FreeDoom
New member
2013’te Oxford Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, işin geleceği hakkında şaşırtıcı bir sayı yayınladılar: Amerika Birleşik Devletleri’ndeki tüm işlerin yüzde 47’sinin belirsiz bir süre, belki on yıl veya on yıl boyunca “otomasyon riski” altında olduğunu tahmin ettiler. iki.” maruz kalmak.
Ancak on yıl sonra, ülkedeki işsizlik tüm zamanların en düşük seviyesinde. “Zenginler ve onların robotları dünyadaki işlerin yarısını yok etmek üzere” gibi o zamanki kasvetli manşetlerin tsunamisi tamamen yanlış görünüyor.
Ancak çalışmanın yazarları, aslında dünyanın sonunun yakın olduğunu önermek istemediklerini söylüyorlar. Bunun yerine, teknolojinin neler yapabileceğini açıklamaya çalıştılar.
Bu, düşünce kuruluşlarının, kurumsal araştırma gruplarının ve ekonomistlerin, işin ne kadarının teknolojiden “etkilendiğini” veya “teşhir edildiğini” öğrenmek için makale üstüne makale yayınladığı uzun soluklu bir düşünce deneyinin ilk girişimiydi.
Başka bir deyişle, araçların maliyeti önemsiz olsaydı ve tek amaç mümkün olduğu kadar çok insan işini otomatikleştirmek olsaydı, teknoloji ne kadar iş yapabilirdi?
Oxford araştırmacıları Carl Benedikt Frey ve Michael A. Osborne araştırmalarını yürüttüklerinde, yapay zeka tabanlı bir soru-cevap sistemi olan IBM Watson, Jeopardy’yi kazanarak dünyayı şok etmişti! Otonom araçların test versiyonları ilk kez sokaklarda dolaştı. Şimdi, üretken yapay zekadan yararlanan araçların yükselişini takip eden yeni bir çalışma dalgası var.
Mart ayında Goldman Sachs, DALL-E ve ChatGPT gibi popüler AI araçlarının arkasındaki teknolojinin 300 milyon tam zamanlı işi otomatikleştirebileceğini tahmin etti. Bu araçların üreticisi Open AI’dan araştırmacılar ve Pennsylvania Üniversitesi, ABD çalışanlarının yüzde 80’inin görevlerinin en az yüzde 10’unda bir etki gördüğünü buldu.
Massachusetts Institute of Technology’de 20 yılı aşkın bir süredir teknolojik değişim ve işgücü piyasasını inceleyen ekonomi profesörü David Autor, “Muazzam bir belirsizlik var” dedi. “Ve insanlar bu cevapları vermek istiyor.”
Ancak, örneğin yaklaşık 300 milyon tam zamanlı işin yapay zekadan etkilenebileceğini söylediğinizde bu tam olarak ne anlama geliyor?
Değişir, dedi Bay Yazar. “Etkilenen şu anlama gelebilir: iyileşti, kötüleşti, gitti, iki katına çıktı.”
Daha da kötüsü, teknoloji tüm mesleklerden ziyade görevleri otomatikleştirme eğilimindedir. Örneğin, 2016’da yapay zeka öncüsü Geoffrey Hinton, tıbbi görüntüleri okumak için kullanılabilecek yeni bir “derin öğrenme” teknolojisi düşündü. “Bir radyolog olarak çalışırken, zaten uçurumun kenarını aşmış ama henüz aşağı bakmamış bir çakal gibisiniz.”
Algoritmaların insanlardan “daha iyi performans göstermesi” için beş, belki on yıl verdi. Muhtemelen gözden kaçırdığı şey, görüntüleri okumanın radyologların yaptığı pek çok işten (ABD hükümetine göre 30) yalnızca biri olduğuydu. Ayrıca “sağlık uzmanlarıyla konferans” ve “danışmanlık teklif etme” gibi şeyler de yaparlar. Bugün, bazı uzmanlar yaklaşmakta olan radyolog sıkıntısından korkuyor. Ve Bay Hinton, o zamandan beri, geliştirilmesine yardım ettiği teknolojinin aynısını kamuoyu önünde sesli bir şekilde eleştiriyor.
