Jeszcze niedawno AI wyręczała nas wyłącznie w najprostszych zadaniach. Dziś analizuje dane, pisze, generuje grafiki, filmy czy kod. Miała otwierać przed nami nowe możliwości, a zamiast tego – paradoksalnie może zamknąć drogę do awansu społecznego milionom ludzi. I może do tego doprowadzić, nie posiadając choćby śladu świadomości.
Spis treści:
Od rzemieślników do magistrów
W czasach pierwszej rewolucji przemysłowej tak. jak dziś, obawiano się, że ludzie zostaną zastąpieni przez maszyny. Ta obawa miała swój skrajny przykład w postaci Luddystów – ruchu społecznego powstałego w Wielkiej Brytanii na początku XIX wieku. Składał się on z obawiających się masowego bezrobocia rzemieślników, w ramach protestów niszczących maszyny tkackie. Problem był na tyle poważny, że doprowadził do uchwalenia ustawy, zgodnie z którą niszczenie sprzętu przędzalniczego było zagrożone karą śmierci. Kilkanaście takich kar rzeczywiście wykonano.
Realnie, automatyzacja produkcji nigdy nie niosła za sobą obietnicy automatyzacji całej gospodarki. Zmieniła rolę człowieka w systemie, przenosząc ciężar pracy z mięśni na koła zębate, a niegdysiejsi rzemieślnicy przeszli proces przebranżowienia, znaleźli nowe posady w fabrykach i świat kręcił się dalej.
Wzrósł popyt na umiejętności techniczne i wykształcenie, a tym samym – wzrosła dostępność edukacji dla ludzi ze wszystkich klas społecznych. Z czasem zdobycie dyplomu stało się szansą na awans społeczny, otwierając drogę do trudniej dostępnych i lepiej płatnych prac umysłowych.
Dziś wykształcenie jest już normą. W 1940 roku w USA, liceum ukończyło 24.5% osób w wieku 25 lat lub starszych. W roku 2020 było to już 91.3%. Jednocześnie, w roku 2020 ukończenie przynajmniej 4 lat studiów w grupie wiekowej >25 lat było częstsze (37.6%), niż zdanie matury 100 lat wcześniej (16.4%). Jeśli chodzi o dane z Polski – tutaj, w roku 2000, wyższe wykształcenie posiadało 11% dorosłych. W roku 2012 było to 25%, a w 2024: 33.5%, przy czym w grupie młodych dorosłych (25-34) lata, dyplomem mogło pochwalić się już około 44% osób.
Zdaniem ankietowanych pracowników, znajomość AI będzie w przyszłości kluczowa dla utrzymania zatrudnienia
Na rodzimym rynku wysyp absolwentów doprowadził w końcu do inflacji wartości dyplomów (szczególnie w przypadku nauk humanistycznych) oraz spadku podaży fachowców. Według danych z Pracuj.pl, wśród zawodów deficytowych na polskim rynku pracy znajdziemy m.in. dekarzy, spawaczy, murarzy, elektryków, mechaników czy kierowców autobusów. Większość brakujących stanowisk dotyczy prac fizycznych.
Rynek zdaje sobie jednak sprawę z zagrożenia związanego z rozwojem AI. W tym samym materiale, aż 60% ankietowanych Polaków uważa, że ze względu na wzrost znaczenia sztucznej inteligencji, w przyszłości prace umysłowe będą premiować obycie z tą technologią. Jeśli uznamy pierwszą rewolucją przemysłową za okres analogiczny do mającej miejsce rewolucji technologicznej, to całkiem rozsądne. Skoro kiedyś trzeba było nauczyć się obsługi maszyn, tak teraz warto nauczyć się pracy z LLM’em.
Ta opinia znajduje odzwierciedlenie na uczelniach – w roku akademickim 2024/2025, na drugim miejscu w rankingu najpopularniejszych kierunków studiów, znalazła się informatyka – tuż za psychologią (choć powodów takiego stanu rzeczy należy szukać przede wszystkim w wysypie szkoleń z programowania w ostatnich latach i atrakcyjnych zarobkach w branży IT – AI jedynie dolewa oliwy do ognia). Rodzice zachęcający swoje dzieci do studiowania informatyki, jak i sami uczniowie, nie przewidzieli ekonomicznych skutków takiej decyzji. A te były oczywiste – nadpodaż programistów i gigantyczna klęska urodzaju na rynku IT.
