SG.hu
Minden irodai munkát automatizálna a Mechanize
A Mechanize nevű san francisco-i startup mesterséges intelligencia eszközöket fejleszt, hogy "a lehető leggyorsabban” automatizálja a fehérgalléros munkákat.
A technológia vezetők évekkel ezelőtt, amikor egy olyan új szilícium-völgyi törekvést mutatott be a sajtó, amelynek célja a munkavállalók mesterséges intelligenciával való helyettesítése, mereven elutasították az álláshelyek megszüntetését érintő kérdéseket. "Mi nem automatizáljuk a munkavállalókat, hanem kiegészítjük őket” - mondták akkoriban a vezetők. „Mesterséges intelligencia eszközeink nem fogják tönkretenni a munkahelyeket. Hasznos segítők lesznek, amelyek megszabadítják a munkavállalókat a monoton, unalmas munkától.”
Természetesen ezek a mondatok csak arra szolgáltak, hogy megnyugtassák az ideges munkavállalókat és igazolják a vállalati automatizálási terveket, másrészt inkább a technológia korlátairól árulkodtak, mint a vezetők motivációiról. Akkoriban az MI egyszerűen nem volt elég jó ahhoz, hogy a legtöbb munkát automatizálja, és biztosan nem volt képes helyettesíteni a felsőfokú végzettséggel rendelkező munkavállalókat olyan iparágakban, mint az informatika, a tanácsadás vagy a pénzügy.
Mára ez kezd megváltozni. A mai MI-rendszerek közül néhány képes szoftvereket írni, részletes kutatási jelentéseket készíteni és komplex matematikai és tudományos problémákat megoldani. Az újabb mesterséges intelligencia „ügynökök” képesek hosszú feladat-sorozatokat végrehajtani és ellenőrizni a saját munkájukat, ahogyan az emberek tennék. És bár ezek a rendszerek még mindig sok területen elmaradnak az emberektől, egyes szakértők attól tartanak, hogy a diplomások körében a közelmúltban megfigyelt munkanélküliségi növekedés annak a jele, hogy a vállalatok máris mesterséges intelligenciát használnak egyes belépő szintű munkavállalók helyettesítésére.
A Mechanize egy újabb MI-startup azon cégek sorában, amelynek merész célja az összes munka automatizálása. A tiéd, az enyém, az orvosoké és az ügyvédeké, azoké, akik a szoftvereinket írják, az épületeinket tervezik és a gyermekeinkről gondoskodnak. "Célunk a munka teljes automatizálása” - mondta egy San Franciscóban megrendezett rendezvényen Tamay Besiroglu, a Mechanize egyik alapítója. „Teljesen automatizált gazdaságot akarunk, és ezt a lehető leggyorsabban szeretnénk megvalósítani.”
Matthew Barnett, Tamay Besiroglu és Ege Erdil
A teljes automatizálás álma nem új keletű. John Maynard Keynes közgazdász az 1930-as években megjósolta, hogy a gépek szinte minden munkát automatizálni fognak, anyagi bőséget teremtve és lehetővé téve az embereknek, hogy szenvedélyeiket kövessék. Természetesen ez soha nem történt meg. De a mesterséges intelligencia területén elért legújabb fejlődés újra felébresztette azt a hitet, hogy a tömeges munkaerő-automatizálásra képes technológia már közel van. Dario Amodei, az Anthropic vezérigazgatója nemrég figyelmeztetett, hogy a mesterséges intelligencia az elkövetkező öt évben akár a belépő szintű fehérgalléros munkák felét is felválthatja.
A Mechanize egyike azoknak a startupoknak, amelyek ennek megvalósításán dolgoznak. A céget idén alapította Besiroglu, Ege Erdil és Matthew Barnett, akik együtt dolgoztak az Epoch AI-nál, egy mesterséges intelligencia rendszerek képességeit kutató vállalatnál. A cég olyan ismert technológiai vezetők befektetéseit vonzotta, mint Patrick Collison, a Stripe alapítója, és Jeff Dean, a Google mesterséges intelligencia vezető tudósa. Jelenleg öt alkalmazottja van, és vezető mesterséges intelligencia cégekkel dolgozik együtt. (Titoktartási megállapodásokra hivatkozva nem árulták el, mely cégekkel.)
