I. Jak szybko sztuczna inteligencja zastąpi ludzi?  Chciałbym podzielić się dwoma pracami badawczymi, które malują ponury obraz wpływu AI na rynek pracy. Pierwsza pochodzi od profesora ekonomii ze Stanford Brynjolfssona,   . Ta przyszłość już nadeszła —   z lutego 2025 r. pokazują, że prawie połowa (43,6%) obecnych zastosowań AI może bezpośrednio zastąpić pracowników ludzkich.  który w 2022 r. przewidział, że zaawansowana AI zakłóci globalną równowagę sił najnowsze badania Anthropic  Zagłębiając się w badania, ujawnia się jeszcze bardziej niepokojący trend: kolejne 31,3% zadań mieści się w kategorii „Iteracji zadań” – gdzie sztuczna inteligencja i ludzie tymczasowo współpracują. Oto, co to oznacza w praktyce:  Rozważmy typowy przepływ pracy: podsumowując notatki ze spotkania, proszę AI o wyodrębnienie kluczowych punktów, przejrzenie ich, a następnie poproszenie o dodatkowe szczegóły dotyczące określonych obszarów. Poprzez ten iteracyjny proces udoskonalam wynik, aż będzie gotowy dla mojego szefa. Ten typ współpracy człowieka i AI nie potrwa długo —       , AI wkrótce opanuje te zadania samodzielnie. ponieważ miliony użytkowników nieświadomie szkolą te systemy 24/7  II. Które zawody są najbardziej zagrożone?  Rozłóżmy ten wykres, który pokazuje, jak AI wpływa na różne zawody. Przyjrzymy się dwóm głównym rzeczom: ile ludzie zarabiają i jak bardzo AI jest już wykorzystywane w ich pracy. Używając mediany wynagrodzenia (60 000 USD) i niewielkiej ilości wykorzystania AI (1%) jako linii podziału, możemy zobaczyć cztery główne grupy:     - Te prace są pierwszymi, które firmy chcą zastąpić AI, ponieważ są drogie, a AI jest już w tym dobra. Na przykład: programiści, redaktorzy i pisarze. A: Wysoko płatne prace, które AI może już wykonywać    — to dobrze płatne prace, których AI nie jest jeszcze w stanie w pełni obsłużyć, takie jak lekarze specjaliści. Obecnie AI po prostu pomaga tym pracownikom lepiej wykonywać swoją pracę. Na przykład   pomaga lekarzom planować leczenie pacjentów. Chociaż twierdzą, że teraz po prostu pomagają lekarzom, możliwe jest, że zebrane dane mogą zostać wykorzystane do wyszkolenia AI, aby w przyszłości wykonywała więcej tej pracy autonomicznie.  B: Wysoko płatne prace, których AI uczy się wykonywać Tempus AI    - To są prace, w których AI nie jest jeszcze dobra, ponieważ wymagają ludzkiego dotyku i umiejętności fizycznych, jak fryzjerzy. Obecnie te prace prawie w ogóle nie wykorzystują AI. C: Prace wymagające pracy fizycznej, które płacą mniej    – te prace nie są dobrze płatne, ale zaczynają już w dużym stopniu wykorzystywać AI, np. korepetytorzy i pracownicy biurowi. Ponieważ AI staje się tańsza, istnieje ryzyko, że te prace zostaną zastąpione. D: Niższe wynagrodzenia za pracę, w której już wykorzystuje się AI  Od 2025 r. Chiny i USA będą konkurować o opracowanie najpotężniejszej sztucznej inteligencji, podobnie jak USA i ZSRR ścigały się, aby jako pierwsze dotrzeć do kosmosu w XX wieku. Wiele miejsc pracy prawdopodobnie zostanie zastąpionych przez sztuczną inteligencję - to tak, jakby zobaczyć   falę formującą się daleko stąd, która zmierza w kierunku brzegu. Kiedy dotrze, możemy zobaczyć więcej osób bez pracy niż kiedykolwiek wcześniej w historii, co może spowodować   . ogromną poważne problemy gospodarcze  III. Dlaczego test Turinga jest „pułapką”?  