Bay Frey ve Bay Osborne’un yüzde 47’lik sayılarını hesaplamalarının bir yolu, teknoloji uzmanlarına “tele pazarlamacı” veya “muhasebeci” gibi tüm işlerin otomatikleştirilmesinin ne kadar olası olduğunu sormaktı. Ancak makalelerini yayınladıktan üç yıl sonra, Mannheim merkezli ZEW Avrupa Ekonomik Araştırmaları Merkezi’ndeki bir grup araştırmacı, “ürün veya hizmetleri açıklama” gibi görevleri değerlendiren benzer bir çalışma yayınladı ve bunların yalnızca yüzde 9’unun 21 meslekte meslek olduğunu tespit etti. ülkeler otomatikleştirilebilir.
ZEW makalesinin ilk yazarı Melanie Arntz, “İnsanlar sayıları sever” dedi. “İnsanlar her zaman sayının bir tür katı olması gerektiğini düşünür çünkü o bir sayıdır. Ancak rakamlar gerçekten çok yanıltıcı olabiliyor.”
Bazı senaryolarda, AI esasen tam bir iş yerine bir araç yarattı. Artık kürek yerine kazıcı kullanabilen bir kazıcısınız. Veya bir hastayı teşhis etmek için daha iyi bilgilere erişimi olan bir hemşire. Saat başına daha fazla ücret almanız gerekebilir, çünkü o zaman çok daha fazlasını halledersiniz.
Diğer senaryolarda, teknoloji işinizi tamamlamak yerine işinizin yerini alır. Ya da işinizi özel beceri gerektiren bir işten, gerektirmeyen bir işe dönüştürün. Muhtemelen bununla pek iyi olmayacaksın.
Her iki durumda da, Bay Autor, tarih boyunca teknolojik gelişmelerin, mevcut iş sayısından çok, öncelikle ücretleri ve servet dağılımını etkilediğini söylüyor. Yapay zekanın ne kadar insan emeğinin yerini alabileceğini inceleyen çalışmalar hakkında “Bu tür bir egzersizle, çok belirgin bir ağaca odaklanarak ormanı kaçırma riski vardır” dedi.
Yanıt kısmen yeni araçların nasıl tasarlandığına, düzenlendiğine ve kullanıldığına bağlı olduğundan, başka bir kilit odak noktasının -yapay zekanın becerilerin değerini nasıl değiştireceğini- tahmin etmesi zor olduğunu düşünüyor.
Müşteri hizmetlerini götürün. Birçok şirket, aramaları yanıtlama görevini otomatik bir karar ağacına bıraktı ve sorun giderme için yalnızca insan operatörü getirdi. Ancak bir Fortune 500 kurumsal yazılım şirketi soruna farklı bir şekilde yaklaştı. Temsilcilere ne söylemeleri gerektiği konusunda önerilerde bulunan, insanları ve onların sosyal sinyalleri okuma becerilerini bilgilendiren üretken bir yapay zeka aracı geliştirildi. Stanford ve MIT araştırmacıları, araç verilen grupların performansı ile verilmeyen grupların performansını karşılaştırdıklarında, aracın daha az beceriye sahip aracıların performansını önemli ölçüde iyileştirdiğini buldular.
MIT’de profesör ve “Power” kitabının yazarı Daron Acemoğlu, “Bir iş tamamen otomatik hale gelse bile, fazla çalışanların kaderi şirketlerin yeni iş türleri, özellikle de henüz hayal edemediğimiz işler için teknolojiyi nasıl kullanmayı seçtiklerine bağlı” dedi. ve İlerleme: Bin Yıllık Teknoloji ve Refah Mücadelemiz.” Bu seçenekler arasında, işi tamamen otomatikleştirmek veya teknolojiyi insan uzmanlığını artırmak için kullanmak da var.
