Korištenje robota u radnoj snazi je tema o kojoj se puno raspravlja u zadnjih nekoliko godina. Dok neki kažu da umjetna inteligencija može poboljšati efikasnost i produktivnost, drugi se brinu o potencijalnom gubitku posla za ljudske radnike.

Automatizacija danas

Automatizacija je uvelike već počela. Grafikon prikazuje zemlje s najvećom gustoćom industrijskih robota na 10 000 radnika i istu gustoću u Hrvatskoj.

Hrvatska ima relativno manju gustoću industrijskih robota u usporedbi sa spomenutim zemljama. Prema podacima IFR, u 2020. Hrvatska je imala 58 robota na 10 000 radnika. Međutim, Hrvatska povećava broj robota u zadnjih nekoliko godina.

Hrvatska ima relativno dobro razvijene sektore proizvodnje automobila, bijele tehnike, elektroničkih uređaja i prehrambenih proizvoda. Vlada također promiče razvoj industrije robotike kroz razne inicijative i programe financiranja.

Također, u Hrvatskoj se investira u razvoj automatizacije u drugim područjima kao što su agrikultura, logistika i uslužni sektor.

Sposobnosti umjetne inteligencije

Umjetna inteligencija je efikasnija od ljudi zbog njene sposobnosti da procesuira i analizira velike količine podataka brzo i konzistentno. Specifični razlozi zašto je umjetna inteligencija efikasnija:

• Brzina: sustavi umjetne inteligencije mogu analizirati podatke puno brže i točnije od ljudi. Ovo je pogotovo korisno u poslovima koji uključuju velike količine podataka, poput analiziranja financijskih izvještaja.
• Konzistentnost: sustavi umjetne inteligencije mogu provoditi zadatke s većom razinom konzistentnosti i točnosti. Ovo je važno u zadacima koji zahtijevaju preciznost i pažnju usmjerenu na detalje, poput medicinskih dijagnoza ili kontrola kvalitete.
• Skalabilnost: sustavi umjetne inteligencije se lako mogu proširiti da preuzmu više podataka i zadataka. Ovo omogućava organizacijama da rastu i razvijaju se bez potrebe za zapošljavanjem dodatnih radnika.
• Stalna dostupnost: umjetna inteligencija može raditi konstantno, bez pauza, odmora ili potrebe za odmorom. Ovo ih čini idealnima za zadatke koji se moraju raditi kontinuirano, kao nadgledanje sustava.
• Manjak emocija: sustavi umjetne inteligencije mogu procesuirati podatke i donositi odluke bez utjecaja emocija, umora ili pristranosti.

Važno je napomenuti da sustavi umjetne inteligencije nisu savršeni i mogu griješiti, pogotovo ako rade s neispravnim ili raznolikim podacima, ili ako model nije dobro istreniran. Također, postoje mnogi zadaci koji zahtijevaju ljudske sposobnosti poput kreativnosti, kritičkog razmišljanja i zdravog razuma, koje umjetna inteligencija ne može zamijeniti, barem ne još.

Utjecaj na radnike

Prema izvještaju McKinsey Global Institute-a, projicira se gubitak 800 milijuna poslova zbog automatizacije do 2030., s najvećim utjecajem na sektore proizvodnje, maloprodaje i uslužnih djelatnosti. Također, isti izvještaj pretpostavlja da će 375 milijuna ljudi morati promijeniti karijeru i naučiti nove vještine kako bi ih se moglo zaposliti.

U Zagrebu je već otvoren prvi restoran u kojem rade samo roboti

U proizvodnim industrijama, na primjer, roboti su već počeli zamjenjivati ljudske radnike u zadacima poput rada na pokretnoj traci i varenja. U maloprodaji, korištenje „chatbotova“ i virtualnih asistenata u službama za korisnike postaje sve češće. U uslužnim djelatnostima razvijaju se kuhinje vođene umjetnom inteligencijom i samoposlužni sustavi naručivanja.

Korištenje umjetne inteligencije nije ograničeno na poslove za koje se smatra da je potrebna niža stručna sprema. Postoji sve veća zabrinutost da bi umjetna inteligencija mogla zamijeniti visokoobrazovane radnike u raznim industrijama.

Jedan primjer ovoga je u području financija i računovodstva. Korištenje sustava umjetne inteligencije za zadatke poput financijske analize i knjigovodstva ima potencijal automatizirati mnoge poslove koje trenutno rade visokoobrazovani radnici. U pravu, umjetna inteligencija može pregledavati dokumente i istraživati zakone.

U području medicine, korištenje umjetne inteligencije za zadatke poput analiziranja slika i dijagnoze može automatizirati poslove radiologa i drugih profesionalaca.

