Som A.I.-drivna förändringar på arbetsplatsens ökning i antal och omfattning finns en växande oro över teknikens inverkan på sysselsättningen. Dock, dessa farhågor kan åtgärdas om vi förbereder oss för framtida förändringar. Medan A.I. tar bort många jobb Traditionellt fylld av människor visar historien att den på lång sikt kommer att skapa otaliga nya sysselsättningsmöjligheter. Dessutom, även om algoritmer överträffar människor på många områden, kommer mänskliga förmågor att förbli oersättliga på arbetsplatsen under överskådlig framtid.
Vågor av innovation som medför extrema förändringar på arbetsplatsen är inte på något sätt nya. Tänk till exempel på införandet av containerisering på 1950-talet. Att transportera varor i standardiserade stållådor revolutionerade den internationella handeln. Det eliminerade också många jobb i samband med manuell lastning och lossning av last. Men containerisering skapade också nya industrier, såsom konstruktion, underhåll och hantering av godscontainrar, och utvecklingen av teknik som optimerar hur varje enhet lastas och spårar den globala rörelsen av containrar.
På liknande sätt har A.I. kommer att skapa nya typer av företag och arbetstillfällen som vi bara kan föreställa oss idag.
Människor kommer också att vara en integrerad del av dessa framtida arbetsplatser. Även om algoritmer är vida överlägsna när det gäller att utföra repetitiva uppgifter, bearbeta stora mängder data och identifiera nyckeltrender och mönster, kommer människor att fortsätta att utmärka sig inom ett antal områden. Här är några exempel:
maria rodriguez-gregg lön
1) Verklig upplevelse
En livslång erfarenhet i den fysiska världen tillåter människor att upptäcka förändringar eller avvikelser mellan normala och onormala situationer. Till exempel, under finanskrisen 2008, oroade företag sig över sina leverantörers ekonomiska hälsa. Många företag bad om ekonomiska uppgifter från leverantörer, men dessa siffror kunde manipuleras och gav endast en eftersläpande, sällan uppdaterad bild av förhållandena hos leverantören. För att utöka data skickade företag människor för att stickprova kritiska leverantörers produktion av delar eller material för företagets räkning.
hårspray live bakom kulisserna
2) Ett moraliskt perspektiv
Många arbetsuppgifter involverar värderingar och subjektiva element utifrån systemdesigners eller chefs preferenser. Men mål, moraliska förståelser och preferenser förändras över tiden. Medan maskiner kan, om de är lämpligt utbildade, sålla igenom stora mängder data och presentera alternativ för åtgärder, måste människor fatta de slutgiltiga besluten i fall där konsekvenserna är viktiga. Detta gäller särskilt när sammanhanget förändras och beslut måste fattas i en annan miljö. Till exempel, när man prioriterar reaktionen på en katastrof, bör företräde ges till kunder, anställda, leverantörer, aktieägare eller samhället? Det ärliga svaret är 'det beror på evenemangets karaktär och sammanhanget, vilket gör det svårt att programmera eller träna en modell.
3) Anpassningsförmåga och koordination
Människor är mer anpassningsbara än robotar när de ställs inför ostrukturerade förhållanden och miljöer. Robotprogramvara byggs och optimeras för specifika uppgifter eller domäner. Förändringar (störningar, ny kunskap, nya produkter, konkurrenters agerande, ekonomiska cykler etc.) kan göra maskinens lämplighet omtvistad, vilket kräver att en person tar över uppgiften. Sociala nätverk är också skickliga på att skapa nya företagsorganisationsstrukturer för att hantera förändringar. Detta har hänt som svar på många störningar under de senaste åren, såsom jordbävningen 2011 i Japan och Covid-19-pandemin.
4) En inbyggd kreativ drivkraft
Förändring som kräver anpassning är inbyggd i många konsument- och teknikförsörjningskedjor, till exempel fast fashion. Dessa snabbrörliga leveranskedjor söker oavbrutet efter differentiering som kan stimulera efterfrågan på alla nya produkter eller tjänster. Människor, inte maskiner, är en del av en kulturell miljö som stimulerar kreativitet. Människor förstår också nycklarna i vardagen, och denna praktiska erfarenhet skapar möjligheter för nya produkter och tjänster.
5) Empati och kommunikation
Medan ett växande antal A.I. applikationer används inom vården, kan datorer inte visa den empati som krävs av en sjuksköterska när en patient behandlas. På samma sätt kan en maskin inte ersätta en servicearbetares leende, till exempel en kassörska i en lokal stormarknad. På samma sätt kan förhandlingar om upphandlingskontrakt inte ske utan att båda sidor förstår varandra, utvecklar relationer och uppskattar varandras synpunkter.
Även om algoritmer som efterliknar dessa egenskaper blir allt mer sofistikerade, är det inte lätt att föreställa sig absolut acceptans av maskingenererade, simulerade känslor och empati.
6) Nyanserad riskhantering
Även om regler kan programmeras utifrån olika sammanhang, kan det lämpligaste valet i en situation som kräver att ett företag väljer en väg framåt skilja sig från det som föreslås av reglerna. Till exempel, om företaget misstänker att en lågkonjunktur är i horisonten, kan det föredra den säkrare handlingsvägen snarare än vägen med hög risk/hög belöning. Människor är vana vid att ta hänsyn till sådana nyanser när de fattar beslut.
Att balansera mänsklig och maskinell intelligens
Den avgörande utmaningen för samhällen som A.I. framsteg är hur man skapar arbetsplatser som gör det möjligt för människor och maskiner att arbeta bredvid varandra – inte i konkurrens.
ahs freak show avsnitt 2
Detta kan uppnås på olika sätt. Till exempel kan data som analyseras av A.I.-baserade modeller skickas till mänskliga beslutsfattare för åtgärd. Chipmaker Intel använder detta tillvägagångssätt i sin upphandlingsverksamhet. Det är A.I. Systemet tillhandahåller en mängd data, såsom leverantörsresultatrapporter, som hjälper inköpschefer att fatta beslut om inköp.
lag och ordning svu säsong 16 avsnitt 16
En annan metod är att använda A.I.-infunderad automationsteknik för att utföra det mesta av arbetet. Människor ingriper när en maskin misslyckas eller inte kan känna igen att sammanhanget har förändrats (t.ex. ett system har hackats eller en pandemi har brutit ut, vilket kräver att driftsättet ändras). Flexibiliteten hos mänskliga anställda behövs för att snabbt kunna svänga när sådana förändringar inträffar.
Oro över uppkomsten av A.I. är legitima och tekniken kommer att förändra arbetslivet. Det är dock ytterst viktigt att vi har en balanserad syn på A.I:s potential och dess inverkan på sysselsättningen.
Dr Yossi Sheffi är Elisha Gray II professor i tekniska system vid Massachusetts Institute of Technology och chef för MIT Center for Transportation and Logistics (MIT CTL). Hans senaste bok är 'Det magiska transportbandet: försörjningskedjor, A.I. och arbetets framtid.'
