Pehmed ja painduvad sõrmed ulatuvad õuna õrnalt riiulilt tõstmiseks ja asetavad selle õrnalt korvi. Seejärel korratakse ülesannet sidrunite, seejärel pipraga. Sõrmed ei kurda ega väsi kunagi. Üha rohkem ettevõtteid pöörduvad nutikate masinate poole, et säästa aeglaste ja kulukate inimtöötajate arvelt. Automaatika. Mis see on? Mida see teie töö jaoks tähendab?
Eespool kirjeldatud manipulaatori prototüüp on Suurbritannias asuva veebipoe Ocado arendusüksus. Nende keskpäraste toodete ebakorrapärane kuju ja õhuke nahk viitab sellele, et inimesed pakivad neid tavaliselt Ocado ladudesse. Kuid ettevõte kasutab robottehnoloogiat, et aidata neil inimestel mitte ainult ohutult tooteid käsitseda, vaid teha seda ettevõtte jaoks kiiremini ja odavamalt.
Ocado pole kaugeltki ainus automatiseeritud töötajaid eelistav ettevõte. Sama juhtub haiglates, advokaadibüroodes ja aktsiaturgudel. Nimekiri on pikk.
Küsimus on selles, kuidas see mõjutab töötavaid inimesi. Näiteks, kuidas see võib teid mõjutada?
Sageli kuuleme süngetest tulevikurobotitest, kes varastavad meie töökohti, kuid kas see on nii? Kes on ohus? Milline on teie töökoht viie aasta pärast?
Vastused võivad teid üllatada.
Keskklass on ohus
Reklaamvideo:
Uuringud näitavad, et 47% USA-s töötavatest inimestest saab masinatega asendada ja Suurbritannias võib riskida umbes 35% töökohtadest - ja arengumaades on oht veelgi suurem, kuna kaks kolmandikku töökohtadest saab automatiseerida.
Kuid masinate varastamise töökohad pole midagi uut. "Automatiseerimist on varem juhtunud," ütleb Los Angelese California ülikooli rahanduse professor Bhagwan Chowdhry. Chowdhry osutab tööstusrevolutsiooni ajal tehastes toimunud nihkedele, kui automaadid ja muud masinad võtsid inimestelt kudumise üle.
Mis on seekord muutunud? "See ei mõjuta mitte ainult siniseid kraesid, vaid paljusid valgeid," ütleb Chowdhry. Sinine krae viitab töölisklassile ja valgekraed töötajatele, bürokraatidele, administraatoritele, juhtidele.
Usume sageli, et kõige vähem ohustatud on madalaima tasuga ja madala kvalifikatsiooniga töökohad. Näiteks laotöötajad või kassapidajad. Kuid automatiseerimine võib mõjutada ka keskmise sissetulekuga inimeste tööd, nagu ametnikud, kokad, kontoritöötajad, turvamehed, assotsieerunud juristid, inspektorid.
On selge, et tulejoones olevad inimesed on mures. "Hirmud pole seotud ainult üleminekuperioodiga," ütleb Carl Benedict Frey, Oxford Martini tehnoloogia- ja tööhõiveprogrammi kaasasutaja. „Enamik automatiseeritavaid töökohti eeldavad teistsuguseid oskusi kui äsjaloodud. Tähtis on tagada, et tööta töötajad saaksid tööd leida."
Kas peaksid automatiseerimist otsivad ettevõtted olema moraalselt vastutavad ja aitama oma töötajatel uusi oskusi õppida?
Kontrollimine tuleviku poolt
Vastus ei pruugi mõjutada ainult ettevõtteid - vastust saab otsida juba koolis.
Meie kaasaegne, struktureeritud haridus võib olla mõttetu maailmas, kus tehnoloogia muutub nii kiiresti.
"Mure on selles, et me ei ajakohasta haridus-, koolitus- ja poliitilisi institutsioone, et sammu pidada," hoiatab MITi digitaalmajanduse algatuse direktor Erik Brunholfsson. "Me võime lõpuks lahkuda paljudest inimestest."
Brunholffson ja Ocado juhtivtöötaja Paul Clarke nõustuvad, et kooli- ja kolledžiharidus peaks õpilasi paremini ette valmistama maailmaks, kus tehisintellekt ja robootika on laialt levinud.
Töökohal nõutakse töötajatelt ka oma oskuste pidevat täiendamist selle asemel, et kasutada neid kogu oma karjääri jooksul.
Enamikule meist võib see olla mõtlemisel kriitiline tegur.
