Ai và tương lai của công việc

Trí tuệ nhân tạo sẽ có ảnh hưởng sâu sắc đến cách mọi người làm việc, và gần như chắc chắn cũng sẽ tác động đến sự sẵn có của công việc và phân phối thu nhập. Nhưng một số nhà công nghệ và nhà kinh tế hàng đầu phát biểu tại một hội thảo về AI và Tương lai của công việc, được trình bày bởi Phòng thí nghiệm Khoa học máy tính và Trí tuệ nhân tạo (CSAIL) của MIT và Sáng kiến ​​về Kinh tế kỹ thuật số hồi đầu tháng này cho thấy những thay đổi có thể không phải là nhanh hoặc bất thường như được đề xuất phổ biến, rất khác so với hầu hết những gì tôi nghe được tại các hội nghị công nghệ điển hình.

Chủ tịch MIT Rafael Reif, người mở đầu hội nghị, nói rằng trong khi rõ ràng có một sự thay đổi lớn đang xảy ra, làm thế nào để đáp ứng với sự thay đổi như vậy vẫn chưa rõ ràng với hầu hết mọi người. Reif nói rằng anh ta được nghe từ các CEO đang sa thải hàng trăm người có công việc đã bị tự động hóa, đồng thời khẳng định rằng họ có hàng trăm công việc họ không thể lấp đầy vì họ không thể tìm được đúng người với đúng kỹ năng. Nếu chúng ta muốn tiến bộ công nghệ mang lại lợi ích cho tất cả mọi người, Reif nói, chúng ta phải suy nghĩ lại về tương lai của công việc.

Cuộc cách mạng AI: Tại sao bây giờ? Điều đó có nghĩa là gì và làm thế nào để nhận ra tiềm năng

(John Markoff, Trung tâm nghiên cứu nâng cao về khoa học hành vi; Erik Brynjolfsson, Sáng kiến ​​MIT về kinh tế số; Kai-Fu Lee, Sinovation mạo hiểm; James Manyika, McKinsey; Mona Vernon, Thompson Reuters)

Trong một hội thảo về lý do tại sao những thay đổi này đang xảy ra bây giờ và những gì chúng có thể có nghĩa là nhìn về phía trước, Erik Brynjolfsson, Giám đốc Sáng kiến ​​Kinh tế Kỹ thuật số của MIT, đã nói về "thời đại máy móc thứ hai" cho phép chúng ta tăng cường không chỉ cơ bắp mà cả bộ não của chúng ta, và cho biết đây là một cột mốc quan trọng trong lịch sử loài người.

Brynjolfsson nói thêm, sự tiến bộ như vậy đã đi kèm với "sự tách rời tuyệt vời", trong đó đề cập đến điều kiện, trong khi năng suất lao động ở mức kỷ lục, thu nhập trung bình không tăng kể từ những năm 1990. Theo ông, đây không phải là một chức năng của công nghệ, mà là cách chúng ta sử dụng công nghệ.

Giám đốc điều hành Sinovation Ventures Kai-Fu Lee, một trong những nhà đầu tư hàng đầu vào AI tại Trung Quốc, có lẽ là người bi quan nhất về phá hủy công việc. Ông đã nói về bốn làn sóng công nghệ, điều này đã dẫn đến bốn loại công ty khác nhau: dữ liệu internet và những người khổng lồ trên internet như Google và Facebook; dữ liệu thương mại và những thứ như nhận dạng hình ảnh y tế và phát hiện gian lận; "thế giới thực số hóa" và các thiết bị như Amazon Echo và máy ảnh trong trung tâm mua sắm và sân bay; và tự động hóa hoàn toàn, theo đó, ông có nghĩa là robot và xe tự hành.

