Bløde, fleksible fingre strækker sig ud for at løfte æblet forsigtigt fra hylden og læg det forsigtigt i kurven. Derefter gentages opgaven med citroner, derefter med peber. Fingrene klager aldrig eller bliver trætte. Flere og flere virksomheder henvender sig til smarte maskiner for at spare på de langsomme og dyre menneskelige arbejdere. Automatisering. Hvad er det? Hvad betyder det for dit job?
Den ovenfor beskrevne manipulatorprototype er udviklingsarmen til Ocado, et britisk-baseret online supermarked. Den uregelmæssige form og tynde hud af disse middelmådige produkter antyder, at de normalt pakkes af mennesker i Ocado-lagre. Men virksomheden bruger robotteknologi til at hjælpe disse mennesker med ikke kun at håndtere produkter sikkert, men også gøre det hurtigere og billigere for virksomheden.
Ocado er langt fra det eneste firma med en præference for automatiserede arbejdere. Den samme ting sker på hospitaler, advokatfirmaer og aktiemarkedet. Listen er lang.
Spørgsmålet er, hvordan påvirker dette arbejdende mennesker. For eksempel, hvordan kan dette påvirke dig?
Vi hører ofte om fremtidens dystre robotter, der stjæler vores job, men er det sådan? Hvem er i fare? Hvordan vil din arbejdsplads være om fem år?
Svarene kan overraske dig.
Middelklasse i fare
Salgsfremmende video:
Forskning tyder på, at 47% af de mennesker, der arbejder i USA, kan erstattes af maskiner, og i Storbritannien kan omkring 35% af jobene være i fare - og i udviklingslandene er truslen endnu større, da to tredjedele af jobene kan automatiseres.
Men job, der stjæler maskiner, er ikke noget nyt.”Automatisering er sket før,” siger Bhagwan Chowdhry, professor i økonomi ved University of California, Los Angeles. Chowdhry peger på de skift, der fandt sted på fabrikker under den industrielle revolution, da automatiske vævevæv og andre maskiner overtog vævning fra mennesker.
Hvad har ændret sig denne gang?”Dette påvirker ikke kun blå kraver, men mange hvide,” siger Chowdhry. Blå krave henviser til arbejderklassen og hvide krave til medarbejdere, bureaukrater, administratorer, ledere.
Vi mener ofte, at de lavest betalte, lavtuddannede job er mest udsatte. For eksempel lagerarbejdere eller kasserer. Imidlertid kan automatisering også påvirke arbejdet hos mellemindkomstfolk som kontorister, kokke, kontorarbejdere, sikkerhedsvagter, junioradvokater, inspektører.
Det er klart, at folk i skudlinjen er bekymrede.”Frygten handler ikke kun om overgangsperioden,” siger Carl Benedict Frey, medstifter af Oxford Martin-programmet om teknologi og beskæftigelse.”De fleste af de job, der bliver automatiseret, kræver forskellige færdigheder end de nyoprettede. Det vil være vigtigt at sikre, at personer uden arbejde kan finde arbejde.”
Så skal virksomheder, der søger automatisering, have et moralsk ansvar og hjælpe deres personale med at lære nye færdigheder?
Bekræftelse af fremtiden
Svaret påvirker måske ikke kun virksomheder - søgningen efter svaret kan starte i skolen.
Vores moderne, strukturerede uddannelse mister muligvis sin betydning i en verden, hvor teknologien ændrer sig så hurtigt.
”Bekymringen er, at vi ikke opdaterer vores uddannelses-, uddannelses- og politiske institutioner for at holde trit,” advarer Erik Brunholfsson, direktør for MIT Digital Economy Initiative. "Vi kan ende med at efterlade mange mennesker."
Brunholffson og Paul Clarke, CTO fra Ocado, er enige om, at skole- og universitetsuddannelse bedre skal forberede eleverne til en verden, hvor kunstig intelligens og robotik er udbredt.
På arbejdspladsen skal medarbejderne også løbende opdatere deres færdigheder i stedet for at bruge de samme færdigheder i hele deres karriere.
For de fleste af os kan dette være en kritisk faktor i tænkning.
