Werden intelligente Maschinen Ihren Job übernehmen?

Beim Gartner-Symposium in dieser Woche in Florida war ich überrascht, wie sehr die Diskussion von "intelligenten Maschinen" und deren Auswirkungen auf Unternehmen, Beschäftigung und Wirtschaft geprägt war. Das Thema wurde in der Eröffnungsrede, in der Liste der Top-Trends und in den strategischen Vorhersagen des Unternehmens immer wieder aufgegriffen.

Eine Reihe von Sitzungen hat dies etwas weiter vorangetrieben. Tom Austin von Gartner hielt einen Vortrag, in dem er Smart Machines als "die nächste große Störung" bezeichnete und sie als solche definierte, die autonom sind oder Beispiele für "tiefes Lernen" zeigen. Dies sind oft Technologien, die uns überraschen, indem sie Dinge tun, von denen wir dachten, dass sie nur Menschen tun könnten. Er diskutierte, wie dies in Macher, Macher und Weise unterteilt wird (einige davon habe ich in meinem Beitrag zu den Top-10-Trends beschrieben). Anschließend ging er näher auf andere Lösungsansätze ein, z. B. E-Discovery, die Methode von Narrative Science, mit der Sportinformationen in Nachrichten umgewandelt oder Finanzdaten analysiert werden, um Empfehlungen in Textform zu erstellen, und Software, mit der Essays auf College-Niveau bewertet werden.

Im Allgemeinen stellte er die Hypothese auf, dass intelligente Maschinen bis 2020 mehr Nutzen als Schaden für Karrieren bringen werden. Andere Redner gaben sogar noch drastischere Vorhersagen. In einem Vortrag darüber, wie intelligente Maschinen Arbeitsplätze, Arbeit und Beschäftigung verändern werden, geht Diane Morello von Gartner davon aus, dass bis 2024 vier von zehn Personen ihre Arbeit auf Teams von "virtuellen Doppelgängern" verteilen werden. Sie ging von denselben Zahlen aus und prognostizierte, dass bis 2020 49 Prozent der Arbeitsplätze nicht von solchen Maschinen betroffen sein werden und 34 Prozent positiv. Aber das lässt natürlich immer noch 17 Prozent der Menschen zurück, die infolgedessen Arbeitsplätze verlieren, und das könnte ein großes Problem sein.

Morello sprach auch über die Art von Jobs, die Leute machen können, die Maschinen nicht können; die wachsende Liste derer, die von einer Maschine besser erledigt werden; und diejenigen, die am besten von Menschen mit Hilfe von Maschinen wie Kampfpiloten und Gehirnchirurgen erledigt werden.

Das Zeitalter der Denkmaschinen

In einem Vortrag mit dem Titel "Das Zeitalter der Denkmaschinen" machte Gartner-Kollege Steve Prentice drei große Vorhersagen über "intelligente Systeme".

Bis 2018, sagte er, wird die Verwendung intelligenter Systeme in einigen Aktivitäten und Gerichtsbarkeiten illegal sein und in anderen vorgeschrieben. Bis 2020 wird das Äquivalent von Asimovs Drei Gesetzen der Robotik in die Gesetzbücher von mindestens einer großen Nation aufgenommen. Bis 2024 müssen für mindestens 10 Prozent der Aktivitäten, die möglicherweise das Leben von Menschen gefährden, ein intelligentes System ohne die Option einer menschlichen Übersteuerung verwendet werden. (Letzteres machte auch Plummers Liste der Top-10-Vorhersagen.)

Dies sind große Vorhersagen, und zum Teil hängt dies von den Definitionen ab. Wie ich bereits sagte, wenn Sie ein Airbag-Entfaltungssystem in einem Auto als "intelligentes System" betrachten, sind bereits einige erforderlich. Wenn du ein intelligentes System als ein System ansiehst, das Videos basierend auf dem, was deine Freunde sehen, empfiehlt und dir mitteilt, was sie sehen, ist es bereits illegal. Aber im Allgemeinen werden die Systeme immer intelligenter und es wird mehr Debatten darüber geben, was erlaubt und was nicht.

Prentice sagte, es sei sinnlos, darüber zu sprechen, was echte "künstliche Intelligenz" sei oder "ob Computer am Leben sind". Skynet ist keine sinnvolle Zukunft, aber eine, in der Menschen mit Maschinen zusammenarbeiten. Und er bemerkte, dass es bei der ganzen Anstrengung nicht darum geht, das menschliche Gehirn neu zu erschaffen. Das wäre, als würde man in der Realität versuchen, mit einem Vogel zu fliegen - Flugzeuge sind ganz anders.