Lee cho biết làn sóng đầu tiên không ảnh hưởng nhiều đến việc làm, nhưng nói rằng làn sóng thứ hai và thứ ba có thể thay thế rất nhiều công nhân cổ trắng, trong khi làn sóng thứ tư sẽ chủ yếu đánh vào các công nhân cổ xanh. Vì vậy, ông nói, ông mong đợi sự gián đoạn nhiều hơn cho các công nhân cổ trắng. Ví dụ, ông đã trích dẫn một số công ty Trung Quốc, bao gồm phần mềm nhận dạng khuôn mặt "Face ++" của Megvi, mà ông nói có thể thay thế 911 nếu được triển khai rộng rãi; Yibot, một chatbot có thể thay thế nhân viên dịch vụ khách hàng; và Yongqianbao, một ứng dụng tài chính cho vay thông minh có thể thay thế nhân viên cho vay. Tuy nhiên, cuộc cách mạng AI nói chung làm giảm số lượng công việc mà không cần thay thế, vì vậy chúng ta phải đối phó với mất việc do AI gây ra.

Các giải pháp mà ông đề xuất là xóa đói giảm nghèo; tái phát minh giáo dục để tập trung vào "các công việc bền vững", cụ thể là các công việc dịch vụ xã hội và sáng tạo không thể thay thế bằng AI; tạo ra nhiều việc làm xã hội và định hướng chăm sóc; và nghỉ hưu "đạo đức làm việc trong thời đại công nghiệp".

James Manyika, Chủ tịch Viện Toàn cầu McKinsey cho biết AI và tự động hóa mang lại lợi ích to lớn cho doanh nghiệp, nền kinh tế và xã hội, nhưng nói rằng tác động của chúng đối với công việc là không chắc chắn hơn.

Liên quan đến thông tin từ nghiên cứu gần đây của McKinsey về tự động hóa (mà tôi đã trình bày ở đây), ông lưu ý rằng chỉ có 5 phần trăm công việc gần với 100% tự động hóa dựa trên các nhiệm vụ liên quan, nhưng 60 phần trăm nghề nghiệp có thể tự động hóa khoảng 30 phần trăm các nhiệm vụ liên quan. Kết quả là, sẽ có một số công việc bị mất, nhưng nhiều công việc khác sẽ trải qua thay đổi lớn. Các câu hỏi, theo ông, liệu sẽ có đủ việc làm, và trong số những công việc này, chúng sẽ thay đổi như thế nào?

Mona Vernon của Thomson Reuters Labs, đã nói về việc trao "siêu năng lực" cho các luật sư và nhà báo, bằng cách xây dựng phần mềm trên các biểu đồ tri thức khổng lồ. Cô nói rằng AI đang thay đổi "kiến trúc của công ty" bằng cách trả lời những câu hỏi không thể trả lời mười năm trước. Nhưng bà lưu ý, có một bước nhảy vọt cần thiết để đi từ "nghệ thuật trình diễn AI" có thể đến việc triển khai cấp sản xuất.

Người điều hành John Markoff, thành viên của Trung tâm nghiên cứu nâng cao về khoa học hành vi tại Stanford, cũng được biết đến qua nhiều năm báo cáo tại Thời báo New York, tự hỏi tại sao, nếu công nghệ này rất tốt, hiện tại vẫn còn rất nhiều việc làm. Brynjolfsson nói rằng trong bốn mươi năm qua, chúng tôi đã thấy rất nhiều việc làm được tạo ra, nhưng công việc không tốt và thu nhập trung bình không tăng, vì vậy chúng tôi "không nên tự mãn." Ông nói rằng ông không tin vào chủ nghĩa quyết định công nghệ, mà thay vào đó, chúng tôi nghĩ rằng chúng ta cần đưa ra những lựa chọn chính sách đúng đắn trong các lĩnh vực như giáo dục và khởi nghiệp.

Mở rộng so với tự động hóa

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

Một bảng khác tập trung vào việc AI sẽ thay thế công việc hay tăng cường chúng. Giáo sư Kinh tế MIT John Van Reenen thừa nhận rằng mọi người sợ tự động hóa, và nỗi sợ này bắt nguồn từ kinh nghiệm kinh tế mà họ đã có trong ba mươi hoặc bốn mươi năm qua.

Van Reenen cho biết lịch sử của 200-300 năm qua là một điều tích cực, trong đó nền kinh tế đã có thể tạo ra việc làm mới. Nhưng, ông nói, "câu hỏi là chất lượng công việc, hơn là số lượng."

