SG.hu·
Miért nem vette még el az állásodat az MI?
Egy új kutatás szerint a ChatGPT képtelen megbirkózni a „kusza” többfeladatú munkával, ami még mindig megvédi az emberi dolgozókat.
A generatív mesterséges intelligencia középpontjában egy paradoxon áll. Egy ideje már világos, hogy a nagyméretű nyelvi modellek az embernél sokkal inkább képesek nagyon nagy kihívást jelentő feladatok elvégzésére. Több mint két évvel ezelőtt már volt bizonyítékunk arra, hogy az OpenAI ChatGPT-je kényelmesen át tud menni olyan nehéz vizsgákon, mint a hírhedt amerikai jogi egyetemi felvételi vizsga és az Ivy League MBA döntője. A legújabb modellek következetesen magas színvonalú írásbeli munkát produkálnak, és olyan esszéket készítenek, amelyeket az oktatók képtelenek megkülönböztetni a posztgraduális hallgatók által írtaktól. Mindezidáig azonban kevés bizonyíték van arra, hogy a mesterséges intelligencia nagymértékű zavarokat okozna a munkaerőpiacon, még azokban a szakmákban is, amelyek a hírek szerint igen nagy kockázatúak. Mi folyik itt?
Két új tanulmány világít rá arra a rejtélyre, hogy a mesterséges intelligencia egyszerre kiváló eszköz és egyben fogatlan oroszlán az emberi munkahelyek megtámadásában, miközben azt is megmutatja, hogy hol és miért következnek majd be az első nagyarányú veszteségek. Kutatók a Brookings Institution és az OpenAI korábbi munkájára építve részletesen elemezték az amerikai foglalkoztatási adatokat, összehasonlítva a munkahelyek számának közelmúltbeli tendenciáit az automatizálás által különösen veszélyeztetettnek ítélt foglalkozások listájával. Ez alapján a könyvelők, a biztosítási ügynökök, az utazási irodák és a jogi asszisztensek által végzett napi feladatok szinte teljes mértékben átfedik az LLM-ek képességeit. Az ezekben a szerepkörökben dolgozók száma azonban továbbra is a megszokott tartományon belül maradt, annak ellenére, hogy ma már a generatív mesterséges intelligencia mindenhol elterjedt.
Van azonban két figyelemre méltó kivétel. Az írók és újságírók - nem a kódok, hanem a szavak mesterei - és a szoftverfejlesztők egyaránt az LLM-mel kapcsolatos zavarok árulkodó jeleit mutatják, mivel ezekben az ágazatokban a foglalkoztatás az elmúlt két évben meredeken elmaradt a trendtől. És ez nem csak az említett ágazatok szélesebb körű gazdasági tendenciáinak függvénye. A számítástechnikai, kiadói és marketing iparágakban máshol a munkahelyek száma nem mutat ilyen hirtelen visszaesést. Tehát a hasonlóan veszélyeztetettnek tartott szakmákban tevékenykedők sorsában éles kontraszt van.
A San Franciscó-i székhelyű METR mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatócég tanulmánya új keretet kínál a mesterséges intelligencia erősségeinek, gyengeségeinek és fejlődési ütemének megértéséhez. A tanulmány szerint az LLM-ek képessége egy adott feladat elvégzésére nem annyira annak függvénye, hogy ugyanaz a feladat milyen intellektuális kihívást jelentene számunkra, vagy hogy milyen szintű speciális készségekre van szükség, hanem annak függvénye, hogy mennyi ideig tartana egy embernek, és mennyire „rendezetlen” vagy strukturálatlan a munkafolyamat.
Tehát egy vezetői asszisztens, egy utazási ügynök vagy egy könyvelő feladatainak ellátása - ezek mind számítógép-alapú, belépő szintű készségeket igénylő munkakörök - még a legmodernebb mesterséges intelligenciák képességeit is meghaladja. Nehezen tudják követni a többféle információáramlást, reagálni a dinamikus környezetre, dolgozni a nem egyértelmű vagy változó célokkal és többfeladatú munkát végezni. Ezek a strukturálatlan munkafolyamatok távol állnak a kódolási tesztektől és az esszékérdésektől.
