Пише: Огњен Радоњић
Вештачка интелигенција (AI) у кратком временском периоду постала је саставни део различитих делатности, од административних послова до медија, финансија и образовања. Истовремено, у јавном простору учестало се појављују оцене да ће развој ових технологија довести до значајних промена на тржишту рада, укључујући смањење потребе за појединим профилима запослених. Посебна пажња усмерава се на послове који се традиционално повезују са високом стручном спремом и когнитивним задацима, а који су се донедавно сматрали релативно сигурним. Да би се ове оцене могле критички сагледати, потребно је најпре прецизирати шта се под вештачком интелигенцијом уопште подразумева и по чему се она разликује од аутоматизације са којом се често поистовећује.
AI је широк појам за технологије које омогућавају машинама да опажају, тумаче, уче и делују опонашајући људске когнитивне способности. Аутоматизација је настала да би машине ефикасније обављале репетитивне задатке и тиме повећале продуктивност, док AI иде корак даље јер може да ствара нови садржај попут текстова, слика, програмских кодова, да помаже у медицинским дијагнозама или тумачењу података. Зато се све чешће говори о технолошкој револуцији заснованој на AI.
Последице ширења AI неће се осетити само у економији, већ и у националној безбедности, политици и култури. У привреди се очекује да AI преобликује многе професије, промени поделу рада и однос између радника и физичког капитала. Кључна разлика у односу на класичну аутоматизацију је то што се аутоматизација до сада углавном одражавала на репетитивне послове, док AI све више утиче на задатке које обавља квалификована, па чак и висококвалификована радна снага.
Остаје нејасно какав ће конкретно ефекат AI имати на продуктивност, економски раст, социјалну укљученост и расподелу дохотка. Одговор умногоме зависи од тога како ће се променити радни процеси и тржиште рада. Претпоставка је да ће у оним деловима рада где је људски надзор над AI и даље неопходан доћи до знатног раста продуктивности и потражње за радном снагом. Насупрот томе, у другим сегментима AI би могао довести до озбиљних измештања радника или потпуног губитка одређених радних места.
Које су професије најугроженије
Технолошки гледано, AI модели уче из огромних количина података и покушавају да предвиде следећи вероватан елемент, следећу реч у реченици, следећи образац у табели, следећи логичан корак у процедури. То не значи да разумеју свет као људи, али у многим ситуацијама довољно добро опонашају резултате људског рада да евентуална разлика у квалитету постаје неважна у односу на брзину и трошак обављеног посла. Када је тржиште рада у питању, важно је разумети да AI не елиминише професије у целини, већ најпре преузима оне задатке који су стандардизовани, добро документовани и репетитивни. То су ситуације где се улазни подаци лако дигитализују, где постоји јасан формат очекиваног излаза и где се квалитет мери усклађеношћу са тим форматом, а не оригиналношћу или моралном одговорношћу.
У пракси су видљиви обриси два основна механизма ширења употребе AI. Први је директна супституција, односно задатак који је раније радио човек сада обавља систем. На пример, генерисање стандардног уговора, писање кратке вести засноване на саопштењу, израда извештаја на основу већ припремљене табеле. У једној фирми то значи да део посла прелази са човека на компјутер, што, на нивоу читавог сектора, значи да се број потребних људи смањује. Други механизам је појачавање, ситуација у којој AI не укида радно место, али радикално смањује количину људског рада потребну за исти исход. Један аналитичар уз помоћ AI може да произведе онолико извештаја колико је раније радила читава мала екипа.
На нивоу појединца, при руци му је користан алат, али на нивоу читавог система значи мању тражњу за одређеним радним профилима и мањи број улазних позиција за нове генерације, посебно оне које пролазе кроз високо образовање. Тачније, масовни образовни системи и даље доминантно награђују репродукцију градива, формално коректно писање и усклађеност са задатим форматима, управо оне елементе које савремени AI модели врло добро опонашају. Студенти који показују добре резултате у тим оквирима, а затим добију послове чији је садржај суштински исти, попут израде стандардних извештаја, писања шаблонских анализа, решавања типизираних задатака, налазе се у парадоксалној ситуацији да што су бољи у задацима које алгоритам лако учи, то су пре заменљиви.
Први у реду за аутоматизацију су, когнитивно посматрано, рутински задаци. То су активности у којима радник понавља врло сличне процедуре, ослања се на прописане обрасце и производи стандардизоване излазе. Административни и канцеларијски послови спадају у најизложеније и то унос и контрола података, обрада формулара, генерисање стандардних потврда, одговарање на често постављана питања, вођење евиденција.
У финансијском сектору, осигурању или јавној управи где је велики део дана посвећен попуњавању система и писању шаблонских дописа већ се уводе решења која аутоматски генеришу документе и предлажу одлуке на основу унапред задатих правила. Један део тих задатака већ сада се премешта на тзв. дигиталне асистенте, а људима остаје или надзор над системом, или, у лошијем сценарију, потрага за новим послом.