A Mechanize mesterséges intelligenciát alkalmazó automatizálási megközelítése a megerősítéses tanulásnak nevezett technikára összpontosít, ugyanarra a módszerre, amelyet közel egy évtizeddel ezelőtt alkalmaztak egy számítógép kiképzésére, hogy emberfeletti szinten játssza a Go társasjátékot. Ma a vezető mesterséges intelligencia vállalatok a megerősítéses tanulást használják nyelvi modelleik teljesítményének javítására, azáltal, hogy további számításokat végeznek, mielőtt választ generálnak. Ezek a modellek, amelyeket gyakran „gondolkodó” vagy „érvelő” modelleknek neveznek, lenyűgözően jók lettek bizonyos szűk körű feladatokban, például kódírásban vagy matematikai problémák megoldásában.
De a legtöbb munka több mint egy feladat elvégzését igényli. A mai legjobb mesterséges intelligencia modellek még mindig nem elég megbízhatóak ahhoz, hogy bonyolultabb munkaterheléseket kezeljenek, vagy komplex vállalati rendszerekben navigáljanak. Ennek orvoslására a Mechanize új képzési környezetet hoz létre ezeknek a modelleknek, lényegében bonyolult teszteket, amelyek segítségével meg lehet tanítani a modelleket, hogy mit kell tenniük egy adott helyzetben, és meg lehet ítélni, hogy sikerrel jártak-e vagy sem.
A szoftverfejlesztés automatizálása érdekében például a Mechanize olyan képzési környezetet hoz létre, amely hasonlít a szoftverfejlesztők által használt számítógépekhez. Egy virtuális gépet, amely e-mail fiókkal, Slack-fiókkal, néhány kódolási eszközzel és webböngészővel van felszerelve. Az MI-rendszert felkérik, hogy ezekkel az eszközökkel hajtson végre egy feladatot. Ha sikerrel jár, jutalmat kap. Ha kudarcot vall, büntetést kap. Ezután újra megpróbálja. Elég sok próba és hiba után, ha a szimuláció jól van megtervezve, az MI végül megtanulja, mit kell tennie egy emberi mérnöknek. "Ez gyakorlatilag olyan, mint egy nagyon unalmas videojáték létrehozása” - mondta Besiroglu.
A Mechanize a számítógépes programozással kezdi, egy olyan foglalkozással, ahol a megerősítéses tanulás már bizonyítottan ígéretes. De reméli, hogy ugyanez a stratégia felhasználható más irodai munkák automatizálására is. „Csak akkor tudhatjuk biztosan, hogy sikerrel jártunk, ha olyan mesterséges intelligencia rendszereket hozunk létre, amelyek képesek átvenni szinte minden olyan feladatot, amelyet egy ember egy számítógépen elvégezhet” - írta a vállalat egy nemrégiben közzétett blogbejegyzésében.
Persze nem biztos, hogy Mechanize megközelítése működni fog, különösen olyan nem technikai munkák esetében, ahol a siker és a kudarc nem olyan könnyen mérhető. Mit jelent például a siker oktatóként? Ha a diákok jól teljesítenek standardizált teszteken, de mindannyian boldogtalanok és motiválatlanok? Vagy a mesterséges intelligencia tanár megtanulná, hogyan lehet jutalmazni a diákokat azzal, hogy megadja nekik a helyes válaszokat, abban a reményben, hogy javulnak a tesztjeik eredményei?
