Jak przekonują autorzy książki "Ile trzeba zarabiać, żeby być szczęśliwym? Oraz 12 innych pytań o ekonomię i naszą przyszłość" w średnim i długim terminie to całkiem prawdopodobne, że roboty zabiorą nam pracę, przynajmniej dla części wykonywanych zadań. Ale tak naprawdę chodzi o poznanie konsekwencji takiej zmiany.
Przyszłość nie jest jednoznaczna. Technooptymiści wierzą, że sztuczna inteligencja oznacza mniej ciężkiej i powtarzalnej pracy dla człowieka, możliwość skupienia się na samorozwoju; technopesymiści jednak przestrzegają przed rosnącymi nierównościami. I tym, że w bieżącej rewolucji technologicznej znikać będą stanowiska biurowe klasy średniej. Sami badacze spierają się co do tego, które zawody są narażone na eliminację przez automatyzację, robotyzację i oprogramowanie. Niektóre zawody wymieniane są od razu: copywriterzy, tłumacze, graficy, telemarketerzy.
Gdy jeszcze kilka lat temu mówiło się, że branża IT jest bezpieczna dziś okazuje się, że i tam dociera, i to ogromnymi falami, automatyzacja. Juniorzy już teraz zastępowani sa przez chatboty takie jak ChatGPT, wykorzystujące AI. Natomiast wysoką odporność na zmiany mają zawody związane z inteligencją społeczną, spostrzegawczością i umiejętnościami manipulacyjnymi i sensorycznymi.
Oto fragment książki "Ile trzeba zarabiać, żeby być szczęśliwym? Oraz 12 innych pytań o ekonomię i naszą przyszłość" Łukasza Komudy i Kamila Fejfera, naszego autora.
Jakie są plusy i minusy automatyzacji, robotyzacji oraz wykorzystania sztucznej inteligencji (artificial intelligence, AI) w środowisku pracy – z perspektywy przeciętnego polskiego pracownika?
Zapoznajmy się z wypowiedzią eksperta: "Rozwiązania te prowadzą do zwiększenia produktywności (pracownik może zrobić więcej w tym samym czasie), efektywności (większa szybkość, mniej błędów, mniejsze zużycie zasobów), bezpieczeństwa pracy (roboty mogą zastąpić ludzi w szkodliwym środowisku pracy oraz przy wyczerpujących fizycznie zajęciach), kreacji nowych miejsc pracy (na przykład projektowanie, produkcja, serwisowanie i nadzór nad robotami) oraz poszerzania kompetencji zawodowych (wymagania rynku będą zmuszały pracowników do zdobywania nowych umiejętności).
Z drugiej strony wielu ludzi będzie traciło zatrudnienie i nie zawsze będzie im łatwo znaleźć nowe zajęcie, ich kwalifikacje mogą być niepotrzebne z punktu widzenia potrzeb rynku pracy, utrata pracy oraz lęk przed nią będzie obniżał jakość życia i satysfakcję z wykonywanej roboty, nowe technologie będą napędzały nierówności płacowe (poszukiwani specjaliści będą zarabiali coraz więcej, nadmiar pracowników bez kwalifikacji – coraz mniej), a także pojawią się problemy natury etycznej (ryzyko wynikające z braku nadzoru człowieka w krytycznych obszarach podejmowania decyzji, naruszenie prywatności, dyskryminacja za sprawą algorytmów). Trzeba pamiętać, że zmiany będą miały charakter wielowymiarowy i ich ocena zależy ściśle od tego, o jakiej branży, stanowisku pracy czy konkretnej osobie mówimy. Polityka państwa, inicjatywy edukacyjne oraz współpraca stron dialogu społecznego będą miały bardzo silny wpływ na ograniczenie negatywnych konsekwencji oraz maksymalizację korzyści procesu wdrażania tych technologii".
To odpowiedź, jakiej udzielił nam nikt inny, ale ChatGPT w wersji 3.5 – produkt firmy OpenAI, której współzałożycielem był miliarder Elon Musk, a mniejszościowe udziały ma Microsoft. Pozwoliliśmy sobie jedynie na przetłumaczenie jej na polski oraz pewne redakcyjne skróty. Trzeba przyznać, że to dość zgrabna i wyczerpująca synteza.
Czy to znaczy, że na wszystkie pytania, które stawiamy w książce, odpowiedzi może udzielić sztuczna inteligencja? Hej, może całą tę książkę napisał ChatGPT lub inny program tego rodzaju? Nigdy się nie dowiecie… Na szczęście są przesłanki stojące za tym, że niniejsze słowa pisze homo sapiens. Żeby wygenerować coś z sensem, oprogramowanie musi zostać nakarmione wystarczająco dużym zasobem informacji. O technologicznej rewolucji i zmianach na rynku pracy, jakie mogą nastąpić za sprawą nowych rozwiązań w dziedzinie oprogramowania, powstają ostatnio dziesiątki tekstów, raportów, analiz i dokumentów urzędowych tygodniowo: wypełnionych liczbami, komentarzami, rekomendacjami.
Słowa "tygodniowo" nie rzucamy na wiatr – to aktualnie jeden z najmodniejszych tematów na świecie. Oto dlaczego "wypowiedź" AI z początku rozdziału jest tak wyważona, wielowątkowa i zniuansowana. Inna sprawa, że gdybyście spróbowali streścić ją do jednego zdania, brzmiałoby ono: "Nikt nie wie, co nas czeka". Albo: "Jeden bot powie tak, drugi inaczej"…
Problem polega na tym, że im głębiej wchodzimy w zagadnienie, tym mniejsza jest użyteczność treści wypluwanych przez sztuczną inteligencję – bo coraz skromniejsza jest baza danych, której używa. Aż dochodzimy do dwóch możliwych finałów. Ten mniej zaskakujący rezultat to: "Nie potrafię pomóc".
Taką odpowiedź uzyskamy, gdy na przykład poprosimy ChatGPT o krótki biogram Kamila Fejfera (co uważamy za skandal!). Drugą opcją jest coś, co określić można "konfabulacją" lub – jak mawiają eksperci – "halucynacją". Unikają oni pojęć "zmyślenie" i "kłamstwo", bo te sugerują, że algorytm jest kreatywny, a nie odtwórczy, oraz to, że znając prawdę, zdecydował, że chce nas wyprowadzić na manowce.