Nedostaci umjetne inteligencije

Valja napomenuti da korištenje umjetne inteligencije u radnoj snazi nije rješenje koje se može univerzalno primijeniti. Iako može poboljšati efikasnost i produktivnost u određenim industrijama, postoje otvorena pitanja o zaštiti na radu i potencijalu za povećanje dohodovne nejednakosti.

Također, postoje i etičke implikacije korištenja umjetne inteligencije, poput pitanja odgovornosti. Na primjer, ako odluka sustava umjetne inteligencije dovede do smrti, tko je odgovoran?

Zamjena ljudskih radnika umjetnom inteligencijom je kompleksno pitanje s potencijalnim koristima i nedostacima. Važno je da zakonodavci i industrijski vođe oprezno razmotre implikacije istog i rade na smanjivanju negativnih utjecaja na radnike i šire društvo.

Kapitalistički i marksistički pogled na automatiziranu budućnost

Iz kapitalističke perspektive, automatizaciju se može smatrati pozitivnim razvojem jer može povećati produktivnost, efikasnost i profite. Automatizacija može dovesti do nižih troškova proizvodnje i tako smanjiti cijene za kupce.

U sektoru proizvodnje, roboti, strojno učenje i umjetna inteligencija mogu povećati brzinu i preciznost proizvodnje, smanjiti količinu utrošene energije (što ima pozitivan utjecaj na okoliš) i smanjiti broj ljudskih grešaka.

Automatizacije može, kažu neki prokapitalistički ekonomisti, stvoriti nove poslove i zamijeniti izgubljene. Ovo bi se dogodilo jer će poduzeća morati imati radnike koji će s robotima upravljati i održavati ih. Ipak, tu se može postaviti pitanje koliko dugo će trebati da roboti sami budu sposobni za isti posao.

Automatizacija može dovesti do povećanja inovacija i konkurencije jer će poduzeća koja automatiziraju moći proizvesti dobra jeftinije i bolje od onih koja isto ne naprave. Ovo će dovesti do većeg tržišnog udjela i profitabilnosti za poduzeća koja automatiziraju.

Uz ekonomske koristi, automatizacija može imati i druge pozitivne efekte poput povećavanja sigurnosti na radnom mjestu i smanjivanja potrebe za repetitivnim i opasnim zadacima.

Marksistička teorija ima pozitivan pogled na automatizaciju. Napredak u tehnologiji, prema Marxu i Engelsu, može dovesti do društva gdje svi imaju pristup osnovnim životnim potrebama poput hrane, mjesta za život i zdravstva, i gdje se rad dijeli među svima u društvu jednako.

Ova ideja je temeljena na principima komunizma, što je socijalna, politička i ekonomska ideologija koja se zalaže za kolektivno vlasništvo i kontrolu nad sredstvima proizvodnje uz eliminaciju klasa i središnje države.

U teoriji, automatizacija bi u marksističkom društvu dovela do društva u kojem svi mogu živjeti udobne živote bez potrebe da rade duge sate, i u kojem ljudi rade samo poslove koji ih zanimaju umjesto da rade samo poslove koji su nužni.

Zaključak i priznanje

Tehnologija nam olakšava život. Ne moramo više, na primjer, ručno šivati tkaninu. I da, to znači da su neki ostali bez posla, ali ih se lako preusmjerilo na druga zanimanja. Na primjer, počeli su raditi u tvornici. Osim što su roboti uzeli i te poslove. Dobro, tvornički radnici mogu onda raditi kao kamiondžije i taksisti, zar ne?  Pa, ni to neće moći još dugo.

A nemojte misliti ni da su poslovi za koje je potrebna visoka razina obrazovanja sigurni – umjetna inteligencija će zamijeniti i njih. Jedino što ne znamo kako postići je kako dati umjetnoj inteligenciji kreativnost, ali kolika je zapravo razlika između stvarne kreativnosti i umjetne kreativnosti temeljene na onome što su ljudi već stvorili? Gotovo svaka priča je ipak već ispričana.

Možda mislite da je to nešto što je daleko i što nećete doživjeti. Ne može, na primjer, umjetna inteligencija napisati članak o tome kako će ljudske radnike zamijeniti umjetna inteligencija. Osim što može, i je. Pravi autor ovog članka je OpenAI, a ja sam ga samo preveo s engleskog i napisao ovaj zaključak. Kakvo nas društvo čeka s druge strane nove industrijske revolucije?

Izvori:

McKinsey Global Institute, “Jobs lost, jobs gained: What the future of work will mean for jobs, skills, and wages,” November 2017, https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages

International Federation of Robotics (IFR), World Robotics 2020 Industrial Robots – Sales, Orders and Shipments by Country and Region. https://ifr.org/ifr-press-releases/world-robotics-2020-industrial-robots

Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), The Future of Work: Working Better with Robots, 2019. https://www.oecd-ilibrary.org/social-issues-migration-health/the-future-of-work_9789264282430-en

Time's up