Goldman Sachs, Yapay Zekanın 300 Milyon İşi Ortadan Kaldıracağını Söyledi

Goldman Sachs, Yapay Zekanın 300 Milyon İşin Eşdeğerini Değiştirebileceğini Söyledi — Sizin İşiniz Bunlardan Biri Olacak mı? İşte Nasıl Hazırlanacağı.

Geçen yıl çoğumuz, ünlü Netflix belgeseli "Coded Bias"ın yazarlarından biri tarafından dikkatle tasvir edilen yapay zeka yanlılığı sorunu üzerinde düşünerek zaman geçirdik. Üretken yapay zeka popülaritesinin bir başka artışının artık burada kalacağına göre, iş değiştirmeyle ilgili görüşmeler oyuna geri döndü.

Yani, yapay zekanın potansiyel olarak nasıl otomatikleştirebileceğine (veya birçoğunun korktuğu gibi kalifiye işlerindeki insanları değiştirebileceğine) ilişkin en ayrıntılı raporlardan biri, dünya çapında yaklaşık 300 milyon potansiyel olarak değiştirilen iş hakkında çeşitli alarm verici başlıklar altında şiddetle yayılan Goldman Sachs'a ait. Dünya.

Bilhassa, rapor edilen bazı veriler, dünya çapındaki işlerin %18'inin muhtemelen bilgisayar ortamında gerçekleştirileceğini ve örneğin, daha gelişmiş ekonomiler üzerindeki etkilerin, gelişmekte olan ekonomilerdekinden daha kötü olabileceğini öne sürüyor.

Garip bir şekilde, üretken AI'daki son patlama, çevrimiçi teknoloji endüstrisinde art arda gelen birkaç işten çıkarma dalgasıyla aynı zamana denk geldi ve bu, web'deki sayısız tartışmada yalnızca bir tür küçük paniği daha da anlaşılır hale getirdi.

Bununla birlikte, raporun kendisi, sözde "otomasyona maruz kalmanın" kendisinin, insan içeren işin hiçbir şekilde ortadan kaldırılması veya ortadan kaldırılması anlamına gelmediğini öne sürüyor. Daha da önemlisi, beyaz yakalı olmayan birçok meslek olumsuz etkilere maruz bile kalmıyor.

Bazı uzmanlara göre, daha büyük bir ölçekte, yeni nesil yapay zeka teknolojisini çalıştırma yeteneği, profesyoneller için çok yakında Chat GPT benzeri çözümler nedeniyle gereksiz hale gelmek yerine belirleyici olacaktır. Dow Jones'un veri stratejisi başkanı Ingrid Verschuren'in dediği gibi, "Yapay zekayı yönlendiren gerçek "makine" insanlardır.

Aldatmacanın ardındaki gerçekle yüzleşmek

Dolayısıyla, Goldman Sachs'ın tahmin ettiği gibi, önümüzdeki yıllarda tüm işlerin neredeyse %25'e varan bir kısmı tamamen yapay zeka tarafından yönetilebilir. Ancak bu, örneğin hukuk departmanındaki bir uzman, bir metin yazarı veya bir hareket tasarımcısı için tam olarak ne anlama geliyor? Gerçeği söylemek gerekirse, o kadar değil.
Bir video prodüksiyon stüdyosu işleten bir arkadaşım, bir süredir görüntü oluşturmak için AI çözümlerini test ediyor ve makine öğrenimi algoritmalarından yaratıcı ilhamı kazımak, başından beri oldukça yorucu bir yolculuk oldu. Varsayılan görüntüler genellikle biraz geneldir (ve bu konuda genellikle kasvetlidir), bu nedenle tasarımcı ekipleri, yeni alınan yapay zeka destekli yardımı önemli ölçüde uygulamada başarılı olamadı.

Bu arada, yazı işleri departmanlarında, bazı haber kişilikleriyle ilgili olarak ChatGPT sorgularını çalıştırma ve pek de doğru olmayan sonuçları görme eğilimi, üretken yapay zekanın en zayıf noktasının doğruluk noktası olduğunu da kanıtladı.

Ve bu kadar çok yanlış anlatı ve üretken AI araçlarının ne kadar kolay ikna edildiği göz önüne alındığında (örneğin, atanan talepte veriliyorsa, var olmayan gerçeklerle içerik yazmak), yasal tavsiyelerinin yeterince nitelikli olduğundan şüpheliyim. henüz deneyimsiz, ancak aç bir avukat yardımcısını bile yazılım eşdeğerlerinin yerine koymayı bırakın.

Gelecek korkularımızı destekleyecek mi?

Üretken yapay zekanın şu anki durumu, kurucularının inanmak istediği kadar gelişmiş olmasa da, 2024 için bazı iş piyasası tahminleri bu konuda fazla karamsar görünebilir. Elbette, teknolojilerin önümüzdeki on yıl içinde iş gücümüz üzerinde şu ya da bu şekilde önemli bir etkisi olması muhtemeldir. Peki nasıl hazırlanabiliriz?