W biogramie Łukasza Komudy autorstwa AI znalazły się wykształcenie historyczne oraz autorstwo licznych powieści z czasów Polski szlacheckiej i II wojny światowej – co jest oczywistym zapożyczeniem z biografii pisarza Jacka Komudy (nawiasem mówiąc: niespokrewnionego z Łukaszem).
Miłym gestem była wygenerowana przez chat data urodzenia: 1 stycznia 1976 roku, która odmładza nie tylko Łukasza, ale i Jacka. Narzędzi bazujących na AI zaczęły używać redakcje niektórych portali internetowych. Ale jak na razie większość eksperymentów trzeba było zarzucić – z dwóch przyczyn. Po pierwsze, odbiorcy nie są zachwyceni takim stanem rzeczy – co pewnie wynika ze średniej jakości materiałów powstających dzięki algorytmom. Po drugie, redaktorzy zgłaszają częsty problem z halucynacjami – każdy fakt, każdą liczbę, każdą nazwę własną w materiale pisanym przez AI trzeba sprawdzić, co sprawia, że bilans kosztów i korzyści okazuje się negatywny. Takie wnioski pojawiały się w komunikatach kierownictwa portalu CNet, skupiającego się na tematyce nowych technologii, który kilka miesięcy eksperymentował z zaprzęgnięciem sztucznej inteligencji do tworzenia treści. Nie znaczy to jednak, że za kilka miesięcy, lat lub dekad nie po- wstanie oprogramowanie zdolne do wyeliminowania większości zarabiających piórem (a właściwie: klawiaturą). Szczególnie że pewne przyczółki zostały już zdobyte.
Pierwszy news napisany przez program komputerowy trafił do mediów w marcu 2014 roku, gdy "Los Angeles Times" opublikował automatycznie wygenerowaną notkę o lokalnym trzęsieniu ziemi. Od tego czasu pewna część treści – sekcja najkrótszych, pisanych bardzo sformalizowanym językiem tekstów o pogodzie, sporcie, giełdzie – na wielu portalach powstaje za sprawą kodu, który pobiera z określonych źródeł najnowsze dane i wkleja je do szablonowych zdań wedle niezbyt skomplikowanego algorytmu. Nie są to obszary, w których czytelnik oczekuje kreatywności.
Natomiast ciekawym i nowym zjawiskiem, sygnalizującym nadejście nowej kategorii problemów, jest powódź generowanych z pomocą AI opowiadań i powieści, jakie trafiają do wydawnictw i magazynów literackich na całym świecie. Szczególne narzekania słychać ze Stanów Zjednoczonych oraz Wielkiej Brytanii (język angielski), z segmentu science fiction i fantasy, gdzie uczciwych grafomanów zdominowali sprytni użytkownicy nowych technologii, co niemal uniemożliwia wyłuskiwanie z masy tekstów tych, których autorzy przejawiają prawdziwy talent i oryginalność . Narzędzia AI eliminują też sens zadawania uczniom i studentom pracy domowej w postaci prostych wypracowań czy linii kodu komputerowego (tak, programy AI potrafią już to robić).
Zostawmy jednak przykłady "zakłóceń" i "twórczej dezorganizacji" (disruptions), wywoływanych przez nową technologię w naszej rzeczywistości społeczno-ekonomicznej. I spróbujmy dodać coś do syntezy, jaką zaserwował nam ChatGPT na początku rozdziału. Postępujące wykorzystanie automatyzacji, robotów, oprogramowania i sztucznej inteligencji zmienia świat i pośród nieprzebranego zbioru literatury naukowej, książek oraz publicystyki można znaleźć wyczerpujący zestaw argumentów uzasadniających dwa przeciwstawne poglądy i wizje przyszłości: technopesymistyczny i technooptymistyczny.
W tym pierwszym dążymy do dystopii rodem z filmu "Elizjum", w którym większość ludzkości egzystuje w nędzy na zanieczyszczonej Ziemi, a niewielki ułamek elit żyje bez trosk w stacji kosmicznej opływającej w każdy możliwy do wyobrażenia luksus. Technologia zaś służy do podtrzymywania tego stanu skrajnej nierówności i niesprawiedliwości. Druga skrajność to wizja ze Star Treka, w której w zasadzie ludzie mogliby zaprzestać pracy, bo ich potrzeby (nawet dóbr luksusowych) mogą zostać łatwo zaspokojone.
Mimo to jednak kształcą się, rozwijają kompetencje, mają ambicje zawodowe, pną się po szczeblach karier – nie dla pieniędzy (te nie istnieją), ale dlatego, że jest to korzystne tak dla pojedynczych osób (względy psychologiczne), jak i dla całej społeczności (kompetencje wyznaczają pozycję społeczną, nauka popycha cywilizację dalej, kultura zapewnia "esencję" życiu społecznemu). Do obozu technooptymistów można wpisać na przykład Jeremy’ego Rifkina, autora między innymi Społeczeństwa zerowych kosztów krańcowych, albo Aarona Bastaniego (W pełni zautomatyzowany luksusowy komunizm). W drużynie technopesymistów znaleźć można z kolei Ranę Foroohar (Nie czyń zła. Jak Big Tech zdradził swoje ideały i nas wszystkich) oraz Shoshanę Zuboff (Wiek kapitalizmu inwigilacji. Walka o przyszłość ludzkości na nowej granicy władzy).
Podobnie jak Marcin Napiórkowski w książce "Naprawić przyszłość", uważamy, że publiczna debata na temat nowej technologicznej rewolucji zbyt łatwo skręca w którąś z opisanych skrajności – ostatnio raczej w tę technopesymistyczną. A przecież dołączenie do któregoś z tych dwóch obozów i przyjmowanie jego języka jest kontrproduktywne. Hiperoptymizm i hiperpesymizm zaślepiają i utrudniają namysł nad wyzwaniami przyszłości oraz uczciwy dialog na ten – i każdy inny – temat. Zniechęcają przy tym do jakichkolwiek przemyślanych działań, bo zakładają niejako predestynację: "To się stanie”.
