La conversazione sull'intelligenza artificiale e l'automazione sembra dominata da entrambi i profeti di sventura che temono che i robot soppianteranno tutti gli umani nella forza lavoro, o ottimisti che pensano che non ci sia niente di nuovo sotto il sole. Ma il professore del MIT Sloan Erik Brynjolfsson e i suoi colleghi affermano che il dibattito deve assumere un tono diverso.
Una nuova ricerca rileva che compiti specifici all'interno di posti di lavoro, piuttosto che intere occupazioni stesse, sarà sostituita dall'automazione nel prossimo futuro, con alcuni lavori più pesantemente colpiti di altri.
"I nostri risultati suggeriscono che è necessario un cambiamento nel dibattito sugli effetti dell'IA:lontano dall'attenzione comune sulla piena automazione di interi lavori e sulla pervasiva sostituzione professionale verso la riprogettazione dei lavori e la reingegnerizzazione delle pratiche commerciali, scrivono i ricercatori in un articolo pubblicato a maggio su American Economic Association Papers and Proceedings. Il lavoro è di Brynjolfsson, il professor Tom Mitchell del dipartimento di machine learning della Carnegie Mellon University, e Daniele Roccia, un dottorando e ricercatore presso il MIT Initiative on the Digital Economy.
"Nonostante ciò che dice Hollywood, siamo molto lontani dall'intelligenza artificiale generale. Questa è l'intelligenza artificiale che può fare tutto ciò che un essere umano può, " Brynjolfsson ha detto. "Non abbiamo nulla di simile. Non lo faremo per decenni, a meno che non ci sia una svolta incredibile".
Quello che abbiamo sono potenti sistemi di intelligenza artificiale ristretta, Brynjolfsson ha detto, che sono in grado di risolvere certi, problemi specifici a livelli di accuratezza umani o sovrumani, tipicamente utilizzando reti neurali profonde. Queste tecnologie sono esperte in compiti che coinvolgono l'analisi predittiva, riconoscimento vocale e di immagini, ed elaborazione del linguaggio naturale, tra gli altri.
"Ma non è tutto, sono alcune cose, " ha detto. "Ciò solleva l'ovvia domanda:quali sono i compiti che questa straordinaria intelligenza artificiale può svolgere bene, e quali sono i compiti che non possono svolgere?"
Per rispondere a queste domande, i ricercatori hanno sviluppato una rubrica di 23 domande per determinare se un'attività è adatta per l'apprendimento automatico. Quanto è alto o basso il punteggio di un'attività nella rubrica indica quanto può essere suscettibile all'automazione e all'apprendimento automatico, ha detto Brynjolfsson. Lui e Tom Mitchell hanno pubblicato la rubrica originale sulla rivista Scienza in dicembre, 2017.
"Qualsiasi manager potrebbe prendere questa rubrica, e se stanno pensando di applicare l'apprendimento automatico [a un'attività] questa rubrica dovrebbe fornire loro alcune indicazioni, " disse. "Ce ne sono molti, molte attività adatte al machine learning, e la maggior parte delle aziende ha appena scalfito la superficie."
I ricercatori hanno voluto portare avanti l'idea. Poiché un lavoro è solo un insieme di vari compiti, è anche possibile utilizzare la rubrica per misurare l'idoneità di intere occupazioni per l'apprendimento automatico. Utilizzando i dati dell'Ufficio federale di statistica del lavoro, è esattamente quello che hanno fatto:per ciascuna delle oltre 900 distinte occupazioni nell'economia degli Stati Uniti, da economisti e amministratori delegati a camionisti e insegnanti di scuola.
"Le tecnologie di automazione sono state storicamente il motore chiave dell'aumento della produttività industriale. Hanno anche interrotto sistematicamente l'occupazione e la struttura salariale, " scrivono i ricercatori. "Tuttavia, la nostra analisi suggerisce che l'apprendimento automatico influenzerà parti molto diverse della forza lavoro rispetto alle precedenti ondate di automazione... La tecnologia dell'apprendimento automatico può trasformare molti posti di lavoro nell'economia, ma la piena automazione sarà meno significativa della reingegnerizzazione dei processi e della riorganizzazione dei compiti".
Radiologi, ad esempio, hanno 26 compiti distinti associati al loro lavoro, ha detto Brynjolfsson. La lettura di immagini mediche è un'attività adatta all'apprendimento automatico, con i computer che iniziano a migliorare nel riconoscimento delle immagini rispetto agli umani. Ma le abilità interpersonali come trasmettere informazioni sanitarie a un paziente non sono eseguite facilmente o efficacemente dalle macchine, Egli ha detto.
"In quasi tutte le occupazioni, ci sono almeno alcune attività che potrebbero essere interessate, ma ci sono anche molti compiti in ogni occupazione che non lo faranno. Detto ciò, alcune occupazioni hanno relativamente più compiti che potrebbero essere influenzati dall'apprendimento automatico", ha affermato Brynjolfsson, notando che un lavoro come un portiere potrebbe essere, ed è essere, per lo più sostituiti da servizi basati sull'apprendimento automatico di aziende come Google. Lavori come massaggiatori, che non hanno molto potenziale per l'apprendimento automatico, sono probabilmente i meno colpiti, secondo lo studio.
I ricercatori hanno raccomandato di esaminare i compiti all'interno di ogni occupazione che hanno un alto potenziale di essere automatizzati dall'apprendimento automatico, separandoli dai compiti che non lo fanno, e riorganizzare il lavoro in modo che corrisponda a tali sviluppi. L'apprendimento automatico potrebbe svolgere i compiti per cui è ideale, loro scrivono, mentre il lavoro umano potrebbe essere liberato per svolgere più attività per le quali l'apprendimento automatico non è adatto, con un effetto netto di aumento della redditività.
Questo non vuol dire che i nuovi sviluppi nell'apprendimento automatico non potrebbero avere un impatto più ampio sui posti di lavoro e sull'economia in futuro, scrivono i ricercatori. "Per adeguarsi allo stato dell'arte in evoluzione in ML in futuro sarà necessario aggiornare la rubrica di conseguenza, " loro scrivono.