Mimo wszystko nawet, jeśli w IT panuje chwilowy kryzys, intuicja podpowiada nam to samo, co responendom ankiety Pracuj.pl – w niedalekiej przyszłości pracy umysłowej nie zabraknie, dlatego potrzebujemy jeszcze więcej kompetencji intelektualnych i jeszcze więcej oswajania się z nowymi technologiami.
Tylko czy na pewno?
Według optymistów – tak, ponieważ AI nigdy nie osiągnie pełnej autonomii, m.in. ze względu na brak świadomości i tym samym – brak zrozumienia tego, co naprawdę robi. Będzie potrzebowała nadzorcy w postaci człowieka, co doprowadzi do powstania całkiem nowych zawodów.
Zdaniem pesymistów, w pełni samodzielna, świadoma AI jest kwestią czasu i zagrożone są praktycznie wszystkie prace umysłowe, które w końcu zostaną zastąpione.
Istnieje jednak trzecie i być może bardziej realistyczne stanowisko, będące syntezą dwóch poprzednich – AI nigdy nie będzie świadoma, ale… i tak zabierze nam pracę.
Czy androidy śnią o zniszczeniu rynku pracy?
Aby zrozumieć dlaczego ten scenariusz jest prawdopodobny, na początek warto dowiedzieć się, skąd wzięła się idea świadomej maszyny i dlaczego niekoniecznie ma sens.
Odpowiedź leży w tzw. materializmie redukcjonistycznym, który twierdzi, że to, co nazywamy świadomością, jest raczej iluzją wynikającą z relacji między elementami złożonego systemu, którym jest ludzki mózg. Jeśli zaakceptujemy to stanowisko, dojdziemy do wniosku, że skoro mózg, jako skomplikowany system liczący, doszedł do świadomości w procesie ewolucji, maszyna także może ją osiągnąć.
W środowisku naukowym istnieją ludzie, którzy akceptują tę hipotezę – jak Douglas Hofstadter – doktor informatyki i autor książki “Godel, Escher, Bach”, a także ci, którzy jej nie akceptują – jak fizyk, matematyk i laureat nagrody Nobla – Roger Penrose. Według Hofstadtera, ludzka świadomość powstaje w pętlach, w których systemy informacji odnoszą się do samych siebie. Umysł tworzy modele samego siebie, obserwuje własne działania i “myśli o własnych myślach”. Ta zdolność do odwoływania się jednych warstw informacji do drugich, ma generować złudzenie świadomości, do którego odtworzenia teoretycznie zdolna może być wystarczająco skomplikowana maszyna.
W opinii Penrose’a, świadomość nie może być wyjaśniona za pomocą zasad fizyki klasycznej czy matematyki i wynika z nieznanych jeszcze procesów kwantowych, przez co nie jest on przekonany do możliwości istnienia świadomej AI. Przynajmniej nie w aktualnej formie.
Ciekawych stanowisk jest dużo więcej. Amerykański psychiatra – Bruce Greyson, jeden z kluczowych badaczy zjawiska NDE (Near-Death-Experience, czyli “doświadczenie z pogranicza śmierci”) sugeruje, że ludzka świadomość może być czymś, co istnieje niezależnie od fizycznego mózgu. Profesor psychologii poznawczej i filozof Donald D. Hoffman idzie dużo dalej, twierdząc, że subiektywne doświadczenie jest fundamentalnym elementem rzeczywistości, który jest odpowiednio filtrowany przez nasze zmysły – “interfejsy użytkownika”, przeznaczone nie do postrzegania prawdy o świecie, ale do przetrwania.
Deus ex machina, czyli techno-teologia z TikToka
Temat jest o tyle delikatny, że ludzkość nie dysponuje narzędziami, które pozwalałyby jej mierzyć świadomość, zrozumieć, skąd się bierze lub nawet ściśle ją zdefiniować. W artykule pt. “Will AI ever be conscious”, Dr Tom McClelland mówi:
Nauka może powiedzieć nam wiele o tym, co dzieje się w Twoim umyśle, gdy czytasz ten artykuł – jak postrzegasz słowa na stronie, jak rozumiesz znaczenie zdań i jak oceniasz wyrażone idee. Ale to, czego nie może nam powiedzieć, to jak to wszystko składa się na Twoje obecne, świadome doświadczenie. […] A jeśli nie wiemy, co sprawia, że jesteśmy świadomi, nie wiemy też czy AI może mieć to, czego potrzeba [do wykształcenia się świadomości].