A Mechanize alapítói nem naivak a munkák ilyen módon történő automatizálásának nehézségeit illetően. Barnett elmondta, hogy legjobb becslése szerint a teljes automatizálás 10-20 évig tart majd, Erdil és Besiroglu már 20-30 évet említettek. Ezek a szilícium-völgyi mércével mérve konzervatív időkeretek. És a Mechanize ellentétben sok más mesterséges intelligenciával foglalkozó céggel, amely zárt ajtók mögött dolgozik a munkaerőt helyettesítő technológián, őszintén beszél arról, mit próbál elérni. De belőlük is hiányzik az empátia azok iránt, akiknek a munkahelyét megpróbálják felváltani, és nem foglalkoztak azzal, hogy a társadalom készen áll-e egy ilyen mélyreható változásra.
Besiroglu szerint az MI végül „radikális bőséget” és olyan jólétet teremt, amelyet újraeloszthatnak az elbocsátott munkavállalók között, egy olyan univerzális alapjövedelem formájában, amely lehetővé teszi számukra, hogy magas életszínvonalat tartsanak fenn. De mint sok más, munkaerő-helyettesítő technológián dolgozó mesterséges intelligencia-vállalat, a Mechanize sem rendelkezik újszerű politikai javaslatokkal, amelyek segítenék a mesterséges intelligencia által vezérelt gazdaságra való átállást, sem zseniális ötletekkel a szociális biztonsági háló kiterjesztéséről vagy a munkavállalók új munkákra való átképzéséről - csak azzal a céllal, hogy a jelenlegi munkahelyeket a lehető leggyorsabban feleslegessé tegyék.
Etikus-e az összes munka automatizálása? Barnett szerint igen. Úgy véli, hogy az MI felgyorsítja a gazdasági növekedést és életmentő áttöréseket hoz az orvostudományban és a tudományban, és hogy egy teljes automatizáltságú, prosperáló társadalom jobb lenne, mint egy alacsony növekedésű gazdaság, ahol az embereknek még vannak munkahelyeik. "Ha a társadalom egésze sokkal gazdagabbá válik, akkor szerintem ez felülmúlja azt a hátrányt, hogy az emberek elveszítik a munkahelyüket” - mondta Barnett. Hát, legalább őszinték.
A technológia vezetők évekkel ezelőtt, amikor egy olyan új szilícium-völgyi törekvést mutatott be a sajtó, amelynek célja a munkavállalók mesterséges intelligenciával való helyettesítése, mereven elutasították az álláshelyek megszüntetését érintő kérdéseket. "Mi nem automatizáljuk a munkavállalókat, hanem kiegészítjük őket” - mondták akkoriban a vezetők. „Mesterséges intelligencia eszközeink nem fogják tönkretenni a munkahelyeket. Hasznos segítők lesznek, amelyek megszabadítják a munkavállalókat a monoton, unalmas munkától.”
Természetesen ezek a mondatok csak arra szolgáltak, hogy megnyugtassák az ideges munkavállalókat és igazolják a vállalati automatizálási terveket, másrészt inkább a technológia korlátairól árulkodtak, mint a vezetők motivációiról. Akkoriban az MI egyszerűen nem volt elég jó ahhoz, hogy a legtöbb munkát automatizálja, és biztosan nem volt képes helyettesíteni a felsőfokú végzettséggel rendelkező munkavállalókat olyan iparágakban, mint az informatika, a tanácsadás vagy a pénzügy.
Mára ez kezd megváltozni. A mai MI-rendszerek közül néhány képes szoftvereket írni, részletes kutatási jelentéseket készíteni és komplex matematikai és tudományos problémákat megoldani. Az újabb mesterséges intelligencia „ügynökök” képesek hosszú feladat-sorozatokat végrehajtani és ellenőrizni a saját munkájukat, ahogyan az emberek tennék. És bár ezek a rendszerek még mindig sok területen elmaradnak az emberektől, egyes szakértők attól tartanak, hogy a diplomások körében a közelmúltban megfigyelt munkanélküliségi növekedés annak a jele, hogy a vállalatok máris mesterséges intelligenciát használnak egyes belépő szintű munkavállalók helyettesítésére.
