Akankah mesin pintar mengambil pekerjaan Anda?

Pada Simposium Gartner minggu ini di Florida saya terkejut dengan betapa banyak diskusi didominasi oleh "mesin pintar" dan dampaknya pada bisnis, pekerjaan, dan ekonomi. Topik itu muncul berulang-ulang, dalam keynote pembuka, dalam daftar tren teratas, dan dalam prediksi strategis perusahaan.

Sejumlah sesi mengambil ini sedikit lebih jauh. Tom Austin dari Gartner memberikan presentasi yang menyebut mesin pintar "gangguan besar berikutnya, " dan mendefinisikan mereka sebagai mesin yang otonom atau yang menunjukkan contoh "pembelajaran mendalam." Ini sering teknologi yang mengejutkan kita dengan melakukan hal-hal yang kita pikir hanya manusia yang bisa lakukan. Dia membahas bagaimana ini dibagi menjadi penggerak, pelaku, dan orang bijak (beberapa di antaranya saya rinci dalam posting saya pada 10 tren teratas). Dia kemudian masuk lebih dalam ke diskusi tentang solusi lain, seperti e-discovery, metode Narrative Science untuk mengubah informasi olahraga menjadi berita atau melalui data keuangan untuk membuat rekomendasi dalam teks, dan perangkat lunak yang digunakan untuk menilai esai tingkat perguruan tinggi.

Secara umum, ia berhipotesis bahwa sampai tahun 2020, mesin pintar akan memberikan lebih banyak manfaat daripada membahayakan karier. Orang lain yang berbicara bahkan memberikan prediksi yang lebih drastis. Dalam sebuah pembicaraan tentang bagaimana mesin pintar akan membentuk kembali pekerjaan, pekerjaan, dan pekerjaan, Diane Morello dari Gartner mengatakan bahwa ia mengharapkan bahwa pada tahun 2024, empat dari setiap 10 orang akan mendistribusikan pekerjaan mereka di tim "virtual doppelgangers." Dia menggunakan angka yang sama meramalkan bahwa pada tahun 2020, 49 persen pekerjaan tidak akan terpengaruh oleh mesin seperti itu, dan 34 persen akan terkena dampak positif. Tapi tentu saja itu masih menyisakan 17 persen orang yang akan kehilangan pekerjaan sebagai akibatnya dan itu bisa menjadi masalah besar.

Morello juga berbicara tentang jenis pekerjaan yang bisa dilakukan orang yang tidak bisa dilakukan mesin; semakin banyak daftar yang lebih baik dilakukan oleh mesin; dan yang terbaik dilakukan oleh orang-orang dengan bantuan mesin, seperti pilot pesawat tempur dan ahli bedah otak.

Zaman Mesin Berpikir

Dalam ceramah berjudul "Zaman Mesin Berpikir, " Rekan Gartner Steve Prentice membuat tiga prediksi besar tentang "sistem pintar."

Pada 2018, katanya, penggunaan sistem pintar akan ilegal di beberapa kegiatan dan yurisdiksi dan diamanatkan dalam yang lain. Pada tahun 2020, setara dengan Tiga Hukum Robotika Asimov akan dimasukkan ke dalam buku undang-undang setidaknya satu negara besar. Pada tahun 2024, setidaknya 10 persen kegiatan yang berpotensi membahayakan kehidupan manusia akan membutuhkan penggunaan sistem cerdas secara wajib tanpa opsi untuk menimpa manusia. (Yang terakhir ini juga membuat daftar prediksi 10 besar Plummer.)

Ini adalah prediksi besar dan sebagian, itu tergantung pada definisi; seperti yang saya katakan sebelumnya, jika Anda menganggap sistem penyebaran airbag di mobil sebagai "sistem pintar, " sudah ada beberapa yang diperlukan; jika Anda menganggap sistem cerdas sebagai sistem yang merekomendasikan video berdasarkan apa yang ditonton teman Anda dan memberi tahu Anda apa yang mereka tonton, itu sudah ilegal. Tetapi secara umum, sistem menjadi lebih cerdas dan akan ada lebih banyak perdebatan tentang apa yang seharusnya dan tidak boleh diizinkan.

Prentice mengatakan tidak ada gunanya membicarakan apa yang sebenarnya "kecerdasan buatan" atau "jika komputer hidup." Skynet bukan masa depan yang berguna untuk dipikirkan, tetapi di mana orang berkolaborasi dengan mesin. Dan dia mencatat seluruh upaya bukan tentang menciptakan kembali otak manusia, yang akan seperti mencoba terbang dengan meniru burung ketika pada kenyataannya - pesawat terbang sangat berbeda.

