Ai en de toekomst van werk

Kunstmatige intelligentie zal een diepgaand effect hebben op de manier waarop mensen werken, en zal vrijwel zeker ook de beschikbaarheid van banen en de verdeling van inkomen beïnvloeden. Maar een aantal vooraanstaande technologen en economen die op een conferentie over AI en de toekomst van werk spraken - gepresenteerd door MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) en zijn initiatief over de digitale economie - suggereerden eerder deze maand dat de veranderingen misschien niet zo snel of zo ongewoon als populair wordt gesuggereerd, wat heel anders is dan veel van wat ik hoor op typische technologieconferenties.

MIT-voorzitter Rafael Reif, die de conferentie opende, zei dat hoewel het duidelijk is dat er een grote verandering plaatsvindt, hoe de meeste mensen moeten reageren op een dergelijke verandering. Reif zei dat hij gehoord is van CEO's die honderden mensen ontslaan wiens banen door automatisering overbodig zijn geworden, en tegelijkertijd volhouden dat ze honderden banen hebben die ze niet kunnen vervullen omdat ze niet de juiste mensen kunnen vinden met de juiste vaardigheden. Als we willen dat technologische vooruitgang iedereen ten goede komt, zei Reif, moeten we de toekomst van het werk zorgvuldig opnieuw uitvinden.

De AI-revolutie: waarom nu? Wat het betekent en hoe het potentieel te realiseren

(John Markoff, Centre for Advanced Study in the Behavioural Sciences; Erik Brynjolfsson, MIT Initiative on the Digital Economy; Kai-Fu Lee, Sinovation Ventures; James Manyika, McKinsey; Mona Vernon, Thompson Reuters)

Erik Brynjolfsson, directeur van het MIT's Initiative on the Digital Economy, sprak in een panel over de reden waarom deze veranderingen nu plaatsvinden en wat het zou kunnen betekenen om vooruit te kijken, over "het tweede machinetijdperk", waardoor we niet alleen onze spieren maar ook onze hersenen kunnen vergroten, en zei dat dit een mijlpaal is in de menselijke geschiedenis.

Brynjolfsson voegde eraan toe dat dergelijke vooruitgang gepaard ging met 'de grote ontkoppeling', die verwijst naar de voorwaarde dat, hoewel de arbeidsproductiviteit op recordniveau is, het mediane inkomen sinds de jaren negentig niet is toegenomen. Dit is volgens hem geen functie van technologie, maar van hoe we technologie gebruiken.

Sinovation Ventures CEO Kai-Fu Lee, een van de toonaangevende investeerders in AI in China, was misschien wel het meest pessimistisch over het vernietigen van banen. Hij sprak over vier technologiegolven, die hebben geleid tot vier verschillende soorten bedrijven: internetgegevens en gigantische internetbeesten zoals Google en Facebook; commerciële gegevens en dingen zoals medische beeldherkenning en fraudedetectie; de "gedigitaliseerde echte wereld" en apparaten zoals de Amazon Echo en camera's in winkelcentra en luchthavens; en volledige automatisering, waarmee hij robotica en autonome voertuigen bedoelt.

Lee zei dat de eerste golf niet veel invloed had op de werkgelegenheid, maar zei dat de tweede en derde veel bedienden kunnen vervangen, terwijl de vierde grotendeels arbeiders zal treffen. Dus, zei hij, verwacht hij eerst meer overlast voor bedienden. Als voorbeelden noemde hij een aantal Chinese bedrijven, waaronder Megvii's "Face ++" gezichtsherkenningssoftware, waarvan hij zei dat deze 911 zou kunnen vervangen indien breed toegepast; Yibot, een chatbot die medewerkers van de klantenservice zou kunnen vervangen; en Yongqianbao, een slimme financieringsapplicatie die leningfunctionarissen zou kunnen vervangen. De AI-revolutie decimeert over het algemeen banen zonder vervanging, zei hij, dus we moeten omgaan met door AI veroorzaakt banenverlies.

De oplossingen die hij voorstelde waren het uitroeien van armoede; het opnieuw uitvinden van onderwijs om zich te concentreren op "duurzame banen", namelijk creatieve en sociale dienstverleningstaken die niet door AI kunnen worden vervangen; meer sociale en zorggerichte banen creëren; en onze "arbeidsethos in het industriële tijdperk" afschaffen.

