Le macchine intelligenti prenderanno il tuo lavoro?

Al Gartner Symposium di questa settimana in Florida sono rimasto sorpreso da quanta parte della discussione è stata dominata dalle "macchine intelligenti" e dall'impatto che potrebbero avere sulle imprese, sull'occupazione e sull'economia. L'argomento è stato ripreso più e più volte, nel keynote di apertura, nell'elenco delle principali tendenze e nelle previsioni strategiche dell'azienda.

Un certo numero di sessioni ha portato questo un po 'oltre. Tom Austin di Gartner ha tenuto una presentazione chiamando le macchine intelligenti "la prossima grande rottura" e definendole come quelle autonome o che mostrano esempi di "apprendimento profondo". Queste sono spesso tecnologie che ci sorprendono facendo cose che pensavamo che solo gli umani potessero fare. Ha discusso di come questo sia diviso in motori, autori e saggi (alcuni dei quali ho dettagliato nel mio post sulle 10 principali tendenze). Ha quindi approfondito la discussione su altre soluzioni, come l'e-discovery, il metodo di Narrative Science per trasformare le informazioni sportive in notizie o passare attraverso dati finanziari per creare raccomandazioni nel testo e software utilizzati per valutare i saggi a livello universitario.

In generale, ha ipotizzato che fino al 2020 le macchine intelligenti offriranno più benefici che danni alle carriere. Altri che hanno parlato hanno fornito previsioni ancora più drastiche. In un discorso su come le macchine intelligenti ridisegneranno i lavori, il lavoro e l'occupazione, Diane Morello di Gartner ha dichiarato di aspettarsi che entro il 2024, quattro persone su 10 distribuiranno il loro lavoro tra i team di "doppelganger virtuali". Ha usato gli stessi numeri prevedendo che entro il 2020, il 49 percento dei lavori non sarà influenzato da tali macchine e il 34 percento verrebbe influenzato positivamente. Ma, naturalmente, ciò lascia ancora il 17 percento delle persone che, di conseguenza, perderanno il lavoro e potrebbe essere un grosso problema.

Morello ha anche parlato del tipo di lavoro che le persone possono fare che le macchine non possono fare; l'elenco crescente di quelli meglio realizzati da una macchina; e quelli meglio fatti da persone con l'aiuto di macchine, come piloti di caccia e chirurghi del cervello.

L'età delle macchine pensanti

In un discorso intitolato "The Age of Thinking Machines", il collega Gartner Steve Prentice ha formulato tre grandi previsioni sui "sistemi intelligenti".

Entro il 2018, ha affermato, l'uso di sistemi intelligenti sarà illegale in alcune attività e giurisdizioni e obbligatorio in altre. Entro il 2020, l'equivalente delle Tre leggi della robotica di Asimov sarà incorporato nei libri di statuto di almeno una grande nazione. Entro il 2024, almeno il 10 percento delle attività potenzialmente dannose per la vita umana richiederà l'uso obbligatorio di un sistema intelligente senza possibilità di esclusione umana. (Quest'ultimo ha anche fatto la lista di Plummer delle prime 10 previsioni.)

Queste sono grandi previsioni e in parte dipende dalle definizioni; come ho detto prima, se si considera che un sistema di distribuzione di airbag in un'auto è un "sistema intelligente", già alcuni sono richiesti; se consideri un sistema intelligente come un sistema che consiglia video basati su ciò che i tuoi amici guardano e ti dice ciò che stanno visualizzando, è già illegale. Ma in generale, i sistemi stanno diventando più intelligenti e ci saranno più dibattiti su cosa dovrebbe e non dovrebbe essere permesso.

Prentice ha detto che era inutile parlare di cosa sia la vera "intelligenza artificiale" o "se i computer sono vivi". Skynet non è un futuro utile a cui pensare, ma uno in cui le persone collaborano con le macchine. E ha notato che l'intero sforzo non è di ricreare il cervello umano, che sarebbe come cercare di volare emulando un uccello quando in realtà - gli aeroplani sono abbastanza diversi.