Giám đốc điều hành nghiên cứu của IBM, bà Sophie Vandebroek là một người tin tưởng lớn vào lập luận gia tăng. Cô đã nói về các hệ thống như AI hỗ trợ các chuyên gia bảo mật bằng cách kiểm tra cơ sở dữ liệu chống lại các mối đe dọa đã biết; nói rằng AI giúp các chuyên gia dịch vụ tài chính bằng cách kiểm tra các quy định; và nói về cách Xerox (nơi cô từng làm việc) đã phát triển một hệ thống sử dụng học máy để tự động hóa việc chấm điểm các bài kiểm tra. Tất cả những điều này giúp mọi người thực hiện tốt hơn tại nơi làm việc, theo quan điểm của cô.

Tương tự, Giáo sư Khoa học và Kỹ thuật Vật liệu MIT Krystyn Van Vliet nói rằng công nghệ cho phép máy tính tìm kiếm khối u không dẫn đến ít bác sĩ X quang hơn mà thay vào đó giúp các bác sĩ có thêm thời gian để tham khảo ý kiến ​​với nhau và với bệnh nhân. Tuy nhiên, cô nói, "mọi người không muốn được nói rằng họ cần phải được tái tạo lại."

Markoff đã hỏi liệu những loại phát triển này có dẫn đến việc "bỏ qua" con người hay không, và Ernst & Young Partner Dimitris Papageorgiou lưu ý rằng máy bay vẫn có hai phi công ngay cả trong hầu hết chuyến bay được thực hiện bởi máy bay tự động. Tuy nhiên, Papageorgiou nói, AI đang làm sâu sắc thêm sự phân chia giữa các nhân viên có trình độ thấp hơn và kỹ năng cao hơn, và cho biết Estonia và Costa Rica đã thay đổi chương trình giảng dạy dựa trên nơi họ nghĩ sẽ có việc làm trong tương lai. Van Reenen lưu ý rằng cho đến nay, công nghệ đã được thiên vị cho người lao động có tay nghề, điều này được phản ánh trong khoản phí bảo hiểm khổng lồ vào đại học, ngay cả khi nguồn cung của công nhân có trình độ đại học tăng lên. Nhưng AI thì khác, ông nói, vì nó cũng sẽ tác động đến các công việc có tay nghề cao, chẳng hạn như X quang.

Các chiến lược để điều hướng giai đoạn đầu tiên

Một số người thuyết trình đưa ra các chiến lược để làm cho AI hoạt động tốt hơn, cũng như suy nghĩ về việc giáo dục người lao động cho kỷ nguyên mới.

Allen Blue, đồng sáng lập và Phó chủ tịch quản lý sản phẩm tại LinkedIn, đã nói về việc xây dựng một hệ thống đáp ứng để mọi người có thể tiếp cận với việc học tập suốt đời. Ông cảnh báo rằng một số công việc là phù du, và nói rằng ngay bây giờ, cơ hội việc làm lớn nhất là dành cho các lập trình viên y tế, nhưng đây là một công việc rất có khả năng cuối cùng sẽ tự động tồn tại. Blue tự hỏi làm thế nào mọi người sẽ có thời gian và tiền bạc để có được giáo dục, và nói rằng chủ nhân và chính phủ phải tham gia nhiều hơn.

Blue cho biết có "cần phải suy nghĩ lại về giáo dục cho đến cấp mẫu giáo", tập trung vào các lĩnh vực như hợp tác.

Sam Madden, Giáo sư tại MIT CSAIL, đồng thời là Giám đốc Khoa học của SystemsThatLearn, cho biết ông lo lắng về việc thanh thiếu niên dành thời gian của họ như thế nào, bao gồm họ dành bao nhiêu thời gian để sử dụng máy tính và thiết bị thay vì tương tác với bạn bè và nói rằng ông tin điều này có thể có một "tác động kỳ lạ đến các kỹ năng xã hội."

Jennifer Chayes, Giám đốc kỹ thuật & Giám đốc điều hành, Microsoft Research New England, đã nói về cách AI có thể cải thiện việc chăm sóc sức khỏe và ví dụ, chỉ ra các ứng dụng cho thiết bị di động sử dụng học tập củng cố để thúc đẩy bệnh nhân tiểu đường tập thể dục nhiều hơn. Cô quan tâm đến sự công bằng trong AI, và nói rằng hầu hết các hệ thống, thay vì tối ưu hóa cho sự công bằng, thay vào đó lại có sự thiên vị trong dữ liệu liên quan đến con người và phóng đại chúng. "Chúng tôi muốn đảm bảo AI hoạt động tốt hơn con người, không tệ hơn", cô nói.