Stattdessen sprach er darüber, wie Denkmaschinen Entscheidungen treffen. Er erörterte eine Hierarchie solcher Maschinen und ihre Rollen bei der Entscheidungsunterstützung, die von allgemeinen Informationen bis zu "nicht-optionaler Automatisierung" reichte, z. B. Systeme, mit denen Sie nicht in ein vor Ihnen stehendes Auto hineinfahren können.

All dies wird viele Fragen aufwerfen. Einige davon sind finanzieller Natur, z. B. ob die Versicherungsprämien bei autonomen Fahrzeugen niedriger sind oder ob es sich ein Arzt leisten kann, einer Watson-Diagnose nicht zuzustimmen, wenn dadurch seine Berufshaftpflichtprämien erhöht werden. Einige werden regulierend sein und entscheiden, was erlaubt ist und was nicht. Und manche sind ethisch korrekt, wie zum Beispiel, was eine Maschine tun sollte, wenn sie einen Unfall nicht vermeiden kann. Prentice kehrte hier erneut zu Asimovs Gesetzen der Robotik zurück, als wahrscheinlich rechtsverbindliches Regelwerk, insbesondere das erste Gesetz, das besagt: "Ein Roboter darf einen Menschen nicht verletzen oder durch Untätigkeit einem Menschen erlauben, Schaden zuzufügen."

Er bemerkte, dass es ein Problem mit der "gruseligen Linie" gibt, was für eine Maschine akzeptabel ist und was nicht. Diese variiert mit der Zeit und den Generationen, wenn sich die Leute an neue Geräte gewöhnen. Er sagte, dies werde soziale und politische Veränderungen vorantreiben, und stellte fest, dass anstelle von Maschinen, die Fertigungsarbeiter ersetzen, nun Wissensarbeiter ersetzt würden.

Diese Gedanken wurden bei einem Mittagessen mit Andrew McAfee vom Center for Digital Business der MIT Sloan School of Management wiederholt. McAfee und Erik Brynjolfsson haben vor ein paar Jahren ein Buch mit dem Titel Race Against the Machine geschrieben und in Kürze ein Buch mit dem Titel The Second Machine Age herausgebracht .

Jahrelang glaubten Forscher, dass Menschen in zwei großen Bereichen mehrere nachhaltige Vorteile gegenüber digitaler Arbeit haben: Mustererkennung und komplexe Kommunikationsfähigkeiten. In jüngerer Zeit hatten sie Beispiele für Mustervergleiche gesehen, wie die autonomen Fahrzeuge von Google und andere Dinge, wie die Methode von Narrative Science zur Umwandlung von Informationen in Geschichten, IBMs Watson und Rethink Robotics 'Baxter. McAfee sprach darüber, wie die Menge der verfügbaren Daten von Terabyte über Petabyte und Exabyte bis hin zu Zettabyte weiter zunimmt. Jetzt haben wir Zugriff auf das, was Carl Bass, CEO von Autodesk, als "Infinite Computing" bezeichnet.

Aber all die Änderungen, die wir aufgrund all dieser neuen Technologien bis jetzt gesehen haben, sind nur "eine Aufwärmübung für die Änderungen, die wir sehen werden", sagte McAfee. Bis heute seien die geschäftlichen Auswirkungen sowohl groß als auch verrückt, sagte er. In einer Studie, die er kürzlich durchgeführt habe, habe er gezeigt, dass durch den Einsatz von Tools zur Überwachung des Mitarbeiterdiebstahls der Diebstahl um etwa 25 USD gesunken sei, die Einnahmen jedoch um 3.000 USD und das Trinkgeld gestiegen seien Prozentsatz stieg. Er sprach über neue Möglichkeiten der Datennutzung, wie beispielsweise die Durchführung eines Wettbewerbs durch Kaggle, um einen Algorithmus zu erstellen, mit dem vorausgesagt werden kann, welche Autos voraussichtlich in Unfälle verwickelt sind, was zu einer 300-prozentigen Verbesserung der Allstate-Prognosemethode führt.

Die wirtschaftlichen und sozialen Auswirkungen können jedoch noch größer sein. McAfee sprach darüber, wie drei Jahrzehnte nach dem Zweiten Weltkrieg alle wichtigen Wirtschaftsindizes zusammenliefen. Seit 1980 gab es jedoch Unterschiede, und das Durchschnittseinkommen stieg jetzt so schnell wie die Arbeitsproduktivität oder das BIP. und in jüngerer Zeit hat auch die private Beschäftigung nachgelassen. Er führte dies auf die Technologie zurück und stellte fest, dass der Computer 1982 die Maschine des Jahres war. Jetzt haben wir "die besten Zeiten, die schlechtesten Zeiten"; Das Lohnwachstum für diejenigen mit weniger als einem Hochschulabschluss ist flach oder sogar rückläufig, während diejenigen mit einem Hochschulabschluss oder einem Hochschulabschluss am stärksten zunehmen. Und er sagte, "Superstars", das sind die Top-100-Prozent der Lohnempfänger in den Vereinigten Staaten, nehmen am stärksten zu und schaffen eine polarisiertere Wirtschaft. Die Kapitalrenditen, mit anderen Worten die Unternehmensgewinne, seien auf einem Allzeithoch, aber die Arbeitsrendite oder der Prozentsatz des BIP, der in Löhnen ausgezahlt wird, sinken in einer Rate, die wir nicht haben bereits gesehen (einschließlich der Löhne, die an diese Superstars gezahlt wurden).