Forskning foretaget af ledelseskonsulenter McKinsey og Company viste, at mindre end 5% af erhverv kan fuldt automatiseres af eksisterende teknologi. Simpelthen fordi vores arbejdspladser er for forskellige og udskiftelige til, at robotter kan udføre alle opgaverne.
I stedet for ifølge deres prognoser vil omkring 60% af erhvervene blive automatiseret med en tredjedel. Det betyder, at de fleste af os vil være i stand til at klamre sig til vores job, men selve processen med vores arbejde vil ændre sig.
Robotter vil supplere, ikke erstatte
At lære at arbejde side om side med robotter vil være kritisk.
”Der er tidspunkter, hvor maskiner overtager gentagne arbejder for at frigøre folk til at udføre andre, mere givende aspekter af deres job,” forklarer James Mannica, en seniorpartner i McKinsey, der har gjort meget af sin forskning om virkningen af automatisering.”Dette kunne ændre lønfastsættelsesprocessen markant, fordi maskinen vil gøre alt det hårde arbejde. Det betyder også, at flere mennesker er i stand til at udføre dette arbejde ved hjælp af teknologi, så konkurrencen øges."
Der er også bredere spørgsmål. Med lavere middelklasses indkomster kan regeringer stå over for sådanne grundlæggende problemer som mistede skatter og et utilfreds valg.
Heldigvis er der mange ting, som maskiner ikke kan gøre endnu.
Et godt eksempel er forskernes arbejde i Singapore, der prøver at træne to autonome robotarme til at samle flade stole fra Ikea. På trods af brugen af moderne udstyr kan maskinerne ikke klare de enkleste opgaver.
Selv at isolere forskellige objekter fra en kaotisk blanding af dele er en skræmmende opgave for robotter. I de seneste tests tog det to robotter mere end halvandet minut at med succes indsætte et stykke tunge i et af stolbenene.
Og det er bare et møbel.”De virkelige problemer starter, når du vil have robotten til at samle flere møbler. En robot kunne samle en Ikea kommode, men den vil ikke være i stand til at samle en garderobe fra samme serie, da delene vil være forskellige, selvom nogle af monteringstrinnene forbliver de samme. Folk har ikke det problem."
Menneskelig fordel
Fra øget fleksibilitet til bedre personlige egenskaber vil der altid være ting, vi er bedre til end robotter.
”Når vi automatiserer gentagende arbejde, ser vi et stigende behov for kreative færdigheder,” siger Brunholfsson. "Vi ser også et voksende behov for mennesker med sociale færdigheder, interpersonelle færdigheder, der plejer, plejer, underviser, pålægger deres tro, har forhandlingsevner og sælger godt."
Frey mener, at der er flere områder, hvor mennesker vil have en kant.
”Den første er sociale interaktioner,” siger Frey.”Når du tænker på de mange komplekse sociale interaktioner, vi møder hver dag, når vi forhandler eller prøver at overbevise folk, hjælpe andre eller tage os af kunder … Vi kører teams og alt det der. Det er utroligt, at computere kan erstatte menneskelige arbejdere, der gør alt dette.”
En anden er kreativitet. Computere er gode til at håndtere problemer og ikke keder sig med gentagne handlinger. Imidlertid finder folk sådan monotont arbejde trættende.
Et initiativ fra Massachusetts Institute of Technology har sat et mål på 1 million dollars for at tilskynde virksomheder til at få mest muligt ud af disse "menneskelige træk" sammen med teknologi.
”Det beløb, vi i øjeblikket betaler barnepiger og ældreplejere, er meget lavt,” siger McKinseys Maniika.”På samme måde er der mange kunst- og kreative værker, der aldrig er betalt for. Udfordringen er at betale og belønne kreativt arbejde, som det fortjener, fordi en maskine aldrig vil være i stand til det.”
Alex Harvey, chefforsker hos Ocado Technology, der udvikler software og teknologier til virksomhedens detailafdeling, bemærker, at verden er designet og bygget til mennesker, og at få robotter til at fungere i dette komplekse naturlige miljø er en stor teknisk udfordring.