Следећа група су послови креирања садржаја који су шаблонски, као што су кратке вести засноване на саопштењима, генерички маркетиншки текстови, основне правне и пословне формулације, стандардизоване електронске комуникације са клијентима. У таквим случајевима, алгоритам може да произведе садржај који је за потребе организације задовољавајући. Када трошкови и рокови постану кључни критеријум, питање више није да ли AI пише боље од најбољег уредника, већ да ли може да замени сате рада млађих сарадника. То директно погађа младе новинаре и креаторе садржаја, приправнике у канцеларијама и све оне чији се рад углавном своди на прилагођавање већ постојећих образаца.
Трећа осетљива област су стандардизоване аналитичке улоге. Реч је о задацима који подразумевају примену аналитичких алата који су у широкој примени на типичне скупове података. У њих спадају маркетиншке кампање, основна финансијска и кадровска (HR) аналитика, извештавање за потребе менаџмента итд. Овде AI није само бржи калкулатор, већ механизам који може да генерише и текстуална објашњења, сажетке, препоруке, упозорења, а која су раније чинила кључни део рада млађих, обично високообразованих, аналитичара. У тренутку када један запослени уз помоћ AI алата покрива оно што је раније радила трочлана екипа, организације имају снажан подстицај да смањују број таквих позиција или одлажу нова запошљавања. То објашњава зашто су процене о потенцијално великом уделу преузимања послова белих крагни од стране AI данас уобичајене.
У опасности и високообразовани
Важно је нагласити да део који овај талас технолошке револуције чини квалитативно различитим од претходних јесте то што доводи у питање уврежено уверење да технологија превасходно угрожава послове средњег и, у неким случајевима, ниског нивоа квалификација. Напредни алгоритми данас могу да унапређују или замењују и високостручне послове који су се раније сматрали имуним на аутоматизацију. Док су претходни таласи аутоматизације и информационих технологија најпре погађали рутинске, физичке или процедуралне задатке, способности савремене AI проширују се на когнитивне функције, обраду великих количина података, препознавање образаца и доношење одлука. Као последица тога и високостручна занимања, која су раније сматрана заштићеним због своје сложености и зависности од дубинске експертизе, сада се суочавају са потенцијалним поремећајима и преузимањем.
Посматрано са макроекономског нивоа, AI представља позитиван продуктивни шок који проширује производне могућности привреда уз потенцијално далекосежне промене у бројним занимањима и секторима. AI нуди досад незабележене могућности за решавање комплексних проблема, унапређење прецизности предвиђања, побољшање доношења одлука, подстицање економског раста и унапређење квалитета живота. Управо због те широке и флексибилне применљивости у бројним доменима, њене последице за привреде и друштва остају неизвесне, а исходи се разликују зависно од занимања и сектора, са потенцијалом да појачају постојеће разлике.
Важна димензија коју такође треба узети у обзир јесте друштвена прихватљивост AI која може варирати у зависности од профила занимања. Неке професије лако интегришу AI алате, док друге наилазе на отпор због културних, етичких или оперативних разлога. Ова неизвесност посебно је изражена на тржишту рада. У секторима где је људски надзор над AI неопходан, технологија може повећати продуктивност радника и тражњу за радном снагом, док у другим секторима може отворити пут значајним отпуштањима.
Ипак, раст у продуктивности који је последица све шире примене AI може ојачати укупну тражњу, што би кроз ефекат таласања (ripple effect) генерисало нове могућности запошљавања за већину радника. Конкретније, када се говори о вези између раста продуктивности и броја радних места, често се прво помисли на директну, негативну страну. Машина или AI систем замењује радника, продуктивност расте, а запосленост у тој конкретној фирми или сектору опада. Ова линија размишљања, наравно, није неоснована јер бројна истраживања показују да на нивоу појединачне индустрије раст продуктивности готово редовно смањује потребу за радном снагом јер се исти обим производње постиже са мање људи. Међутим, то је само један део много ширег процеса. Раст продуктивности у једној индустрији не остаје ограничен на ту индустрију, већ се постепено, попут концентричних кругова, преноси и на друге делове привреде.
Први круг чине ниже цене и већи профити. Фирма која производи ефикасније може јефтиније да продаје своје производе или да оствари већу добит, а обоје оставља више новца на располагању потрошачима и другим фирмама. Други круг јесу веће плате. Продуктивнији рад омогућава послодавцима да својим запосленима исплате веће зараде јер се производња увећава, па сви учесници могу добити већи удео.