A Mechanize egy újabb MI-startup azon cégek sorában, amelynek merész célja az összes munka automatizálása. A tiéd, az enyém, az orvosoké és az ügyvédeké, azoké, akik a szoftvereinket írják, az épületeinket tervezik és a gyermekeinkről gondoskodnak. "Célunk a munka teljes automatizálása” - mondta egy San Franciscóban megrendezett rendezvényen Tamay Besiroglu, a Mechanize egyik alapítója. „Teljesen automatizált gazdaságot akarunk, és ezt a lehető leggyorsabban szeretnénk megvalósítani.”
Matthew Barnett, Tamay Besiroglu és Ege Erdil
A teljes automatizálás álma nem új keletű. John Maynard Keynes közgazdász az 1930-as években megjósolta, hogy a gépek szinte minden munkát automatizálni fognak, anyagi bőséget teremtve és lehetővé téve az embereknek, hogy szenvedélyeiket kövessék. Természetesen ez soha nem történt meg. De a mesterséges intelligencia területén elért legújabb fejlődés újra felébresztette azt a hitet, hogy a tömeges munkaerő-automatizálásra képes technológia már közel van. Dario Amodei, az Anthropic vezérigazgatója nemrég figyelmeztetett, hogy a mesterséges intelligencia az elkövetkező öt évben akár a belépő szintű fehérgalléros munkák felét is felválthatja.
A Mechanize egyike azoknak a startupoknak, amelyek ennek megvalósításán dolgoznak. A céget idén alapította Besiroglu, Ege Erdil és Matthew Barnett, akik együtt dolgoztak az Epoch AI-nál, egy mesterséges intelligencia rendszerek képességeit kutató vállalatnál. A cég olyan ismert technológiai vezetők befektetéseit vonzotta, mint Patrick Collison, a Stripe alapítója, és Jeff Dean, a Google mesterséges intelligencia vezető tudósa. Jelenleg öt alkalmazottja van, és vezető mesterséges intelligencia cégekkel dolgozik együtt. (Titoktartási megállapodásokra hivatkozva nem árulták el, mely cégekkel.)
A Mechanize mesterséges intelligenciát alkalmazó automatizálási megközelítése a megerősítéses tanulásnak nevezett technikára összpontosít, ugyanarra a módszerre, amelyet közel egy évtizeddel ezelőtt alkalmaztak egy számítógép kiképzésére, hogy emberfeletti szinten játssza a Go társasjátékot. Ma a vezető mesterséges intelligencia vállalatok a megerősítéses tanulást használják nyelvi modelleik teljesítményének javítására, azáltal, hogy további számításokat végeznek, mielőtt választ generálnak. Ezek a modellek, amelyeket gyakran „gondolkodó” vagy „érvelő” modelleknek neveznek, lenyűgözően jók lettek bizonyos szűk körű feladatokban, például kódírásban vagy matematikai problémák megoldásában.
De a legtöbb munka több mint egy feladat elvégzését igényli. A mai legjobb mesterséges intelligencia modellek még mindig nem elég megbízhatóak ahhoz, hogy bonyolultabb munkaterheléseket kezeljenek, vagy komplex vállalati rendszerekben navigáljanak. Ennek orvoslására a Mechanize új képzési környezetet hoz létre ezeknek a modelleknek, lényegében bonyolult teszteket, amelyek segítségével meg lehet tanítani a modelleket, hogy mit kell tenniük egy adott helyzetben, és meg lehet ítélni, hogy sikerrel jártak-e vagy sem.