Alex "Sandy" Pentland, Giám đốc sáng lập của Sáng kiến ​​nghiên cứu khoa học kết nối MIT, cho biết ông không lo lắng về công việc, mà là về phương pháp tạo ra giá trị. Ông nói rằng chúng tôi đang chuyển từ thực hiện các nhiệm vụ thông thường sang thay vào đó tập trung vào các nhiệm vụ đòi hỏi các kỹ năng xã hội và các nhiệm vụ phân tích không thường xuyên, và nói về "Chiến lược con người", hoặc ý tưởng rằng các mạng trong một công ty hoặc trong xã hội giống như kết nối sâu sắc học tập. Ông nói rằng sẽ rất thú vị khi đưa việc học tăng cường vào lĩnh vực xã hội cũng như mạng lưới sản xuất, tạo ra "kaizen tất cả lên" trong các cấp quản lý, cũng như trên sàn cửa hàng.

Trong một cuộc thảo luận, Pentland cho rằng cần phải chia sẻ dữ liệu nhiều hơn và minh bạch dữ liệu. Hiện tại, ông cho biết có một sự tập trung dữ liệu đáng kinh ngạc trong một vài bàn tay và ông hy vọng sẽ thấy một số cách mở ra quyền truy cập trong khi đồng thời tôn trọng luật riêng tư. AI chỉ tốt như dữ liệu được sử dụng để huấn luyện nó, Pentland nói thêm và nói rằng nếu bạn quan tâm đến sự công bằng, bạn phải hiểu dữ liệu nào đã đi vào hệ thống.

Nó thực sự là AI, hay chỉ là thống kê tính toán?

Một hội thảo khác dự kiến ​​sẽ thảo luận về "cơ hội và thách thức", nhưng thực sự cuối cùng đã nói nhiều hơn về những hạn chế của các hệ thống AI ngày nay.

Josh Tenenbaum, Giáo sư, MIT CSAIL, nói rằng trong khi chúng ta có công nghệ AI, chúng ta không có AI thực sự. Thay vào đó, chúng tôi có các hệ thống chỉ làm một việc, dựa trên nhận dạng mẫu. Thay vào đó, trí thông minh thực sự sẽ mô hình hóa thế giới, giải thích và hiểu những gì nó nhìn thấy, tưởng tượng, học hỏi và xây dựng các mô hình mới của thế giới. Ông nói rằng chúng ta cách xa một AI có thể thực hiện được điều này và nhận xét rằng ngay cả những đứa trẻ 3 tháng tuổi cũng có sự hiểu biết sâu sắc hơn về mọi thứ trên thế giới so với AI.

Patrick Winston, một giáo sư tại MIT CSAIL, đã châm biếm rằng "'Giáo sư AI' sẽ là công việc cuối cùng", nhưng nhìn chung lạc quan hơn nhiều về tương lai của lực lượng lao động. Mọi thứ thực sự không thay đổi nhiều kể từ năm 1985, ông nói, khi cuộc cách mạng AI cuối cùng diễn ra không thay thế con người. Học máy chỉ là một từ khác của "thống kê tính toán", vì vậy khi mọi người nói rằng anh ta sở hữu AI sẽ sở hữu thế giới, nếu bạn chỉ đơn giản thay thế "AI" bằng "thống kê tính toán", điều đó nghe có vẻ khó tin hơn nhiều.

Trong một cuộc trò chuyện sau đó, Markoff đã tham khảo dự án của John McCarthy để xây dựng một cỗ máy tư duy và Winston rất hoài nghi. "Chúng tôi đã luôn nói rằng công nghệ cấp độ con người cách xa 20 năm, cuối cùng chúng tôi sẽ đúng", nhưng có lẽ không phải là khoảng thời gian này, ông nói. Mặc dù những gì chúng ta có ngày nay rất hữu ích, nhưng nó chỉ chiếm một phần nhỏ trong trí thông minh của con người, ông nhấn mạnh.