İşte girişimcilerin akılda tutması gereken birkaç odak noktası:
Kesintiler için acele etmeyin

Hangi niş alanda faaliyet gösteriyor olursanız olun, üretken yapay zekanın şu anki durumu, ekibinizdeki kalifiye uzmanların yerini alacak beceri ve yetkinliklere sahip değil.

Daha da önemlisi, daha fazla AI ilerlemesi geldiğinde bile, en iyi sonuçları elde etmek için muhtemelen ekibinizin yeni yazılımı yönetmesine (yani tam olarak ne yapılması gerektiğini açıklayın, ardından sonucu gözden geçirin) ihtiyacınız olacaktır.

En canlı örneklerden bazıları arasında kod incelemeleri/ince ayarlamalar, yapay zeka tarafından oluşturulan komut dosyalarının düzenlenmesi, muhasebe ve mühendislik projelerinin yeniden kontrolleri ve tıpta fizik muayeneler/reçete incelemeleri yer alır, ancak bu liste neredeyse sonsuzdur.

İlgili: Tarih, Yeni Teknolojiden Utanan Şirketlere Neler Olduğunu Gösterdi, Öyleyse Neden Bu Kadar Çok Kişi Üretken Yapay Zekadan Korkuyor?

Gerçeklerinizi kontrol edin

Medyayı ve ünlüleri, üretken yapay zeka yükseltmelerinin kullanıma sunulmasıyla mümkün olan karmaşık derin sahtekarlıkların olası olumsuz etkileri konusunda endişelenmeye bırakmış olsak da, bilgi aramak için ChatGPT veya benzer araçları kullanmak çok zor bir iş olmaya devam ediyor.

Algoritmaların eğitimi geliştikçe, tamamen yanlış yönlendirilme riskleri kesinlikle azalacak, ancak öngörülebilir gelecekte yapay zeka tarafından üretilen metne/resme güvenemeyeceğimiz muhtemel.

Bu husus, başyazı haber odalarında, hukuk firmalarında ve siyasi bürolarda birincil öneme sahip olmaya devam edecek olsa da, gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları tarafından sağlanan herhangi bir hesaplamanın, en azından seçilen veri gruplarında yeniden kontrollerden geçmesi gerekecektir.
Tuhaf bir şekilde, bu incelemeleri/kontrolleri yürütmek için kaçınılmaz olarak gerekli olan zaman miktarı ve operasyonel kaynaklar, yapay zekanın uzun süreli kullanımının daha az bütçe harcamasıyla daha yüksek üretkenliğe yol açtığı şeklindeki yaygın inanca bir şekilde meydan okuyor.

Önyargıya dikkat edin

ChatGPT'nin lansmanında öğrendiğimiz ilk şey, en son "bilgi ediniminin 2020 - 2021 tarihli" olduğuydu, ancak daha da önemlisi, en son yükseltmelerine rağmen, üretken yapay zekanın hala eski usul veya daha iyi olmasıdır. önyargılı söyle

İşte benim fikrimi kanıtlamak için birkaç örnek.

ChatGPT'den "bana iki kişinin hikayesini anlatmasını" isteyen basit bir sorgu çalıştırdım ve John ve Mary hakkında sevimsiz bir romantik komedi buldum. Sonra ilgili üretici yapay zeka yazılımında sahilde iki kişiyi çizmek için kısa bir sorgu yaptım ve iki erkeğin resmini aldım (sahne yapısı iyi olsa da buna hiç şüphe yok). Muhtemelen, isteğimi analiz eden algoritma, "insanlar"ın öncelikle "erkekler"i kastetmesi gerektiğine "karar verdi".
Yaratıcı bir endüstride çalışıyor olsunlar ya da olmasınlar, üretici yapay zeka kullanan girişimciler için bunun anlamı, yalnızca yapay zeka yanlılığı risklerini net bir şekilde anlamaları değil, aynı zamanda üç kez kontrol edip güncellemeye istekli olmaları gerekliliğidir. ara yazılım tarafından oluşturulan sonuçlar, daha ilerideki herhangi bir iş ürününe dahil edilmeden önce.

2023-2024 Beklentileri

Uzun lafın kısası, bu noktada üretici yapay zeka hakkında sahip olabileceğimiz yanlış anlamalar ne olursa olsun, bunların 10 yıl sonra geçerliliğini koruması pek olası değil. Bununla birlikte, kullanımına yönelik en makul yaklaşım ölçülü kalmaktır. Basit bir ifadeyle, faydalarını abartmak kesinlikle zarar verici olacaktır, ancak olası sonuçlarına aşırı odaklanmak da aynı derecede zarar verebilir.

Dow Jones'tan Bayan Verschuren'den alıntı yaparak, geleceğimizi belirlemek ve ne kadar karmaşık olursa olsun makinelerimizi daha iyi sonuçlar için değiştirmek yine biz insanlara bağlı.

Kaynak: Entrepreneur