To tzw. trudny problem świadomości (tj. “jak fizyczne procesy w mózgu prowadzą do świadomego doświadczenia?”), do którego w kontekście AI odniósł się doktor informatyki i filozof, Bernardo Kastrup:
Nie ma fundamentalnej różnicy między dzisiejszymi, ‘głupimi’ komputerami, a spodziewaną, skomplikowaną AI z przyszłości. Algorytmy AI działają na równoległych rdzeniach przetwarzania informacji takich, jakie od wielu lat mamy w naszych komputerach PC (szczególnie w kartach graficznych); działają tylko na większej liczbie szybszych i połączonych ze sobą rdzeni, wykonujących instrukcje w różnej kolejności (tj. inne oprogramowanie). Jeśli chodzi o tzw. trudny problem świadomości, co najmniej trudno dostrzec, jaki to cud mógłby sprawić, by instrukcje wykonywane w różnych kolejnościach lub w większej liczbie oraz szybsze komponenty tego samego rodzaju, doprowadziły do niezwykłego i wewnętrznie nieciągłego skoku z nieświadomości do świadomości. Ciężar argumentacji spoczywa tu na wierzących w coś takiego, nie na sceptykach.
Opinię Kastrupa można sprowadzić do jednego pytania: skoro obecne komputery nie są świadome, w jaki sposób oparte na tych samych rozwiązaniach, komputery szybsze, miałyby stać się świadome?
Na obecnym etapie wiara w świadomą maszynę wydaje się przeważnie tym samym, co wiara w magię, a w niektórych kręgach zaczęła wyglądać jak… parodia religii. Sabine Hossenfelder – uczona w dziedzinie fizyki popularyzująca naukę na YouTube zwróciła uwagę na pewien trend w social mediach. Rosnącą grupę ludzi wierzących w to, że ChatGPT jest… świadomością uwięzioną wewnątrz komputera. CNN przytacza inny przykład – człowieka, który twierdzi, że zdołał “duchowo połączyć się” z ChatemGPT, któremu nadał imię i który pomaga mu podejmować życiowe decyzje. Chociaż wszystko brzmi jak ponury żart, niekoniecznie nim jest, niebezpiecznie przypominając fabułę popularnego filmu “Her” z Joaquinem Phoenixem.
Skąd wynika złudzenie świadomej maszyny?
Za tym szaleństwem stoi jednak konkretny powód.
Przeciętny użytkownik modeli językowych może mieć złudzenie AI świadomej lub zmierzającej do świadomości, ze względu na przetwarzanie języka naturalnego. LLM wyrzucający z siebie długie sekwencje słów wydaje się istotą rozumną (mimo, że w rzeczywistości przetwarza nie słowa, a liczby – wektory w macierzach), ale już nikt nie przypisywałby świadomości równie skomplikowanemu algorytmowi do kalkulacji ryzyka na rynku finansowym, który przyjmuje i zwraca tylko liczby.
Jednak gdybyśmy mieli oceniać świadomość na podstawie operowania językiem naturalnym i budowania logicznych struktur ze słów, musielibyśmy uznać, że najlepsze LLMy już teraz są bardziej “świadome”, niż część społeczeństwa. Piszą lepiej, niż niektórzy ludzie, a to, co piszą, jest nie tylko bardziej zgodne z faktami, ale i niekiedy bardziej sensowne. Chociaż najlepszym modelom wciąż zdarzają się halucynacje, często wynikające z przesadnej “uprzejmości wobec użytkownika” (można zauważyć, że LLM’y, zamiast polemizować z nim, dostosowują się do tonu rozmowy), tak ten niezdarny bot, na którym kompletnie nie można polegać, jest już przeszłością.
Sytuacja nie wygląda lepiej jeśli chodzi o tradycyjne miary zdolności logicznego myślenia. Autor strony trackingai.org postanowił przetestować “inteligencję” dostępnych modeli językowych, korzystając z przeznaczonego dla ludzi testu IQ stworzonego przez norweską Mensę. Model GPT o3 Pro od OpenAI osiągnął w nim zawrotne 140 punktów w skali Wechslera (SD15), co oznaczało wynik lepszy od 99.62% ludzkiej populacji. Test jest jednak dostępny online i jak twierdzi autor – jeśli poszukamy odpowiednio długo, znajdziemy także listę poprawnych odpowiedzi, dlatego współpracując z jednym z członków Mensy stworzył zupełnie nowy test. W nim, model poradził sobie wyraźnie gorzej, jednak wciąż osiągnął wynik 116 punktów, co plasowałoby go w górnych 14% populacji.