Wreszcie zarówno intuicja, jak i obserwacja dotychczasowych rewolucji technologicznych skłaniają do wniosku, że celujemy raczej gdzieś pomiędzy te skrajności. Dobrą ilustracją tego, jak skrajniacy porywają nam debatę, jest historia jednej z najciekawszych analiz dotyczących ewolucji rynku pracy pod wpływem nowych technologii.
W 2013 roku Carl Benedikt Frey i Michael Osborne z Uniwersytetu Oksfordzkiego opublikowali artykuł naukowy "The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs To Computerisation?" (Przyszłość zatrudnienia. Wrażliwość miejsc pracy na proces komputeryzacji) – jeden z najczęściej cytowanych tekstów ekonomicznych ostatniej dekady. Spośród 903 kategorii zawodowych, wyszczególnionych w statystykach amerykańskiego Departamentu Pracy, wybrali 702 profesje, dla których posiadali dość danych (na przykład o liczbie pracowników) i które zdołali sparametryzować. Ocenili je pod kątem tego, na ile pojawiają się w nich określone typy zadań, uznanych za krytyczne dla określenia trudności automatyzacji, robotyzacji czy zastąpienia człowieka przez oprogramowanie.
Do zadań tych zaliczyli: asystowanie innym lub usługi opiekuńcze, perswazję, negocjacje, spostrzegawczość społeczną (social perceptiveness), aktywność artystyczną (fine arts), oryginalność, wykorzystywanie fizycznej i manualnej zręczności, wykorzystywanie zręczności manipulacyjnej palców oraz umiejętności pracy w niewygodnej pozycji lub ciasnocie (cramped work space).
Można je pogrupować na trzy wąskie gardła automatyzacji: inteligencji społecznej (pierwsze cztery typy zadań), inteligencji kreatywnej (dwa kolejne) oraz spostrzegawczości i umiejętności manipulacyjnych (trzy ostatnie). Frey i Osborne pokazali, że silne zagrożenie automatyzacją dotyczy 47 procent wszystkich miejsc pracy w Stanach Zjednoczonych (302 profesje), a umiarkowane – dalszych 19 procent (145 profesji). Najwięcej silnie zagrożonych miejsc pracy miało być w dziedzinie pracy biurowej i administracyjnej oraz w sprzedaży.
Największą odporność na zmiany naukowcy przypisali zaś sektorom: usług zdrowotnych i opiekuńczych; usług społecznych; edukacji; sztuki i tworzenia treści; zarządzania, przedsiębiorczości i finansów; oraz nauki i technologii. Para ekonomistów zwracała uwagę na ograniczenia sensoryczne maszyn, które w przyszłości zapewne znikną, ale w chwili obecnej nie sposób określić nawet przybliżonego momentu takiego przełomu: dekada, półwiecze, a może 100 lat?
Przykładem może być praca lekarza, który badając pacjenta, wykorzystuje wszystkie zmysły. Z niewielkiej różnicy w oporze, jaki stawia tkanka przy nacisku, albo z subtelnych właściwości jej faktury lekarz odczytuje wiele znaczących informacji, biorąc przy tym pod uwagę wiek, płeć, wagę i znane dolegliwości pacjenta. Znacznie prostszy przykład to… kucharz. Łatwe, zjadliwe danie ze znormalizowanych składników to nie problem – w końcu proces jego przygotowania nie różni się wiele od precyzyjnego mieszania półproduktów zupek instant. Znacznie trudniej zautomatyzować przygotowanie spektakularnego żurku czy omletu. Maszyny mogą mierzyć kwasowość, stężenie soli i inne chemiczne właściwości potrawy, lecz ciągle daleko im do tego, by z małym marginesem błędu wskazywać kompozycje smakowe, które dla większości konsumentów będą nie tylko do zjedzenia, ale zostaną określone jako pyszne.
Para naukowców nie przepowiadała apokalipsy. Nie określała horyzontu czasowego, w jakim "miejsca pracy miałyby zniknąć". Na bazie wiedzy posiadanej w momencie przygotowywania analizy badacze starali się określić maksymalny potencjał automatyzacji, robotyzacji i wprowadzania oprogramowania.
Nie poświęcili wiele miejsca na roztrząsanie społeczno-ekonomicznych skutków tego procesu – zasygnalizowali jedynie, że chociaż nie wszyscy dobrze zarabiający, wykształceni pracownicy mogą czuć się bezpiecznie, to ryzyko zmian jest ujemnie skorelowane z zarobkami i wykształceniem. Czyli zawody dobrze płatne i wymagające unikatowych kompetencji są statystycznie bezpieczniejsze. Co nie było w żaden sposób zaskakujące: w ostatnich dwustu latach transformacja technologiczna rynku pracy miała z grubsza taką właśnie specyfikę. Znacznie ciekawsza była konstatacja, że może ona prowadzić do dalszej polaryzacji rynku pracy, na którym ubywać będzie zawodów środka: takich wymagających średnich kwalifikacji i dających średnie zarobki.
Rosnąć zaś będą segmenty zawodów specjalistycznych (wysokie płace) oraz zawodów dla osób o podstawowych kompetencjach (niskie płace). Ta wypełniona matematyką i powściągliwym językiem praca zamieniła się w mediach w nagłówki typu "Połowa pracowników na wylocie" i "Roboty i AI zabiją klasę średnią".
Frey i Osborne wielokrotnie próbowali uspokajać ton dyskusji, jaką ich opracowanie sprowokowało – nadaremno. Praca badaczy stała się cennym składnikiem arsenału obozu technopesymistów. Trzeba jednak nadmienić, że nie tylko do tego się przydała: ich podejście metodologiczne zostało wykorzystane przez administrację Baracka Obamy, Bank Światowy i Bank Anglii do kreślenia własnych opracowań i prognoz.
W książce "The Technology Trap: Capital, Labor, and Power in the Age of Automation" (Technologiczna pułapka. Kapitał, praca i władza w epoce automatyzacji) Carl Benedikt Frey – już samodzielnie – próbuje porównywać bieżące lęki związane z postępem technologicznym z tymi, które świat przeżywał w końcu XVIII i na początku XIX wieku. Wówczas ekonomiczne trzęsienie ziemi, obejmujące wiele grup społecznych, prowadziło do licznych aktów przemocy – z emblematyczną rewoltą luddystów na czele. W latach 1811–1813 tysiące rzemieślników tkackich północnej Anglii ruszyło do nowo stawianych fabryk, by niszczyć mechaniczne krosna.