Juhtimiskonsultantide McKinsey ja Company uuringud näitasid, et vähem kui 5% ametitest saab olemasoleva tehnoloogia abil täielikult automatiseerida. Lihtsalt seetõttu, et meie töökohad on robotite jaoks kõigi ülesannete täitmiseks liiga mitmekesised ja muutlikud.
Selle asemel automatiseeritakse nende prognooside kohaselt umbes 60% ametitest kolmandiku võrra. See tähendab, et enamik meist saab oma töökoha külge klammerduda, kuid juba meie tööprotsess muutub.
Robotid täiendavad, mitte ei asenda
Robotitega kõrvuti töötamise õppimine on kriitilise tähtsusega.
"On aegu, kui masinad võtavad üle korduva töö, et vabastada inimesi oma töö muude, tasuvamate aspektide tegemiseks," selgitab James Mannica, McKinsey vanempartner, kes on palju uurimistööd teinud automatiseerimise mõju kohta. „See võib palga määramise protsessis palju muuta, sest masin teeb kogu raske töö. See tähendab ka seda, et rohkem inimesi saab seda tööd tehnoloogia abil teha, nii et konkurents suureneb."
On ka laiemaid probleeme. Madalamate keskklassi sissetulekute korral võivad valitsused silmitsi seista selliste põhiprobleemidega nagu kaotatud maksud ja rahulolematud valijad.
Õnneks on palju asju, mida masinad veel teha ei saa.
Üks hea näide on Singapuri teadlaste töö, mille eesmärk on koolitada kahte autonoomset robotkäsi Ikea lamedate toolide kokkupanekuks. Vaatamata kaasaegsete seadmete kasutamisele ei tule masinad kõige lihtsamate ülesannetega toime.
Isegi erinevate objektide isoleerimine kaootilisest osade segust on robotite jaoks hirmutav ülesanne. Viimaste katsete tegemiseks kulus kahel robotil poolteist minutit, et edukalt sisestada keeletükk ühte tooli jalga.
Ja see on ainult üks mööbliese. “Tõelised probleemid algavad siis, kui soovite, et robot paneks kokku mitu mööblieset. Robot võiks küll Ikea kummutit kokku panna, kuid samas seerias asuvat garderoobi ei saa kokku panna, kuna detailid on erinevad, isegi kui mõned monteerimisetapid jäävad samaks. Inimestel seda probleemi pole."
Inimlik eelis
Suurenenud paindlikkusest parema isiksuseni on alati asju, milles oleme paremad kui robotid.
"Korduva töö automatiseerimisel näeme kasvavat nõudlust loovate oskuste järele," ütleb Brunholfsson. "Samuti näeme kasvavat nõudlust inimeste järele, kellel on sotsiaalsed oskused ja suhtlemisoskused, kes kasvatavad, hoolivad, õpetavad, kehtestavad oma veendumusi, omavad läbirääkimisoskusi ja müüvad hästi."
Frey usub, et on mitmeid valdkondi, kus inimestel on eeliseid.
"Esimene on sotsiaalne suhtlus," ütleb Frey. "Kui mõelda keerukate sotsiaalsete suhete mitmekesisusele, millega me igapäevaselt kokku puutume, kui peame läbirääkimisi või püüame inimesi veenda, teisi aidata või klientide eest hoolitseda … Me juhime meeskondi ja kõike muud. On uskumatu, et arvutid võivad asendada inimtöötajaid, kes seda kõike teevad."
Teine on loovus. Arvutid saavad suurepäraselt hakkama probleemidega ja korduvate toimingutega ei viitsi. Inimesed peavad sellist monotoonset tööd aga väsitavaks.
Massachusettsi Tehnoloogiainstituudi algatusel on seatud 1 miljoni dollari suurune eesmärk, et ärgitada ettevõtteid neid "inimlikke jooni" koos tehnoloogiaga maksimaalselt kasutama.
"Summa, mida me praegu maksame vanuritele lapsehoidjatele ja hooldajatele, on väga väike," ütleb McKinsey Maniika. “Samamoodi on palju kunsti- ja loometöid, mille eest pole kunagi makstud. Väljakutse on maksta ja hinnata loometööd nii, nagu see väärib, sest masin pole kunagi selleks täielikult võimeline."
Ettevõtte jaemüügiosakonnale tarkvara ja tehnoloogiaid arendava Ocado Technology juhtivteadur Alex Harvey märgib, et maailm on mõeldud ja ehitatud inimestele ning robotite toimima panemine selles keerulises looduskeskkonnas on suur tehniline väljakutse.