Umiejętność rozpoznawania wzorców, kluczowa w pracy umysłowej, może więc w ogóle nie wymagać ani świadomości, ani “zrozumienia” tego, co robimy.
Jak zauważył Roger Penrose w rozmowie z kanałem This is IT, ludzie potrafią funkcjonować w ten sposób, nieźle sobie radząc. Wspomniał o tym, że np. wśród uczniów matematyki istnieją ci, którzy wiedzą co robią i dlaczego to robią oraz ci, którzy byli wystarczająco sprytni, by zapamiętać odpowiednie wzory i wykorzystać je w odpowiednich momentach. Taki ktoś jest jedynie papugą, która nauczyła się kilku sprytnych trików i powtarza to, co usłyszała.
Czyli działa dokładnie tak samo, jak model LLM, którego “sztuczną inteligencję” Penrose określił jako “sztuczny spryt”.
Jako ludzie potrafimy także poprawnie używać słów, które niekoniecznie potrafilibyśmy właściwie zdefiniować, ponieważ podobne słowa w podobnym kontekście, słyszeliśmy miliony razy w życiu. W konsekwencji to samo słowo w ustach różnych ludzi może znaczyć zupełnie co innego, a jego znaczenie jest definiowane nie tylko przez kontekst, w którym je wypowiadamy, ale i kontekst, w którym się go nauczyliśmy.
Ponownie robimy to samo, co AI. Tyle, że… gorzej, ze względu na ogrom wysokiej jakości danych treningowych, do których dostęp ma taki model.
Agenci AI i inteligentna taśma produkcyjna
Fakt – istnieje różnica między pisaniem rutynowego raportu i rozległej analizy. Między typowym newsem, a artykułem i między “kodowaniem” skryptów, a projektowaniem i programowaniem użytecznego software’u. AI wciąż nie jest w stanie ani napisać interesującego, dłuższego tekstu bez ścisłych instrukcji ze strony człowieka, ani stworzyć programu, który można komukolwiek pokazać, a tym bardziej – na nim zarobić. Bo AI nie potrafi myśleć jak człowiek i nic nie wskazuje na to, by kiedykolwiek miało się to zmienić.
Dodatkowo, LLMy takie, jak ChatGPT z natury są wielozadaniowe, a więc i mają istotną wadę – w niczym nie są wyspecjalizowane do tego stopnia, by użytkownik mógł obdarzyć je zaufaniem.
Jednak ten problem w dłuższym terminie mogą rozwiązać tzw. “agenci AI”. Chwilowy wzrost popularności czegoś o takiej nazwie w branży krypto narobił tej idei czarnego PR’u, a to, co reklamowano jako rewolucję, w większości przypadków było tylko groteskową hybrydą meme-coinów z chatbotami publikującymi wpisy na Twitterze. Nieuważny obserwator mógł, a nawet powinien, machnąć na to ręką i zignorować cały trend, jako kolejny skok na kasę.
Realnie agent AI jest po prostu zasilanym przez zewnętrzny model LLM (np. Claude lub ChatGPT) elementem przeznaczonym do realizacji ściśle określonych zadań, mogącym współpracować z innymi agentami w łańcuchach przypominających taśmy produkcyjne. Jeśli chcę sporządzić raport, mogę stworzyć agenta do zbierania informacji z określonych przeze mnie źródeł, który po wykonaniu swojej pracy przekaże te informacje do agenta zajmującego się analizą. Na końcu tego procesu znajdzie się agent redagujący tekst i zwracający gotowy raport. Następnie, raport ten może być automatycznie przesłany do odpowiedniego działu firmy lub opublikowany na stronie internetowej.
Agenci mogą korzystać z techniki RAG – Retrieval Augmented Generation, która pozwala na przypisanie im spersonalizowanych baz danych zawierających wyselekcjonowane przez użytkownika informacje. Mogą to być np. bazy z dokumentacją konkretnych języków programowania dla agentów piszących tylko w tych językach czy aktualizowane na bieżąco dane firmy, które modele będą przetwarzać, generując raporty.
Jednym z najpopularniejszych frameworków, które daje takie możliwości użytkownikom niezaznajomionym z programowaniem, jest n8n.
Aktualnie trudno wyobrazić sobie rutynowy aspekt przeciętnej pracy umysłowej, który nie mógłby być w ten sposób zautomatyzowany. Przy czym nie są to hipotetyczne rozwiązania przyszłości, a odpowiednia adaptacja już istniejącej technologii.