Die Technologie sei sowohl Teil der Zuwächse oben als auch der Abnahmen unten, sagte er. Es gab nie einen besseren Zeitpunkt, um differenzierte Fähigkeiten zu haben, aber dies ist kein guter Zeitpunkt, um ein durchschnittlicher Arbeiter zu sein. Das MIT habe eine Initiative ins Leben gerufen, um die Auswirkungen der digitalen Wirtschaft genauer zu untersuchen.

Hin zu 90% der Arbeitslosen

Am beunruhigendsten war wohl ein Vortrag von Kenneth Brant von Gartner zum Thema "Überleben bei 90% Arbeitslosigkeit".

"Ihre CEOs liegen mit intelligenten Maschinen falsch", sagte Brant unter Berufung auf die jüngste CEO-Umfrage des Unternehmens, in der festgestellt wurde, dass es an Talenten mangelt und sich die Innovationsrate verbessert, ohne jedoch die Überzeugung zu verneinen, dass Maschinen Millionen von Arbeitsplätzen der Mittelklasse aufnehmen werden. "Gartner ist davon überzeugt, dass die Störung intelligenter Maschinen in diesem Jahrzehnt eine der wirkungsvollsten Technologien der Branche sein wird."

Die Digitalisierung werde die Belegschaft in diesem Jahrzehnt treffen, sagte er und nannte viele der früheren Beispiele für den Einsatz intelligenter Technologien. Er wies darauf hin, dass es jetzt ein Rennen um Talente für die Entwicklung intelligenter Maschinen gibt, und sagte den IT-Verantwortlichen im Publikum, dass "Sie entweder Teil des Rennens um Talente sein oder zurückgelassen werden".

Brant geht davon aus, dass intelligente Maschinen die nächste Grenze für die Kostenoptimierung bei der Arbeit darstellen werden, und schlug vier mögliche Szenarien für die Entwicklung intelligenter Maschinen bis 2020 vor. Dazu gehört "Bring Your Own Virtual Assistant", bei dem Mitarbeiter ihre eigenen Maschinen einsetzen, um ihre Arbeit zu verbessern. "Digi-Taylorismus", bei dem Maschinen effektiv eine Rolle bei der Überwachung der Arbeit übernehmen; "Homo Ludens", wo wir effektiv Vollarbeitslosigkeit haben werden, weil die Maschinen unsere Arbeit für uns erledigen können; oder "Machina Suprema", wo die Maschinen sich selbst bewusst werden und entscheiden, was sie für sich tun sollen (unter Berufung auf Ray Kurzweil).

Er sagte, sowohl das utopische als auch das apokalyptische Szenario seien "schwarze Schwäne", und dass eine Arbeitslosigkeit von 90 Prozent keine Aussicht auf eine hohe Wahrscheinlichkeit darstelle, aber ein Anstieg der Arbeitslosigkeit wahrscheinlich sei.

Er sagte auch, er denke, dass intelligente Maschinen anfangen könnten, in die "Traumjobs" einzugreifen, in die teuren, spezialisierten Jobs wie Ärzte, Anwälte und Händler. Bis zum Jahr 2030, so Gartner, werde Gartner davon ausgehen, dass diese Spezialberufe weg sein werden, und es werden höchst vielseitige Fachleute und die Empathie übrig bleiben, die mit den Maschinen arbeiten können.

Der Austausch von Arbeitsplätzen habe bereits begonnen, und die "kreative Zerstörung" der Vergangenheit (in der immer neue Arbeitsplätze geschaffen werden) werde durch die "destruktive Schaffung" ersetzt, da Umfang, Geschwindigkeit und Umfang des Arbeitsplatzverlusts beispiellos sind mit der Überraschung, wie viel Wirkung dies hat.

Das Rennen ist nicht gegen die Maschine, sagte Brant, weil wir dieses Rennen verlieren werden. Stattdessen sagte er: "Wenn wir klug genug sind, um intelligente Maschinen zu erfinden, müssen wir klug genug sein, um unsere sozialen Systeme und unsere Unternehmensführung neu zu erfinden, um den größtmöglichen Nutzen aus diesen intelligenten Maschinen zu ziehen."