Et af Ocados projekter er en vedligeholdelsesassistent-robot kaldet SecondHands. Det viser, hvordan mennesker og robotter kunne arbejde sammen.
"For eksempel har han evnen til at løfte tingene til en større højde end et menneske," forklarer Harvey. "Det er en ret simpel robot med hensyn til dens adfærdsmæssige repertoire, men den kan danne et godt hold, hvor en menneskelig tekniker vil være leder, og de kan bruge robotens muskelstyrke."
Men jo tættere mennesker og maskiner arbejder sammen, jo mørkere vil den etiske side være.
Etiske spørgsmål
Omkring 1,7 millioner robotter er allerede i brug over hele verden, men oftest i industrielle omgivelser, hvor folk næsten nægtes adgang. Tallene vokser, og det er også de roller, som robotter spiller. Det viser sig, at folk bliver nødt til at arbejde side om side med dem, og risikoen vil stige i overensstemmelse hermed.
”Der skal være mere gennemsigtighed, så vi kan forstå, hvordan disse ting gør, hvad de gør, og hvordan de opfører sig,” sagde Madi Delvaux, næstformand for Europa-Parlamentets juridiske udvalg.
Opfordrede for nylig parlamentet til at skabe regler for robotik og kunstig intelligens.
Rapporten, der blev udarbejdet til Europa-Parlamentet, understregede det presserende behov for ny lovgivning om erstatningsansvar i tilfælde af ulykker. Lignende ansvarsproblemer opstår, hvis en robot tager handling, der overtræder loven. En algoritme for kunstig intelligens kan for eksempel springe over en række finansielle transaktioner ved at omgå det indviklede net af regler, der styrer en sektor.
Delvaux og hendes kolleger opfordrer også til en etisk kodeks, der regulerer vores forhold til robotter.
”Der skal være punkter, der kræver respekt, som menneskelig autonomi og privatliv,” sagde Delvaux.
Alt dette fremhæver et andet problem, der bekymrer mange AI-udviklere: bias. Maskinindlæringssystemer er kun lige så gode som de data, de får at lære. Nyere forskning har vist, at kunstig intelligens kan udvikle sexistiske og racistiske tendenser.
Bill Gates foreslog i mellemtiden for nylig beskatning af robotter for at kompensere for glemte medarbejdernes indkomstskat. Andre har antydet, at når robotter påtager sig flere og flere opgaver, kan der være behov for en universel grundindkomst for at alle kan modtage offentlige fordele.
Biler bevæger sig fremad
På eksemplet med møbler fra "Ikea" bliver det tydeligt, at AI stadig har brug for at udvikle sig i lang tid.
Måske er en af de største udfordringer, maskinlæring og kunstig intelligens står overfor, at forstå, hvordan deres algoritmer fungerer. "Ting som kunstig intelligens og maskinindlæring er for det meste sorte kasser," siger Manieka. "Vi kan ikke åbne dem for at finde ud af, hvordan de fik det svar, de fik."
Dette skaber en række problemer. Machine learning-systemer og moderne AI trænes normalt ved hjælp af store sæt billeder eller data, der tilføres systemet for at lære at genkende mønstre og tendenser. De bruges derefter til at identificere lignende mønstre, når nye data indtastes.
Dette kan være godt, hvis vi har brug for at finde CT-scanninger, der viser tegn på sygdom. Men hvis vi bruger et lignende system til at identificere en mistænkt fra et øjebliksbillede, har vi brug for en forståelse af, hvordan algoritmen fungerer for at levere uigenkaldeligt bevis.
Selv inden for autonome køretøjer er denne generaliserbarhed stadig et stort problem.
Takeo Kanade, professor i robotik ved Carnegie Mellon University, er ekspert i selvkørende biler og computersyn. At give robotter en "ægte forståelse" af verden omkring dem, siger han, er stadig en teknisk udfordring, der skal overvindes.
”Det handler ikke kun om at identificere objekternes placering,” forklarer han.”Teknologi skal forstå, hvad verden omkring den gør. Vil en person f.eks. Krydse vejen eller ej?"
ILYA KHEL