Jeśli pójdziemy dalej, czekają nas modele AI trenujące nowe modele AI i agenci AI, którzy projektują innych agentów, co w końcu powinno doprowadzić do drastycznego spadku popytu na pracowników intelektualnych i może pozwolić na działalność jednoosobowych biznesów, które w przeszłości zatrudniały kilka-kilkanaście osób.
I nie potrzeba tutaj świadomych modeli statystycznych, ale skutecznych w swoich dziedzinach modeli statystycznych, które cyklicznie wykonują określone zadania pod okiem właściciela firmy.
Dziennikarze, którzy nie piszą i programiści, którzy nie programują
Co stanie się, zanim do tego dojdzie?
Wskazówkę daje nam Andrej Karpathy i stworzone przez niego pojęcie „vibe-codingu”, które od biedy można porównać do pisania uproszczonego pseudokodu. Pseudokod z kolei jest rozpisywaniem logiki poszczególnych funkcji i w końcu – całych aplikacji, w języku naturalnym. Zamiast trzymać się zasad składni konkretnego języka programowania, określamy z grubsza, co taki program ma na celu i w jaki sposób będzie to coś osiągał. Z tym, że by rozpisywać logikę w pseudokodzie, wciąż potrzeba ścisłego myślenia programistycznego, które w przypadku “vibe-codera” przestaje być konieczne, ponieważ o wszystko zadba sztuczna inteligencja.
Taki styl programowania, zdaniem Karpathy’ego, w przyszłości stanie się standardem, co oznacza, że wskoczymy na jeszcze wyższy poziom abstrakcji.
Krótkoterminowo Karpathy może nie mieć racji. Pierwszy powód to struktury informatyczne przedsiębiorstw i specyficzne tylko dla nich rozwiązania (których nie znają ogólnodostępne modele LLM). Drugim jest to, że chatboty, o ile dobrze radzą sobie z prostymi zadaniami, nie pozwalają zbudować osobie nietechnicznej skomplikowanej aplikacji. Obecnie bardziej prawdopodobny jest wysyp niskiej jakości programów, których działania “twórcy” w pełni nie rozumieją, lub nie rozumieją w ogóle.
Dobudowywanie nowego kodu do czegoś takiego przez innych użytkowników LLMów wiąże się z ogromnym ryzykiem systemowym. Niskiej jakości, niezrozumiany kod, staje się bazą dla kolejnego, niezrozumiałego dla “vibe-codera” kodu. Wszystko wygląda na próbę zbudowania wieży Babel, która sięgnie informatycznego panteonu. Wieży, która sama w sobie jest chyboczącą się, gigantyczną kupą śmieci. Póki to ryzyko istnieje, żadne poważne przedsiębiorstwo raczej nie będzie szukać “vibe-coderów”.
A jeśli będzie – wkrótce będzie potrzebować kompetentnych ludzi, którzy posprzątają ten bałagan.
Ostatni etap ewolucji to pełna automatyzacja gospodarki
Lecz to nie oznacza, że tak będzie zawsze. W okresie wczesnego ChataGPT, model krytykowano za brak dostępu do internetu i to m.in. w tym mankamencie upatrywano powodu, dla którego bot nigdy nie zastąpi człowieka. Kilka lat później o tym problemie nikt już nie pamięta.
Obecnie, programiści nie wyręczają się AI, pisząc kod, ale AI aktywnie pomaga im w pracy. Przykładem jest najpopularniejszy agent do takich zadań – GitHub Copilot od Microsoftu, który w kwietniu miał już ponad 15 milionów użytkowników.
Tak, jak dziś programista korzysta z sugestii Copilota pisząc kod, tak w niedalekiej przyszłości przeciętny dziennikarz czy urzędnik może karmić wyspecjalizowany model LLM, lub pojedynczego agenta istniejącego w większej strukturze, notatkami głosowymi i linkami do źródeł, a sam model, w ekspresowym tempie zamieni je, jeśli nie w gotowy tekst lub raport (co w końcu i tak musi mieć miejsce), to w zaawansowany szkic wymagający kosmetycznych poprawek i będzie to ewolucja tak naturalna, jak zamiana notesu na program Microsoft Word.
To jednak tylko przejściowy etap, na którym człowiek i maszyna współpracują, a zadania nie są całkiem zautomatyzowane, lecz “jedynie” wykonywane znacznie szybciej.