Yapay zekanın kaç işi ortadan kaldırabileceğini tahmin eden görünüşte korkutucu sayıların, nasıl olduğu net olmasa da bir “uyandırma çağrısı” olduğunu söyledi.
İnsanların “daha iyi bir yöne gidebileceğine” inanıyor, ancak iyimser değil. Bizim “insan” bir yolda olduğumuza inanmıyor.
Yapay zekanın ne kadar iş yapabileceğine dair herhangi bir tahmin, büyük ölçüde insana bağlıdır: Araştırmacılar, teknolojinin neler yapabileceğine dair varsayımlarda bulunurlar. Bay Frey ve Bay Osborne, iş otomasyonu olasılığını değerlendirmek için uzmanları bir çalıştaya davet etti. Daha yeni araştırmalar, kar amacı gütmeyen bir dijital haklar grubu olan Electronic Frontier Foundation tarafından oluşturulan bir AI beceri izleme veritabanı gibi bilgilerden yararlanıyor. Ya da insanların para için küçük işler yaptığı CrowdFlower gibi platformları kullanan çalışanlara güveniyorlar. Çalışanlar, görevleri otomasyona açık hale getiren faktörlere göre değerlendirir. Örneğin, hata toleransı yüksek bir şeyse, ChatGPT gibi bir teknoloji aracılığıyla otomasyon için daha iyi bir adaydır.
Bu tür analizlerde yer alan birçok araştırmacı, kesin sayıların önemli olmadığını söylüyor.
McKinsey’de bir AI uzmanı olan ve işin yaklaşık yarısının ve mesleklerin yüzde 5’inin olduğunu öne sürdüğü 2017 teknik raporunun ortak yazarlarından Michael Chui, “Metodolojimizi neredeyse kesinlikle yanlış olarak tanımlardım ama umarım doğru yoldadır” dedi. yanlış otomatik olabilir.
Verilerin tanımladığı şey, bazı açılardan, genellikle sanıldığından daha sıradan: büyük değişiklikler yakındır ve dikkat etmeye değer.
Ancak on yıl sonra, ülkedeki işsizlik tüm zamanların en düşük seviyesinde. “Zenginler ve onların robotları dünyadaki işlerin yarısını yok etmek üzere” gibi o zamanki kasvetli manşetlerin tsunamisi tamamen yanlış görünüyor.
Ancak çalışmanın yazarları, aslında dünyanın sonunun yakın olduğunu önermek istemediklerini söylüyorlar. Bunun yerine, teknolojinin neler yapabileceğini açıklamaya çalıştılar.
Bu, düşünce kuruluşlarının, kurumsal araştırma gruplarının ve ekonomistlerin, işin ne kadarının teknolojiden “etkilendiğini” veya “teşhir edildiğini” öğrenmek için makale üstüne makale yayınladığı uzun soluklu bir düşünce deneyinin ilk girişimiydi.
Başka bir deyişle, araçların maliyeti önemsiz olsaydı ve tek amaç mümkün olduğu kadar çok insan işini otomatikleştirmek olsaydı, teknoloji ne kadar iş yapabilirdi?
Oxford araştırmacıları Carl Benedikt Frey ve Michael A. Osborne araştırmalarını yürüttüklerinde, yapay zeka tabanlı bir soru-cevap sistemi olan IBM Watson, Jeopardy’yi kazanarak dünyayı şok etmişti! Otonom araçların test versiyonları ilk kez sokaklarda dolaştı. Şimdi, üretken yapay zekadan yararlanan araçların yükselişini takip eden yeni bir çalışma dalgası var.
Mart ayında Goldman Sachs, DALL-E ve ChatGPT gibi popüler AI araçlarının arkasındaki teknolojinin 300 milyon tam zamanlı işi otomatikleştirebileceğini tahmin etti. Bu araçların üreticisi Open AI’dan araştırmacılar ve Pennsylvania Üniversitesi, ABD çalışanlarının yüzde 80’inin görevlerinin en az yüzde 10’unda bir etki gördüğünü buldu.
