Fw:Pensando:i robot si prenderanno il nostro lavoro? Come funzionano le cose "I robot prenderanno il mio lavoro?"
Tutti vogliono sapere, e quasi tutti hanno un'opinione. Basta cercare su Google quella frase per trovare dozzine di articoli di giornalismo tecnologico che rispondano a questa domanda nel fango. Prenderanno i nostri posti di lavoro? Ma sul serio, e il mio lavoro? Qualche settore commerciale è sicuro?
A lungo termine, c'è una risposta estremamente semplice alla domanda:
Sì. Lo faranno assolutamente.
Con poche eccezioni, non importa quale sia il tuo lavoro, le persone molto intelligenti stanno cercando modi per automatizzarlo, e se è presente un incentivo economico sufficientemente forte, ci riusciranno. Come diciamo nel video qui sopra, se il tuo lavoro alla fine verrà rilevato da una macchina, un robot mobile o un software per computer non è proprio la domanda. La domanda è, "Quanto presto?"
Bene, un paio di professori di Oxford potrebbero avere una risposta per te. In un influente documento del 2013 intitolato "Il futuro dell'occupazione:quanto sono suscettibili i lavori all'informatizzazione?", gli autori Carl Benedikt Frey e Michael A. Osborne hanno concluso che il 47% dei posti di lavoro negli Stati Uniti era ad alto rischio di sostituzione computerizzata entro "un numero imprecisato di anni, forse un decennio o due." Non solo, hanno ideato una formula per analizzare 702 lavori specifici e assegnare a ciascuno un punteggio di informatizzazione individuale compreso tra zero e uno. Più alto è il punteggio, maggiore è il rischio di automazione nel prossimo futuro. Per esempio:
Frey e Osborne osservano che in passato, la sostituzione meccanica del lavoro umano ha avuto luogo quasi esclusivamente in occupazioni con "compiti di routine che implicano attività esplicite basate su regole". Un altro modo per dirlo è porsi la seguente domanda:il lavoro può essere facilmente descritto in un elenco chiaro di istruzioni che vengono ripetute? Pensa a molte operazioni di telemarketing:
Un altro esempio potrebbe essere il lavoro ripetitivo della catena di montaggio, dove l'operaio salda insieme gli stessi due pezzi su un'infinita processione di porte di automobili identiche. Questi tipi di lavori sono quelli che gli economisti potrebbero chiamare "occupazioni intensive di routine, " e se c'è un lavoro come questo che non è già stato preso da una macchina, è in imminente pericolo di automazione nel prossimo futuro.
Però, mentre solo le attività più di routine sono diventate mangime per le macchine nei decenni precedenti, Frey e Osborne sottolineano che i recenti sviluppi nei big data, l'apprendimento automatico e la robotica mobile significano che le macchine sono ora in grado di svolgere sia lavori cognitivi che manuali che le persone un tempo pensavano fossero relativamente immuni dall'invasione delle macchine.
Per illustrare questo, Frey e Osborne citano un articolo del 2003 da The Quarterly Journal of Economics, in cui gli autori (Autor, Levy e Murnane) scrivono, "Navigare con un'auto nel traffico cittadino o decifrare la scrittura scarabocchiata su un assegno personale - imprese minori per la maggior parte degli adulti - non sono compiti di routine per nostra definizione". Oggi, La flotta autonoma di Google ha dimostrato abbastanza bene che le auto senza conducenti umani sono più sicure delle auto con loro, e depositare un assegno scritto a mano scattando una foto con lo smartphone è un luogo comune. Questi sono esempi specifici di una tendenza generale:i lavori che sembravano non poter essere eseguiti da una routine software programmatica non solo possono essere, ma in molti casi lo sono già.
L'articolo di Frey e Osborne è piuttosto interessante e vale la pena leggerlo se desideri saperne di più sulla metodologia che usano per elaborare queste valutazioni del rischio, ma la versione semplificata è che punteggi di informatizzazione più bassi sono andati a lavori che richiedono competenze chiave che rimangono le più difficili per le macchine basate su computer. Queste categorie di abilità difficili da automatizzare includono:
Vale la pena notare che Frey e Osborne non esprimono la convinzione che queste abilità siano in linea di principio inaccessibili alle macchine. Anziché, affermano che impiegheranno più tempo a raggiungere a causa di "colli di bottiglia ingegneristici, " nel senso che semplicemente non abbiamo ancora la conoscenza o la tecnologia che ci permetterebbe di programmarli, quindi queste abilità probabilmente non saranno sostituite dal capitale informatico nel prossimo decennio o due.