A szoftverfejlesztés automatizálása érdekében például a Mechanize olyan képzési környezetet hoz létre, amely hasonlít a szoftverfejlesztők által használt számítógépekhez. Egy virtuális gépet, amely e-mail fiókkal, Slack-fiókkal, néhány kódolási eszközzel és webböngészővel van felszerelve. Az MI-rendszert felkérik, hogy ezekkel az eszközökkel hajtson végre egy feladatot. Ha sikerrel jár, jutalmat kap. Ha kudarcot vall, büntetést kap. Ezután újra megpróbálja. Elég sok próba és hiba után, ha a szimuláció jól van megtervezve, az MI végül megtanulja, mit kell tennie egy emberi mérnöknek. "Ez gyakorlatilag olyan, mint egy nagyon unalmas videojáték létrehozása” - mondta Besiroglu.
A Mechanize a számítógépes programozással kezdi, egy olyan foglalkozással, ahol a megerősítéses tanulás már bizonyítottan ígéretes. De reméli, hogy ugyanez a stratégia felhasználható más irodai munkák automatizálására is. „Csak akkor tudhatjuk biztosan, hogy sikerrel jártunk, ha olyan mesterséges intelligencia rendszereket hozunk létre, amelyek képesek átvenni szinte minden olyan feladatot, amelyet egy ember egy számítógépen elvégezhet” - írta a vállalat egy nemrégiben közzétett blogbejegyzésében.
Persze nem biztos, hogy Mechanize megközelítése működni fog, különösen olyan nem technikai munkák esetében, ahol a siker és a kudarc nem olyan könnyen mérhető. Mit jelent például a siker oktatóként? Ha a diákok jól teljesítenek standardizált teszteken, de mindannyian boldogtalanok és motiválatlanok? Vagy a mesterséges intelligencia tanár megtanulná, hogyan lehet jutalmazni a diákokat azzal, hogy megadja nekik a helyes válaszokat, abban a reményben, hogy javulnak a tesztjeik eredményei?
A Mechanize alapítói nem naivak a munkák ilyen módon történő automatizálásának nehézségeit illetően. Barnett elmondta, hogy legjobb becslése szerint a teljes automatizálás 10-20 évig tart majd, Erdil és Besiroglu már 20-30 évet említettek. Ezek a szilícium-völgyi mércével mérve konzervatív időkeretek. És a Mechanize ellentétben sok más mesterséges intelligenciával foglalkozó céggel, amely zárt ajtók mögött dolgozik a munkaerőt helyettesítő technológián, őszintén beszél arról, mit próbál elérni. De belőlük is hiányzik az empátia azok iránt, akiknek a munkahelyét megpróbálják felváltani, és nem foglalkoztak azzal, hogy a társadalom készen áll-e egy ilyen mélyreható változásra.
Besiroglu szerint az MI végül „radikális bőséget” és olyan jólétet teremt, amelyet újraeloszthatnak az elbocsátott munkavállalók között, egy olyan univerzális alapjövedelem formájában, amely lehetővé teszi számukra, hogy magas életszínvonalat tartsanak fenn. De mint sok más, munkaerő-helyettesítő technológián dolgozó mesterséges intelligencia-vállalat, a Mechanize sem rendelkezik újszerű politikai javaslatokkal, amelyek segítenék a mesterséges intelligencia által vezérelt gazdaságra való átállást, sem zseniális ötletekkel a szociális biztonsági háló kiterjesztéséről vagy a munkavállalók új munkákra való átképzéséről - csak azzal a céllal, hogy a jelenlegi munkahelyeket a lehető leggyorsabban feleslegessé tegyék.
Etikus-e az összes munka automatizálása? Barnett szerint igen. Úgy véli, hogy az MI felgyorsítja a gazdasági növekedést és életmentő áttöréseket hoz az orvostudományban és a tudományban, és hogy egy teljes automatizáltságú, prosperáló társadalom jobb lenne, mint egy alacsony növekedésű gazdaság, ahol az embereknek még vannak munkahelyeik. "Ha a társadalom egésze sokkal gazdagabbá válik, akkor szerintem ez felülmúlja azt a hátrányt, hogy az emberek elveszítik a munkahelyüket” - mondta Barnett. Hát, legalább őszinték.