Bertahun -tahun yang lalu, ketika saya mulai menulis tentang upaya Silicon Valley untuk menggantikan pekerja dengan kecerdasan buatan, sebagian besar eksekutif teknologi setidaknya memiliki kesopanan untuk berbohong tentang hal itu.
“Kami tidak mengotomatiskan pekerja, kami augmenting Mereka, “para eksekutif akan memberi tahu saya.” Alat AI kami tidak akan menghancurkan pekerjaan. Mereka akan menjadi asisten yang membantu yang akan membebaskan pekerja dari pekerjaan biasa. ”
Tentu saja, garis seperti itu – yang sering dimaksudkan untuk meyakinkan pekerja gugup dan memberikan perlindungan pada rencana otomatisasi perusahaan – mengatakan lebih banyak tentang keterbatasan teknologi daripada motif para eksekutif. Saat itu, AI tidak cukup baik untuk mengotomatisasi sebagian besar pekerjaan, dan tentu saja tidak mampu mengganti pekerja berpendidikan perguruan tinggi di industri kerah putih seperti teknologi, konsultasi, dan keuangan.
Itu mulai berubah. Beberapa sistem AI saat ini dapat menulis perangkat lunak, menghasilkan laporan penelitian terperinci dan menyelesaikan masalah matematika dan sains yang kompleks. “Agen” AI yang lebih baru mampu melakukan urutan tugas yang panjang dan memeriksa pekerjaan mereka sendiri, seperti yang dilakukan manusia. Dan sementara sistem ini masih gagal manusia di banyak bidang, beberapa ahli khawatir bahwa uptick baru-baru ini dalam pengangguran untuk lulusan perguruan tinggi adalah tanda bahwa perusahaan sudah menggunakan AI sebagai pengganti beberapa pekerja tingkat pemula.
Pada hari Kamis, saya melihat sekilas masa depan pasca-buruh di sebuah acara yang diadakan di San Francisco oleh Mechanize, start-up AI baru yang memiliki tujuan berani mengotomatiskan semua pekerjaan-milik Anda, milik saya, orang-orang dari dokter dan pengacara kami, orang-orang yang menulis perangkat lunak kami dan merancang bangunan dan perawatan kami untuk anak-anak kami.
“Tujuan kami adalah untuk mengotomatiskan pekerjaan sepenuhnya,” kata Tamay Besiroglu, 29, salah satu pendiri Mechanize. “Kami ingin mencapai ekonomi yang sepenuhnya otomatis, dan mewujudkannya secepat mungkin.”
Impian otomatisasi penuh bukanlah hal baru. John Maynard Keynes, The Economist, memperkirakan pada 1930 -an bahwa mesin akan mengotomatiskan hampir semua pekerjaan, menciptakan kelimpahan materi dan membiarkan orang bebas mengejar gairah hidup mereka.
Itu tidak pernah terjadi, tentu saja. Tetapi kemajuan terbaru dalam AI telah menyalakan kembali keyakinan bahwa teknologi yang mampu otomatisasi tenaga kerja massal sudah dekat. Dario Amodei, Kepala Eksekutif Antropik, baru -baru ini diperingatkan bahwa AI dapat menggantikan sebanyak setengah dari semua pekerjaan kerah putih entry-level dalam lima tahun ke depan.
Mekanisasi adalah salah satu dari sejumlah start-up yang bekerja untuk memungkinkan itu. Perusahaan ini didirikan tahun ini oleh Mr. Besiroglu, Ege Erdil dan Matthew Barnett, yang bekerja bersama di Epoch AI, sebuah perusahaan riset yang mempelajari kemampuan sistem AI.
Itu telah menarik investasi Dari para pemimpin teknologi terkenal termasuk Patrick Collison, pendiri Stripe, dan Jeff Dean, Kepala Ilmuwan AI Google. Sekarang memiliki lima karyawan, dan bekerja dengan perusahaan AI terkemuka. (Itu menolak untuk mengatakan yang mana, mengutip perjanjian kerahasiaan.)
Pendekatan Mechanize untuk mengotomatiskan pekerjaan menggunakan AI difokuskan pada teknik yang dikenal sebagai pembelajaran penguatan – metode yang sama yang digunakan untuk melatih komputer untuk memainkan permainan papan pergi pada tingkat manusia super hampir satu dekade lalu.
Saat ini, perusahaan AI terkemuka menggunakan pembelajaran penguatan untuk meningkatkan output model bahasa mereka, dengan melakukan perhitungan tambahan sebelum mereka menghasilkan jawaban. Model -model ini, yang sering disebut model “berpikir” atau “penalaran”, menjadi sangat baik dalam beberapa tugas sempit, seperti menulis kode atau memecahkan masalah matematika.
Tetapi sebagian besar pekerjaan melibatkan melakukan lebih dari satu tugas. Dan model AI terbaik saat ini masih belum cukup dapat diandalkan untuk menangani beban kerja yang lebih rumit, atau menavigasi sistem perusahaan yang kompleks.