Invece ha parlato di come le macchine pensanti siano quelle che prendono decisioni. Ha discusso di una gerarchia di tali macchine e dei loro ruoli nel supporto alle decisioni, che vanno dalle informazioni generali all '"automazione non opzionale", come i sistemi che non ti permetteranno di imbatterti in un'auto di fronte a te.

Tutto ciò solleverà molte domande. Alcuni saranno finanziari, come ad esempio se i premi assicurativi saranno inferiori con i veicoli autonomi o se un medico può permettersi di non essere d'accordo con una diagnosi di Watson se aumenta i suoi premi di responsabilità professionale. Alcuni saranno regolatori, decidendo cosa è e cosa non è permesso. E alcuni saranno etici, come ad esempio cosa dovrebbe fare una macchina se non può evitare un incidente. Prentice tornò di nuovo alle Leggi della robotica di Asimov qui come un insieme di regole legalmente vincolante, in particolare la prima legge, che dice "un robot non può ferire un essere umano o, per inazione, permettere a un essere umano di farsi del male".

Ha notato che esiste un problema con "la linea inquietante" di ciò che è e non è accettabile per una macchina, che varia nel tempo e nelle generazioni quando le persone si abituano ai nuovi dispositivi. Ha detto che questo guiderà cambiamenti sociali e politici, osservando che invece di sostituire le macchine operai, ora sostituiranno i lavoratori della conoscenza.

Questi pensieri sono stati ripresi durante un pranzo con Andrew McAfee del Center for Digital Business della MIT Sloan School of Management. McAfee ed Erik Brynjolfsson hanno scritto un libro intitolato Race Against the Machine un paio di anni fa e hanno in uscita un libro intitolato The Second Machine Age .

Ha detto per anni che i ricercatori pensavano che gli umani presentassero diversi vantaggi sostenibili rispetto al lavoro digitale in due grandi aree: capacità di adattamento dei modelli e capacità di comunicazione complesse. Ma più recentemente, avevano visto esempi di pattern matching come i veicoli autonomi di Google e altre cose come il metodo di Narrative Science per trasformare le informazioni in storie, IBM Watson e Rethink Robotics Baxter. McAfee ha parlato di come la quantità di dati disponibili continua a crescere, estendendosi da terabyte a petabyte a exabyte a zettabyte. Ora avremo accesso a ciò che Carl Bass, CEO di Autodesk, definisce "elaborazione infinita".

Ma tutti i cambiamenti che abbiamo visto finora grazie a tutte queste nuove tecnologie sono solo "un atto di riscaldamento per i cambiamenti che vedremo", ha affermato McAfee. Fino ad oggi, le implicazioni per il business che abbiamo visto sono sia grandi che bizzarre, ha detto, rilevando uno studio che ha recentemente condotto mostrando che inserendo strumenti per monitorare il furto dei dipendenti, il furto è diminuito di circa $ 25, ma i ricavi sono aumentati di $ 3.000 e la mancia la percentuale è aumentata. Ha parlato di nuovi modi di utilizzare i dati, come Kaggle che gestisce una competizione per creare un algoritmo per prevedere quali auto potrebbero essere coinvolte in incidenti, con un miglioramento del 300% nel metodo di previsione di Allstate.

Ma le implicazioni economiche e sociali potrebbero essere ancora maggiori. McAfee ha parlato di come per tre decenni dopo la seconda guerra mondiale tutti i principali indici dell'economia abbiano tracciato insieme. Ma dal 1980, ci sono state divergenze, con il reddito mediano che ora sta crescendo velocemente quanto la produttività del lavoro o il PIL; e più recentemente anche l'occupazione privata ha iniziato a rallentare. Lo ha attribuito alla tecnologia, osservando come nel 1982 il computer era la macchina dell'anno TIME . Ora abbiamo "il migliore dei tempi, il peggiore dei tempi"; la crescita dei salari per coloro che hanno meno di un diploma universitario è piatta o addirittura in calo, mentre quelli con un diploma universitario o un titolo di studio stanno aumentando di più. E ha detto che le "superstar", ovvero il cento per cento più alto degli stipendi negli Stati Uniti, stanno aumentando di più, creando un'economia più polarizzata. I rendimenti del capitale, in altre parole, i profitti delle aziende, sono ai massimi storici, ha detto, ma il ritorno sul lavoro, o la percentuale del PIL che viene pagata in retribuzioni, sta diminuendo a un tasso che non abbiamo visto prima (anche includendo i salari pagati a quelle superstar).