Massachusetts Institute of Technology’de 20 yılı aşkın bir süredir teknolojik değişim ve işgücü piyasasını inceleyen ekonomi profesörü David Autor, “Muazzam bir belirsizlik var” dedi. “Ve insanlar bu cevapları vermek istiyor.”
Ancak, örneğin yaklaşık 300 milyon tam zamanlı işin yapay zekadan etkilenebileceğini söylediğinizde bu tam olarak ne anlama geliyor?
Değişir, dedi Bay Yazar. “Etkilenen şu anlama gelebilir: iyileşti, kötüleşti, gitti, iki katına çıktı.”
Daha da kötüsü, teknoloji tüm mesleklerden ziyade görevleri otomatikleştirme eğilimindedir. Örneğin, 2016’da yapay zeka öncüsü Geoffrey Hinton, tıbbi görüntüleri okumak için kullanılabilecek yeni bir “derin öğrenme” teknolojisi düşündü. “Bir radyolog olarak çalışırken, zaten uçurumun kenarını aşmış ama henüz aşağı bakmamış bir çakal gibisiniz.”
Algoritmaların insanlardan “daha iyi performans göstermesi” için beş, belki on yıl verdi. Muhtemelen gözden kaçırdığı şey, görüntüleri okumanın radyologların yaptığı pek çok işten (ABD hükümetine göre 30) yalnızca biri olduğuydu. Ayrıca “sağlık uzmanlarıyla konferans” ve “danışmanlık teklif etme” gibi şeyler de yaparlar. Bugün, bazı uzmanlar yaklaşmakta olan radyolog sıkıntısından korkuyor. Ve Bay Hinton, o zamandan beri, geliştirilmesine yardım ettiği teknolojinin aynısını kamuoyu önünde sesli bir şekilde eleştiriyor.
Bay Frey ve Bay Osborne’un yüzde 47’lik sayılarını hesaplamalarının bir yolu, teknoloji uzmanlarına “tele pazarlamacı” veya “muhasebeci” gibi tüm işlerin otomatikleştirilmesinin ne kadar olası olduğunu sormaktı. Ancak makalelerini yayınladıktan üç yıl sonra, Mannheim merkezli ZEW Avrupa Ekonomik Araştırmaları Merkezi’ndeki bir grup araştırmacı, “ürün veya hizmetleri açıklama” gibi görevleri değerlendiren benzer bir çalışma yayınladı ve bunların yalnızca yüzde 9’unun 21 meslekte meslek olduğunu tespit etti. ülkeler otomatikleştirilebilir.
ZEW makalesinin ilk yazarı Melanie Arntz, “İnsanlar sayıları sever” dedi. “İnsanlar her zaman sayının bir tür katı olması gerektiğini düşünür çünkü o bir sayıdır. Ancak rakamlar gerçekten çok yanıltıcı olabiliyor.”
Bazı senaryolarda, AI esasen tam bir iş yerine bir araç yarattı. Artık kürek yerine kazıcı kullanabilen bir kazıcısınız. Veya bir hastayı teşhis etmek için daha iyi bilgilere erişimi olan bir hemşire. Saat başına daha fazla ücret almanız gerekebilir, çünkü o zaman çok daha fazlasını halledersiniz.
Diğer senaryolarda, teknoloji işinizi tamamlamak yerine işinizin yerini alır. Ya da işinizi özel beceri gerektiren bir işten, gerektirmeyen bir işe dönüştürün. Muhtemelen bununla pek iyi olmayacaksın.
