Elon Musk sa vyjadril po tom, čo sa mapa pracovných miest v oblasti umelej inteligencie od Andreja Karpathyho stala virálnou

Takmer 60 miliónov pracovných miest v USA bolo na Karpathyho mape automatizácie umelej inteligencie označených ako vysoko ohrozené

Andrej Karpathy, spoluzakladateľ OpenAI a bývalý riaditeľ pre umelú inteligenciu (AI) v spoločnosti Tesla, zverejnil 15. marca interaktívnu „Mapu ohrozenia pracovných miest umelou inteligenciou“, v ktorej analyzoval 342 povolaní vybraných z príručky Occupational Outlook Handbook amerického Úradu pre štatistiku práce (BLS).

Projekt vyhodnotil približne 143 miliónov pracovných miest v USA tak, že do veľkého jazykového modelu vložil popisy pracovných miest a každej pozícii priradil skóre ohrozenia od nuly do 10, čím zmeral, do akej miery by umelá inteligencia mohla teoreticky túto prácu premeniť.

Výsledky boli zobrazené vo farebnej vizualizácii vo forme stromovej mapy na stránke karpathy.ai/jobs, kde veľkosť obdĺžnika odrážala počet zamestnancov a farba predstavovala úroveň vystavenia, od zelenej pre minimálne narušenie až po tmavočervenú pre pozície, ktoré by mohli čeliť rozsiahlej automatizácii. Stručne povedané: čím väčší a červenší bol obdĺžnik, tým viac pozornosti si vyžadoval.

V rámci celej pracovnej sily v USA sa vážený priemer vystavenia pohyboval okolo 4,9 z 10, čo naznačuje celkovo mierny potenciál vplyvu umelej inteligencie. Priemery však skrývajú veľa dramatických situácií. Približne 42 % amerických pracovných miest – asi 59,9 milióna pracovníkov s odhadovanými ročnými mzdami vo výške 3,7 bilióna dolárov – dosiahlo na stupnici vystavenia skóre sedem alebo vyššie.

Pri podrobnejšom rozbore čísel približne 6,2 milióna pracovných miest spadalo do kategórie minimálnej expozície, zatiaľ čo 47,2 milióna bolo klasifikovaných ako nízka. Ďalších 29,7 milióna sa ocitlo v strednom rozsahu. Najvýraznejšie čísla sa objavili na vrchole stupnice: približne 34,7 milióna pracovných miest bolo zaradených do kategórie vysokej expozície a 25,2 milióna spadalo do kategórie veľmi vysokej expozície.

Karpathyho analýza priniesla aj prekvapivý zvrat v súvislosti s platmi. Pracovné miesta s nižším príjmom, v priemere pod 35 000 USD ročne, dosiahli v expozícii skóre okolo 3,4, zatiaľ čo povolania s platom nad 100 000 USD dosiahli v priemere 6,7. Inými slovami, čím vyšší plat, tým je pravdepodobnejšie, že daná práca zahŕňa úlohy, ktoré systémy umelej inteligencie dokážu dnes replikovať alebo pri ktorých dokážu pomáhať.

Podobný vzorec sa prejavil aj v prípade úrovne vzdelania. Pracovníci bez vysokoškolského titulu dosiahli v priemere skóre ohrozenia približne 4,1, zatiaľ čo tí s bakalárskym titulom viedli rebríček s hodnotou okolo 6,7. Držitelia vyšších titulov sa umiestnili niekde uprostred, okolo 5,7.

Pri pohľade na jednotlivé profesie sa obraz ešte viac vyjasňuje. Lekárski transkripční pracovníci dosiahli perfektné skóre 10, čo odzrkadľuje, ako systémy rozpoznávania reči a automatizovanej dokumentácie už vykonávajú mnohé z týchto úloh. Právnici, účtovníci, finanční analytici a konzultanti v oblasti manažmentu často dosahovali skóre okolo deviatich, najmä preto, že ich práca sa točí okolo štruktúrovaných informácií, dokumentov a výskumu.

