To nie imigranci, ale sztuczna inteligencja może nam zabrać miejsca pracy

Robert Lidke: Czy robotem lub procesem automatyzacyjnym jest trudniej zastąpić sprzątaczkę czy bankowca?

Andrzej Sobczak: Ja stawiam tezę, że bankowca. Z bardzo prostego powodu: sprzątaczka wykonuje dużo czynności motorycznych, ruchowych, a bankowiec pracuje głównie głową. I w tej chwili rozwój technologii, algorytmów idzie w tę stronę, że zastępujemy pracę wyrafinowaną, ludzką, a bardzo ciężko jest zastąpić pracę w takich podstawowych czynnościach wykonywanych przez człowieka.

Mamy Pracownicze Plany Kapitałowe, mamy rosnące składki na ZUS, rosnącą płacę minimalną, i są to koszty, które ponosi pracodawca. Czy te czynniki wpływają na pracodawców, czy w jakiś sposób zachęcają ich do tego, żeby decydować się na robotyzację, na automatyzację w swoich firmach?

‒ Odpowiedź jest krótka: absolutnie tak. Naszą główną przewagą konkurencyjną i siłą rynkową w skali globalnej był tani pracownik. Niestety, ten pracownik robi się coraz droższy, przez wymienione przez Pana czynniki. Po drugie zasób pracowników w wieku produkcyjnym jest coraz mniejszy. I pracodawcy, przede wszystkim w sektorze usług muszą szukać innych rozwiązań. Jednym z takich rozwiązań są właśnie automaty i roboty, przy czym nie musi to być robot czy automat w postaci fizycznego urządzenia. Może to być robot programowy, którego na pierwszy rzut oka nie widać, a który potrafi doskonale zastąpić kilku, czy kilkunastu pracowników. Szacuje się, że jeden robot programowy potrafi zastąpić od 3 do 5 zwykłych pracowników wykonujących czynności umysłowe.

Jednak jest też tak, że młodzi ludzie mają inny stosunek do pracy niż poprzednie pokolenia, i chcieliby pracować w zawodach, które są ciekawe, i które dają wysokie zarobki.

‒ Zdecydowanie tak. Patrząc na moich studentów i absolwentów widać, że podejście do pracy jest zupełnie inne, inny jest też etos pracy. Studenci stawiają obecnie na work-life balance, i oni nie zamierzają pracować po 20 godzin na dobę, tak jak ich starsi koledzy. A po drugie stawiają na zupełnie inny model pracy, czyli nie chcą się wiązać z pracodawcą na kilka lat, chcą pracować w jednym miejscu maksymalnie 2‒3 lata i pójdą dalej. To powoduje, że bardzo ciężko jest ich przygotować do wykonywania zawodu na danym stanowisku. Bowiem obecne procesy są coraz bardziej złożone, pojawiają się coraz bardziej wyrafinowane systemy informatyczne i czas wdrożenia pracownika jest coraz dłuższy, a czas jego faktycznej pracy na danym stanowisku jest coraz krótszy. I tutaj się pojawia ewidentne napięcie, i ponownie rozwiązaniem jest robot, który nie odejdzie z pracy.

Zobacz i posłuchaj rozmowy na naszym kanale aleBankTV na YouTube albo na końcu artykułu

Tak jest z punktu widzenia przedsiębiorcy. Natomiast z punktu widzenia osoby, która chce mieć stabilną pracę w przyszłości, to decydowanie się na studia, które przygotowują do pracy w sektorze finansowym rodzi duże niebezpieczeństwo. Być może bezpieczniej jest decydować się na zawód, który wymaga pewnej pracy fizycznej?

‒ To zagadnienie trzeba rozpatrywać w dwóch perspektywach czasowych. W perspektywie pięcio- czy dziesięcioletniej rzeczywiście nie ma takiego niebezpieczeństwa, że nie będzie pracy w sektorze usług finansowych. Praca będzie, może nawet coraz bardziej ciekawa, np. w obszarach wymagających bliskiego kontaktu z klientem. Natomiast w perspektywie dwudziestu czy dwudziestu pięciu lat, rzeczywiście widzę tutaj poważny problem, bo większość czynności wykonywanych przez człowieka na stanowiskach pracy da się zautomatyzować, zrobotyzować w takim horyzoncie czasu. Tak zakładam, i tak wskazują badania. Ale żaden zawód nie jest bezpieczny ‒ tylko zawody kreatywne, bazujące na relacjach z innymi ludźmi są zawodami stosunkowo bezpiecznymi. Każdy inny zawód, w którym wykonuje się czynności powtarzalne, wcześniej czy później może podlegać automatyzacji czy robotyzacji.

Naukowcy mówią również, że już obecnie mamy sytuację, w której sztuczna inteligencja zaczyna się sama uczyć. Jakie mogą być tego konsekwencje dla rynku pracy?

‒ Rzeczywiście, mamy już w tej chwili tak rozwiniętą technologię, zwłaszcza w obszarze tzw. głębokiego uczenia (deep learning), że sztuczna inteligencja sama uczy się. Wzorcowym przykładem jest Google, i jego rozwiązanie AlphaGo, gdzie sztuczna inteligencja sama nauczyła się grać ze sobą w Goi gra lepiej niż obecni mistrzowie tej dyscypliny. Natomiast w dłuższej perspektywie kwestie związane z uczeniem się sztucznej inteligencji mogą implikować konsekwencje dla rynku pracy, ale też dla obszaru etycznego. Ponieważ to, jak uczy się sztuczna inteligencja, zależy od danych, które jej podajemy. Jeżeli podamy dane niewłaściwe, to sztuczna inteligencja zostanie nauczona niewłaściwych zachowań. Jeżeli podamy właściwe dane, to zakładam, że sztuczna inteligencja będzie raczej naszym sojusznikiem, a nie wrogiem.