Her iki durumda da, Bay Autor, tarih boyunca teknolojik gelişmelerin, mevcut iş sayısından çok, öncelikle ücretleri ve servet dağılımını etkilediğini söylüyor. Yapay zekanın ne kadar insan emeğinin yerini alabileceğini inceleyen çalışmalar hakkında “Bu tür bir egzersizle, çok belirgin bir ağaca odaklanarak ormanı kaçırma riski vardır” dedi.
Yanıt kısmen yeni araçların nasıl tasarlandığına, düzenlendiğine ve kullanıldığına bağlı olduğundan, başka bir kilit odak noktasının -yapay zekanın becerilerin değerini nasıl değiştireceğini- tahmin etmesi zor olduğunu düşünüyor.
Müşteri hizmetlerini götürün. Birçok şirket, aramaları yanıtlama görevini otomatik bir karar ağacına bıraktı ve sorun giderme için yalnızca insan operatörü getirdi. Ancak bir Fortune 500 kurumsal yazılım şirketi soruna farklı bir şekilde yaklaştı. Temsilcilere ne söylemeleri gerektiği konusunda önerilerde bulunan, insanları ve onların sosyal sinyalleri okuma becerilerini bilgilendiren üretken bir yapay zeka aracı geliştirildi. Stanford ve MIT araştırmacıları, araç verilen grupların performansı ile verilmeyen grupların performansını karşılaştırdıklarında, aracın daha az beceriye sahip aracıların performansını önemli ölçüde iyileştirdiğini buldular.
MIT’de profesör ve “Power” kitabının yazarı Daron Acemoğlu, “Bir iş tamamen otomatik hale gelse bile, fazla çalışanların kaderi şirketlerin yeni iş türleri, özellikle de henüz hayal edemediğimiz işler için teknolojiyi nasıl kullanmayı seçtiklerine bağlı” dedi. ve İlerleme: Bin Yıllık Teknoloji ve Refah Mücadelemiz.” Bu seçenekler arasında, işi tamamen otomatikleştirmek veya teknolojiyi insan uzmanlığını artırmak için kullanmak da var.
Yapay zekanın kaç işi ortadan kaldırabileceğini tahmin eden görünüşte korkutucu sayıların, nasıl olduğu net olmasa da bir “uyandırma çağrısı” olduğunu söyledi.
İnsanların “daha iyi bir yöne gidebileceğine” inanıyor, ancak iyimser değil. Bizim “insan” bir yolda olduğumuza inanmıyor.
Yapay zekanın ne kadar iş yapabileceğine dair herhangi bir tahmin, büyük ölçüde insana bağlıdır: Araştırmacılar, teknolojinin neler yapabileceğine dair varsayımlarda bulunurlar. Bay Frey ve Bay Osborne, iş otomasyonu olasılığını değerlendirmek için uzmanları bir çalıştaya davet etti. Daha yeni araştırmalar, kar amacı gütmeyen bir dijital haklar grubu olan Electronic Frontier Foundation tarafından oluşturulan bir AI beceri izleme veritabanı gibi bilgilerden yararlanıyor. Ya da insanların para için küçük işler yaptığı CrowdFlower gibi platformları kullanan çalışanlara güveniyorlar. Çalışanlar, görevleri otomasyona açık hale getiren faktörlere göre değerlendirir. Örneğin, hata toleransı yüksek bir şeyse, ChatGPT gibi bir teknoloji aracılığıyla otomasyon için daha iyi bir adaydır.
Bu tür analizlerde yer alan birçok araştırmacı, kesin sayıların önemli olmadığını söylüyor.
McKinsey’de bir AI uzmanı olan ve işin yaklaşık yarısının ve mesleklerin yüzde 5’inin olduğunu öne sürdüğü 2017 teknik raporunun ortak yazarlarından Michael Chui, “Metodolojimizi neredeyse kesinlikle yanlış olarak tanımlardım ama umarım doğru yoldadır” dedi. yanlış otomatik olabilir.
Verilerin tanımladığı şey, bazı açılardan, genellikle sanıldığından daha sıradan: büyük değişiklikler yakındır ve dikkat etmeye değer.