojena entiteta, već dio jednog algoritma. Šanse da bi mogli pogrešno komunicirati i sudariti se stoga će biti daleko manje.

Slično tome, ako Svjetska zdravstvena organizacija identificira novu bolest ili ako laboratorij proizvede novi lijek, ne može odmah ažurirati sve ljudske liječnike na svijetu. Ipak, čak i ako ste imali milijarde liječnika umjetne inteligencije na svijetu – svaki koji prati zdravlje jednog ljudskog bića – još uvijek biste ih mogli ažurirati u djeliću sekunde i svi su mogli međusobno komunicirati svoje procjene nove bolesti ili lijeka. Ove potencijalne prednosti povezanosti i updatabilnosti toliko su ogromne da bi barem u nekim linijama rada moglo imati smisla zamijeniti sve ljude računalima, čak i ako pojedinačno neki ljudi još uvijek rade bolji posao od strojeva.

Iste tehnologije koje bi milijarde ljudi mogle učiniti ekonomski nevažnima također bi im mogle olakšati praćenje i kontrolu.

Sve to dovodi do jednog vrlo važnog zaključka: Revolucija automatizacije neće se sastojati od jednog prekretničkog događaja, nakon čega će se tržište rada smjestiti u neku novu ravnotežu. Umjesto toga, to će biti kaskada sve većih poremećaja. Stara radna mjesta će nestati i pojavit će se nova radna mjesta, ali nova radna mjesta također će se brzo promijeniti i nestati. Ljudi će se morati prekvalificirati i ponovno izmisliti ne samo jednom, već mnogo puta.

Baš kao što su u 20. stoljeću vlade uspostavile masivne obrazovne sustave za mlade, u 21. stoljeću morat će uspostaviti masivne sustave reedukacije za odrasle. Ali hoće li to biti dovoljno? Promjene su uvijek stresne, a užurbani svijet s početka 21. stoljeća proizveo je globalnu epidemiju stresa. Kako se volatilnost posla povećava, hoće li se ljudi moći nositi s tim? Do 2050. godine mogla bi se pojaviti beskorisna klasa, što je rezultat ne samo nedostatka radnih mjesta ili nedostatka relevantnog obrazovanja, već i nedovoljne mentalne izdržljivosti za nastavak učenja novih vještina.

(Nastavak slijedi)

Yuval Noah Harari  

Povezani članci

Starci u zlatnom kafezu (8)

hrvatski-fokus

PAD ZADRA – Trn u oku brojnim osvajačima (2)

HF

Čija je INA doista bila? (4)

HF

V. Britanija i Habsburška Monarhija (1)

HF

Ova web stranica koristi kolačiće za poboljšanje vašeg iskustva. Pretpostavit ćemo da ste s ovim u redu, ali ako želite možete se odjaviti i ne prihvatiti. Prihvati Pogledaj više...