Tech Titans Assemble To Decide Which Jobs AI Can Cut First

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Kõigist tehisintellekti potentsiaali töötajatele mõjuvõimu suurendamisel reklaaminud tehnoloogiajuhtidest on IBMi tegevjuht Arvind Krishna olnud üks valjuhäälsemaid oma võime kohta neid asendada.

Möödunud kevadel oli tegevjuht arvati et tehisintellektiga saaks automatiseerida koguni 30 protsenti IBMi back-office’i töökohtadest. Nii et loomulikult on Big Blue esimeste seas liituma tehniliste raskete kaalude konsortsium, sealhulgas Cisco, Google, Microsoft, Intel, SAP, et käsitleda tehisintellekti mõju töötajatele. Rühma kuuluvad ka nõustajad nagu Ameerika Tööliidu, DigitalEurope ja Khan Academy esindajad.

Grupi väljakuulutatud eesmärk, mis on ilmselt inspireeritud USA ja ELi ühisest kaubandus- ja tehnoloogianõukogust, on uurida tehisintellekti mõju info- ja kommunikatsioonitehnoloogia (IKT) töökohtadele. Algfaasis uurib konsortsium 56 rolli, mille tehisintellekt tõenäoliselt kõigepealt kõrvaldab. IBMi andmetel hõlmavad need rollid 80 protsenti 45 parimast IKT ametinimetusest.

Nende leidude põhjal soovitab ja toetab rühm koolitusprogramme, mille eesmärk on aidata õpilastel, karjäärimuutjatel ja olemasolevatel IT-töötajatel valmistuda ja minna üle rollidele, mida tehisintellekti mudelid on vähem võimelised täitma.

Ja näib, et Bideni administratsioonil on rohkem kui hea meel lasta tehnoloogiaettevõtetel, kes arendavad teie tehisintellekti asendust, selles osas juhtrolli võtta.

"Me mõistame, et majanduslik julgeolek ja riiklik julgeolek on lahutamatult seotud," ütles USA kaubandusminister Gina Raimondo. "Olen konsortsiumi liikmetele tänulik, et nad ühinesid tehisintellekti kiirest arengust tulenevate uute tööjõuvajadustega tegelemiseks."

Tootlikkuse tõstmiseks mõeldud AI-tooted, nagu Microsofti Copilot for Office 365 ja Github, Google'i Gemini for Workspaces ja SAP-i kodeerimisassistent, kui nimetada vaid mõnda, on teeninud märkimisväärseid tulemusi. tähelepanu, kuigi mitte alati positiivne, viimase aasta jooksul.

Samal ajal on ettevõtted, nagu Nvidia, IBM ja teised, müünud tööriistu, mis aitavad ettevõtetel luua, peenhäälestada ja kohandada suuri keelemudeleid (LLM) sisemiste töökoormuste ja protsesside jaoks. IBM debüteeris oma Watson-X platvormil eelmisel kevadel, samal ajal kui Nvidia turule tuli NIM-id, konteinermudelid, mis on loodud tehisintellekti rakenduste loomise ja jõupingutuste koondamise hõlbustamiseks.

Kõik need põhinevad ideel, et tehisintellekt muudab töötajad tõhusamaks, võimaldades neil kiiremini ja vähemate ressurssidega rohkem tööd teha.

See kontseptsioon võib olla ahvatlev nendele tööstusharudele, kus juba praegu on töötajate puudus. Tõeliseks probleemiks on aga AI potentsiaal personali kärpida, mistõttu on teates rõhk ümberõppel.

"Konsortsiumi liikmed tunnistavad üldiselt nende ühiste jõupingutuste kiireloomulisust ja olulisust tehisintellekti kiirendamisel kõigis ärivaldkondades ning vajadust luua kaasav tööjõud, mis pakub perekondlikke võimalusi," kirjutas IBM oma teates.

Grupi eesmärk on konsortsiumi liikmete vahel järgmise 95 aasta jooksul ümber koolitada ja üle viia enam kui 10 miljonit IT-töötajat.

Paljud neist töötajatest leiavad end kahtlemata nn kiire inseneri rollides – või nagu koomik John Steward ütles hiljutises satiir "Tüübid küsivad meest" – kus nad vastutavad tehisintellekti suunamiseks kasutatavate juhiste koostamise eest. Kuid nagu teadlased hiljuti avastasin, AI oskab paremini AI jaoks viipasid kirjutada.

Pealtnäha kõlab idee töötajate ümberõppest AI-ga automatiseeritud maailma jaoks vastutustundliku asjana. Kuid paneme tähele, et samu andmeid, mida kasutati tehisintellekti tööjõule avaldatava mõju hindamiseks, saab sama lihtsalt kasutada selleks, et teha kindlaks, milliseid positsioone kõigepealt kärpida ja kui kiiresti saab need rollid kaotada, ilma et need liiga kurjad välja näeksid.

See ei tähenda, et IBM-il oleks probleeme probleemsete personalipraktikatega. oo oota.

See on [keelatud] keeva konna probleem. Viska konn kuuma vette ja see hüppab välja, aga kui tõstad aeglaselt temperatuuri, läheb see lõpuks elusalt keema. Sel juhul liigutakse liiga kiiresti ja ettevõtted riskivad parimal juhul vastureaktsiooniga ja halvemal juhul destabiliseerivad majandust. Kuid tehisintellekti järkjärgulise kasutuselevõtuga väidetakse, et töötajatel on aega kohaneda. ®