KI könnte uns mehr Arbeit abnehmen, anstatt unser Leben zu vereinfachen

Es gibt eine allgemeine Wahrnehmung, dass künstliche Intelligenz (AI) wird dazu beitragen, unsere Arbeit zu rationalisieren. Es wird sogar befürchtet, dass dadurch manche Jobs ganz wegfallen könnten.

Sondern in einer Studie von Wissenschaftslaboren, die ich mit drei Kollegen an der University of Manchester durchgeführt habe, kann die Einführung automatisierter Prozesse, die darauf abzielen, die Arbeit zu vereinfachen – und den Menschen Zeit zu sparen – diese Arbeit auch komplexer machen und neue Aufgaben erzeugen, die viele Arbeiter als banal empfinden.

In der Studie veröffentlicht in Forschungspolitik, wir haben uns die Arbeit von Wissenschaftlern auf einem Gebiet namens angeschaut synthetische Biologie, oder kurz synbio. Synbio befasst sich mit der Umgestaltung von Organismen, um neue Fähigkeiten zu erhalten. Es ist beteiligt an Fleisch im Labor anbauen, in neuen Wegen zur Herstellung von Düngemitteln und in der Entdeckung neuer Medikamente.

Synbio-Experimente stützen sich auf fortschrittliche Roboterplattformen, um eine große Anzahl von Proben wiederholt zu bewegen. Sie verwenden auch maschinelles Lernen, um die Ergebnisse von groß angelegten Experimenten zu analysieren.

Diese wiederum erzeugen große Mengen digitaler Daten. Dieser Prozess wird als „Digitalisierung“ bezeichnet, bei dem digitale Technologien verwendet werden, um traditionelle Methoden und Arbeitsweisen zu transformieren.

Einige der Hauptziele der Automatisierung und Digitalisierung wissenschaftlicher Prozesse sind die Ausweitung der wissenschaftlichen Möglichkeiten, die durchgeführt werden können, während den Forschern Zeit gespart wird, sich auf das zu konzentrieren, was sie als „wertvollere“ Arbeit betrachten.

Paradoxes Ergebnis

In unserer Studie wurden die Wissenschaftler jedoch nicht wie erwartet von repetitiven, manuellen oder langweiligen Aufgaben befreit. Stattdessen verstärkte und diversifizierte der Einsatz von Roboterplattformen die Arten von Aufgaben, die Forscher ausführen mussten. Dafür gibt es mehrere Gründe.

Dazu gehört die Tatsache, dass die Zahl der Hypothesen (der wissenschaftliche Begriff für eine überprüfbare Erklärung für ein beobachtetes Phänomen) und Experimente, die durchgeführt werden mussten, gestiegen ist. Mit automatisierten Verfahren werden die Möglichkeiten erweitert.

Wissenschaftler sagten, es erlaube ihnen, eine größere Anzahl von Hypothesen zu bewerten, zusammen mit der Anzahl von Möglichkeiten, wie Wissenschaftler subtile Änderungen am Versuchsaufbau vornehmen könnten. Dies hatte zur Folge, dass die Menge an Daten, die überprüft, standardisiert und geteilt werden mussten, in die Höhe getrieben wurde.

Außerdem mussten Roboter für die Durchführung von Experimenten „trainiert“ werden, die zuvor manuell durchgeführt wurden. Auch Menschen mussten neue Fähigkeiten entwickeln, um Roboter vorzubereiten, zu reparieren und zu überwachen. Dies wurde getan, um sicherzustellen, dass es keine Fehler im wissenschaftlichen Prozess gab.

Wissenschaftliche Arbeiten werden oft anhand von Ergebnissen wie begutachteten Veröffentlichungen und Stipendien beurteilt. Die Zeit, die für die Reinigung, Fehlerbehebung und Überwachung automatisierter Systeme benötigt wird, konkurriert jedoch mit den Aufgaben, die traditionell in der Wissenschaft belohnt werden. Diese weniger wertvollen Aufgaben können auch weitgehend unsichtbar sein – insbesondere, weil Manager diejenigen sind, die sich der alltäglichen Arbeit nicht bewusst sind, weil sie nicht so viel Zeit im Labor verbringen.

Die Synbio-Wissenschaftler, die diese Aufgaben wahrnahmen, waren weder besser bezahlt noch autonomer als ihre Manager. Auch schätzten sie ihre eigene Arbeitsbelastung höher ein als die in der Jobhierarchie über ihnen.

Breiterer Unterricht

Es ist möglich, dass diese Lektionen auch auf andere Arbeitsbereiche zutreffen. ChatGPT ist ein KI-gestützter Chatbot das aus den im Internet verfügbaren Informationen „lernt“. Bei Fragen von Online-Benutzern bietet der Chatbot Antworten darauf an wirken gut verarbeitet und überzeugend.

Laut Uhrzeit Magazin, damit ChatGPT keine rassistischen, sexistischen oder anderweitig beleidigenden Antworten zurückgibt, Arbeiter in Kenia wurden angeheuert, um vom Bot gelieferte giftige Inhalte zu filtern.

Es sind viele oft unsichtbare Arbeitspraktiken erforderlich die Entwicklung und Pflege der digitalen Infrastruktur. Dieses Phänomen könnte man als „Digitalisierungsparadoxon“ bezeichnen. Es stellt die Annahme in Frage, dass alle von der Digitalisierung Beteiligten oder Betroffenen produktiver werden oder mehr Freizeit haben, wenn Teile ihres Arbeitsablaufs automatisiert sind.

Die Sorge vor einem Produktivitätsrückgang ist eine zentrale Motivation für organisatorische und politische Bemühungen zur Automatisierung und Digitalisierung der täglichen Arbeit. Aber wir sollten Produktivitätsversprechen nicht für bare Münze nehmen.

Stattdessen sollten wir die Art und Weise, wie wir die Produktivität messen, hinterfragen, indem wir die unsichtbaren Arten von Aufgaben berücksichtigen, die Menschen erledigen können, jenseits der sichtbareren Arbeit, die normalerweise belohnt wird.

Wir müssen auch überlegen, wie wir diese Prozesse gestalten und verwalten können, damit die Technologie die menschlichen Fähigkeiten positiver ergänzen kann.

Dieser Artikel wird erneut veröffentlicht Das Gespräch unter einer Creative Commons-Lizenz. Lies das Original Artikel.

Bild-Kredit: Gerd Altmann für Pixabay

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• Quelle: https://singularityhub.com/2023/03/24/ai-could-make-more-work-for-us-instead-of-simplifying-our-lives/