Chodziło oczywiście nie o atawistyczny lęk przed bezdusznymi mechanizmami, ale o utratę środków do życia, zniszczenie społecznych struktur tkaczy oraz… drastyczne pogorszenie jakości wyrobów, która była dla nich powodem do profesjonalnej dumy. Bunt przybrał takie rozmiary, że dla jego stłumienia wymaszerowała armia kilkunastu tysięcy żołnierzy – ustępującą w tym czasie wielkością tylko siłom, jakie w szczytowym momencie Brytyjczycy zaangażowali w wojnach napoleońskich. Wiele razy byliśmy świadkami, jak całe branże i sektory podlegały technologicznym wstrząsom, wywracając życie milionów ludzi do góry nogami. Bo gdy za sprawą nowych maszyn umiejętności – będące źródłem utrzymania, jak też tożsamości i satysfakcji z zawodowego życia – stają się nagle nic niewarte, pozostaje jedynie desperacja i rozpaczliwa walka o zatrzymanie społeczno-ekonomicznej zmiany.
Podobnie sprawę widzi David Autor, autor (żart niezamierzony) głośnej pracy "Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation" (Dlaczego ciągle jest tyle roboty? Historia i przyszłość automatyzacji miejsc pracy). Tłumaczy on, że z odległej perspektywy i biorąc pod uwagę dłuższe przedziały czasu, postęp naukowy i technologiczny przynosi społeczeństwom zdecydowanie więcej korzyści niż niszczy. Degraduje, zmniejsza popyt lub likwiduje wiele zawodów, ale także tworzy zupełnie nowe płatne zajęcia. Trzeba jednak zauważyć, że tkacza lub osoby wprowadzającej dane do komputerowej bazy, których technologia pozbawia zajęcia, świadomość społecznej korzyści w długim czasowym horyzoncie raczej nie ukoi. Nie zapłacą tą świadomością czynszu i nie kupią za nią jedzenia. Postęp technologiczny w ostatnich dekadach był na tyle szybki, że dla wielu fachów ciągle brakuje nazw – i tak w języku polskim pojawiają się anglicyzmy przeplatane skrótowcami, na przykład specjalista UX albo senior full-stack developer.
Według wyliczeń Autora 60 procent miejsc pracy obecnych w Stanach Zjednoczonych to udział zawodów, które nie istniały w 1940 roku. Na amerykańskim rynku odpowiadały one za 85 procent stworzonych w ciągu ostatnich 80 lat nowych miejsc pracy6. Na liście zawodów US Census Bureau w ostatnim dwudziestoleciu pojawiły się – oprócz specjalisty AI dodanego w… 2000 roku – sommelier, moderator/host chatroomu, technik turbin wiatrowych, pediatra-chirurg naczyniowy oraz dramatoterapeuta (sami jesteśmy zdziwieni, że takie słowo istnieje) .
Pośród ekonomistów trwa spór, czy sam proces automatyzacji (pomijając globalizację, tło prawne, samoorganizację pracowników i tak dalej) więcej stanowisk tworzy, niż niszczy – wynik kalkulacji zależy tu od postawionych założeń i metodologii.
Natomiast panuje konsensus co do faktu, że zwiększona wydajność pracowników zazwyczaj skutkuje spadkiem cen produktów i usług, co czyni je łatwiej dostępnymi – tak narodził się wielkoprzemysłowy rynek masowego konsumenta. W efekcie średnia jakość życia społeczeństwa rośnie. Postęp tworzy też rosnącą pulę wysoko płatnych zawodów, kreując popyt na usługi edukacyjne i niejako zmuszając państwa do tworzenia systemu publicznych szkół. Pierwsze prace naukowe o tym, że opłaca się finansować naukę szkolną – bo lepiej zarabiający absolwent zapłaci wyższe podatki – mają już ponad 170 lat . Technooptymiści chcieliby, aby te argumenty zamknęły dyskusję. Ale ignorują to, że pracownik, którego robotyzacja, automatyzacja czy oprogramowanie pozbawiają zajęcia, zostaje często zdegradowany i nawet jeśli znajdzie inną pracę, zwykle jest ona mniej satysfakcjonująca i gorzej płatna (luddyści!).
A przecież już sama zmiana ścieżki zawodowej – nawet udana – jest zwykle procesem stresującym i wymagającym niemałej determinacji. Wspomniany koszt umykał uwadze większości badaczy. I nie tylko on. Podróż do nowego, nieźle płatnego zawodu często kończy się porażką. Ze zwolnionego górnika niełatwo zrobić programistę. Ten przykład nie pojawia się tu przypadkiem: przekonali się o tym amerykańscy podatnicy, gdy okazało się, że programy przebranżowienia, które w pierwszej dekadzie XXI wieku pochłonęły miliony dolarów, miały wskaźniki sukcesu liczone w promilach. Zarobiły na nich głównie firmy prowadzące szkolenia. Mamy tu także własne doświadczenia:
Łukasz sam dwukrotnie zmieniał ścieżkę zawodową i za każdym razem było to obarczone ryzykiem, dużym stresem oraz okresem "odrabiania strat" w zarobkach. Natomiast Kamil jest bliski podjęcia tej trudnej decyzji. Technooptymistyczna narracja ma tendencję do odwracania wzroku od indywidualnych karier, złamanych nowymi wynalazkami i oczekiwaniami pracodawców; od anihilowanych specjalności zawodowych, za którymi szedł rozpad wspólnot budowanych wokół fachu lub zakładu pracy zatrudniającego dużą grupę takich pracowników; od zdegradowanych ekonomicznie regionów, które nierzadko nie wracają już do dawnej świetności. Nawet jeśli kolejne pokolenia i roczniki wybierały nowe zawodowe ścieżki, korzystając z technologicznej rewolucji, a rosnąca produktywność popychała średnie wzrostu gospodarczego i jakości życia – na poboczu drogi postępu pozostawały setki lokalnych społeczności i miliony rodzin, których jakość życia często pogarszała się na dekady, a czasem na zawsze.