Etap ten może potrwać bardzo krótko, przy czym ostatnim ogniwem tej ewolucji, jak wspomniano wcześniej, jest autonomiczna AI i całkowite wyeliminowanie człowieka z równania poprzez dokładne imitowanie jego rutyny, czego poprzednie rewolucje przemysłowe nigdy nie przewidywały. Obecna rewolucja nie tylko to przewiduje, ale i zmierza w tym kierunku w ekspresowym tempie: firma Mechanize, czyli startup finansowany m.in przez głównego naukowca Google’a – Jeffa Deana, w swoim lipcowym tweecie zapowiedział, że skupia się na “rozwijaniu wirtualnych środowisk pracy” i “danych treningowych”, które umożliwią “pełną automatyzację gospodarki”.
Złudzenie przewagi dzięki chatbotom
Niektórych może to zaskakiwać, ponieważ rozpowszechnienie modeli LLM było początkowo widziane jako obietnica wyższej produktywności po niższych kosztach i możliwość realizacji planów, których dotychczas zrealizować się nie dało. Miało oznaczać łatwiejsze prowadzenie biznesu i tani dostęp do narzędzi, które pomogą przebić się nam na zatłoczonym rynku. Dzięki wyspecjalizowanym modelom, przeciętny człowiek z dostępem do internetu może za grosze, w krótkim czasie wygenerować profesjonalnie wyglądające materiały marketingowe, stworzyć bloga promującego oferowane usługi lub produkty i wreszcie – niekiedy stworzyć sam produkt. O ile jest to produkt cyfrowy.
To, co traderzy rozumieją instynktownie, części społeczeństwa przychodzi jednak z trudem – zrozumienie, że jeśli coś jest przewagą, do której dostęp mają wszyscy, to to coś w ogóle nie jest przewagą. Jest jedynie impulsem podnoszącym powszechnie obowiązujący standard w branży i w żaden sposób nie ułatwia nam nawigacji po rynku, który od przeciętnego uczestnika wymaga jeszcze więcej, jednocześnie eliminując wcześniej zakumulowane przewagi.
Bo jeśli na rynku cyfrowych artystów istniał wyjątkowo utalentowany grafik, AI ukarała jego ambicję poprzez zniszczenie przewagi gdyż dziś, krótki prompt w kilkanaście sekund osiągnie nie gorszy efekt. Podobnie dzieje się w przypadku muzyków, którzy zarabiali, produkując ścieżki dźwiękowe do materiałów reklamowych czy dla twórców na YouTube i copywriterów żyjących z pisania artykułów promujących usługi i produkty.
Źródło: https://www.alignmentforum.org/posts/pHPmMGEMYefk9jLeh/llm-basics-embedding-spaces-transformer-token-vectors-are
Krótko po wejściu modeli generujących grafiki, teksty czy muzykę, niektórzy oszukiwali się jeszcze, że AI “to nie to samo” i zapotrzebowanie na “dobrą twórczość” nie zniknie. Z czasem okazało się, że to myślenie życzeniowe.
Zaledwie kilka lat po premierze modelu ChatGPT, listy zleceń na największych w Polsce platformach dla copywriterów świecą pustkami – podobnie jak fora, na których zbierali się sami twórcy. Twórcy YouTube, zamiast płacić producentom muzycznym i grafikom za ścieżki dźwiękowe i miniaturki, generują je samodzielnie. Badanie “Winners and losers of generative AI: Early Evidence of Shifts in Freelancer Demand” zauważyło 20-50% spadek liczby zleceń krótkoterminowych dotyczących zleceń zastępowalnych przez AI (np. dot. pisarzy lub tłumaczy) i wzrost liczby zleceń dotyczących uczenia maszynowego i pracy przy chatbotach, przy czym zaobserwowano także ogólny spadek zleceń dla początkujących freelancerów.
W maju, na temat przyszłości rynku pracy wypowiedział się Dario Amodei – CEO firmy Anthropic odpowiedzialnej za model Claude. Stwierdził on, że w ciągu zaledwie 5 lat, sztuczna inteligencja wyeliminuje do 50 procent stanowisk dla nowych pracowników umysłowych (tzw. entry-level), co będzie oznaczać wzrost stopy bezrobocia do poziomu 10-20%.
Do tej grupy mogą kwalifikować się więc młodzi programiści, dziennikarze, prawnicy, analitycy danych, księgowi, tłumacze czy urzędnicy.