McKinsey Global Institute-voorzitter James Manyika zei dat AI en automatisering enorme voordelen bieden voor bedrijven, de economie en de maatschappij, maar zei dat hun impact op het werk onzekerder is.

Betreffende informatie uit de recente studie van McKinsey over automatisering (die ik hier heb behandeld), merkte hij op dat slechts 5 procent van de banen bijna 100 procent automatiseerbaar is op basis van de betrokken taken, maar dat 60 procent van de beroepen ongeveer 30 procent automatiseerbaar is, opnieuw op basis van de taken die ermee gemoeid zijn. Als gevolg hiervan zullen sommige banen verloren gaan, maar veel meer banen zullen grote veranderingen ondergaan. De vragen, zei hij, zullen er voldoende banen zijn, en hoe zullen deze van deze banen veranderen?

Thomson Reuters Labs CTO Mona Vernon, sprak over het geven van "superkrachten" aan advocaten en journalisten, door software te bouwen bovenop enorme kennisgrafieken. Ze zei dat AI "de architectuur van het bedrijf" verandert door het mogelijk te maken vragen te beantwoorden die tien jaar geleden niet hadden kunnen worden beantwoord. Maar ze merkte op dat er een grote sprong nodig is om van "kunst van de mogelijke" AI-demonstraties naar implementaties van productiekwaliteit te gaan.

Moderator John Markoff, een fellow bij het Center for Advanced Study in the Behavioural Sciences in Stanford, ook bekend om zijn vele jaren verslaggeving bij The New York Times, vroeg zich af waarom, als de technologie zo goed is, er nu nog zoveel banen zijn. Brynjolfsson zei dat we de afgelopen veertig jaar veel banen hebben gecreëerd, maar geen goede banen, en dat het gemiddelde inkomen niet is gestegen, dus 'moeten we helemaal niet zelfgenoegzaam zijn'. Hij zei dat hij niet in technologisch determinisme gelooft, maar in plaats daarvan vindt dat we de juiste beleidskeuzes moeten maken op gebieden zoals onderwijs en ondernemerschap.

Augmentatie versus automatisering

(John Markoff, Stanford; Dimitris Papageorgiou, Ernst & Young; Sophie Vandebroek, IBM Research; Krystyn Van Vliet, MIT; John Van Reenen, MIT)

Een ander panel richtte zich op de vraag of AI taken zal vervangen of uitbreiden. MIT Economie Professor John Van Reenen erkende dat mensen bang zijn voor automatisering en dat deze angst is geworteld in de economische ervaring die ze de afgelopen dertig of veertig jaar hebben opgedaan.

Van Reenen zei dat de geschiedenis van de laatste 200-300 jaar positief is, in die zin dat de economie nieuwe banen heeft kunnen creëren. Maar, zei hij, "de vraag is de kwaliteit van de banen in plaats van de kwantiteit."

IBM Research Chief Operating Officer Sophie Vandebroek was een groot voorstander van het vermeerderingsargument. Ze sprak over systemen zoals AI die beveiligingsprofessionals bijstaan ​​door databases te controleren op bekende bedreigingen; zei dat AI professionals in de financiële dienstverlening helpt door te controleren aan de hand van voorschriften; en vertelde hoe Xerox (waar ze vroeger werkte) een systeem ontwikkelde voor het gebruik van machine learning om het scoren van tests te automatiseren. Al deze dingen helpen mensen om beter te presteren op de werkplek, volgens haar.

Evenzo zei MIT hoogleraar materiaalkunde en techniek Krystyn van Vliet dat de technologie waarmee computers naar tumoren kunnen zoeken niet tot minder radiologen leidt, maar artsen meer tijd geeft om met elkaar en met patiënten te overleggen. Toch zei ze: "mensen willen niet te horen krijgen dat ze opnieuw moeten worden opgeleid."

Markoff vroeg of dit soort ontwikkelingen zal leiden tot het "ontmoedigen" van mensen, en Ernst & Young Partner Dimitris Papageorgiou merkte op dat vliegtuigen nog steeds twee piloten hebben, zelfs tijdens het grootste deel van een vlucht wordt uitgevoerd door de automatische piloot. Maar, zei Papageorgiou, AI verdiept de kloof tussen lager opgeleide en hoger opgeleide werknemers, en zei dat Estland en Costa Rica de schoolprogramma's hebben veranderd op basis van waar ze denken dat banen in de toekomst zullen zijn. Van Reenen merkte op dat technologie tot op heden bevooroordeeld is geweest ten gunste van de geschoolde werknemer, wat tot uiting komt in de enorme premie die de universiteit biedt, zelfs naarmate het aanbod van hoger opgeleide werknemers is toegenomen. Maar AI is anders, zei hij, omdat het ook van invloed zal zijn op hooggeschoolde banen, zoals radiologie.

Strategieën om in de eerste fase te navigeren

Verschillende presentatoren boden strategieën aan om AI beter te laten werken, evenals ideeën over het opleiden van werknemers voor het nieuwe tijdperk.

Allen Blue, mede-oprichter en vice-president van Product Management bij LinkedIn, sprak over het bouwen van een responsief systeem zodat mensen toegang hebben tot levenslang leren. Hij waarschuwde dat sommige banen kortstondig zijn, en zei dat op dit moment de grootste vacature voor medische coders is, maar dat dit een baan is die hoogstwaarschijnlijk automatisch zal worden geautomatiseerd. Blue vroeg zich af hoe mensen tijd en geld hebben om onderwijs te volgen, en zei dat werkgevers en de overheid meer betrokken moeten worden.

Blue zei dat er een "noodzaak is om onderwijs helemaal opnieuw te overwegen tot op het kleuterschoolniveau", met een focus op gebieden zoals samenwerking.

Sam Madden, professor aan MIT CSAIL, en facultair co-directeur van Systems That Learn, zei dat hij zich zorgen maakt over hoe tieners hun tijd doorbrengen, inclusief hoeveel meer tijd ze besteden aan het gebruik van computers en apparaten in plaats van te communiceren met hun collega's, en zei dat hij gelooft dat dit kan een 'rare impact hebben op sociale vaardigheden'.

Jennifer Chayes, technisch fellow en algemeen directeur van Microsoft Research New England, vertelde hoe AI de gezondheidszorg kan verbeteren en wees bijvoorbeeld op toepassingen voor mobiele apparaten die versterkend leren gebruiken om diabetici te motiveren meer te bewegen. Ze maakt zich zorgen over eerlijkheid in AI en zei dat de meeste systemen, in plaats van te optimaliseren voor eerlijkheid, in plaats daarvan bevooroordeeld zijn in gegevens die verband houden met mensen en deze vergroten. "We willen ervoor zorgen dat AI het beter doet dan mensen, niet slechter, " zei ze.

Alex "Sandy" Pentland, oprichter van het MIT Connection Science Research Initiative, zei dat hij zich geen zorgen maakt over banen, maar eerder over methoden om waarde te produceren. Hij zei dat we overstappen van routinematige taken naar in plaats daarvan focussen op taken die sociale vaardigheden en niet-routinematige analytische taken vereisen, en sprak over 'De menselijke strategie', of het idee dat netwerken in een bedrijf of in de maatschappij net zijn als verbindingen in diepe aan het leren. Hij zei dat het interessant zou zijn om versterkingsleren naar het sociale domein en productienetwerken te brengen, waardoor "kaizen helemaal omhoog" in managementniveaus en op de werkvloer wordt gecreëerd.

In een discussie zei Pentland dat er veel meer gegevens moeten worden gedeeld en datatransparantie. Momenteel zei hij dat er een ongelooflijke concentratie van gegevens in een paar handen is, en hij hoopt op een manier om de toegang te openen, terwijl hij tegelijkertijd de privacywetgeving respecteert. AI is slechts zo goed als de gegevens die worden gebruikt om het te trainen, voegde Pentland eraan toe en zei dat als je je zorgen maakt over eerlijkheid, je moet begrijpen welke gegevens in het systeem zijn ingevoerd.

Is het echt AI, of gewoon computerstatistieken?

Een ander panel was gepland om 'kansen en uitdagingen' te bespreken, maar praatte uiteindelijk meer over de beperkingen van de AI-systemen van vandaag.

Josh Tenenbaum, professor, MIT CSAIL, zei dat hoewel we AI-technologieën hebben, we geen echte AI hebben. In plaats daarvan hebben we systemen die slechts één ding doen, gebaseerd op patroonherkenning. Echte intelligentie, zei hij, zou in plaats daarvan de wereld modelleren, uitleggen en begrijpen wat het ziet, zich voorstellen, leren en nieuwe modellen van de wereld bouwen. Hij zei dat we tientallen jaren verwijderd zijn van een AI die dit zou kunnen bewerkstelligen, en merkte op dat zelfs baby's van 3 maanden meer gezond verstand hebben van dingen in de wereld dan een AI.