Ez nem jelenti azt, hogy ezek a foglalkozások mindörökké az emberek területei maradnának. A METR kutatásai szerint a mesterséges intelligencia a feladatok széles skáláján erős és folyamatos fejlődést mutat, függetlenül a feladatok összetettségétől, időtartamától vagy „rendezetlenségétől”. Az adminisztratív asszisztensek talán egy-két év előnyt élvezhetnek.
A programozókat és az írókat az különbözteti meg, hogy ezek olyan szakmák, ahol a teljes munka az elejétől a végéig - nem csak egyes részek - a lehető legközelebb áll ahhoz, amiben a mesterséges intelligencia kiválóan teljesít: szép, tiszta, lineáris és szekvenciális feladatok, vizsgaszerű kérdések és esszéfeladatok. Figyelemre méltó, hogy mindkét munkakörben magas a szerződéses vagy szabadúszók aránya. Tehát egy olyan MI asszisztens, mint az Anthropic Claude-ja felcserélhető egy nem alkalmazott szövegíróval anélkül, hogy a HR-esek érintettek lennének a kérdésben.
Egy másik gondolatmenet szerint a védő „rendetlenség” egyes munkakörökben a más emberekkel való oda-vissza interakciókban rejlik és a kiszámíthatatlanságból ered. Van némi irónia abban a felismerésben, hogy a Szilícium-völgyben elterjedt robusztus önállóság és a munkafolyamatok optimalizálásának mantrája a technológiai szerepeket nem kevésbé, hanem inkább sérülékenyebbé tette. Az a szakma, amelyben most nem igazán szeretnél elhelyezkedni, az olyan, ahol a tevékenységed kiszámíthatóan ismétlődő, lineáris feladatokból áll. Mondjuk kódot írni az adatok elemzéséhez, majd az eredményeket szintetizálni egy meghatározott hosszúságú cikkbe... Pont mint ez. Egy ilyen típusú munkát végző adatvezérelt cikkíró jövője borúsnak tűnik.
A generatív mesterséges intelligencia középpontjában egy paradoxon áll. Egy ideje már világos, hogy a nagyméretű nyelvi modellek az embernél sokkal inkább képesek nagyon nagy kihívást jelentő feladatok elvégzésére. Több mint két évvel ezelőtt már volt bizonyítékunk arra, hogy az OpenAI ChatGPT-je kényelmesen át tud menni olyan nehéz vizsgákon, mint a hírhedt amerikai jogi egyetemi felvételi vizsga és az Ivy League MBA döntője. A legújabb modellek következetesen magas színvonalú írásbeli munkát produkálnak, és olyan esszéket készítenek, amelyeket az oktatók képtelenek megkülönböztetni a posztgraduális hallgatók által írtaktól. Mindezidáig azonban kevés bizonyíték van arra, hogy a mesterséges intelligencia nagymértékű zavarokat okozna a munkaerőpiacon, még azokban a szakmákban is, amelyek a hírek szerint igen nagy kockázatúak. Mi folyik itt?
Két új tanulmány világít rá arra a rejtélyre, hogy a mesterséges intelligencia egyszerre kiváló eszköz és egyben fogatlan oroszlán az emberi munkahelyek megtámadásában, miközben azt is megmutatja, hogy hol és miért következnek majd be az első nagyarányú veszteségek. Kutatók a Brookings Institution és az OpenAI korábbi munkájára építve részletesen elemezték az amerikai foglalkoztatási adatokat, összehasonlítva a munkahelyek számának közelmúltbeli tendenciáit az automatizálás által különösen veszélyeztetettnek ítélt foglalkozások listájával. Ez alapján a könyvelők, a biztosítási ügynökök, az utazási irodák és a jogi asszisztensek által végzett napi feladatok szinte teljes mértékben átfedik az LLM-ek képességeit. Az ezekben a szerepkörökben dolgozók száma azonban továbbra is a megszokott tartományon belül maradt, annak ellenére, hogy ma már a generatív mesterséges intelligencia mindenhol elterjedt.
