Bo zaradi umetne inteligence vaša plača višja, nižja ali je sploh ne bo?

Teo Petrovič Presetnik
POSLUŠAJ ČLANEK
O tem, katere službe bodo med prvimi, ki jih bo prevzela umetna inteligenca (UI), smo na Domovini že pisali. A problem je kompleksen in tokrat si bomo nekoliko širše ogledali, kako vse bi lahko UI vplivala na gospodarstvo, plače in trg dela. 

Umetna inteligenca bo morda oklestila nekatere najbolj rutinske vrste dela, vendar so strokovnjaki jasni, da UI ne bo prevzela vseh delovnih mest. Kot pravijo, bodo zaposleni najverjetneje delali usklajeno s stroji, vloge delavcev pa bodo tako lahko postale bolj prefinjene, saj UI odpravi mnoga ponavljajoča se opravila.

V idealnem primeru bodo zaposleni namesto tega porabili svoj čas za osredotočanje na edinstvene človeške naloge, ki jih UI trenutno ne more prevzeti – kreativne pristope k reševanju problemov, medosebno komunikacijo – in bodo zato sposobni ustvariti več. Z drugimi besedami; izboljšala se bo produktivnost. 

Generativna UI je nova vrsta umetne inteligence, ki uporablja algoritme za ustvarjanje izvirnega besedila, slik, kode programske opreme, excelovih formul in celo glasbe iz preprostega besedilnega poziva. Generativne aplikacije AI, kot je ChatGPT, so bile “izurjene” na ogromnih količinah podatkov in lahko v nekaj sekundah ustvarijo vsebino enakovredne kakovosti, kot bi jo ustvaril človek.

Večja produktivnost ... 


Kot v svojem poročilu ocenjuje svetovalno podjetje McKinsey, bi vpliv generativne UI na produktivnost lahko svetovnemu gospodarstvu dodal vrednost več bilijonov dolarjev. Približno 75 odstotkov vrednosti, ki bi jo lahko prinesli generativni primeri uporabe UI, pa zadeva štiri področja: poslovanje s strankami, trženje in prodaja, inženiring programske opreme ter raziskave in razvoj. 

Poleg tega bi generativna UI lahko znatno povečala produktivnost dela v celotnem gospodarstvu. Generativna UI bi lahko omogočila rast produktivnosti dela od 0,1 do 0,6 odstotka letno do leta 2040, odvisno od stopnje sprejemanja tehnologije in prerazporeditve delovnega časa v druge dejavnosti. Z združevanjem generativne UI z vsemi drugimi tehnologijami pa bi lahko avtomatizacija dela k rasti produktivnosti dodala 0,2 do 3,3 odstotne točke letno. 

… a ne nujno višje plače 


Kot je v raziskovalnem dokumentu iz leta 2019 zapisal profesor ekonomije na Massachusetts Institute of Technology (MIT) Daron Acemoglu, "ne smemo pričakovati, da bo avtomatizacija ustvarila povišanje plač, sorazmerno z rastjo produktivnosti”. Eden od razlogov je, po njegovem mnenju, da finančne dobičke, ustvarjene s povečano produktivnostjo delavcev, na splošno absorbira podjetje, namesto da bi jih preneslo na zaposlene. 

Glede na ekonomsko študijo Sveta ekonomskih svetovalcev Bele hiše o avtomatizaciji delovnih mest proizvodnih delavcev so v Nemčiji, Franciji, Španiji in na Nizozemskem prihodki od povečanja produktivnosti šli delničarjem, in ne v plače delavcev. 

Pri nizko kvalificiranih delavcih, z delom v izmenah ter urnimi postavkami lahko UI omeji možnost zaslužka. Strokovnjaki pravijo, da je eden od pomislekov, da bodo delavci morda delali manj, saj bodo nekateri deli njihovega dela avtomatizirani. 

Generativna UI bi lahko izpodbijala pridobitev večletne diplome kot kazalca spretnosti 


Ekonomija dela je pogosto ugotavljala, da ima uvajanje tehnologij za avtomatizacijo največji vpliv na delavce z najnižjo stopnjo usposobljenosti, merjeno s stopnjo dosežene izobrazbe. A pri McKinsey ugotavljajo, da ima generativna UI nasprotni vzorec – verjetno bo imela največji učinek na nekatere dejavnosti bolj izobraženih delavcev, katerih vloge so "prej veljale za razmeroma imune na avtomatizacijo". 

