Sarah O'Connor, jurnalistă Financial Times și autoarea cărții We Are Not Machines, a mers pe teren pentru a afla cum afectează AI munca oamenilor din diferite industrii: de la depozitele Amazon la traducători, programatori sau angajații din mine. În cadrul podcastului Digital Disruption realizat de Info-Tech Research Group și găzduit de Jeff Nielsen, ea spune că că realitatea nu se potrivește nici cu scenariile și previziunile liderilor tech.
Estimări inutile
Estimările economiștilor care declară că „60% din joburi sunt expuse la AI” sunt abstracte și inutile, spune Sarah O'Connor. Faptul că un job este „expus” nu îți spune dacă acel job va deveni mai bun, mai prost sau chiar eliminat.
"Nu auzim atât de multe despre ce se întâmpla cu adevărat, ci mult mai mult despre ce s-ar putea întâmpla la un moment dat nedeterminat în viitor. Viziunile vin de la oameni din top – fie companii tech care au un produs de vândut, fie economiști care au încercat un exercițiu abstract de cartografiere".
Concluzia ei, după un an petrecut pe teren alături de muncitori și companii, este că realitatea nu se potrivește nici cu scenariul utopic, nici cu cel distopic.
"Am întâlnit foarte puțini oameni care își pierduseră complet jobul din cauza AI sau a roboticii, dar nici nu spuneau că se simt eliberați de părțile plictisitoare pentru a face chestii creative. Am început să aud exact opusul: erau strânși în sisteme ritmate de mașini și evaluate de mașini, în care simțeau că trebuie să acționeze ei înșiși mai mult ca niște mașini pentru a ține pasul", spune Sarah O'Connor.
Poveștile din teren
Automatizarea nu a înlocuit oamenii cu roboți umanoizi, deoarece dexteritatea umană este aproape imposibil de replicat. În schimb, Amazon a proiectat întregul flux de lucru în jurul roboților: aceștia aduc rafturile la stațiile fixe unde stau muncitorii umani.
"Ceea ce aceste unelte noi pot face este adesea doar o parte din job, nu întregul job. Pentru lucrătorii Amazon, bucata greu de automatizat este dexteritatea umană. Mâinile noastre sunt incredibil de flexibile și adaptabile", spune Sarah O'Connor.
Există efecte pozitive si negative. Jobul este mai puțin solicitant fizic, iar rata accidentărilor a scăzut. Dar munca a devenit izolat-monotonă. Ritmul este dictat de mașină, iar angajații se simt ca niște anexe mecanice.
"Compania spune că e un job mai sigur și mai puțin solicitant fizic, dar unii muncitori mi-au spus că e și mai plictisitor și mai singuratic. Unul dintre ei spunea că a ajuns să se simtă el însuși ca un robot în sistem".
AI-ul nu i-a eliminat pe traducători, dar le-a degradat profesia. În loc de traducere creativă, agențiile le dau traduceri generate automat de mașină și le cer să le corecteze - procesul de Post-Editing Machine Translation. Procesul elimină starea de flow creativ, cum ar fi adaptarea glumelor și jocurilor de cuvinte.
"În loc să traducă de la zero, agențiile iau subtitrările, le trec printr-o mașină și le dau traducătorilor umani spunându-le doar să le verifice acuratețea și să le facă să sune puțin mai umane".
Spre deosebire de traducători, programatorii văd AI-ul ca pe un ajutor. Apare însă Paradoxul lui Jevons: scăderea costului de producție pentru software a crescut exponențial cererea, mărind presiunea de eficiență asupra angajaților.
Sarah are și exemple pozitive. Într-o mină din nordul Suediei, vehiculele autonome sunt ghidate de angajați dintr-o sală de control. Aceștia simt că au control asupra tehnologiei.
"Pentru lucrătorii Amazon, roboții erau cei care stabileau ritmul. Pentru cei din Suedia, vehiculele autonome le executau ordinele. Simțeau că ei dețin controlul și că mașina e o unealtă", explică Sarah O'Connor.
În acest caz pozitiv, a contat legislația suedeză și prezența sindicatelor în consiliul de administrație. Când conducerea a vrut să introducă localizarea în timp real, muncitorii s-au temut de supraveghere tip Amazon. Soluția negociată a fost anonimizarea datelor.
Oameni versus mașini
Sarah O'Connor atrage atenția asupra modului în care ne-am însușit limbajul mașinilor pentru a ne descrie propriile corpuri.
"Spunem lucruri precum 'sunt prăjit/burned out', 'trebuie să mă deconectez' sau 'sunt pe off'. Toate acestea sunt fraze pe care le-ai folosi despre mașini. Oamenii nu se defectează, ci doar au nevoie de odihnă", arată Sarah O'Connor.
De asemenea, autoarea subliniază că trebuie să încetăm să punem întrebări de tipul „Poate mașina să facă asta?” și să începem să întrebăm „Ar trebui să facă asta?”.
"Nu punem întrebări care încep cu cuvântul "ar trebui" – Ar trebui să facă asta? Ce ne dorim cu adevărat de la această tehnologie și în ce domenii considerăm că nu își are locul?"
Autoarea reabilitează și imaginea luddiților din secolul al XIX-lea, explicând că aceștia nu erau tehnofobi iraționali, ci protestau selectiv împotriva mașinilor folosite specific pentru a le degrada munca și salariile.
"Luddiții nu erau reflexiv împotriva tehnologiei. Erau împotriva unui mod foarte specific în care mașinile le subminau abilitățile și produsele", spune Sarah O'Connor.
Masa de manevră a liderilor de business trebuie să fie implicarea directă a oamenilor, crede Sarah O'Connor, depășirea fricii de a rămâne în urmă și oferirea de autonomie celor care lucrează efectiv cu aceste unelte.