Cały ten kryzys jest powiązany ze słynnym   . Oto dlaczego: testem Turinga  W 1950 roku Alan Turing w swojej pracy   zaproponował grę, która miała na celu sprawdzenie, czy maszyny potrafią myśleć:  „   ” Maszyny obliczeniowe i inteligencja    : Masz człowieka (A), maszynę (B) i sędziego (C). Sędzia rozmawia z obydwoma i próbuje ustalić, który jest człowiekiem, a który maszyną. Jeśli sędzia nie potrafi dostrzec różnicy, możemy powiedzieć, że maszyna wykazuje pewien poziom sztucznej inteligencji. Gra imitacji  Gra ta stała się znana jako   i stała się standardową metodą oceny zaawansowania sztucznej inteligencji. „test Turinga”  Według testu Turinga, AI (i to, co teraz nazywamy AGI) to w zasadzie     – technologia, która naśladuje to, co robią ludzie. Problem z tym podejściem jest taki: „sztuczna inteligencja podobna do ludzkiej” (HLAI)  „Kiedy   , maszyny stają się lepszymi   ludzkich pracowników. Zastąpieni pracownicy tracą zarówno władzę ekonomiczną, jak i głos polityczny. Właściciele firm, którzy otrzymują maszyny, które mogą wykonywać pracę na poziomie ludzkim, często po prostu zastępują ludzi tymi maszynami”. AI kopiuje i automatyzuje to, co ludzie już robią zamiennikami  Ale AI nie musi być definiowana w ten sposób. Inne podejście to:  „Kiedy   ,   . To partnerstwo sprawia, że ludzie są niezbędni do tworzenia wartości, utrzymując swoją pozycję zarówno na rynku pracy, jak i w systemie politycznym”. AI wzmacnia to, co ludzie potrafią zrobić pomagając ludziom osiągnąć rzeczy, których nigdy wcześniej nie mogli, wtedy ludzie i maszyny współpracują ze sobą  Jeśli skupimy się tylko na tworzeniu sztucznej inteligencji, która będzie kopiować ludzi, możemy uzyskać bardziej wydajną produkcję, ale   . To stwarza niebezpieczną sytuację: ludzie, którzy tracą pracę i wpływy, nie mogą poprawić swojego życia. Profesor Brynjolfsson nazywa to   w swoim artykule.  bogactwo i władza będą koncentrować się w mniejszej liczbie rąk „pułapką Turinga”  Kiedy społeczeństwo wpada w „pułapkę Turinga”, mamy ogromne bezrobocie i rosnącą grupę ludzi o   – ludzi, którzy po prostu nie mogą znaleźć pracy. W USA średnia długość życia spadła już trzy lata z rzędu – coś, co nie zdarzyło się od 1918 r. Liczba zgonów z powodu samobójstw, przedawkowania narkotyków i nadużywania alkoholu gwałtownie rośnie, zabijając setki tysięcy Amerykanów rocznie.       . zerowym produkcie marginalnym Ekonomiści Anne Case i Angus Deaton nazywają to spiralą „śmierci z rozpaczy”  IV. Jak uciec z pułapki Turinga    pojawia się, gdy skupiamy się zbyt mocno na „   ” zamiast „   ”. Pomyśl o tym w ten sposób: możesz zbudować system samoobsługowych kas AI, który całkowicie wyeliminuje pracę kasjera, lub możesz stworzyć system, który sprawi, że kasjerzy będą super wydajni, obsługując wyszukiwanie cen, sugerując produkty i udzielając informacji, jednocześnie zachowując ludzki charakter.  Pułapka Turinga zastępowaniu ludzi czynieniu ludzi lepszymi  Aby uniknąć tej pułapki, w artykule zaproponowano trzy główne rozwiązania:    : Obecnie system jest niesprawiedliwy. Kiedy firmy używają AI, aby zastąpić pracowników, płacą po prostu podatek od osób prawnych. Ale kiedy używają AI, aby poprawić pracowników, płacą podatek od osób prawnych PLUS podatki od wynagrodzeń ORAZ podatki dochodowe. Ponadto zyski z inwestycji są opodatkowane tylko 20%, podczas gdy dochód z pracy jest opodatkowany do 37%. Ta konfiguracja praktycznie zmusza firmy do zastępowania pracowników! Powinniśmy wyrównać szanse, a może nawet obniżyć podatek od dochodów z pracy, aby zachęcić ludzi do utrzymywania ludzi w pętli. Napraw system podatkowy    : Badania pokazują, że na każdego 1 dolara wydanego na technologię AI firmy powinny przeznaczyć 9 dolarów na szkolenie ludzi do pracy z nią. Jednak firmy nie chcą szkolić pracowników, którzy mogą odejść, a pracownicy sami nie mogą sobie pozwolić na szkolenie. Rządy muszą wkroczyć - albo zapewnić szkolenia bezpośrednio, albo dać firmom zachęty do szkolenia swoich pracowników. Inwestuj w edukację    : Utknęliśmy w myśleniu o tym, „jak maszyny mogą wykonywać ludzkie prace”, gdy powinniśmy pytać „co niesamowitego nowego mogą zrobić ludzie i maszyny razem?” Potrzebujemy nowych sposobów mierzenia sukcesu, które nagradzają przełomy tworzące nową wartość, a nie tylko automatyzują istniejące prace. Zachęcaj do prawdziwej innowacji  Chociaż te wskazówki są   , konkretne wdrożenie polityki wymaga starannego rozważenia. Każda polityka jest mieczem obosiecznym i musi dostosować się do warunków krajowych każdego kraju, unikając problemów takich jak arbitraż regulacyjny i ryzyko moralne. Na przykład: poprawne    : W latach 80. i 90. Korea i Japonia kolejno wdrażały surowe normy środowiskowe i wysokie cła na zautomatyzowany sprzęt w fabrykach, co spowodowało, że firmy produkcyjne, takie jak Samsung, przeniosły linie produkcyjne do krajów Azji Południowo-Wschodniej o niższych normach środowiskowych, tworząc typowy arbitraż regulacyjny. Ta zmiana nie tylko nie osiągnęła celów ochrony środowiska, ale także zaostrzyła problemy z zatrudnieniem młodych ludzi w obu krajach. Przypadek arbitrażu regulacyjnego    : W latach 2010. niektóre kraje europejskie przyznały wysokie dotacje na wytwarzanie energii słonecznej, a niektóre firmy nielegalnie uzyskały dotacje za pośrednictwem pakietów technologicznych, co ostatecznie doprowadziło do zaostrzenia polityki. Dotacje na zieloną energię  Niniejszy artykuł nie będzie rozszerzał dyskusji na poziomie politycznym, chciałbym jednak zaproponować:  Jeśli pomyślimy z innej perspektywy, głębsze pytanie brzmi: wszystkie te środki opierają się na założeniu, że „   ”. Ale   To pytanie może być bardziej warte rozważenia niż eksploracji tego, jak utrzymać miejsca pracy. praca jest konieczna jeśli sztuczna inteligencja może naprawdę zastąpić ludzką pracę na dużą skalę w przyszłości, czy musimy   strukturę społeczną i systemy dystrybucji wartości? przemyśleć na nowo    Jak by to działało? Następnym razem będę miał okazję rozwinąć ten temat, korzystając z książki Daniela Susskinda z Uniwersytetu Oksfordzkiego   .  Jaki byłby świat, gdyby ludzie nie musieli pracować w przyszłości? A World without Work  Odniesienia  Anthropic. (2025, 10 lutego). Przedstawiamy Anthropic Economic Index. Anthropic.  https://www.anthropic.com/news/the-anthropic-economic-index  Brynjolfsson, E. (2022). Pułapka Turinga: obietnica i niebezpieczeństwo sztucznej inteligencji podobnej do ludzkiej. Daedalus, 151(2), 272-287.  https://doi.org/10.1162/daed_a_01915  Case, A., & Deaton, A. (2020). Śmierci z rozpaczy i przyszłość kapitalizmu. Princeton University Press.  Handa, K., Tamkin, A., McCain, M., Huang, S., Durmus, E., Heck, S., Mueller, J., Hong, J., Ritchie, S., Belonax, T., Troy, KK, Amodei, D., Kaplan, J., Clark, J. i Ganguli, D. (2025). Jakie zadania ekonomiczne są wykonywane przez sztuczną inteligencję? Dowody z milionów rozmów Claude'a. Antropiczny.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Ten dźwięk jest produkowany w oryginalnym języku historii!

AI zastępująca ludzi była science fiction. Teraz może wykonywać 43% współczesnych prac, odkrywa Anthropic

About Author

UWAGI

ZAWIEŚĆ TAGI

ARTYKUŁ TEN ZOSTAŁ PREZENTOWANY W

Related Stories

Meet Sora: HackerNoon Company of the Week

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 1

Meet the Writer: HackerNoon's Contributor Emmanuel Nwaka, Content Marketing Professional

Verified Writers

Meet Sora: HackerNoon Company of the Week

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 1

Meet the Writer: HackerNoon's Contributor Emmanuel Nwaka, Content Marketing Professional

Verified Writers

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps