I robot e l'AI ci ruberanno il lavoro?

Traduzione da: https://noahpinion.substack.com/p/generative-ai-autocomplete-for-everything

Paura della sostituzione

Se parli alle persone del potenziale dell'intelligenza artificiale, quasi tutti tirano fuori la stessa cosa: la paura della sostituzione. La certezza che l'intelligenza artificiale alla fine renderà obsolete le proprie capacità.

Negli ultimi mesi, questi sentimenti di disagio si sono intensificati, poiché gli investimenti e l'innovazione nell'IA generativa sono esplosi.

In un'epoca in cui gran parte dell'industria tecnologica sembra essere depressa, l'intelligenza artificiale sta vivendo un'età dell'oro. E questo ha preoccupato molte persone.

AI artistica

Un'innovazione relativamente nuova nell'apprendimento automatico (machine learning) chiamata modelli di diffusione (diffusion model) ha portato a maturità i motori di generazione "text-to-image".

Un'ondata di applicazioni artistiche di intelligenza artificiale come:

Midjourney

Stable Diffusion

Stability AI hanno fatto un enorme successo e raccolto centinaio di milioni di dollari

Intelligenza artificiale per generare contenuti scritti

Jasper, un'azienda che utilizza, ha raccolto 125 milioni di dollari.

No alla paura

Per dirla senza mezzi termini, pensiamo che la paura e il senso di colpa siano probabilmente per lo più ingiustificati. Nessuno lo sa, ovviamente, ma sospettiamo che l'IA abbia molte più probabilità di integrare e potenziare i lavoratori umani piuttosto che impoverirli o spostarli nei ruoli del welfare.

Questo non significa che siamo panglossiani con gli occhi stellati; ci rendiamo conto che questa prospettiva ottimistica è difficile da "vendere", e anche se la nostra visione si avvera ci saranno comunque persone che ci rimetteranno.

Ma quello che abbiamo visto finora suggerisce che l'AI si comporterà come gli strumenti di miglioramento della produttività e risparmio di manodopera delle passate ondate di innovazione.

L'intelligenza artificiale non si occupa dei lavori, si occupa dei compiti

In passato la tecnologia non ha mai causato perdita di posti di lavoro

In passato nessuna tecnologia ha causato disoccupazione di massa tra la popolazione, sarebbe la prima volta. Macchinari industriali, macchine utensili controllate da computer, applicazioni software e robot industriali hanno tutti causato il panico per l'obsolescenza umana ma nulla del genere è mai accaduto.

Come ha scritto Noah, un'ondata di prove recenti mostra che l'adozione di robot industriali e della tecnologia di automazione in generale è associata a un aumento dell'occupazione a livello aziendale e industriale.

Questo non vuol dire che non possa succedere, ovviamente: a volte la tecnologia fa cose totalmente nuove e senza precedenti, come quando la rivoluzione industriale ha improvvisamente permesso agli esseri umani di sfuggire alla povertà malthusiana per la prima volta.

Perché le innovazioni del passato non hanno prodotto il tipo di obsolescenza

Ma è importante capire esattamente perché le innovazioni del passato non hanno prodotto il tipo di obsolescenza di massa che la gente temeva all'epoca.

Il motivo era che invece di sostituire completamente le persone, quelle tecnologie sostituivano semplicemente alcune delle attività che svolgevano. Se eri un metalmeccanico:

• nel 1700, gran parte del tuo lavoro consisteva nell'usare utensili manuali per frantumare manualmente il metallo in forme specifiche
• nel 1900, dopo l'avvento delle macchine utensili, gran parte del loro tempo era dirigere le macchine per eseguire la frantumazione. È solo un tipo di lavoro diverso.

Gli economisti hanno capito da tempo che è importante guardare ai mercati del lavoro non a livello di posti di lavoro , ma a livello di mansioni all'interno di un posto di lavoro. Nel loro eccellente libro Prediction Machines del 2018 , Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb parlano delle prospettive dell'IA predittiva, il tipo di intelligenza artificiale che completa automaticamente le tue ricerche su Google. Offrono la possibilità che questa tecnologia consenta semplicemente ai colletti bianchi di svolgere il proprio lavoro in modo più efficiente, in modo simile a quanto hanno fatto le macchine utensili per i colletti blu.