Üks Ocado projektidest on hooldushaldurrobot nimega SecondHands. See näitab, kuidas inimesed ja robotid saaksid koos töötada.
"Näiteks on tal võime asju kõrgemale tõsta kui inimesel," selgitab Harvey. "See on oma käitumusliku repertuaari poolest üsna lihtne robot, kuid võib moodustada suurepärase meeskonna, kus liidriks on inimtehnik ja nad saavad kasutada roboti lihasjõudu."
Kuid mida lähemal inimesed ja masinad koostööd teevad, seda tumedam on eetiline külg.
Eetikaküsimused
Ligikaudu 1,7 miljonit robotit on juba kasutusel kogu maailmas, kuid enamasti tööstuslikes keskkondades, kus inimestel on praktiliselt keelatud siseneda. Numbrid kasvavad ja ka rollid, mida robotid mängivad. Selgub, et inimesed peavad nendega koos töötama ja vastavalt suureneb ka risk.
"Peab olema suurem läbipaistvus, et saaksime aru, kuidas need asjad teevad seda, mida nad teevad ja kuidas nad käituvad," ütles Euroopa Parlamendi õiguskomisjoni aseesimees Madi Delvaux.
Hiljuti kutsus parlamenti üles looma robootika ja tehisintellekti reeglid.
Euroopa Parlamendile koostatud aruanne rõhutas tungivat vajadust õnnetuste korral vastutust käsitlevate uute õigusaktide järele. Sarnased vastutusega seotud probleemid tekivad siis, kui robot võtab seadusega vastuolus olevaid meetmeid. Näiteks tehisintellekti algoritm võib jätta rea finantstehinguid kõrvale, jättes kõrvale sektori reguleerivate reeglite keeruka veebi.
Delvaux ja tema kolleegid nõuavad ka eetikakoodeksi kehtestamist, mis reguleeriks meie suhet robotitega.
"Peaks olema punkte, mis nõuavad austust, nagu inimese autonoomia ja privaatsus," ütles Delvaux.
Kõik see toob välja veel ühe probleemi, mis muretseb paljusid tehisintellekti arendajaid: kallutatus. Masinõppesüsteemid on ainult nii head kui andmed, mis neile antakse. Hiljutised uuringud on näidanud, et tehisintellekt võib arendada seksistlikke ja rassistlikke kalduvusi.
Samal ajal tegi Bill Gates hiljuti ettepaneku robotite maksustamiseks, et hüvitada kaotatud töötajate tulumaksud. Teised on soovitanud, et kuna robotid võtavad järjest rohkem ülesandeid, võib osutuda vajalikuks universaalne põhisissetulek, et kõik saaksid valitsushüvitisi.
Autod liiguvad edasi
"Ikea" mööbli näitel saab ilmseks, et tehisintellekti tuleb veel pikka aega arendada.
Võib-olla on masinõppe ja tehisintellekti üks suuremaid väljakutseid nende algoritmide toimimise mõistmine. "Sellised asjad nagu tehisintellekt ja masinõpe on enamasti mustad kastid," ütleb Manieka. "Me ei saa neid avada, et teada saada, kuidas nad said vastuse."
See tekitab mitmeid probleeme. Masinõppesüsteeme ja kaasaegset tehisintellekti koolitatakse tavaliselt suurte piltide või andmete kogumite abil, mis sisestatakse süsteemi, et õppida mustreid ja suundumusi ära tundma. Seejärel kasutatakse neid uute andmete sisestamisel sarnaste mustrite tuvastamiseks.
See võib olla hea, kui peame leidma haigustunnustega CT-uuringud. Kuid kui me kasutame sarnast süsteemi kahtlusaluse tuvastamiseks hetktõmmise põhjal, siis peame ümberlükkamatute tõendite esitamiseks mõistma, kuidas algoritm töötab.
Isegi autonoomsete sõidukite valdkonnas on see üldistatavus endiselt suur probleem.
Carnegie Melloni ülikooli robootikaprofessor Takeo Kanade on isejuhtivate autode ja arvutinägemise ekspert. Robotitele ümbritseva maailma "tõelise mõistmise" andmine on tema sõnul endiselt tehniline väljakutse, millest tuleb üle saada.
"See ei tähenda ainult objektide asukoha tuvastamist," selgitab ta. „Tehnoloogia peab mõistma, mida ümbritsev maailm teeb. Näiteks kas inimene tahab üle tee minna või mitte?"
ILYA KHEL