Z kolei technopesymistyczne prognozy ignorują korzyści związane ze wzrostem wydajności, PKB oraz bazy podatkowej, nie dostrzegając wartości w tym, jak bardzo przesuwa się granica możliwości dostępnych człowiekowi. Z ostatnich osiągnięć: warto wspomnieć tempo, w jakim opracowana została szczepionka na COVID-19, a także to, w jakim rozwijane są technologie związane z transformacją energetyczną – mimo że wyścig w tej dziedzinie jeszcze się na dobre nie rozpoczął. Zamiast tego cała uwaga zostaje skupiona na tym, że w krótkim czasie liczba osób poszkodowanych upowszechnieniem AI przewyższy liczbę beneficjentów – jakby poprzednie rewolucje technologiczne nie wyglądały podobnie. Oraz na banalnym spostrzeżeniu, że rozwiązania te kreują potężne społeczne wyzwania – jakby na przykład mechanizacja rolnictwa, boom przemy- słowy i proces ekspresowej urbanizacji w dziewiętnastowiecznej Europie były kaszką z mleczkiem. David Autor zauważa więc, jak chybotliwe i popadające w skrajności są narracje ekonomicznego mainstreamu oraz publicznej debaty. I że trudno tę polaryzację oraz narastającą modę na technopesymizm przypisać wyłącznie wyjątkowym, czarnoksięskim wręcz możliwościom sztucznej inteligencji w przyszłych jej iteracjach. Zmienia się nie tylko technologia, lecz też to, jak reagujemy na postęp – przynajmniej w części dlatego, że zmieniło się środowisko, w którym wymieniamy się ideami, wizjami świata i opiniami. W rzeczywistości cyfrowej, pozornie matematycznie chłodnej i algorytmicznie zoptymalizowanej, najcenniejszym zasobem jest emocja. Stąd nasze skłonności do – na przemian – huraoptymizmu oraz paniki.
Spróbujmy teraz spojrzeć bliżej na polski rynek pracy i to, czego możemy spodziewać się w naszym kraju za sprawą postępującej automatyzacji pracy. Zacznijmy od robotów. International Federation of Robotics (IFR), najbardziej znana instytucja analizująca robotyzację życia gospodarczego, w swoich najnowszych analizach z danymi za 2022 rok wpisała Polskę na listę 20 największych rynków robotów przemysłowych. Nasze firmy uzbroiły się w 3100 nowych jednostek . W tym samym czasie Meksyk pozyskał 6600 robotów, Singapur 5900, Indie 5400, Turcja 3700, a Tajlandia 3300. Nie ma co nawet wspominać o liderach, do których należą Niemcy (26 tysięcy), Korea Południowa (32 tysiące), Stany Zjednoczone (40 tysięcy) i Japonia (50 tysięcy nowych instalacji).
Chiny są zaś klasą samą dla siebie: w 2022 roku zainstalowały 290 tysięcy robotów, czyli więcej niż cała reszta świata (263 tysiące). W ocenie IFR na całym świecie pracowało już blisko 3,9 miliona robotów przemysłowych, z czego w Polsce 23 tysiące, a więc niespełna 0,6 procent. To mniej niż polski udział w światowym PKB (0,7 procent) – co pozwala zgadywać, że w tej konkurencji potęgą raczej nie jesteśmy.
Dlaczego jesteśmy zapóźnieni? Trudno wskazać główną przyczynę. Po pierwsze, polski sektor wytwórczy jest mniej skoncentrowany niż w krajach najbardziej zrobotyzowanych – niewiele jest u nas naprawdę dużych przedsiębiorstw, które mają skalę działalności na tyle znaczącą, by robotyzacja miała sens. Które przy tym dysponują środkami na kosztowne inwestycje, a także zapleczem kadrowym potrzebnym do wdrażania nowoczesnych rozwiązań i doświadczeniem na tym polu. Po drugie, znaczenie ma także struktura przemysłu – nie każda produkcja tak samo łatwo poddaje się automatyzacji i robotyzacji.
Na świecie ponad 60 procent robotów trafia do przemysłu elektronicznego, motoryzacyjnego oraz wytwarzania maszyn i urządzeń, podczas gdy w Polsce branże te odpowiadają za zaledwie 5 procent zatrudnienia i za jeszcze mniejszy odsetek wartości dodanej generowanej przez sektor wytwórczy.
Po trzecie, płace – im są niższe, tym opłacalność zakupu ro- bota może być mniejsza. Na tle krajów unijnych należymy do grupy tych o średnim poziomie wynagrodzeń i to sprawia, że na dalszy postęp robotyzacji możemy patrzeć z ostrożnym optymizmem.
Analiza The Impact of Robots on Labour Market Transitions in Europe (Wpływ robotów na ewolucję rynku pracy w Europie) pokazuje, że powinniśmy spodziewać się raczej pozytywnych efektów postępującej robotyzacji – będzie ona sprzyjała wzrostowi liczby miejsc pracy, spadkowi bezrobocia i wzmacnianiu więzi pracodawca–pracownik (więcej tradycyjnych umów o pracę). W krajach UE o wyższych płacach robotyzacja przynosi znacznie więcej negatywnych skutków. Podobnie było z resztą także w Stanach Zjednoczonych, co w swoim badaniu wykazali na przykład Pascual Restrepo do spółki z Daronem Acemoğlu. Skąd ta różnica? Przynajmniej w części można ją przypisać dużo słabszemu uzwiązkowieniu przemysłu w USA. Cóż, po raz kolejny Amerykanie udowadniają, że jeśli państwo można urządzić lepiej lub gorzej, to będą skłaniać się ku rozwiązaniu, które… daje większe zyski akcjonariuszom. Tu trzeba poświęcić kilka słów nowym obszarom ekspansji dla robotów.
Zacznijmy od kobotów (cobotów) – których nazwa jest skrótem od "collaborative robots". W odróżnieniu od tradycyjnych przemysłowych urządzeń, które ślepo powtarzają w kółko zaprogramowane czynności i do których zbliżanie się z nieodpowiedniego kierunku grozi poważnym urazem, koboty przeznaczone są do pracy w obszarze współdzielonym z ludźmi. Są one uzbrojone w sensory i będą unikały kolizji ze ścianami, sprzętami, innymi maszynami oraz – co najważniejsze – z ludźmi, co nie znaczy, że współpraca z nimi nie wymaga pewnych kompetencji oraz ostrożności.