Tầm nhìn: Công nghiệp 2020-2050

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

Những quan điểm tương tự lặp lại trong một cuộc thảo luận về những gì tham luận viên dự đoán cho giai đoạn 2020-2050.

Rod Brooks, Người sáng lập và CTO của Rethink Robotics, lưu ý rằng việc học không chung chung và nói rằng học cách điều hướng không giống như học cách sử dụng đũa, điều này không giống với việc học ngôn ngữ. Ông lưu ý rằng các máy tính ngày nay có thể xác định hình ảnh của những người mang ô trong mưa, nhưng không thể trả lời các câu hỏi cơ bản như "Racoons có thể mang ô không?"

Tom Kochan, Đồng Giám đốc và Giáo sư, Nghiên cứu Việc làm và Việc làm tại Trường Quản lý Sloan của MIT, cho biết có bốn yếu tố chính của "Chiến lược Công nghệ và Công việc Tích hợp", để đảm bảo công nghệ hoạt động cho xã hội nói chung.

Yếu tố đầu tiên, Kochan nói, là xác định thách thức và xác định vấn đề (hoặc vấn đề) mà chúng tôi đang cố gắng giải quyết. Thứ hai, ông nghĩ rằng thay vì xem xét công nghệ trước, và sau đó là lực lượng lao động, chúng ta nên tích hợp công nghệ và quy trình thiết kế công việc. Lấy ví dụ, ông đã nói về cách GM chi 50 tỷ đô la cho tự động hóa, nhưng không lắng nghe lực lượng lao động của mình và do đó không đạt được kết quả như mong đợi.

Yếu tố thứ ba, Kochan nói, là đào tạo, và chúng ta nên đào tạo trước khi công nghệ được triển khai, cũng như "làm cho việc học cả đời trở thành hiện thực cho tất cả mọi người." Trong trường hợp của GM, autoworkers cần phải hiểu công nghệ để nó được triển khai đúng cách, và thay vào đó phải đối mặt với sự căng thẳng của việc học cách sử dụng công nghệ khi nó được cài đặt. Cuối cùng, Kochan nói rằng chúng ta cần phải bồi thường cho những người bị ảnh hưởng xấu nhất. Ông nói rằng mặc dù các công việc mới sẽ được tạo ra, nhưng điều đó không quan trọng đối với những cá nhân mất việc và chúng ta phải đối phó công bằng với những người bị ảnh hưởng tiêu cực.

Nếu chúng tôi chú ý đến những yếu tố này, Kochan nói, chúng tôi sẽ tạo ra sự thịnh vượng chung hơn, nhưng "nếu chúng tôi để nó cho các nhà công nghệ, chúng tôi sẽ sao chép người chiến thắng và kẻ thua cuộc."

Andrew McAfee, Đồng Giám đốc Sáng kiến ​​MIT về Kinh tế Kỹ thuật số, và Nhà khoa học nghiên cứu chính, Trường Quản lý MIT Sloan, đã cố gắng đưa ra câu trả lời cho ba câu hỏi phổ biến nhất về nền kinh tế.

Đầu tiên, ông nói, câu hỏi "nền kinh tế của chúng ta có bị tấn công không?" McAfee lưu ý rằng khoảng cách ngày càng tăng giữa người giàu và người nghèo, cũng như sự gia tăng của các công ty và nhà tài chính lớn, hùng mạnh. Nhưng ông nói những gì đang diễn ra phần lớn là sự thay đổi cấu trúc, mang lại kết quả của công nghệ và toàn cầu hóa, thay vì các công ty chơi không công bằng.

Thứ hai, McAfee nghe thấy rất nhiều mối quan tâm về "độc quyền công nghệ vĩnh viễn", và mặc dù không thể làm dịu mối lo ngại này với bất kỳ sự chắc chắn nào, những độc quyền vĩnh viễn như vậy "gần như chắc chắn không phải là điều" đáng lo ngại. Ông nhớ lại mối quan tâm 20 năm trước rằng IBM, Microsoft và sau đó AOL có thể trở thành độc quyền công nghệ lâu dài như vậy và những bình luận tương tự 10 năm trước về Nokia và RIM. Nói chung, ông nói, "một cái gì đó không phù hợp với họ."