Vývojári softvéru – ironicky práve ľudia, ktorí vytvárajú mnohé nástroje umelej inteligencie – sa tiež umiestnili vysoko, často so skóre medzi ôsmimi a deviatimi. Medzitým profesie ako administratívni asistenti, účtovníci a zástupcovia zákazníckeho servisu vykazovali podobne zvýšené úrovne ohrozenia v dôsledku ich závislosti od digitálnych pracovných postupov.
Na opačnom konci spektra si oveľa lepšie viedli povolania, ktoré sa vykonávajú vo fyzickom svete, a nie na obrazovke počítača. Inštalatéri, elektrikári a stavební robotníci zvyčajne dosiahli skóre medzi nulou a dvoma, čo poukazuje na pretrvávajúcu obtiažnosť automatizácie nepredvídateľných, praktických úloh.

Rýchle šírenie mapy na internete vyvolalo komentáre v technologickom svete, vrátane stručnej reakcie generálneho riaditeľa spoločností Tesla a SpaceX Elona Muska. V odpovedi na vlákno o vizualizácii Musk napísal: „Všetky pracovné miesta budú voliteľné. Bude existovať všeobecný vysoký príjem.“

Tento komentár odzrkadľoval Muskovo dlhodobé tvrdenie, že pokročilá umelá inteligencia a robotika by mohli nakoniec vytvoriť dostatočné ekonomické bohatstvo na to, aby sa znížila závislosť od tradičného zamestnania.

Napriek pozornosť, ktorú projekt vzbudil, Karpathy rýchlo odstránil pôvodnú webovú stránku a jej repozitár na Github, pričom v nasledujúcom príspevku vysvetlil, že projekt bol rýchlym experimentom – čo opísal ako dvojhodinové „vibe-coded“ skúmanie inšpirované knihou, ktorú práve čítal. Podľa Karpathyho bol prieskumný charakter projektu napriek jasným upozorneniam široko nepochopený.

Odstránenie stránky však jej šíreniu nijako nezabránilo. Archivované kópie sa takmer okamžite objavili na Wayback Machine a repozitár kódu bol mnohokrát rozvetvený vývojármi, ktorí replikovali dátový súbor, hodnotiacu rubriku a vizualizačné nástroje.

Táto epizóda ilustruje dve skutočnosti moderného internetu: výskum umelej inteligencie môže zo dňa na deň vyvolať globálne debaty a keď sa údaje raz dostanú na otvorený web, málokedy zmiznú. Zatiaľ Karpathyho experiment zostáva skôr momentkou toho, ako sa súčasné systémy umelej inteligencie prekrývajú s ľudskou prácou, než proroctvom o strate pracovných miest.

Záver, ak nejaký je, je osviežujúco priamočiary. Ak sa celá vaša práca odohráva na obrazovke, umelá inteligencia sa čoskoro môže stať vaším spolupracovníkom – alebo vaším najväčším konkurentom.

FAQ 🔎

• Čo je mapa vystavenia pracovných miest umelej inteligencii Andreja Karpathyho?
  Je to vizualizácia, ktorá analyzuje 342 povolaní v USA a hodnotí, do akej miery je každé z nich náchylné na automatizáciu umelou inteligenciou.
• Koľko pracovných miest v USA by mohlo byť ovplyvnených vystavením umelej inteligencii?
  Analýza naznačuje, že približne 42 % pracovných miest v USA – zhruba 59,9 milióna pracovníkov – má vysoké skóre vystavenia.
• Ktoré pracovné pozície vykazujú najvyššiu mieru vystavenia umelej inteligencii?
  Medzi najvyššie skóre sa zaradili profesie ako právnici, účtovníci, vývojári softvéru a lekárski transkripční pracovníci.
• Ktoré povolania sa zdajú byť najmenej vystavené automatizácii umelou inteligenciou?
  Praktické remeslá, ako sú inštalatéri, elektrikári a stavební robotníci, sa zaradili medzi kategórie s najnižšou mierou vystavenia.