Mână-n mână cu inteligența artificială

Inteligența artificială (AI) fascinează și sperie deopotrivă. Desigur, într-o țară ca România, unde căruțele se numără cu sutele de mii, robotizarea pare un orizont îndepărtat, un fel de… popcorn pentru filmul de sâmbătă seara. Specialiștii vorbesc despre a patra revoluție industrială, dar impactul AI pe organizații, meserii, în viața noastră cotidiană, nu este încă suficient de clar conturat.

„Majoritatea meseriilor și organizațiilor vor fi transformate în mod considerabil, dar nu suntem nici pe departe pregătiți pentru asta. În trecut, etapele de tranziție tehnologică au fost dureroase ca impact și va trebui să trecem din nou printr-un astfel de proces.” – se spune într-un document recent asumat de Președintele francez, în încercarea sa de a poziționa strategic Franța în lupta cu roboții. Raportul ”AI for humanity” a fost realizat de Cédric Villani, briliant matematician francez, medaliat Fields (considerat a fi echivalentul premiului Nobel în matematică). Articolul de față se inspiră din principiile și ideile dezvoltate de Villani și echipa lui. Raportul său are meritul de a portretiza nu doar avantajele pe care roboții, big data și învățarea neuronală profundă le-ar avea pentru omenire, ci și descrierea rece a riscurilor etice și a celor legate de viitorul profesional al omului înlocuit de mașină.

Magie albă și magie neagră cu neuronii noștri

Dezvoltarea la scară largă a inteligenței artificiale aduce în scenă provocări etice importante. Nu e totul ca robotul să existe, mai trebuie ca relația dintre om și mașină să fie guvernată corespunzător.

Mecanismele deep learning pun problema acceptabilității sociale, întrucât regula jocului se schimbă rapid și crucial. „Putem compara funcționarea unui algoritm de tip machine learning cu dezvoltarea cognitivă a unui copil: acesta învață observând lumea, analizând modul în care oamenii interacționează, reproducând regulile fără ca acestea să-i fie explicate neapărat”, spune Villani.

Dar tu, ca individ, cum vei înțelege decizia automatizată dacă nu-ți este explicată? Cum vei accepta un diagnostic pus de un medic virtual? Cum ai putea accepta, de exemplu, faptul că decizia de angajare, ori poate de concediere, în ceea ce te privește, este luată de o mașina și nu de colegul de la resurse umane? Despre impactul tehnologiei în HR, am mai vorbit și AICI, cert e că automatizarea și realizarea de profiluri în HR sunt, pentru mulți, o sursă de neliniște.

Profesional vorbind, eram cu toții obișnuiți cu modelele de învățare bazate pe sisteme de reguli simple, pe arbori de decizie, dar astăzi vorbim despre sisteme neuronale profunde și algoritmi. Cum mașina învață ce-i spui să învețe, nevoia de normalizare, de reglementare pentru definirea și împărțirea concretă a responsabilităților între om și mașină este vitală. Nu degeaba societățile europene sunt preocupate de protecția datelor personale, de discriminare ori de echilibru social prin diversitate. Aceste subiecte sunt direct legate și de robotizare, iar specialiștii solicită să existe reglementări ferme pentru domeniul AI. Astfel, noile mașini ar urma să fie etice „din fașă” (ethics by design), așa încât principiul transparenței să fie integrat încă de la crearea sistemelor inteligente. Raportul Villani spune: „într-o lume marcată de inegalități, AI nu trebuie să întărească fenomenele de excluziune și de concentrare a valorii. Nici să fragilizeze traiectoriile individuale și sistemele de solidaritate.”

Schimbarea de paradigmă începe la școală

Pentru a putea pregăti viitorul, atât formarea inițială, cât și învățarea continuă au nevoie de schimbări strategice. Subiectul în discuție nu este neapărat dacă omul va fi înlocuit de mașină, ci în ce mod va colabora cu aceasta.

Raportul Villani dezvoltă în detaliu impactul AI asupra pieței muncii și preconizează principiul complementarității între om și sistemele inteligente. Omului îi va fi benefică schimbarea, va putea să-și dezvolte în paralel propriile capacități – creativitatea, dexteritatea, capacitatea de rezolvare a problemelor. „Pentru a asigura complementaritatea dintre om și AI, e nevoie să dezvoltăm noi competențe cognitive transversale, competențe sociale, relaționale, dar și competențe creative.” Și când vine vorba despre «creativitate» nu ne referim la dezvoltare personală sau artistică, ci la felul în care sunt predate la școală materiile fundamentale: învățarea experiențială, pedagogii inovatoare etc.

