Verifica Menajeria de Fake News Apasa Aici! Verifica Menajeria de Fake News Apasa Aici! Verifica Menajeria de Fake News Apasa Aici! Verifica Menajeria de Fake News Apasa Aici! Verifica Menajeria de Fake News Apasa Aici! Verifica Menajeria de Fake News Apasa Aici! Verifica Menajeria de Fake News Apasa Aici!
close_icon
#Analize / Robert Ciugolia

Ne fură roboții locurile de muncă?

Da, roboții vin cu siguranță după locurile de muncă ale milioanelor de casieri din întreaga lume. Întrebați-i pe lucrătorii din comerțul cu amănuntul care au fost deja mutați de aparatele de casă automate.

Roboții ar putea veni și după radiologi, a căror experiență în diagnosticarea bolilor prin raze X și RMN se confruntă cu o concurență acerbă din partea inteligenței artificiale. Iar roboții încep să fie tot mai prezenți în profesii de-o diversitate impresionantă, precum bucătar, funcționar de birou și operator de tractor-remorcă.

Pentru cei mai mulți dintre noi, totuși, invazia roboților va schimba pur și simplu sarcinile pe care le facem, nu ne va distruge cu totul locurile de muncă. Acest lucru este potrivit cercetătorilor care studiază impactul automatizării asupra locurilor de muncă.

Ei observă, de asemenea, că, pe măsură ce răspândirea inteligenței artificiale automatizează părțile de bază ale joburilor noastre, aceasta nu numai că ne va forța să ne îmbunătățim abilitățile, ci și ne va elibera să ne asumăm sarcini mai sofisticate.

Între timp, sistemul educațional va trebui să se adapteze concentrându-se pe oferirea oamenilor de abilități interpersonale și de rezolvare a problemelor de nivel înalt pe care roboții nu le vor putea stăpâni niciodată.

Cât de mari sunt riscurile?

În următorul deceniu, cel puțin o treime din sarcinile din aproximativ 60 la sută din locurile de muncă ar putea fi automatizate, potrivit cercetărilor companiei de consultanță McKinsey & Company.

La nivel global, firma estimează că până la 30% din orele curente de lucru vor fi automatizate. Mai puțin de 5% din locuri de muncă, spune McKinsey, vor dispărea complet în acea perioadă. Aici, aruncăm o privire asupra locurilor de muncă care, în măsura în care forța de muncă și cercetarea în automatizare pot prezice viitorul, vor continua să depindă în mare măsură de abilitățile unice umane, rămânând astfel relativ rezistente la roboți.

Cele mai vulnerabile locuri de muncă sunt pozițiile cu calificare scăzută în medii foarte structurate și previzibile, cum ar fi operațiunile cu mașini grele și munca de tip fast-food. Părți semnificative ale locurilor de muncă cu guler alb care implică colectarea și prelucrarea informațiilor – munca de asistent juridic, contabilitate și crearea de credite ipotecare, de exemplu – sunt, de asemenea, probabil să fie automatizate.

În Statele Unite, cel puțin, dezbaterea de astăzi cu privire la mașinile și locurile de muncă inteligente artificiale nu poate să nu fie colorată de amintirile ultimelor patru decenii, când numărul total de muncitori angajați de producătorii auto, fabricile de oțel și alți producători din SUA a început o lungă perioadă de scădere lentă de la un maxim de 19,5 milioane în 1979 la aproximativ 17,3 milioane în 2000 – urmată de o scădere abruptă la un minim de 11,5 milioane în urma Marii Recesiuni din 2007–2009.

La ce să ne așteptăm în viitor?

Automatizarea a luat multe forme, inclusiv fabrici de oțel controlate de computer care pot fi operate de doar câțiva angajați și roboți industriali, brațe mecanice care pot fi programate pentru a muta o unealtă, cum ar fi un pulverizator de vopsea sau o pistoletă de sudură printr-o secvență de mișcări. Astfel de roboți au fost angajați într-un număr din ce în ce mai mare din anii 1970.

Distincțiile dintre automatizare, robotică și inteligență artificială sunt, desigur, destul de neclare – și devin mai neclare, acum că mașinile fără șofer și alți roboți avansați folosesc software inteligent artificial în creierul lor digital.

Dar o regulă generală este că roboții îndeplinesc sarcini fizice care odinioar necesitau inteligență umană, în timp ce software-ul AI încearcă să îndeplinească sarcini cognitive la nivel uman, cum ar fi înțelegerea limbajului și recunoașterea imaginilor. Automatizarea este un termen umbrelă care nu numai că le cuprinde pe ambele, ci include și computerele obișnuite și mașinile neinteligente.

Treaba cu AI-ul este cea mai grea. Înainte de 2010, aplicațiile erau limitate de un paradox remarcat de filosoful Michael Polanyi în 1966: „Putem ști mai mult decât putem spune” – ceea ce înseamnă că majoritatea abilităților care ne trec peste zi sunt exersate, inconștiente și aproape imposibil de articulat. Polanyi a numit aceste abilități cunoaștere tacită, spre deosebire de cunoștințele explicite găsite în manuale.