Untuk memperbaikinya, mekanis adalah menciptakan lingkungan pelatihan baru untuk model -model ini – pada dasarnya, tes rumit yang dapat digunakan untuk mengajarkan model apa yang harus dilakukan dalam skenario tertentu, dan menilai apakah mereka telah berhasil atau tidak.
Untuk mengotomatiskan rekayasa perangkat lunak, misalnya, Mecherize membangun lingkungan pelatihan yang menyerupai komputer yang akan digunakan oleh insinyur perangkat lunak – mesin virtual yang dilengkapi dengan kotak masuk email, akun Slack, beberapa alat pengkodean dan browser web. Sistem AI diminta untuk menyelesaikan tugas menggunakan alat -alat ini. Jika berhasil, itu mendapat hadiah. Jika gagal, ia mendapat penalti. Kemudian mencoba lagi. Dengan coba -coba cukup, jika simulasi dirancang dengan baik, AI pada akhirnya harus belajar melakukan apa yang dilakukan seorang insinyur manusia.
“Ini secara efektif seperti membuat video game yang sangat membosankan,” kata Mr. Besiroglu.
Mechanize dimulai dengan pemrograman komputer, pekerjaan di mana pembelajaran penguatan telah menunjukkan beberapa janji. Tapi itu berharap strategi yang sama dapat digunakan untuk mengotomatisasi pekerjaan di banyak bidang kerah putih lainnya.
“Kami hanya akan benar -benar tahu bahwa kami telah berhasil setelah kami menciptakan sistem AI yang mampu mengambil hampir setiap tanggung jawab yang dapat dilakukan manusia di komputer,” perusahaan itu menulis Dalam posting blog terbaru.
Saya memiliki beberapa keraguan tentang apakah pendekatan Mechanize akan berhasil, terutama untuk pekerjaan nonteknis di mana keberhasilan dan kegagalan tidak mudah diukur. (Apa artinya, misalnya, bagi AI untuk “berhasil” untuk menjadi guru sekolah menengah? Bagaimana jika para siswanya melakukannya dengan baik pada tes standar, tetapi mereka semua sengsara dan tidak termotivasi? Bagaimana jika guru AI belajar untuk itu Hadiah Hadiah Dengan memberi makan siswa jawaban yang benar, dengan harapan meningkatkan nilai tes mereka?)
Pendiri Mechanize tidak naif tentang kesulitan mengotomatisasi pekerjaan dengan cara ini. Barnett mengatakan kepada saya bahwa perkiraan terbaiknya adalah bahwa otomatisasi penuh akan memakan waktu 10 hingga 20 tahun. (Tn. Erdil dan Mr. Besiroglu berharap akan memakan waktu 20 hingga 30 tahun.)
Ini adalah jadwal konservatif, dengan standar Silicon Valley. Dan saya menghargai itu, tidak seperti banyak perusahaan AI yang bekerja pada teknologi penggantian tenaga kerja di balik pintu tertutup, Mechanize bersikap jujur tentang apa yang coba dilakukan.
Tetapi saya juga menemukan pitch mereka secara aneh tanpa empati bagi orang -orang yang pekerjaannya mereka coba ganti, dan tidak peduli dengan apakah masyarakat siap untuk perubahan besar seperti itu.
Mr Besiroglu mengatakan dia percaya bahwa AI pada akhirnya akan menciptakan “kelimpahan radikal” dan kekayaan yang dapat didistribusikan kembali menjadi pekerja yang diberhentikan, dalam bentuk pendapatan dasar universal yang memungkinkan mereka mempertahankan standar hidup yang tinggi.
Tetapi seperti banyak perusahaan AI yang bekerja pada teknologi penggantian tenaga kerja, Mechanize tidak memiliki proposal kebijakan baru untuk membantu memperlancar transisi ke ekonomi yang digerakkan oleh AI, tidak ada ide-ide cemerlang tentang memperluas jaring pengaman sosial atau pekerja pelatihan ulang untuk pekerjaan baru-hanya tujuan untuk membuat pekerjaan saat ini sudah usang secepat mungkin.
Pada satu titik selama tanya jawab, saya menyalakan untuk bertanya: Apakah etis untuk mengotomatiskan semua tenaga kerja?
Tn. Barnett, yang menggambarkan dirinya sebagai seorang libertarian, menjawab bahwa itu adalah. Dia percaya bahwa AI akan mempercepat pertumbuhan ekonomi dan memacu terobosan penyelamat dalam kedokteran dan sains, dan bahwa masyarakat yang makmur dengan otomatisasi penuh akan lebih disukai daripada ekonomi pertumbuhan rendah di mana manusia masih memiliki pekerjaan.
“Jika masyarakat secara keseluruhan menjadi jauh lebih kaya, maka saya pikir itu lebih besar daripada kelemahan orang yang kehilangan pekerjaan,” kata Mr. Barnett.
Hei, setidaknya mereka jujur.