Patrick Winston, professor aan MIT CSAIL, zei: "Professor van AI zal de laatste baan zijn, " maar was over het algemeen veel optimistischer over de toekomst van de beroepsbevolking. De dingen zijn echt niet veel veranderd sinds 1985, zei hij, toen de laatste AI-revolutie geen mensen bleek te vervangen. Machine learning is gewoon een ander woord voor 'computationele statistieken', zei hij, dus als mensen zeggen dat hij die eigenaar is van AI de wereld zal bezitten, als je 'AI' eenvoudig vervangt door 'computationele statistieken', klinkt het veel minder geloofwaardig.

In een gesprek dat volgde, verwees Markoff naar John McCarthy's project om een ​​denkmachine te bouwen, en Winston was erg sceptisch. "We hebben altijd gezegd dat technologie op menselijk niveau 20 jaar vrij is… uiteindelijk zullen we gelijk hebben, " maar waarschijnlijk deze keer niet, zei hij. Hoewel wat we vandaag hebben enorm nuttig is, vertegenwoordigt het slechts een klein deel van de menselijke intelligentie, benadrukte hij.

Visie: Industrie 2020-2050

(John Markoff, Stanford; Andrew McAfee, MIT IDE; Tom Kochan, MIT; Rod Brooks, Rethink Robotics)

Soortgelijke perspectieven weergalmden in een discussie over wat panelleden verwachtten voor 2020-2050.

Rod Brooks, oprichter en CTO van Rethink Robotics, merkte op dat leren niet algemeen is en zei dat leren leren navigeren niet hetzelfde is als leren hoe eetstokjes te gebruiken, wat op zijn beurt niet hetzelfde is als talen leren. Hij merkte op dat de computers van vandaag foto's kunnen identificeren van mensen die paraplu's in de regen dragen, maar kan geen basisvragen beantwoorden zoals "Kunnen wasberen paraplu's meenemen?"

Tom Kochan, co-directeur en professor, onderzoek naar werk en werkgelegenheid aan de Sloan School of Management van MIT, zei dat er vier belangrijke elementen zijn van een "geïntegreerde technologie en werkstrategie" om ervoor te zorgen dat technologie werkt voor de samenleving in het algemeen.

Het eerste element, zei Kochan, is het definiëren van de uitdaging en het bepalen van het probleem (of de problemen) die we proberen op te lossen. Ten tweede vindt hij dat we in plaats van eerst de technologie en vervolgens het personeel te overwegen, de technologie en het ontwerpproces moeten integreren. Als voorbeeld sprak hij over hoe GM $ 50 miljard aan automatisering besteedde, maar niet naar zijn personeel luisterde en dus niet de resultaten kreeg waar het op had gehoopt.

Het derde element, zei Kochan, is training, en we moeten trainen voordat technologie wordt ingezet, en 'levenslang leren voor iedereen werkelijkheid maken'. In het geval van GM moesten autowerkers de technologie begrijpen om goed te kunnen worden ingezet en in plaats daarvan de stress ondervonden van het leren gebruiken van de technologie toen deze werd geïnstalleerd. Ten slotte zei Kochan dat we diegenen die het zwaarst getroffen zijn moeten compenseren. Hij zei dat, hoewel er nieuwe banen worden gecreëerd, dat niet uitmaakt voor de mensen die hun baan verliezen, en we moeten eerlijk omgaan met degenen die een negatieve impact hebben.

Als we ons bewust zijn van deze elementen, zeggen Kochan, zullen we een meer gedeelde welvaart creëren, maar "als we het aan technologen alleen laten, zullen we winnaars en verliezers repliceren."

Andrew McAfee, co-directeur van het MIT Initiative on the Digital Economy, en Principal Research Scientist, MIT Sloan School of Management, probeerden antwoorden te geven op wat hij als de drie meest voorkomende vragen over de economie beschouwt.

Ten eerste, zei hij, is de vraag "is onze economie gekaapt?" McAfee merkte op dat de groeiende kloof tussen rijk en arm, evenals de opkomst van grote, krachtige bedrijven en financiers. Maar hij zei dat wat er aan de hand is grotendeels een structurele verandering is, die het gevolg is van technologie en globalisering, in plaats van dat bedrijven oneerlijk spelen.

