admin
Mustafa Suleyman, „Microsoft AI“ generalinis direktorius, prognozavo, kad dauguma profesionalių baltųjų apykaklių darbų bus visiškai automatizuoti iki 2027 m. rugpjūčio mėn. Rinkodara. Apskaita. Teisinė. Projektų valdymas. Jis juos pavadino.
Dieną prieš tai skaičiau apie Jenseno Huango pradinį pranešimą Carnegie Mellon, kur jis pasakė 5800 absolventų vienoje geriausių šalies inžinerijos mokyklų apsvarstyti galimybę tapti elektrikais.
Tą pačią dieną filosofas, apžvelgęs naują technologijų žurnalisto knygą „I Am Not a Robot“, „The Boston Globe“ uždavė klausimą, kurio nė vienas iš jų nepalietė – jei mašinos dabar gali protauti, kas mums belieka?
Huangas liepia absolventams statyti daiktus
Moneywise pranešė, kaip Jensenas Huangas per lietų pasakė savo Carnegie Mellon pradžios kalbą 5800 absolventų viename geriausių šalies kompiuterių mokslo ir inžinerijos universitetų ir išleido didelę jo dalį siekdamas karjeros versle.
„AI suteikia Amerikai galimybę vėl statyti“, – sakė jis miniai. „Elektrikai, santechnikai, geležies darbuotojai, technikai, statybininkai – jūsų laikas. AI ne tik kuria naują skaičiavimo pramonę, bet ir kuria naują pramonės erą.”
Jis nesipriešino dėl efekto. „Moneywise“ pranešė, kad didžiausių JAV technologijų įmonių kapitalo išlaidos šiemet gali siekti 700 mlrd. USD vien duomenų centrų statybai, o „Randstad“ kovo mėn. atlikta daugiau nei 150 mln. JAV darbo skelbimų analizė parodė, kad kvalifikuotų amatų paklausa auga tris kartus greičiau nei profesionalių darbo vietų, susijusių su darbo stalu. Nė viena iš tos infrastruktūros nesukuriama žmonėms netraukiant vielos ir tiesiant vamzdžius.
Huangas taip pat pasakė kai ką, kas linkusi paslėpti po prekybos naratyvą: „Taip, dirbtinis intelektas pakeis kiekvieną darbą. Tačiau užduotis ir darbo tikslas nėra tas pats. Daugelis užduočių bus automatizuotos. Kai kurios darbo vietos išnyks. Tačiau bus sukurta daug naujų darbo vietų ir visiškai naujos pramonės šakos. SEO specialistai turėtų užsirašyti šį skirtumą tarp užduočių ir tikslo.
Suleymanas sako, kad „White-Collar Work“ turi 18 mėnesių
„Microsoft AI“ generalinis direktorius Mustafa Suleymanas „Financial Times“ sakė, kad dirbtinis intelektas artėja prie „žmogaus lygio atlikimo daugumos, jei ne visų profesinių užduočių“. Jo laikas yra nuo 12 iki 18 mėnesių. Konkretūs vaidmenys, kuriuos jis įvardijo kaip pažeidžiamus, buvo buhalterija, teisinė, rinkodara ir projektų valdymas.
Jis aiškiai įvardijo rinkodarą, o 18 mėnesių nuo 2026 m. vasario yra 2027 m. rugpjūčio mėn.
Prognozė sklinda pakankamai ilgai, kad taptų foniniu triukšmu. Būtent tai ir yra problema. Per pastaruosius 18 mėnesių paieška jau pasikeitė daugiau nei per pastaruosius penkerius metus. Praktikuojantys specialistai, kurie labiausiai jaučia pokyčius, nėra tie, kurių darbo vietos išnyko. Jie yra tie, kurių darbo eiga buvo sutrikdyta greičiau, nei buvo atnaujintos jų strateginės sistemos.
Kaagas užduoda klausimą Sterno knyga ne visai klausia
Sekmadienio rytą Johno Kaago apžvalga apie Joannos Stern knygą „Aš ne robotas: mano metai, kai naudojamas dirbtinis intelektas, kad padarytum (beveik) viską“ užbaigė mano modelį. Kaagas, Masačusetso Lowell universiteto filosofijos profesorius, Sterno eksperimentą vertina ne kaip technologijų istoriją, o kaip klausimą apie tai, kas išlieka išskirtinai žmogiška, kai mašinos gali vis labiau mėgdžioti tai, ką darome.