Sebaliknya dia berbicara tentang bagaimana mesin berpikir adalah orang yang membuat keputusan. Dia membahas hierarki mesin semacam itu dan perannya dalam mendukung keputusan, mulai dari informasi umum hingga "otomatisasi non-opsional", seperti sistem yang tidak memungkinkan Anda untuk menabrak mobil di depan Anda.

Semua ini akan menimbulkan banyak pertanyaan. Beberapa akan bersifat finansial, seperti apakah premi asuransi akan lebih rendah dengan kendaraan otonom, atau apakah dokter mampu untuk tidak setuju dengan diagnosis Watson jika itu meningkatkan premi kewajiban profesionalnya. Beberapa akan menjadi peraturan, memutuskan apa yang bisa dan apa yang tidak diperbolehkan. Dan beberapa akan etis, seperti apa yang harus dilakukan mesin jika tidak dapat menghindari kecelakaan. Prentice kembali ke Hukum Asimov tentang Robotika di sini sebagai seperangkat aturan yang mungkin mengikat secara hukum, khususnya hukum pertama, yang mengatakan "robot tidak boleh melukai manusia atau, karena tidak bertindak, memungkinkan manusia ikut terluka."

Dia mencatat ada masalah dengan "garis menyeramkan" dari apa yang bisa dan tidak dapat diterima mesin untuk melakukan, yang bervariasi dari waktu ke waktu dan generasi ketika orang terbiasa dengan perangkat baru. Dia mengatakan ini akan mendorong perubahan sosial dan politik, mencatat bahwa alih-alih mesin menggantikan pekerja manufaktur, mereka sekarang akan menggantikan pekerja pengetahuan.

Pikiran-pikiran ini bergema pada makan siang yang menampilkan Andrew McAfee dari Pusat Bisnis Digital di MIT Sloan School of Management. McAfee dan Erik Brynjolfsson menulis sebuah buku berjudul Race Against the Machine beberapa tahun yang lalu dan memiliki buku yang akan datang berjudul The Second Machine Age .

Dia mengatakan selama bertahun-tahun, para peneliti berpikir bahwa manusia memiliki beberapa keunggulan berkelanjutan dibandingkan tenaga kerja digital di dua bidang besar: pencocokan pola dan kemampuan komunikasi yang kompleks. Tetapi baru-baru ini, mereka telah melihat contoh pencocokan pola seperti kendaraan otonom Google dan hal-hal lain seperti metode Narrative Science untuk mengubah informasi menjadi cerita, IBM Watson, dan Rethink Robotics 'Baxter. McAfee berbicara tentang bagaimana jumlah data yang kami miliki terus bertambah, membentang dari terabyte ke petabytes ke exabytes ke zettabytes. Sekarang kita akan memiliki akses ke apa yang oleh CEO Autodesk Carl Bass disebut "komputasi tanpa batas."

Tetapi semua perubahan yang telah kita lihat karena semua teknologi baru ini sampai sekarang hanyalah "tindakan pemanasan untuk perubahan yang akan kita lihat, " kata McAfee. Sampai saat ini, implikasi bisnis yang telah kita lihat sama-sama besar dan aneh, katanya, mencatat sebuah penelitian yang dia lakukan baru-baru ini menunjukkan bahwa dengan memasukkan alat untuk memantau pencurian karyawan, pencurian turun sekitar $ 25, tetapi pendapatan naik $ 3.000 dan tip persentase meningkat. Dia berbicara tentang cara-cara baru menggunakan data, seperti Kaggle menjalankan kompetisi untuk membuat algoritma untuk memprediksi mobil mana yang mungkin terlibat dalam kecelakaan, menghasilkan peningkatan 300 persen dalam metode prediksi Allstate.

