Ova priča prvotno se pojavila u The Algorithm, našem tjednom biltenu o AI. Da biste dobivali ovakve priče u svom inboxu, prijavite se ovdje.
Prije nekoliko mjeseci, Daron Acemoglu objavio je rad koji mu je donio malo fanova u Silicijskoj dolini, neposredno prije nego je dodijeljena Nobelova nagrada za ekonomiju 2024. godine. Suprotno onome što su čelnici velikih tehnoloških kompanija obećavali—reformi svih poslova u bijelim ovratnicima—Acemoglu je procijenio da će AI donijeti samo mali poticaj produktivnosti u SAD-u i da neće ukinuti potrebu za ljudskim radom. “U redu je automatizirati određene zadatke”, napisao je, “ali neki poslovi će i dalje biti savršeno izvedivi.”
Dvije godine kasnije, Acemogluov oprezan pristup nije se proširio. Priče o apokalipsi radnih mjesta uzrokovanim AI-jem pojavljuju se svugdje, od skupova senatora Bernieja Sandersa do razgovora u redu u trgovini. Neki ranije skeptični ekonomisti postali su otvoreniji prema ideji da bi moglo doći do nečega seizmičkog uzrokovanog AI-jem. Kandidat za guvernera Kalifornije rekao je prošli tjedan da želi oporezovati korištenje AI-a od strane korporacija i isplaćivati žrtvama ‘otkaza uzrokovanih AI-jem.’
S jedne strane, podaci su i dalje na Acemogluovoj strani; istraživanja ponavljaju da AI ne utječe na stope zaposlenosti ili otkaze. No, tehnologija je napredovala od njegovih opreznih predviđanja. Razgovarao sam s njim kako bih razumio jesu li najnoviji razvoj događaja u AI-u promijenili njegovu tezu i što ga brine danas, ako ne i neposredni AGI.
Jedan od najvećih tehničkih napredaka u AI-u otkako je Acemoglu objavio svoj rad je agentni AI, odnosno alati koji mogu ići dalje od chatbota i samostalno raditi na ostvarivanju ciljeva. S obzirom na to da mogu raditi neovisno umjesto da samo odgovaraju na pitanja, kompanije sve više predstavljaju agente kao zamjenu za ljudske radnike.
“Mislim da je to jednostavno gubitnička ponuda”, kaže Acemoglu. Smatra da su agenti bolje shvaćeni kao alati za povećanje određenih dijelova nečijeg posla, nego kao nešto dovoljno fleksibilno da može obavljati cijeli posao. Jedan od razloga leži u raznim zadacima koji ulaze u posao, nešto što Acemoglu istražuje od 2018. godine. Na primjer, tehničar za rendgen obavlja 30 različitih zadataka, od uzimanja povijesti pacijenata do organiziranja arhiva mamogramskih slika. Radnik može prirodno prelaziti između formata, baza podataka i stilova rada, kaže Acemoglu, ali koliko pojedinačnih alata ili protokola bi AI trebao da učini isto?
Hoće li agenti pojačati utjecaj AI-a na radna mjesta ovisit će o tome mogu li na kraju upravljati orkestracijom između zadataka koje ljudi prirodno obavljaju. Kompanije u AI-u natječu se kako bi dokazale da njihovi AI agenti mogu raditi neovisno u sve dužim razdobljima bez grešaka, ponekad pretjerujući rezultate—ali Acemoglu kaže da će mnoga radna mjesta biti pošteđena od preuzimanja AI-a ako agenti ne mogu fluidno prelaziti između zadataka.