Jis atskleidė lanką iki garsiojo Alano Turingo „imitacijos žaidimo“, kur iššūkis buvo, ar mašina gali sėkmingai pereiti kaip žmogus pokalbyje. Dešimtmečius žmonės užėmė teisėjo ir vertintojo pareigas. Tačiau kažkada interneto eroje tie santykiai tyliai apsivertė. CAPTCHA sistemos pradėjo klausinėti mus Norėdami įrodyti, kad esame žmonės, ir pažymėkite langelį, patvirtinantį „Aš ne robotas“. Tai, kas prasidėjo kaip saugumo priemonė, tapo ir kultūrine metafora: mašinos nebebandė pelnyti mūsų pritarimo; mes prisitaikėme prie jų tikrinimo standartų.
Kaagas teigia, kad Sterno knyga peržengia AI padėjėjų, rašančių el. laiškus ar apibendrinančius susitikimus, naujumą. Gilesnė problema yra ta, ar pačią žmogaus tapatybę tampa sunkiau apibrėžti, kai sistemos gali įtikinamai imituoti sprendimą, kalbą ir net asmenybę. Jei algoritmas gali atkurti mūsų toną, stilių ir galiausiai didžiąją dalį mūsų profesinės produkcijos, tada svarbus klausimas nebėra, ar AI gali mąstyti taip, kaip mes. Tai, ar mes vis dar suprantame, kas pirmiausia įprasmina žmogaus mąstymą.
Norėdamas išnagrinėti šį klausimą, Kaagas pasitelkia Mary Everest Boole, XIX amžiaus mąstytoją ir pedagogę, susituokusią su matematiku George'u Boole'u, kurio logika tapo šiuolaikinio skaičiavimo pagrindu. Ji svarstė, kad kai pats samprotavimas taps mechanizuotas, žmonija turės įtvirtinti savo tapatybę kažkur už grynojo racionalumo ribų. Jos atsakymas buvo ne efektyvumas ar skaičiavimas, o savybės, pagrįstos empatija, moraliniu sprendimu ir žmogišku ryšiu.
Ši idėja 2026 m. kyla kitaip nei prieš dešimtmetį. Sterno ataskaitos rodo, kaip AI sistemos jau tapo pajėgios atlikti užduotis, kurios buvo laikomos kompetencijos žymenimis. Tačiau didesnė Kaago mintis yra ta, kad vien pajėgumai neišsprendžia vertės klausimo. Kuo daugiau mašinų priartina prie samprotavimo, tuo didesnis spaudimas žmonėms išreikšti tai, ko negalima paprasčiausiai automatizuoti: išgyventą patirtį, atskaitomybę, nesėkmės suformuotą intuiciją ir gebėjimą rūpintis pasekmėmis ne tik skaičiavimais.
Tokia įtampa slypi po Sterno knyga ir, vis dažniau, po pačiu šiuolaikinių žinių darbu. Iššūkis nebeįrodo, kad mašinos gali mus mėgdžioti.
Kuo jūs skiriasi?
Trys kūriniai, parašyti atskirai, iš pradžios stadiono Pitsburge, interviu „Financial Times“ ir sekmadienio knygos apžvalga, pateikia tą patį argumentą iš trijų krypčių.
Huangas: Darbo tikslas išlieka net tada, kai jo užduotys yra automatizuotos.
Suleymanas: Daugumos baltųjų apykaklių užduotys bus automatizuotos greičiau, nei dauguma žmonių yra pasiruošę.
Kaagas: Jei samprotavimas gali būti mechanizuotas, ir jis vis labiau gali, tada mus apibrėžiantis dalykas turi būti kažkas kita.
SEO specialistams tai šiuo metu praktiškiausias klausimas šioje srityje. Kai jūsų turinį, strategijos atmintinę ar raktinių žodžių analizę galėjo sukurti sistema, išmokusi pakankamai gerai jus suartinti, kuo jūsiškis skiriasi? Sąžiningas atsakymas, siūlo Kaag, nėra įgūdžių rinkinys ar procesas. Tai nepataisomai asmeniška perspektyvos kokybė, susiformavusi per realią patirtį, tikrą nesėkmę, faktinį buvimą kūrinyje. Būtent to negalima patikrinti dėžutėje.
Daugiau išteklių:
Teminis vaizdas: beast01/Shutterstock