Трећи, и вероватно најважнији круг, јесте преливање те новостворене тражње у друге, потпуно невезане секторе привреде. Новац који потрошачи уштеде или зараде додатно троше на ресторане, услуге, путовања, становање, дакле у гранама које саме нису ни на који начин усвојиле нову технологију, али од ње ипак имају користи кроз повећану потражњу. Коначно, четврти круг представља појаву потпуно нових делатности и занимања која расту управо захваљујући самој технологији која је покренула талас. Рецимо, послови везани за одржавање, надградњу и примену AI система који раније нису ни постојали. Тако, према процени McKinsey Global Institute, потражња за тзв. AI писменошћу у Америци, односно способношћу да се алати вештачке интелигенције користе, усмеравају и критички процењују њихови резултати, порасла је готово седам пута за само две године. Истовремено расте и потреба за специјализованим техничким знањима потребним за развој, примену и надзор AI система, иако нешто споријим темпом. Тренутно, у Америци око осам милиона људи ради у занимањима у којима се у огласима за посао већ тражи макар једна вештина повезана са вештачком интелигенцијом. То је, међутим, тек почетни обим промене, јер се очекује да ће се захтеви за познавањем AI алата проширити на много већи број послова и делатности.
Ефекат „таласања“
Оно што ефекат таласања чини важним јесте досадашње искуство да укупни ефекат на нивоу целе привреде по правилу надмашује узак, директан губитак радних места у појединачним секторима у којима се десио технолошки напредак. Истраживање Организације за економску сарадњу и развој (OECD) рађено на узорку од тринаест земаља у периоду од двадесет година потврђује да је индиректан допринос ефекта таласања запошљавању у просеку довољно снажан да надјача директне губитке послова које узрокује сама аутоматизација или AI. Другим речима, иако појединац чији је посао директно аутоматизован трпи непосредну штету, привреда као целина кроз шире канале потрошње, инвестиција и нових делатности често генерише више радних места него што их изгуби.
Међутим, ефекат таласања функционише искључиво уколико се добици од продуктивности стварно преливају кроз привреду, кроз веће плате, ниже цене или реинвестирање профита, а не остају концентрисани код уског круга власника капитала или менаџмента. Уколико се та прерасподела не догоди, талас се једноставно неће проширити довољно далеко да надокнади директне губитке радних места, а резултат би могао бити управо супротан од оптимистичног сценарија у виду растуће неједнакости уместо растуће запослености. Због тога је питање да ли ће AI револуција заиста произвести позитиван ефекат таласања или ће користи остати заробљене у рукама малог броја актера, једно од централних питања савремене економске политике.
На крају, али никако мање важно, утицај AI ће се значајно разликовати између земаља различитог нивоа развијености и привредне структуре. Развијене привреде, са својим зрелим индустријама и услужно оријентисаним економијама, обично имају већу концентрацију послова у секторима који захтевају сложене когнитивне задатке, па су истовремено и осетљивије на поремећаје које AI доноси, али и у бољој позицији да искористе њене предности. Са друге стране, брзорастућа тржишта и сиромашне земље које се у већој мери ослањају на мануелни рад и традиционалне индустрије, могу у почетку бити мање погођене поремећајима узрокованим AI, али истовремено ризикују да пропусте ране користи од пораста продуктивности, с обзиром на недостатак инфраструктуре и квалификоване радне снаге.
Према процени Међународног монетарног фонда, у развијеним земљама чак 60 одсто послова могло би осетити утицај AI јер тамо доминирају канцеларијски, финансијски и административни послови које вештачка интелигенција најлакше преузима или унапређује На пример, нефизички послови чине приближно две трећине укупног радног времена у Америци. Око трећине тог времена односи се на задатке који захтевају социјалне и емоционалне вештине, као што су емпатија, непосредна комуникација, изградња поверења и рад са људима. Такве способности AI за сада тешко може поуздано да замени. Преостали део нефизичког рада обухвата задатке попут анализе података, обраде информација, писања, администрације и решавања стандардизованих проблема. Управо су ти послови погоднији за аутоматизацију или за рад уз помоћ AI алата. Они постоје у врло различитим делатностима, укључујући образовање, здравство, пословне услуге и право, а обухватају послове који стварају приближно 40 одсто укупних зарада у Америци.
Опет, на брзорастућим тржиштима тај проценат пада на нешто испод 40 одсто, док у сиромашним земљама износи само 26 одсто јер њихове привреде почивају на физичком, мануелном раду који је за сада отпорнији на примену AI. Ова подељеност сама по себи не би била алармантна да не постоји дубљи проблем, Наиме, мањи степен изложености AI у сиромашнијим земљама, који на први поглед звучи као заштита, у стварности значи и сужавање простора за пораст у продуктивности. Отуда, AI вероватно неће смањити глобалну неједнакост, већ ће је продубити. Развијене економије ће искористити технологију да додатно убрзају раст, док сиромашне земље, због саме структуре својих привреда, остају делимично искључене из те динамике и то не толико због директног губитка послова, колико због пропуштене шансе да повећају своју продуктивност. За регион као што је Западни Балкан, кључно је питање да ли локална привредна структура дозвољава да се искористи позитивна страна AI таласа или прети да регион остане по страни док глобалне разлике постају све израженије.
Извор: Радар
