AI võiks meie elu lihtsustamise asemel meie jaoks rohkem tööd teha

On levinud arusaam, et tehisintellekti (AI) aitab meie tööd sujuvamaks muuta. Kardetakse isegi, et see võib mõne töökoha vajaduse üldse ära kaotada.

Aga uuringus Teaduslaboritest, mille viisin koos kolme kolleegiga Manchesteri ülikoolis läbi, võib automatiseeritud protsesside kasutuselevõtt, mille eesmärk on lihtsustada tööd ja vabastada inimeste aega, muuta selle töö ka keerulisemaks, tekitades uusi ülesandeid, mida paljud töötajad võivad pidada igapäevaseks.

Ajakirjas avaldatud uuringus Teaduspoliitika, vaatasime teadlaste tööd valdkonnas nimega sünteetiline bioloogiavõi lühidalt synbio. Synbio tegeleb organismide ümberkujundamisega uute võimete saamiseks. See on seotud liha kasvatamine laboris, uutel väetiste tootmise viisidel ja uute ravimite avastamisel.

Synbio katsed toetuvad suure hulga proovide korduvaks liigutamiseks täiustatud robotplatvormidele. Samuti kasutavad nad masinõpet suuremahuliste katsete tulemuste analüüsimiseks.

Need omakorda genereerivad suuri digitaalseid andmeid. Seda protsessi nimetatakse "digitaliseerimiseks", kus digitaaltehnoloogiaid kasutatakse traditsiooniliste meetodite ja tööviiside muutmiseks.

Teadusprotsesside automatiseerimise ja digitaliseerimise mõned põhieesmärgid on teaduse suurendamine, mida saab teha, säästes samal ajal teadlaste aega, et keskenduda sellele, mida nad peavad „väärtuslikumaks” tööks.

Paradoksaalne tulemus

Kuid meie uuringus ei vabastatud teadlased korduvatest, käsitsi tehtud või igavatest ülesannetest, nagu võiks eeldada. Selle asemel võimendas ja mitmekesistas robotplatvormide kasutamine ülesandeid, mida teadlased pidid täitma. Sellel on mitu põhjust.

Nende hulgas on asjaolu, et hüpoteeside (teaduslik termin mõne vaadeldud nähtuse kontrollitava seletuse kohta) ja läbiviimist vajavate katsete arv suurenes. Automatiseeritud meetoditega võimalused võimenduvad.

Teadlased ütlesid, et see võimaldas neil hinnata suuremat arvu hüpoteese ja viise, kuidas teadlased saaksid eksperimentaalses ülesehituses peeneid muudatusi teha. See suurendas kontrollimist, standardimist ja jagamist vajavate andmete mahtu.

Samuti tuli roboteid "koolitada" varem käsitsi tehtud katsete läbiviimiseks. Ka inimestel oli vaja arendada uusi oskusi robotite ettevalmistamiseks, parandamiseks ja järelevalveks. Seda tehti selleks, et teaduslikus protsessis ei esineks vigu.

Teaduslikku tööd hinnatakse sageli tulemuste põhjal, nagu eelretsenseeritud väljaanded ja toetused. Automatiseeritud süsteemide puhastamiseks, tõrkeotsinguks ja järelevalveks kuluv aeg konkureerib aga ülesannetega, mida teaduses traditsiooniliselt tasutakse. Need vähem hinnatud ülesanded võivad olla ka suures osas nähtamatud – eriti seetõttu, et juhid on need, kes poleks igapäevasest tööst teadlikud, kuna nad ei veeda laboris nii palju aega.

Neid kohustusi täitvad sünbioloogid ei olnud paremini tasustatud ega iseseisvamad kui nende juhid. Samuti hindasid nad oma töökoormust kõrgemaks kui tööhierarhias neist kõrgemal olevad.

Laiemad õppetunnid

Võimalik, et need õppetunnid kehtivad ka muudes töövaldkondades. ChatGPT on AI-toega vestlusbot mis “õpib” veebis saadaolevast teabest. Kui veebikasutajate küsimusi küsivad, pakub vestlusbot neile vastuseid näivad hästi kujundatud ja veenvad.

Järgi aeg ajakiri, et ChatGPT väldiks rassistlike, seksistlike või muul viisil solvavate vastuste tagastamist, töötajad Keenias palgati roboti tarnitud mürgise sisu filtreerimiseks.

Selleks on vaja palju sageli nähtamatuid töövõtteid digitaalse infrastruktuuri arendamine ja hooldus. Seda nähtust võib kirjeldada kui "digitaliseerimise paradoksi". See seab kahtluse alla eelduse, et kõik, kes on digitaliseerimisega seotud või mõjutatud, muutuvad produktiivsemaks või neil on rohkem vaba aega, kui osa nende töövoost on automatiseeritud.

Mure tootlikkuse languse pärast on igapäevatöö automatiseerimiseks ja digitaliseerimiseks tehtavate organisatsiooniliste ja poliitiliste jõupingutuste peamine motivatsioon. Kuid me ei tohiks lubadusi suurendada tootlikkust nimiväärtusega.

Selle asemel peaksime vaidlustama viisid, kuidas me tootlikkust mõõdame, võttes arvesse nähtamatut tüüpi ülesandeid, mida inimesed saavad täita, peale nähtavama töö, mida tavaliselt tasutakse.

Peame ka kaaluma, kuidas neid protsesse kavandada ja juhtida, et tehnoloogia saaks inimeste võimeid positiivsemalt täiendada.

See artikkel avaldatakse uuesti Vestlus Creative Commonsi litsentsi all. Loe algse artikli.

Image Credit: Gerd altmann Alates Pixabay

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://singularityhub.com/2023/03/24/ai-could-make-more-work-for-us-instead-of-simplifying-our-lives/