Na primer, delavci, ki so pridobili magisterij ali doktorat, bi lahko po ugotovitvah McKinseyja 57 % svojih nalog prepustili avtomatizaciji s pomočjo generativne UI. Delavci z diplomo bi lahko imeli avtomatiziranih 60 % svojih nalog. 

Sposobnost generativne UI, da razume in uporablja jezik za različne dejavnosti in naloge, v veliki meri pojasnjuje, zakaj je potencial avtomatizacije tako strmo narasel. Približno 40 odstotkov dejavnosti, ki jih delavci opravljajo v gospodarstvu, zahteva vsaj srednjo raven človeškega razumevanja naravnega jezika.

Posledično lahko številne dejavnosti, ki vključujejo komunikacijo, nadzor, dokumentacijo in interakcijo z ljudmi na splošno, avtomatizirajo z generativno UI, kar pospešuje preoblikovanje dela v poklicih, kot sta izobraževanje in tehnologija.

"Drugi način za razlago tega rezultata je, da bo generativna UI izpodbijala pridobitev večletne diplome kot kazalca spretnosti," je zapisano v poročilu. 

Zmagovalci in poraženci 


Po poročanju Telegrapha ekonomisti trdijo, da bo učinek UI na delovna mesta dvojen: plače za nekatera dela bodo padle na nič, saj bo njihovo delo prepuščeno strojem, medtem ko bodo plače drugih skokovito narasle, saj bodo specializirana znanja, potrebna za usposabljanje UI, redkejša. Priljubljenost platform UI, kot je ChatGPT, pomeni, da lahko inženirji umetne inteligence leta 2023 zahtevajo skoraj dvojno plačo, kot so jo prejeli lani. 

In čeprav velika tehnološka imena, kot so Microsoft, Google in Amazon, ukinjajo na stotine tisočev delovnih mest zaradi upočasnjenega povpraševanja in naraščajočih stroškov, se zaposlovanje ljudi z diplomo strojnega učenja in računalništva nadaljuje s polno hitrostjo. 

Velika in majhna podjetja se namreč na vse pretege borijo, da bi obdržala vrhunske talente za UI, zaradi česar plače še bolj rastejo, saj obstaja nevarnost, da bo povpraševanje po kvalificirani delovni sili preseglo ponudbo. 

Pomembna vprašanja za politiko 


Analiza McKinseyja zaključi s številnimi pomembnimi vprašanji, s katerimi se bodo v prihodnosti morali soočati odločevalci in snovalci politik. 

Kakšna bo prihodnost dela na ravni gospodarstva glede na poklice in znanja? Kaj to pomeni za načrtovanje delovne sile? 

Kako je mogoče podpreti delavce, ko se njihove dejavnosti sčasoma spreminjajo? Katere programe preusposabljanja je mogoče uvesti? Kakšne spodbude so potrebne za podporo zasebnim podjetjem, ko vlagajo v človeški kapital? Ali obstajajo programi za možnost zaslužka med učenjem (kot je vajeništvo), ki bi ljudem lahko omogočili prekvalifikacijo in hkrati preživljanje sebe in svoje družine? 

Katere korake lahko sprejmejo oblikovalci politik, da preprečijo uporabo generativne UI na načine, ki škodujejo družbi ali ranljivemu prebivalstvu? 

Ali je mogoče razviti nove in spremeniti obstoječe politike, da se zagotovita razvoj in uvedba UI, osredotočena na človeka, ki vključujeta človeški nadzor in različne perspektive ter upoštevata družbene vrednote? 
Naroči se Doniraj Vse novice Za naročnike
Natisni Naroči se Doniraj Vse novice Za naročnike

Povezani članki

Službe, ki jih ogroža umetna inteligenca. Je vaša med njimi?
  • 21. 07. 2023
Bo umetna inteligenca v zdravstvu rešitev za preobremenjene zdravnike in medicinske sestre?
  • 19. 08. 2023
Neuralink: Elonu Musku se mudi ustvariti "superčloveka" s čipom v možganih
  • 07. 06. 2023