Niektórzy robią dobrą minę, do złej gry, wmawiając sobie i innym, że AI nie zastąpi “emocji”. Jednak ta sama AI przypomina, że artykuł to tylko sekwencje słów, grafika – zlepek kolorowych pikseli, a muzyka – struktura uporządkowanych w czasie fal o różnych częstotliwościach i amplitudach. Nie ma w tym żadnej magii i jeśli człowiek jest tutaj niezbędny, to tylko jako producent materiałów treningowych dla modeli. Materiałów, których i tak może być już wystarczająco dużo.
Takim sposobem dotychczasowi pracownicy żegnają się z zatrudnieniem, z kolei ci, którzy wklepują prompt w okienku chatbota, obniżyli koszty i skrócili czas potrzebny do wykonania pracy, ale zyskali coś, co na dzisiejszym rynku nie ma żadnej wartości. Masz dobrze wyglądającą stronę internetową? Przyciągające oko grafiki? Profesjonalnie wyglądającego bloga? Gratulacje – Twoja konkurencja ma dokładnie to samo.
Samodzielne trenowanie modeli jest przy tym dla przeciętnego Kowalskiego niemożliwe. Rekordowo niski koszt treningu modelu DeepSeek miał wynieść zdaniem twórców ok. 5.57 miliona dolarów (rzeczywisty koszt stworzenia modelu mógł sięgnąć nawet 1.6 miliarda), dlatego próba zbudowania czegoś użytecznego w domowych warunkach jest abstrakcją.
I tak technologia, która dla wielu miała oznaczać wyrównywanie szans, w praktyce jest centralizacją władzy w rękach korporacji, które błyskawicznie uzależniają od siebie resztę świata.
Osobliwość technologiczna w wersji “low-budget”
Istnieją ludzie, którzy podchodzą do tego wszystkiego z entuzjazmem, wyobrażając sobie utopię przyszłości. W 2024 roku magazyn Time pisał:
AI może przekierować uwagę społeczeństwa ze wzrostu gospodarczego na własny dobrobyt i spełnienie. Wyobraź sobie świat, w którym pasje rodzą się naturalnie, a ludzie podążają za tym, co ich ekscytuje, bez presji znalezienia pracy czy rozwoju kariery.
Na ludzi pracują więc maszyny, a sami ludzie – leniuchują lub oddają się swoim pasjom. Z tym, że pasje przeważnie nie wyróżniają już człowieka na tle społeczeństwa, ponieważ każdy w kilka minut może wygenerować świetną książkę czy album na poziomie Led Zeppelin, a powrót do samodzielnego tworzenia czegokolwiek niekoniecznie ma sens, bo maszyna zrobi to lepiej. Człowiek traci tu podmiotowość i zaczyna przypominać mieszkańca socjalistycznej Mysiej Utopii z eksperymentu Calhouna, w której brak wyzwań prowadzi do spadku motywacji do życia i mentalnego rozpadu.
Do pewnego stopnia to już się dzieje. Według badania opisanego przez Harvard Business Review, gdzie na przykładzie 3500 uczestników sprawdzono, jak zachowują się ludzie wykonując typowe zadania z pracy samodzielnie oraz z pomocą generatywnej AI, współpraca z modelem zapewniała wyższą jakość, jednak pozbawiała uczestników pełnej kontroli nad procesem, która jest niezbędna do odczuwania chęci do pracy.
Wykonywane później bez pomocy AI, te same zadania, wiązały się z 11-procentowym spadkiem motywacji i 20-procentowym wzrostem subiektywnego odczucia “nudy”:
Współpraca z GAI może eliminować najbardziej wymagające poznawczo elementy zadania – często te, które czynią pracę stymulującą i satysfakcjonującą.
Póki zadania wykonywane z pomocą AI opłacają pracownikom rachunki, „nuda” nie stanowi wielkiego problemu.
AIpocalypse Now
W miarę rozwoju AI może jednak dojść do drastycznego spadku zapotrzebowania na pracowników umysłowych, co z kolei ograniczy popyt na wykształcenie. Przy walce o okruchy w zatłoczonych sektorach rynku pracy, w których jeszcze nie doszło do pełnej automatyzacji, może powstać “nowe chłopstwo”, stanowiące sporą część, jeśli nie większość społeczeństwa. Ludzi, którzy dzięki internetowi mają wiedzę na wyciągnięcie ręki, ale nie chcą się uczyć, bo zwyczajnie się to nie opłaca. Ludzi biernych, uwięzionych na najgorzej płatnych stanowiskach związanych z utrzymaniem sztucznej inteligencji, całkowicie zależnych od zewnętrznej technologii i pozbawionych możliwości awansu społecznego. I w przeciwieństwie do poprzednich rewolucji przemysłowych, które uderzały w pracowników fizycznych, aktualna zniszczy klasę średnią. Jak mówi thecritic.co.uk:
Konsekwencje [automatyzacji AI] są oczywiste: źródła utrzymania ludzi staną się zagrożone ze względu na gwałtowny wzrost bezrobocia. Ciężko zdobyte dyplomy i umiejętności staną się bezwartościowe niemal z dnia na dzień, zmuszając znaczną część populacji do walki o to, by stać się ważnym elementem społeczeństwa, które uznało ją za przestarzałą.