Iar în loc să creăm un SF al joburilor viitorului, mai bine ne-am gândi cum să transformăm prezentul. Villani accentuează nevoia de a mobiliza masiv fonduri publice către cercetare, pentru a experimenta, pentru a identifica dovezi că prototipurile pot funcționa în bună vecinătate cu omul, precum și pentru a pune în mișcare platforme de dialog colaborativ, în legătură directă și permanentă cu categoriile profesionale vizate, cu consumatori, profesori…

Întrebarea care doare: cine, în România, e dispus să finanțeze asemenea experimente? Statul? Autoritățile locale? Principiul adoptat pe plan local a fost până acum: „să lăsăm firmele private să investească, doar e în interesul lor de investitori să găsească forță de muncă pregătită.” Dar ce te faci dacă anumite companii aleg să poziționeze omul în subordinea robotului?

Mașina inteligentă, cel mai bun prieten al omului?

În companii, impactul AI se anunță a fi masiv, dar la fel de mari vor fi și barierele. Companiile, instituțiile nu sunt structurate să primească AI și să o integreze în procesele de lucru. Big data presupune să învățăm partajarea datelor, astfel încât modul de învățare al mașinii să nu fie influențat de date parțiale sau de erori de eșantionare statistică. Nu suntem însă obișnuiți cu transversalitatea, moștenim un mod de lucru, tradiții birocratice împământenite odată cu revoluția industrială. Ne temem să pierdem datele și nu împărtășim bune practici fără a opune rezistență. Cerem transparență autorităților publice, dar nici pe plan intern și nici între companii nu se schimbă lesne informații. Nevoia de a anticipa evoluția tehnică și principiile de guvernanță a datelor (open data) schimbă raportul de forțe dintre interesul general și interesul privat, particular. Villani afirmă: „E nevoie să reducem fricțiunile și reticențele, culturale sau organizaționale, ca să putem partaja aceste date.”

Mai mult, AI schimbă rolul și importanța omului în companie. Ce facem ca să nu ne pierdem jobul și cum ne adaptăm la noile reguli ale jocului? Prima reacție pare să fie cea de tetanie, negarea problemei, dar se pot anticipa costuri umane și sociale și scăderea angajabilității în sectoarele afectate de automatizare. Jocul liber, incitativ, al pieței, nu va fi suficient ca forța de muncă să se adapteze. Așadar, atât autoritățile, cât și companiile ar trebui să se preocupe prioritar de complementaritatea dintre munca omului și activitatea mașinii, identificând ce este automatizabil (competențe, meserii, sectoare de activitate) și compensând cu investiții în formare profesională adaptată pentru noile meserii ori în reconversie profesională, respectiv dialogând cu salariații despre viitor.

După toate studiile și cercetările, o sarcină rutinieră este o sarcină automatizabilă (după automatizare, poate fi realizată pe baza unor reguli explicite, în deplină autonomie). Câteva criterii ar fi definitorii: se lucrează în cadență, prin repetarea continuă a aceleiași serii de gesturi; nu există sarcini neprevăzute, totul se desfășoară pe baza unor instrucțiuni precise; orice situație neprevăzută nu este rezolvată de lucrător, ci de alți colegi; contactul cu clientul este limitat. La aceste criterii se mai adaugă, bineînțeles, capacitatea tehnologică în sine, costul global al mașinii și acceptabilitatea socială a automatizării.

Meseriile afectate, în primul val, sunt cele de execuție, care necesită o calificare redusă: meserii manuale din industrie, la bandă, în supply chain, depozitare, în retail; sunt însă vizate și meserii din domeniul serviciilor, sarcini intermediare, puțin calificate, administrative, de exemplu în domeniul asigurărilor ori în cel bancar, dacă nici cash-ul, nici contactul direct cu clientul nu mai sunt necesare.

În acest context, orice companie care pregătește o tranziție tehnologică are obligația (morală și strategică) de a-și pregăti salariații pentru schimbare. Experimentarea și dialogul vor fi, cu siguranță, cheia succesului. Experimentarea poate include doar anumite meserii sau doar un bazin ocupațional, în funcție de specificul său. Raportul Villani oferă și câteva exemple de bună practică, le preluăm și noi aici: EdFab, platformă care acționează pe patru direcții: informare, networking, învățare și experimentare sau Arbeitviernull, platformă de experimentare.

66 milioane de joburi ar putea dispărea, se menționează într-un raport recent OCDE. Mai ales cele care presupun calificare și experiență reduse, în domenii unde lucrătorii nu beneficiază de training nici pentru dobândirea de cunoștințe noi, nici pentru aprofundarea celor existente. Ca țară furnizoare de mână de lucru slab calificată, România este o țintă pentru joburile automatizabile, iar elementul cost poate să ne fie favorabil doar pe termen scurt, atât timp cât primele proiecte de automatizare în industrie și în sectorul bancar au fost deja popularizate.

Photo by Franck V. on Unsplash