Przykładami takich sprytnych wynalazków są japoński Whiz, sprzątający posadzki w hotelach i placówkach edukacyjnych, kanadyjski OTTO, transportujący paczki i palety z towarami w centrach logistycznych, albo singapurski Singrow, który specjalizuje się w… zapylaniu roślin drzew i krzewów owocowych (w tym truskawek). W 2022 roku koboty stanowiły 10 procent nowych instalacji robotów do użytku komercyjnego, pomijając sprzęt domowy i zabawki. Ale wspomniany udział ma w przyszłości rosnąć, bo zastosowań dla kobotów w produkcji czy logistyce jest o wiele więcej niż dla robotów tradycyjnych. No właśnie, z podanych wyżej przykładów możecie się domyślać, że roboty i koboty to nie tylko produkcja i rolnictwo, ale w coraz większym zakresie także usługi.
Professional service robots (PSR), czyli roboty usług profesjonalnych, weszły już do obsługi klienta, transportu i logistyki oraz usług medycznych. Według cytowanego wcześniej opracowania IFR w 2021 roku sprzedano na świecie 121 tysięcy PSR-ów, czyli ciągle czterokrotnie mniej niż robotów przemysłowych. Warto jednak zauważyć, że w krajach rozwiniętych (w tym w Polsce) aż 50–75 procent zatrudnienia przypada na sektor usługowy, a więc ekspansja robotów zaczyna oddziaływać na ten dominujący segment rynku pracy. Z dużym prawdopodobieństwem możemy jednak przyjąć, że nie dołączymy do grona światowych pionierów masowego stosowania robotów usługowych. Nie inaczej będzie z robotyzacją rolnictwa. Z podobnych powodów, które trzymają nas głęboko w peletonie robotyzacji przemysłu. Znacznie trudniej przewidzieć penetrację rynku w dziedzinie zaawansowanego oprogramowania – w tym AI. Niemal niezauważenie wiele firm i instytucji zaczęło korzystać z chatbotów, żeby odpowiadać na najczęściej zadawane pytania klientów.
W 2022 roku przeżyliśmy ofensywę botów telemarketingowych, które niemal każdemu żyjącemu Polakowi próbowały sprzedać panele fotowoltaiczne. Bardzo trudno ocenić, jakie kolejne zadania będzie można powierzać oprogramowaniu, które coraz lepiej rozumie język polski i mowę potoczną – i jaka będzie cena rozwiązań w relacji do ich użyteczności. Szansa, że w tej dziedzinie zaczniemy przewodzić na świecie, jest jednak niewielka. Ale ma to swoje zalety: możemy obserwować tych, których rynki pracy będą szybciej eksponowane na nowe narzędzia, starać się uniknąć ich błędów, wchodzić w rozwiązania już bardziej dojrzałe. Aby nadrabiać dystans do headquarters economies, krajów, w których zlokalizowane są centrale decyzyjne oraz działy badań, rozwoju i designu, Polska musi szukać sposobu, by takie ośrodki kreacji największej wartości dodanej w łańcuchu wartości powstawały właśnie nad Wisłą.
Na szczęście drogi do tego celu mogą być różne i nie każda wymaga od nas drastycznego przyspieszenia procesu automatyzacji pracy, w tym implementacji AI. Powinniśmy przy tym mierzyć zamiary podług sił – nie mamy zasobów ani predylekcji do takich technologicznych eksperymentów. I w nadchodzącej dekadzie raczej to się nie zmieni. W marcu 2023 roku Goldman Sachs opublikował raport, w którym przypomniał, że w zadaniach rozpoznawania i klasyfikacji obrazów sztuczna inteligencja wyprzedziła przeciętnego człowieka już w 2017 roku. Mowa tu o trafności, nie o tempie, gdzie oprogramowanie bije nas na głowę od dawna. Testy rozumienia tekstu AI rozwiązuje lepiej od homo sapiens już od 2018 roku.
Zdaniem ekspertów banku w zaledwie 38 procent zawodów trudno dziś znaleźć pożytek ze sztucznej inteligencji. Natomiast w blisko połowie profesji AI mogłaby przejąć teoretycznie 30–50 procent roboczogodzin, a w co dwudziestej – większość. W trudnej do sprecyzowania przyszłości ta technologia mogłaby zdjąć nam z głowy 1/4 roboczo- godzin – globalnie. Tak zwana generatywna sztuczna inteligencja (jak ChatGPT, czyli wykonująca zadania zgodnie z najczęściej obserwowanym wzorcem występującym w bazie, jaką ją nakarmimy) mogłaby wykonać pracę 300 milionów osób. Opracowanie to, podobnie jak badanie Freya i Osborne’a, jest przytaczane jako przepowiednia zagłady rynku pracy, jaki znamy.
Publicyści przypominają, że duże międzynarodowe banki już dziś zaczynają zwalniać część kadr działów prawnych, bo umowy bankowe i inne dokumenty analizowane są w coraz większym stopniu przez oprogramowanie. Nie kasjerów czy szeregowych pracowników obsługi klienta – jak do tej pory, ale "średni personel", fachowców z back -office, ludzi po studiach.
Nikt nie może czuć się bezpiecznie – co skłania wielu ekspertów do stawiania hipotezy, że skoro po raz pierwszy w historii także górne 10 procent rozkładu dochodowego pracowników dostrzega zagrożenie dla swojej pozycji ekonomicznej i społecznej, to będziemy doświadczali nieznanej wcześniej presji lobbingowej mającej na celu ochronę dobrze płatnych miejsc pracy obsadzanych przez specjalistów.
Prawda jest zaś taka, że raport Goldman Sachs jest jedną z wielu prób oszacowania potencjału nowej technologii. Ten potencjał w ciągu – przyjmijmy – ćwierćwiecza może się jednak nie ziścić: ze względu na bariery technologiczne, społeczne, prawne, relację kosztów do korzyści czy też po prostu politykę państwa. Nie doczekamy się raczej latających samochodów, którymi większość populacji będzie przemieszczać się do pracy i na zakupy. Nikt nie ogląda dziś telewizji na zegarku, mimo że przepowiadała to niegdyś większość twórców SF – i to nie dlatego, że to technicznie niemożliwe.