Daron Acemoglu e Pascual Restrepo ne hanno un modello matematico in cui suddividono i lavori in compiti specifici. Scoprono che le nuove tecnologie di produzione come l'intelligenza artificiale o i robot possono avere diversi effetti:

• Possono rendere i lavoratori più produttivi nelle loro attività esistenti.
• Possono spostare il lavoro umano verso compiti diversi.
• possono creare nuove attività da svolgere per le persone.

Il fatto che i lavoratori vengano danneggiati o aiutati dipende da quale di questi effetti prevale.

Vantaggio comparato: perché gli esseri umani avranno ancora un lavoro

Il principio di base della teoria dei vantaggi comparati.

Immagina un venture capitalist (chiamiamolo "Marc") che è un dattilografo quasi disumano. Tuttavia, assumerà comunque una segretaria per redigere lettere per lui, perché anche se quella segretaria è una dattilografa più lenta di lui, Marc può generare più valore usando il suo tempo per fare qualcosa di diverso dalla redazione di lettere. Quindi finisce per pagare qualcun altro per fare qualcosa in cui è davvero più bravo .

Ora pensa a questo nel contesto dell'IA. Alcune persone pensano che il motivo per cui le precedenti ondate di innovazione non hanno reso gli esseri umani obsoleti fosse che c'erano alcune cose che gli esseri umani facevano ancora meglio delle macchine, ad esempio la scrittura.

La paura è che l'intelligenza artificiale sia diversa, perché il Santo Graal della ricerca sull'IA è qualcosa chiamato "intelligenza generale": una mente meccanica che esegue tutti i compiti così come, o meglio, dei migliori umani. Ma come abbiamo visto con l'esempio di Marc e della segretaria, solo perché sai fare tutto meglio non significa che finisci per fare tutto! Applicando l'idea del vantaggio comparato a livello di compiti invece che di posti di lavoro, possiamo vedere che ci sarà sempre qualcosa per gli umani, anche se l'IA farebbe meglio quelle cose. Proprio come Marc ha un numero limitato di ore al giorno, anche le risorse di intelligenza artificiale sono limitate: come ama dire roon, ogni volta che usi una delle applicazioni di intelligenza artificiale più avanzate, stai "dando fuoco a un mucchio di GPU".

Quei vincoli di risorse spiegano perché gli esseri umani che vogliono un lavoro troveranno lavoro; Le aziende di intelligenza artificiale continueranno a espandersi e ad assorbire più risorse fisiche fino a quando i lavoratori umani stessi e il lavoro che svolgono per integrare l'IA diventeranno la risorsa scarsa.

Il principio del vantaggio comparato afferma che se i lavori del futuro pagano meglio o peggio dei lavori di oggi dipende in una certa misura dal fatto che il set di abilità dell'IA sia molto simile a quello umano o complementare e diverso. Se l'intelligenza artificiale fa semplicemente le cose in modo diverso rispetto agli umani, allora la complementarità renderà gli esseri umani più preziosi e aumenterà i salari.

E sebbene non possiamo parlare all'intelligenza artificiale del futuro, crediamo che l'attuale ondata di intelligenza artificiale generativa faccia le cose in modo molto diverso dagli umani. L'arte dell'intelligenza artificiale tende a differire dall'arte creata dall'uomo in modi sottili: i suoi dettagli minori sono spesso fuori posto in un modo perturbante composto da una valle che il risultato netto può finire per sembrare orribile.

Chiunque abbia viaggiato su una Tesla sa che un'intelligenza artificiale torna in un parcheggio parallelo in modo diverso da come farebbe un essere umano. E nonostante tutto l'entusiasmo per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni che superano varie forme del test di Turing , è chiaro che il loro set di abilità non è esattamente lo stesso di quello di un essere umano.

A causa di queste differenze, pensiamo che il lavoro svolto dall'IA generativa sarà fondamentalmente come un "completamento automatico" per tutto.