Cuối cùng, McAfee hỏi: "Sẽ có việc làm à?" Ông trả lời rằng trong lời khẳng định, nhưng nói rằng không có gì đảm bảo sẽ có nhiều việc làm trong tương lai như ngày nay. Mặc dù nhiều người nói rằng chúng tôi luôn được hưởng lợi từ sự kết hợp giữa con người và máy móc, nhưng đó không phải là quy tắc. Ví dụ, ngày nay chúng ta có số lượng longshoreman ít hơn rất nhiều so với trước đây và việc làm sản xuất đạt đến đỉnh điểm vào năm 1979, vì vậy chúng tôi thực sự không biết điều gì sẽ xảy ra trong ba thập kỷ tới.

Trong một cuộc thảo luận sau đó, Markoff đã hỏi về tác động của Hollywood và các mô tả về AI trong điện ảnh. Brooks lưu ý rằng khi còn là một đứa trẻ 13 tuổi, anh đã thấy năm 2001 và "phải lòng HAL". Nhưng, ông nói, Hollywood có xu hướng mô tả thế giới như nó vốn có, và sau đó thêm công nghệ, trong khi ở thế giới thực, xã hội thích nghi cùng với công nghệ.

McAfee cho biết ông lo lắng hơn về nỗi sợ hãi liên quan đến AI, trích lời Andrew Ng, người nói rằng "lo lắng về robot giết người cũng giống như lo lắng về tình trạng quá đông dân trên sao Hỏa". Ông nói rằng chúng tôi đang "dành quá nhiều thời gian cho chủ đề phòng ký túc xá sinh viên năm hai này."

Kochan cho biết ông quan tâm nhiều hơn đến việc tìm ra cách chúng tôi đưa nhiều người vào cuộc trò chuyện về công nghệ, vì nhiều công nghệ mất quá nhiều thời gian để khuếch tán. Thay vào đó, ông nói, chúng ta nên sớm đưa người dùng vào. Nhưng Brooks phản bác, hỏi "có bao nhiêu người phải tham gia một khóa học về cách sử dụng điện thoại thông minh?"

Markoff hỏi về vai trò của công nghệ trong cuộc tranh luận về công việc, cũng như sự bất bình đẳng. McAfee nói rằng giá trị ròng của Mark Zuckerberg là "điều sai lầm cần tập trung vào." Thay vào đó, ông nói, chúng ta nên lo lắng về sự trì trệ của tầng lớp trung lưu. Kochan đồng ý rằng sự đình trệ là một vấn đề, và lập luận rằng điều lớn dẫn đến sự bất bình đẳng và trì trệ là "sự suy giảm của các tổ chức" như công đoàn và mức lương tối thiểu.

Trong một cuộc nói chuyện riêng, Giám đốc MIT CSAIL, Daniela Rus nói rằng chúng ta nên nghĩ về máy móc là công cụ và nói rằng cô tin rằng Robot và AI có thể tạo ra nhiều việc làm hơn và việc làm tốt hơn. Nhưng bà chỉ ra rằng việc tập hợp các tập dữ liệu lớn không chuyển sang kiến ​​thức và việc thực hiện các phép tính phức tạp không tạo ra sự tự chủ. Rus cũng lưu ý rằng hành động khó hơn nhận thức, nhận thức đó khó hơn khủng hoảng dữ liệu và việc đạt được 99, 99% chính xác là khó khăn hơn theo cấp số nhân so với đạt 90%.

Tuy nhiên, Rus vẫn lạc quan trong hầu hết các phần, và nói về cách công nghệ có thể giúp công nhân nhà máy kiểm soát nhiều hơn những gì họ sản xuất, và những thứ như thiết bị đeo sẽ giúp người mù điều hướng thế giới tốt hơn. Cô khép lại cuộc nói chuyện của mình bằng cách trích dẫn John F. Kennedy, người vào năm 1962 nói rằng "chúng tôi tin rằng nếu đàn ông có tài năng phát minh ra những cỗ máy mới khiến đàn ông mất việc, họ có tài năng để đưa những người đàn ông đó làm việc trở lại.

Có nhiều hơn về kinh tế của AI và công việc vào ngày thứ hai (mà tôi sẽ trình bày trong một bài khác.)

Tò mò về tốc độ internet băng thông rộng của bạn? Kiểm tra nó ngay bây giờ!