Tetapi implikasi ekonomi dan sosial mungkin bahkan lebih besar. McAfee berbicara tentang bagaimana selama tiga dekade setelah Perang Dunia II semua indeks utama ekonomi dilacak bersama. Tetapi sejak 1980, ada perbedaan, dengan pendapatan rata-rata sekarang tumbuh secepat produktivitas tenaga kerja atau PDB; dan baru-baru ini lapangan kerja swasta juga mulai tertinggal. Dia menganggap ini sebagai teknologi, mencatat bagaimana pada tahun 1982, komputer adalah mesin TIME tahun ini. Sekarang kita memiliki "waktu terbaik, waktu terburuk"; pertumbuhan upah untuk mereka yang memiliki gelar sarjana kurang dari itu datar atau bahkan menurun sedangkan mereka yang memiliki gelar sarjana atau sarjana meningkat paling banyak. Dan dia berkata "superstar, " itu adalah seratus persen teratas dari penerima upah di Amerika Serikat, yang paling meningkat, menciptakan ekonomi yang lebih terpolarisasi. Pengembalian modal, dengan kata lain, laba perusahaan, berada pada titik tertinggi sepanjang masa, katanya, tetapi pengembalian tenaga kerja, atau persentase PDB yang dibayarkan dalam upah, menurun pada tingkat yang belum kita miliki. terlihat sebelumnya (bahkan termasuk upah yang dibayarkan kepada superstar itu).

Teknologi adalah bagian dari peningkatan di bagian atas dan penurunan di bagian bawah, katanya. Tidak pernah ada waktu yang lebih baik untuk memiliki keterampilan yang berbeda, tetapi ini bukan waktu yang tepat untuk menjadi pekerja biasa. Dia mengatakan MIT sedang menyiapkan inisiatif untuk melihat lebih jauh dampak ekonomi digital.

Menuju Pengangguran 90%

Mungkin sesi yang paling mengkhawatirkan adalah pembicaraan dari Kenneth Brant dari Gartner tentang "Bertahan 90% Pengangguran."

"CEO Anda salah tentang mesin pintar, " kata Brant, mengutip survei CEO baru-baru ini perusahaan yang setuju ada kelangkaan bakat dan tingkat inovasi meningkat, tetapi sebagian besar menolak keyakinan bahwa mesin akan menyerap jutaan pekerjaan kelas menengah. "Gartner percaya bahwa selama dekade ini gangguan pada mesin pintar akan menjadi salah satu teknologi paling berdampak di industri."

Digitalisasi akan memenuhi tenaga kerja dalam dekade ini, katanya, mencatat banyak contoh sebelumnya di mana teknologi pintar sedang digunakan. Dia mengindikasikan sekarang ada perlombaan untuk bakat untuk mengembangkan mesin pintar dan mengatakan kepada para pemimpin TI di audiensi bahwa "Anda akan menjadi bagian dari perlombaan untuk bakat atau Anda akan tertinggal."

Brant mengharapkan mesin pintar akan menjadi garis depan optimalisasi biaya dalam tenaga kerja, dan menyarankan empat skenario yang mungkin untuk pengembangan mesin pintar hingga 2020. Ini termasuk "Bawa Asisten Virtual Anda Sendiri, " di mana karyawan menggunakan mesin mereka sendiri untuk meningkatkan pekerjaan mereka; "Digi-Taylorism, " di mana mesin secara efektif mengisi peran mengawasi kerja; "Homo Ludens, " di mana kita secara efektif akan memiliki pengangguran penuh karena mesin dapat melakukan pekerjaan kita untuk kita; atau "Machina Suprema" di mana mesin menjadi sadar diri dan memutuskan apa yang harus dilakukan untuk diri mereka sendiri (mengutip karya Ray Kurzweil).

Dia mengatakan, baik skenario utopis maupun apokaliptik adalah "angsa hitam" dan bahwa 90 persen pengangguran bukanlah prospek berpeluang tinggi, tetapi kemungkinan meningkatnya pengangguran.

Dia juga mengatakan dia berpikir mesin pintar bisa mulai mengganggu "pekerjaan impian", pekerjaan khusus yang mahal seperti dokter, pengacara, dan pedagang. Pada 2030, katanya, Gartner percaya pekerjaan spesialis ini akan hilang dan yang akan tersisa akan menjadi profesional yang sangat serbaguna dan empati yang dapat bekerja dengan mesin.

Penggantian pekerjaan telah dimulai, katanya, dan "penghancuran kreatif" di masa lalu (di mana pekerjaan baru selalu diciptakan) digantikan oleh "penciptaan destruktif" karena skala, kecepatan, dan ruang lingkup hilangnya pekerjaan yang belum pernah terjadi sebelumnya. dengan kejutan dengan seberapa banyak dampak ini.

Perlombaan tidak melawan mesin, kata Brant, karena kita akan kehilangan balapan itu. Sebaliknya, ia berkata "jika kita cukup pintar untuk menciptakan mesin pintar, kita harus cukup pintar untuk menemukan kembali sistem sosial kita dan tata kelola kita untuk mendapatkan manfaat maksimal dari mesin-mesin pintar itu."