Ten tweede hoort McAfee veel bezorgdheid over 'permanente technische monopolies', en hoewel het onmogelijk is om deze bezorgdheid met enige zekerheid weg te nemen, zijn dergelijke permanente monopolies 'vrijwel zeker niet' iets om je zorgen over te maken. Hij herinnerde zich 20 jaar geleden zorgen dat IBM, Microsoft en later AOL zulke permanente technische monopolies konden worden, en soortgelijke opmerkingen 10 jaar geleden over Nokia en RIM. Over het algemeen zei hij: 'er is iets dat ze niet kunnen gebruiken'.

Ten slotte vroeg McAfee: "Gaan er banen komen?" Hij antwoordde dat bevestigend, maar zei dat er geen garantie is dat er in de toekomst net zoveel banen zullen zijn als vandaag. Hoewel veel mensen zeggen dat we altijd profiteren van een combinatie van mensen en machines, is dat geen regel. We hebben bijvoorbeeld tegenwoordig veel minder scheepsbouwer dan ooit tevoren en de werkgelegenheid in de industrie piekte in 1979, dus we weten echt niet wat er de komende drie decennia zal gebeuren.

In een paneldiscussie die volgde, vroeg Markoff naar de impact van Hollywood en afbeeldingen van AI in de bioscoop. Brooks merkte op dat hij als 13-jarige 2001 zag en "verliefd werd op HAL." Maar, zei hij, Hollywood neigt ertoe de wereld af te beelden zoals deze is en vervolgens technologie toe te voegen, terwijl in de echte wereld de samenleving zich aanpast aan technologie.

McAfee zei dat hij zich meer zorgen maakt over angstgevoelens met betrekking tot AI, en citeert Andrew Ng die zei dat "zorgen maken over moordende robots hetzelfde is als zorgen maken over overbevolking op Mars." Hij zei dat we "veel te veel tijd besteden aan dit tweede slaapzaal-BS-onderwerp."

Kochan zei dat hij meer geïnteresseerd is om erachter te komen hoe we meer mensen in het gesprek over technologie brengen, omdat veel technologieën veel te lang duren om te verspreiden. In plaats daarvan, zei hij, zouden we gebruikers vroeg moeten binnenhalen. Maar Brooks ging hiertegen in en vroeg: "hoeveel mensen moeten een cursus volgen over het gebruik van een smartphone?"

Markoff vroeg naar de rol van technologie in het functiedebat en naar ongelijkheid. McAfee zei dat het vermogen van Mark Zuckerberg het 'verkeerde is om op te focussen'. In plaats daarvan, zei hij, zouden we ons zorgen moeten maken over de stagnatie van de middenklasse. Kochan was het ermee eens dat stagnatie een probleem is en betoogde dat het grote ding dat ongelijkheid en stagnatie drijft "de achteruitgang van instellingen" zoals vakbonden en het minimumloon is.

In een afzonderlijk gesprek zei MIT CSAIL-directeur Daniela Rus dat we machines als gereedschap moeten beschouwen, en zei dat ze geloofde dat Robots en AI meer banen en betere banen kunnen creëren. Maar ze wees erop dat het kraken van grote gegevenssets niet vertaalt naar kennis en dat het maken van complexe berekeningen geen autonomie oplevert. Rus merkte ook op dat actie moeilijker is dan perceptie, dat perceptie moeilijker is dan gegevensverwerking, en dat het bereiken van 99, 99 procent correct exponentieel moeilijker is dan het bereiken van 90 procent.

Toch was Rus voor het grootste deel optimistisch en sprak hij over hoe technologie fabrieksarbeiders meer controle kan geven over wat ze produceren, en hoe dingen zoals wearables blinden zullen helpen om de wereld beter te navigeren. Ze sloot haar toespraak door John F. Kennedy te citeren, die in 1962 zei dat "wij geloven dat als mannen het talent hebben om nieuwe machines uit te vinden die mannen werkloos maken, ze het talent hebben om die mannen weer aan het werk te zetten.

Er was veel meer over de economie van AI en banen op de tweede dag (die ik in een andere post zal behandelen.)

Benieuwd naar je breedband internet snelheid? Test het nu!