Dopo aver analizzato questi criteri, sembra che le aree di lavoro più sicure siano la gestione, formazione scolastica, assistenza sanitaria, arti e media, ingegneria e scienza. Esempi specifici di lavori che hanno un punteggio molto basso nel loro punteggio di informatizzazione sono:
I settori occupazionali più a rischio sono i trasporti e la logistica, impiegati d'ufficio e di supporto amministrativo, manifattura e produzione, e occupazioni di servizio. Alcuni esempi di lavori che hanno ottenuto un punteggio molto alto nel punteggio di informatizzazione sono:
Tieni a mente, però, che per quanto ben informate possano essere queste valutazioni, Frey e Osborne sottolineano che gli esseri umani non sono sempre molto bravi a prevedere la misura in cui qualcosa può essere automatizzato (ricordate quelle auto autonome e gli esempi di incassi?).
Più, potrebbe essercene altro, fattori sconosciuti che esercitano una pressione nella direzione opposta, causandoci di sopravvalutare le capacità delle macchine e sottovalutare il valore fornito dai lavoratori umani. Per esempio, pensa alla versatilità umana, o la capacità di svolgere bene un'ampia gamma di compiti diversi e spesso imprevisti.
Ogni buon robot al mondo è un robot specializzato. È bravo a fare un lavoro umano, o, al massimo, una manciata di lavori ben definiti. Non esiste un buon robot generalista, in grado di svolgere ogni lavoro fisico e mentale svolto da un essere umano con ragionevole successo. Non solo non esiste un robot del genere, non siamo nemmeno vicini.
Guardare un robot industriale ben addestrato che esegue ripetutamente il suo lavoro singolare può essere ipnotico e intimidatorio. I bracci di saldatura che rivestono la catena di assemblaggio di uno stabilimento di produzione di automobili si muovono con grazia e velocità sorprendenti. Ma è proprio perché hanno un lavoro, e un solo lavoro. Guardare i robot che cercano di soddisfare diverse specifiche fisiche è tutta un'altra questione. Per esempio, dai un'occhiata ai deliziosi robot progettati per completare le finali 2015 della DARPA Robotics Challenge, che incoraggia specificamente la versatilità fisica nella progettazione dei robot richiedendo ai robot di eseguire diversi tipi variegati di locomozione e manipolazione fisica, come salire le scale, aprendo una porta, girando una valvola e navigando tra le macerie.
Quei robot che vedi accartocciarsi in cumuli quando vengono sconfitti da una maniglia o da un terreno sabbioso sono progettati da persone estremamente intelligenti che sanno cosa stanno facendo. I ripetuti fallimenti dei robot in gara non sono indicativi di cattivi robotisti e ingegneri, ma dell'enorme difficoltà di stipare un sacco di versatilità fisica in una singola macchina.
Con questo in testa, pensiamo al turno medio di un cameriere umano del ristorante. devi prendere ordini, rispondere alle domande sul menu, riconoscere gli ordini di cibo e a quali tabelle corrispondono, trasportare il cibo dalla cucina alle tavole, trasportare i piatti sporchi dai tavoli alla lavastoviglie, pulire fuoriuscite e oggetti caduti, rispondere a richieste particolari ("Puoi fare questa pizza senza impasto?", "Mio figlio ha buttato la forchetta per terra e ne ha bisogno di una nuova...". E poi ci sono mille altri piccoli compiti a cui non penseresti nemmeno, come accendere candele su un tavolo, riconoscere e sostituire stoviglie e posate non correttamente pulite, o riconoscere i clienti abituali e chattare con loro.
Questo non significa che sia impossibile automatizzare un ristorante. Infatti, alcuni l'hanno fatto.
Ti faremo giudicare se troverai interessante quell'esperienza, o non tanto. In entrambi i casi, richiederebbe molta pianificazione, enorme investimento di capitale e un'alterazione fondamentale dell'esperienza del ristorante. E quest'ultima preoccupazione potrebbe essere la chiave:cosa succede se le persone non vogliono andare in un ristorante con 14 robot specializzati invece di un server umano? E se questo riducesse sostanzialmente il valore dell'esperienza che il ristorante sta vendendo?
Inoltre, sviluppare questo tipo di robot è difficile e costoso, e le pressioni economiche avranno la meglio. Se guardi all'esempio del servizio di ristorazione negli Stati Uniti, molti camerieri di ristoranti sono pagati in contanti estremamente bassi (spesso qualcosa come $ 2,13 l'ora) con la razionalizzazione che faranno la differenza in mance, offerti volontariamente dai clienti. A un prezzo così basso, non c'è un incentivo incredibilmente forte per i ristoranti a sostituire i server con robot, soprattutto i goffi, primi prototipi sbalorditivi che arriveranno per primi sul mercato.
La questione dell'imminente automazione in casi come questo è in definitiva di natura economica. Non è sempre il caso di stabilire se sia semplicemente possibile creare un robot per svolgere un lavoro, ma se il valore meno il costo fornito dal robot supera il valore meno il costo del lavoratore umano. Può darsi che in molti di questi casi si trovi il valore nascosto del lavoro umano.