Imaginați-vă că încercați să explicați exact cum știți că un anumit model de pixeli este o fotografie a unui cățel sau cum puteți negocia în siguranță o viraj la stânga împotriva traficului care se apropie. Un fel de cunoaștere tacită conținea atât de multe subtilități, cazuri speciale și lucruri măsurate prin „simțire”, încât programatorii nu păreau să le extragă și cu atât mai puțin să le codifice într-un algoritm precis definit.

self checkout

Sursă foto: Getty Images

 

Astăzi, desigur, chiar și o aplicație pentru smartphone poate recunoaște fotografiile de cățel (de obicei), iar vehiculele autonome fac acele viraj la stânga în mod obișnuit (dacă nu întotdeauna perfect). Ceea ce s-a schimbat tocmai în ultimul deceniu este că dezvoltatorii AI pot acum arunca o putere masivă a computerelor asupra seturi de date masive – un proces cunoscut sub numele de „învățare profundă”.

Acest lucru înseamnă, practic, să arăți aparatului un milion de fotografii cu căței și un miliard de fotografii cu cățeluși, apoi ca software-ul AI să ajusteze un miliard de variabile interne până când poate identifica corect fotografiile.

Lucrătorii de la toate nivelurile de locuri de muncă vor trebui să-și perfecționeze abilitățile și să continue să învețe, potrivit Benjamin Pring, co-fondator și director general al The Center for the Future of Work, o unitate de cercetare finanțată de Cognizant, o companie de servicii tehnologice. „Dacă ești medic, ar trebui să urmărești să fii un medic și mai inteligent. Dacă sunteți un colector de gunoi, ar trebui să urmăriți să fiți un colector de gunoi mai inteligent.”

El spune că o metodă de educație mai personalizată, mai degrabă decât o abordare universală, poate face cea mai bună treabă de a pregăti tinerii pentru viitorul mediu de lucru. În timp ce modelele de predare tradiționale, standardizate, funcționează pentru studenții motivați, deseori îi lasă în urmă pe studenți mai puțin motivați sau care se luptă, spune el.

„O abordare mai personalizată, în care performanța fiecărui copil este îmbunătățită, va crea, în general, oameni mai inteligenți, care pot prospera în această eră în care uneltele și mașinile sunt mai inteligente decât noi înșine”, a spus Pring.

Ce exemple avem?

Softbank

Cea mai prietenoasă față a acceptării plăților bazate pe robot și a livrării comenzilor ar putea fi Pepper, robotul umanoid dezvoltat de SoftBank. Pepper a fost comercializat pentru o varietate de cazuri de utilizare, cum ar fi acceptarea plăților Masterpass la locațiile Pizza Hut din Asia în 2016.

Senzorii de mișcare ai lui Pepper îi permit să se deplaseze într-o cameră aglomerată fără să se lovească de oameni sau lucruri. Vocea sa „asemănătoare omului” și percepția sa despre oameni sunt concepute pentru a reduce decalajul conversațional care este tipic între oameni și mașini.

Mai recent, Pepper și-a făcut loc în filiala băncii de la HSBC, unde se ocupă de sarcinile de serviciu pentru clienți și oferă informații de bază, cum ar fi rapoarte meteorologice.

Tesco

Robotul de livrare autonom al Starship Technologies poate fi mic, dar acoperă mult teren. Compania se ocupă acum de livrările pentru cumpărătorii Tesco și Co-op pe o rază de două mile de locațiile magazinelor din Milton Keynes, Marea Britanie.

Raza limitată se poate datora vitezei roboților; deși promite livrări în 15 minute, are o viteză maximă de doar patru mile pe oră. Roboții sunt monitorizați de la distanță pentru a identifica problemele și pentru a descuraja furtul și au senzori încorporați pentru a preveni coliziunile cu pietonii și animalele de companie.

segway delivery

Sursă foto: VentureBeat

 

Segway

Segway-ul este cel mai bine cunoscut pentru scuterele sale de înaltă tehnologie, dar tehnologia companiei își găsește alte scopuri. La CES din acest an, Segway a prezentat robotul Loomo Delivery, un vehicul autonom proiectat pentru ultima etapă a livrărilor de pachete.

Descris de Engadget drept „o cutie poștală pe roți”, robotul alimentat cu inteligență artificială nu este menit să înlocuiască camioanele UPS și FedEx. În schimb, este menit să gestioneze livrările în spații închise, cum ar fi birouri sau mall-uri.

Videoclipul conceptului Segway pentru robot prezintă un design modular. Robotul poate fi echipat cu un compartiment mare pentru livrarea pachetelor (foto), sau cu sertare pentru articole mai mici precum cafeaua sau mesele.

Vă invităm să citiți și analizele Șah mat – Germania suspendă aprobarea Nord Stream 2 și Reactoarele nucleare SMR: noi perspective pentru România?.

 

Sursă foto: Getty Images

#Ultimele buletine de știri

#Te-ar mai putea interesa și