Trochę już zapomniana technologia WAP to z kolei przykład rozwiązania, które miało stworzyć setki tysięcy dobrze płatnych miejsc pracy w niszy „internetu dla komórek”. Ale branża umarła, zanim się na dobre narodziła, bo transmisja danych na telefony komórkowe zaczęła skokowo rosnąć – potencjał technologii 3G i 5G sprawił, że WAP przestał być potrzebny. Z kolei prognozy dotyczące autonomicznych pojazdów okazały się nietrafione, bo prócz ciągle występujących ograniczeń testowanych rozwiązań dalej do pokonania zostają kwestie prawne i etyczne.
Strona driverless-future.com bezlitośnie przypomina, że nasz ulubieniec Elon Musk – tym razem w kapeluszu z napisem "Tesla" – w 2014 roku przewidywał, że najdalej w 2023 roku będzie można wsiąść do robosamochodu i ten zawiezie nas z punktu A do dowolnego punktu B w Ameryce (a my będziemy mogli w tym czasie spokojnie drzemać na tylnym siedzeniu). A rok później Anthony Foxx, pełniący funkcję sekretarza transportu w rządzie Baracka Obamy, szacował, że w 2025 roku w pełni autonomiczne pojazdy będą poruszać się po drogach na całym świecie. Natomiast dekadę temu KPMG zapowiadała, że we wspomnianym 2025 roku takie maszyny stanowić będą już 4 procent rynku nowych aut w Wielkiej Brytanii, a do 2030 roku udział ten miał wzrosnąć do 1/4. Trudno więc dziś przewidzieć, czy i kiedy zrobotyzowane ciężarówki zdominują nasze drogi, mieszając się swobodnie w ruchu ulicznym z „normalnymi” pojazdami kierowanymi przez ludzi. Technologiczne przełomy i rewolucje są niemal niemożliwe do przewidzenia. I do żadnej długoterminowej i wielkoskalowej predykcji technologicznej lepiej się za bardzo nie przywiązywać.
Nie znaczy to jednak, że powinniśmy usiąść z boku i z godnością przyjąć wszystko, co przyniesie nam los. Robotyzacja pogłębia się powoli i pod jej wpływem możemy mówić bardziej o ewolucji rynku pracy niż rewolucji. Trudno natomiast określić kres możliwości i potencjalną skalę „zakłóceń”, jakie przyniesie nam AI. Mamy za sobą pewną nauczkę: nieco ponad dekadę temu narodziły się media społecznościowe, a ich wpływ na gospodarkę, ale też debatę publiczną, demokrację oraz zdrowie psychiczne okazał się większy, niż przewidywała większość ekspertów na początku ubiegłej dekady. Zanim klasy polityczne krajów rozwiniętych zdołały zareagować, platformy social mediów stały się tak potężne, że nie udało się ich skutecznie poddać społecznej kontroli i w dużym stopniu po prostu robią to, na co mają ochotę.
Jedna z najważniejszych w Polsce specjalistek od sztucznej inteligencji i futurystka, Aleksandra Przegalińska, w niezliczonych tekstach, wywiadach i debatach powtarza często: tym razem nie możemy przespać szansy na mądre i odpowiedzialne uregulowanie kwestii sztucznej inteligencji. Wyciągnijmy wnioski z błędów, jakie popełniliśmy ponad dekadę temu przy social mediach. Ale nie dajmy się sterroryzować i tym głosom, które używając lęku przed nieznanym, próbują nas przekonać do całkowitego wstrzymania rozwoju AI oraz powszechnego zakazu ich stosowania. Dlaczego?
Prac nad AI i tak nie zatrzymamy – a przecież nie żyjemy na odizolowanej, osobnej wyspie. Ta technologia i tak do nas w końcu przeniknie. Co więcej, potencjał sztucznej inteligencji do pogłębienia produktywności gospodarki będzie atutem, bez którego Europa nie będzie w stanie utrzymać swojej pozycji w globalnej rozgrywce ekonomicznej. Podkręcenie tempa wzrostu wydajności pracy – za sprawą AI i szeroko pojętej automatyzacji – w uproszczeniu może prowadzić do dwóch możliwych rezultatów. Możemy znacząco zwiększyć liczbę generowanych produktów i usług – nie zmniejszając zatrudnienia, a może nawet je zwiększając. Albo możemy utrzymywać skalę produkcji na zbliżonym poziomie co do tej pory, lecz zmniejszać zatrudnienie. Aby bardziej prawdopodobny był pierwszy scenariusz, potrzebny jest rosnący rynek zbytu. Gdy szukamy rozwiązań tylko dla Polski, to zadanie jest ułatwione: od niemal trzech dekad prowadzimy ekspansję eksportową i musimy ją tylko kontynuować. Wartość naszego eksportu sięgnęła już 60 procent PKB i to wcale nie jest nasze ostatnie słowo.
Z perspektywy planety konkurencja eksporterów to jednak gra o sumie zerowej, więc trzeba się skupić na potencjale konsumpcyjnym. Jeśli popyt będzie rósł szybciej niż wzrost wydajności produkcji, to miejsc pracy nie powinno globalnie ubywać. A na to możemy liczyć, jeśli stworzymy warunki dla dalszego realnego wzrostu płac. Innymi słowy: owoce wzrostu wydajności nie mogą wpaść w ręce wyłącznie posiadaczy kapitału – odpowiednio duża ich część powinna trafiać do pracujących. Destrukcyjny wpływ automatyzacji pracy, a szczególnie AI, moglibyśmy mitygować nie tylko za sprawą regulacji (unijnych, a jeszcze lepiej – obejmujących większą część świata), ale także przez koordynację porządku prawnego z rozwiązaniami politycznymi na rozmaitych polach. Chodzi tu o programy wsparcia badań i rozwoju, system edukacji, reguły rynku pracy, politykę eksportową i wiele innych.
Rysownik Tom Toro przygotował dla "The New Yorkera" prostą historyjkę. W tle widać ruiny cywilizacji, a przy ognisku mężczyzna w obszarpanym garniturze przemawia do trójki dzieci: "Tak, planeta została zniszczona. Ale przez krótki, piękny moment udało się nam stworzyć rekordową wartość dla akcjonariuszy".