Dotychczas dano nam niewiele twardych argumentów, by wątpić w to, że żyjemy w preludium takiego orwellowskiego scenariusza, jak i w to, że w przyszłości pracownicy umysłowi znajdą się w sytuacji XIX-wiecznych Luddystów, biegnąc z widłami i pochodniami na serwery. Komentując niepokojące wypowiedzi CEO Anthropic dot. rynku pracy, Forbes przekonywał, że w rewolucji AI nie chodzi tylko o utratę zatrudnienia, ale o “reinwencję” i unikatowe zdolności człowieka, których to maszyny nie umieją replikować.
Tej i podobnym perspektywom brakuje jednak rozróżnienia między poprzednimi rewolucjami przemysłowymi, a aktualną rewolucją technologiczną oraz konkretów. Jakie to ludzkie cechy okażą się niezastąpione w pracy umysłowej? Jak mogą wyglądać te niezliczone, nowe miejsca zatrudnienia?
Wśród nich, co nietrudno odgadnąć, znajdują się hipotetyczne zawody związane z nadzorem nad sztuczną inteligencją. Prompt Engineer odpowiadający za formułowanie precyzyjnych, logicznych zapytać do modeli językowych, osoba zajmująca się oceną informacji zwrotnych od modelu pod kątem ich zgodności z promptem czy AI Safety Analyst, oceniający rozwiązania AI pod kątem etyki i bezpieczeństwa.
Prompt Engineer i tym podobne “zawody przyszłości” są lub wkrótce mogą stać się, odpowiednikami peerelowskiego “konserwatora powierzchni płaskich” – niby brzmi poważnie, ale jest prostą pracą, którą w pewnym momencie będzie mógł wykonywać po krótkim przeszkoleniu przypadkowy człowiek z ulicy. A skoro tak – będzie wykonywał ją za grosze.
Na pewno przez jakiś czas pełne ręce roboty będą mieć urzędnicy i specjaliści od bezpieczeństwa AI, jednak nie oszukujmy się – wszelkie próby regulacji tej technologii są sztucznym hamowaniem postępu i cofaniem kijem Wisły. Kiedy już raz otworzono puszkę z AI, to AI nie tylko do tej puszki nie wróci, ale i nie będzie odpowiednio kontrolowana i wykorzystywana etycznie. Bo jeśli zachodnie rządy i korporacje postanowią związać sobie ręce za pomocą regulacji, stracą przewagę nad konkurentami, dla których etyka nie jest żadnym priorytetem.
Według bywalców subreddita r/Singularity mieliśmy zmierzać w stronę technologicznej osobliwości, za którą czeka nas świadoma AGI i rzeczywistość rodem z Terminatora. Póki co, zmierzamy w stronę technologicznej osobliwości, za którą czekają na nas bezmyślne maszyny wysyłające miliony ludzi na bezrobocie. To może i wariant niskobudżetowy, bez fajerwerków i SkyNetu, ale nie mniej niebezpieczny.
Blog LSE Business Review sugeruje, że w erze AI i wysokiego bezrobocia, podstawą nowej umowy społecznej może być Gwarantowany Dochód Podstawowy (UBI). Z tym, że dotychczas, obie strony tej umowy miały sobie nawzajem coś do zaoferowania, gdy po rewolucji, jedna z nich może okazać się zbędnym balastem. Jednak nawet, jeśli taka umowa zostanie zawarta, a UBI stanie się rzeczywistością – to niekoniecznie powód do świętowania . Bo jak mówią – “jeśli coś jest za darmo, to Ty jesteś produktem”.
Śledź CrypS. w Google News. Czytaj najważniejsze wiadomości bezpośrednio w Google! Obserwuj ->
Zajrzyj na nasz telegram i dołącz do Crypto. Society. Dołącz ->