La tecnologia fa parte sia degli aumenti nella parte superiore che di quelli nella parte inferiore, ha affermato. Non c'è mai stato un momento migliore per avere competenze differenziate, ma questo non è un ottimo momento per essere un lavoratore medio. Ha affermato che il MIT sta organizzando un'iniziativa per esaminare ulteriormente gli impatti dell'economia digitale.

Verso il 90% di disoccupazione

Forse la più allarmante delle sessioni è stata un discorso di Kenneth Brant di Gartner su "Sopravvivere al 90% della disoccupazione".

"I vostri amministratori delegati hanno torto sulle macchine intelligenti", ha affermato Brant citando il recente sondaggio CEO dell'azienda che ha concordato che vi è una carenza di talenti e che il tasso di innovazione sta migliorando, ma in gran parte respinge la convinzione che le macchine assorbiranno milioni di posti di lavoro della classe media. "Gartner ritiene che durante questo decennio l'interruzione delle macchine intelligenti sarà una delle tecnologie di maggiore impatto nel settore".

La digitalizzazione incontrerà la forza lavoro in questo decennio, ha affermato, rilevando molti dei precedenti esempi di utilizzo della tecnologia intelligente. Ha indicato che ora esiste una corsa per i talenti per lo sviluppo di macchine intelligenti e ha detto ai leader IT tra il pubblico che "farai parte della corsa per i talenti o rimarrai indietro".

Brant prevede che le macchine intelligenti saranno la prossima frontiera dell'ottimizzazione dei costi nel lavoro e ha suggerito quattro possibili scenari per lo sviluppo di macchine intelligenti fino al 2020. Questi includono "Porta il tuo assistente virtuale", in cui i dipendenti implementano le proprie macchine per migliorare il proprio lavoro; "Digi-Taylorism", in cui le macchine svolgono effettivamente un ruolo di supervisione del lavoro; "Homo Ludens", dove avremo effettivamente la piena disoccupazione perché le macchine possono fare il nostro lavoro per noi; o "Machina Suprema" dove le macchine diventano autocoscienti e decidono cosa fare da sole (citando il lavoro di Ray Kurzweil).

Ha affermato che entrambi gli scenari utopici e apocalittici sono "cigni neri" e che la disoccupazione del 90% non è una prospettiva ad alta probabilità, ma è probabile che aumenti la disoccupazione.

Ha anche affermato che pensa che le macchine intelligenti potrebbero iniziare a invadere i "lavori da sogno", i lavori specializzati ad alto costo come medici, avvocati e commercianti. Entro il 2030, ha detto, Gartner crede che questi lavori specialistici saranno spariti e che rimarranno i professionisti altamente versatili e gli empatici che possono lavorare con le macchine.

La sostituzione di posti di lavoro è già iniziata, ha affermato, e la "distruzione creativa" del passato (in cui vengono sempre creati nuovi posti di lavoro) viene sostituita dalla "creazione distruttiva" a causa della scala, della velocità e dell'entità senza precedenti della perdita di posti di lavoro. con la sorpresa di quanto impatto sta avendo.

La gara non è contro la macchina, ha detto Brant, perché perderemo quella gara. Invece, ha detto "se siamo abbastanza intelligenti da inventare macchine intelligenti, dobbiamo essere abbastanza intelligenti da reinventare i nostri sistemi sociali e la nostra governance per ottenere i massimi benefici da quelle macchine intelligenti".