Obrazek zainspirowały wypowiedzi topmenedżerów i miliarderów, którzy nie dostrzegają niszczycielskiej strony swojej aktywności. Rysunek, który wrzucali na swoje konta w mediach społecznościowych Greta Thunberg i Bernie Sanders, pasuje także do kontekstu ro- botów i sztucznej inteligencji. W wielu swoich pracach naukowych i esejach wspominany już David Autor powtarza w kółko i w kółko, że w kapitalizmie akcjonariuszy (shareholder capitalism), w którym liczy się wyłącznie głos, a w praktyce zysk udziałowców, implementacja nowych narzędzi automatyzujących pracę będzie prowadziła nas ścieżką bardzo dużego kosztu społecznego i wysokiego ryzyka, które może zmaterializować się w którejś z dystopijnych wizji. Ale nie jesteśmy na tę drogę skazani.
Na o wiele bardziej pozytywny bilans strat i zysków postępu technologicznego możemy liczyć, jeśli kapitalizm akcjonariuszy zastąpimy kapitalizmem interesariuszy (stakeholder capitalism) – gdzie głos mają nie tylko właściciele firm, lecz też pracownicy, ich rodziny, organizacje społeczne, lokalna wspólnota, dostawcy i od- biorcy, instytucje publiczne. Czyli wszyscy, na których funkcjonowanie wpływa wdrażające technologię przedsiębiorstwo. Jeżeli akcjonariusze nie posuną się na ławce i nie oddadzą części władzy nad naszą wspólną przyszłością, dla wielu z nas może się ona okazać mało świetlana. Tymczasem taki ruch może być średnio i długoterminowo korzystniejszy nawet dla akcjonariuszy, w tym 0,1 procent i 0,01 procent najbogatszych mieszkańców planety. Oznacza może niższe zyski dziś, jednak dodaje systemowi stabilności – a więc zyski te mają szanse płynąć przez kolejne dekady.
Na pytanie, "czy roboty i sztuczna inteligencja odbiorą nam pracę", odpowiedź brzmi: w średnim i długim terminie to całkiem prawdopodobne, przynajmniej dla części wykonywanych zadań. Ale tak naprawdę chodzi nam w nie mniejszym stopniu o poznanie konsekwencji takiej zmiany. Czy pogorszy się nasza jakość życia? Czy dalej będziemy mieli pracę? A co z pieniędzmi? Czy utracimy źródło satysfakcji, poczucia dumy, zawodowej wspólnoty, sensu i własnej użyteczności? Na to mogą odpowiedzieć właśnie interesariusze – oraz elity polityczne i intelektualne, które mogłyby nas do takiej transformacji ustrojowej popychać.
W kapitalizmie akcjonariuszy automatyzacja pracy oznacza, że pozbawieni płatnego zajęcia lub ekonomicznie zdegradowani sami pokrywają koszt cywilizacyjnego skoku – znosząc to w milczeniu. Albo też wybierając (lepiej lub gorzej) winnych swojej krzywdy oraz sposób na rozładowanie poczucia niesprawiedliwości, frustracji i bezsilności. W kapitalizmie interesariuszy mogą mieć większe szanse na zabezpieczenie swojego interesu, co może ochronić wspomniany postęp tak przed prawnym i społecznym blokowaniem (zakazy rozwijania i używania pewnych technologii), jak i – w skrajnej wizji – przed nowym luddystycznym zrywem. Dylemat jest prosty: na kogo spadnie koszt zmian, a kto skonsumuje ich owoce?
W kapitalizmie akcjonariuszy o wiele bardziej ryzykujemy to, że wylądujemy w mrocznym świecie Foroohar i Zuboff, a spadają szanse wizji Rifkina i Bastaniego. Pozostaje jeszcze kwestia demografii. Czołówka krajów o naj- wyższym wskaźniku robotyzacji – Korea Południowa, Singapur, Tajwan, Chiny i Japonia – to jednocześnie reprezentanci dziesiątki niepodległych państw o najniższej dzietności na planecie (w żadnym nie przekracza ona 1,35 dziecka na kobietę). Nawet w Niemczech i Stanach Zjednoczonych, domykających top robotyzacji, wskaźnikom dzietności brakuje 0,5 do prostej zastępowalności pokoleniowej.
Od lat zwraca na to uwagę IFR: roboty mogą nie tyle wypierać nas ze stanowisk, ile zajmować nasze miejsce, bo młodsze roczniki wchodzące na rynek pracy będą z roku na rok się kurczyły. Ten deficyt pracowników może pomóc wyrównać stosowanie nowoczesnych narzędzi informatycznych, w tym sztucznej inteligencji, zapewniających wzrost wydajności pracy. Rzecz jednak w tym, że tak jak demografia w perspektywie dekady lub dwóch jest całkiem przewidywalna, tak niezwykle trudno dopasować do szacowanej liczby wakatów spowodowanej starzeniem się populacji odpowiedniego wzrostu wydajności gospodarki, płynącego ze zmian technologicznych, i adekwatnego tempa „zastępowania człowieka – maszyną”. Wzrost wydajności może być niewystarczający, ale niemal na pewno będzie się pojawiał nierównomiernie w gospodarce. I najbardziej będzie go brakowało tam, gdzie często kadrowe deficyty już teraz dokuczają nam najmocniej.
Dobrym przykładem dla Polski mogą być usługi pielęgniarskie, opiekuńcze, społeczne (pracownicy socjalni) oraz edukacja. W tych branżach sztuczna inteligencja pomoże nam niewiele i na pewno nie zastąpi przemyślanej i głębokiej reformy: poprawy jakości warunków pracy, wynagrodzeń oraz społecznego prestiżu pracowników (te trzy elementy są ze sobą ściśle związane). Niestety, technologia nie rozwiąże za nas wszystkich problemów – musimy czasem ruszyć głową, korygować polityki, testować rozwiązania, uczciwie dyskutować o problemach oraz szukać optymalnych ścieżek minimalizujących koszty i maksymalizujących korzyści. Już za parę lat swoje rekomendacje będzie nam podrzucać samouczący się system analityczny. Jednak do tego czasu musimy sobie radzić sami.