Van azonban két figyelemre méltó kivétel. Az írók és újságírók - nem a kódok, hanem a szavak mesterei - és a szoftverfejlesztők egyaránt az LLM-mel kapcsolatos zavarok árulkodó jeleit mutatják, mivel ezekben az ágazatokban a foglalkoztatás az elmúlt két évben meredeken elmaradt a trendtől. És ez nem csak az említett ágazatok szélesebb körű gazdasági tendenciáinak függvénye. A számítástechnikai, kiadói és marketing iparágakban máshol a munkahelyek száma nem mutat ilyen hirtelen visszaesést. Tehát a hasonlóan veszélyeztetettnek tartott szakmákban tevékenykedők sorsában éles kontraszt van.
A San Franciscó-i székhelyű METR mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatócég tanulmánya új keretet kínál a mesterséges intelligencia erősségeinek, gyengeségeinek és fejlődési ütemének megértéséhez. A tanulmány szerint az LLM-ek képessége egy adott feladat elvégzésére nem annyira annak függvénye, hogy ugyanaz a feladat milyen intellektuális kihívást jelentene számunkra, vagy hogy milyen szintű speciális készségekre van szükség, hanem annak függvénye, hogy mennyi ideig tartana egy embernek, és mennyire „rendezetlen” vagy strukturálatlan a munkafolyamat.
Tehát egy vezetői asszisztens, egy utazási ügynök vagy egy könyvelő feladatainak ellátása - ezek mind számítógép-alapú, belépő szintű készségeket igénylő munkakörök - még a legmodernebb mesterséges intelligenciák képességeit is meghaladja. Nehezen tudják követni a többféle információáramlást, reagálni a dinamikus környezetre, dolgozni a nem egyértelmű vagy változó célokkal és többfeladatú munkát végezni. Ezek a strukturálatlan munkafolyamatok távol állnak a kódolási tesztektől és az esszékérdésektől.
Ez nem jelenti azt, hogy ezek a foglalkozások mindörökké az emberek területei maradnának. A METR kutatásai szerint a mesterséges intelligencia a feladatok széles skáláján erős és folyamatos fejlődést mutat, függetlenül a feladatok összetettségétől, időtartamától vagy „rendezetlenségétől”. Az adminisztratív asszisztensek talán egy-két év előnyt élvezhetnek.
A programozókat és az írókat az különbözteti meg, hogy ezek olyan szakmák, ahol a teljes munka az elejétől a végéig - nem csak egyes részek - a lehető legközelebb áll ahhoz, amiben a mesterséges intelligencia kiválóan teljesít: szép, tiszta, lineáris és szekvenciális feladatok, vizsgaszerű kérdések és esszéfeladatok. Figyelemre méltó, hogy mindkét munkakörben magas a szerződéses vagy szabadúszók aránya. Tehát egy olyan MI asszisztens, mint az Anthropic Claude-ja felcserélhető egy nem alkalmazott szövegíróval anélkül, hogy a HR-esek érintettek lennének a kérdésben.
Egy másik gondolatmenet szerint a védő „rendetlenség” egyes munkakörökben a más emberekkel való oda-vissza interakciókban rejlik és a kiszámíthatatlanságból ered. Van némi irónia abban a felismerésben, hogy a Szilícium-völgyben elterjedt robusztus önállóság és a munkafolyamatok optimalizálásának mantrája a technológiai szerepeket nem kevésbé, hanem inkább sérülékenyebbé tette. Az a szakma, amelyben most nem igazán szeretnél elhelyezkedni, az olyan, ahol a tevékenységed kiszámíthatóan ismétlődő, lineáris feladatokból áll. Mondjuk kódot írni az adatok elemzéséhez, majd az eredményeket szintetizálni egy meghatározott hosszúságú cikkbe... Pont mint ez. Egy ilyen típusú munkát végző adatvezérelt cikkíró jövője borúsnak tűnik.