AI kan sommige banen bedreigen, maar wordt waarschijnlijker onze persoonlijke assistent

AI kan sommige banen bedreigen maar wordt waarschijnlijker onze persoonlijke

AI-systemen zullen waarschijnlijk snel aftrek vinden als assistenten van mensen. PeopleImages.com – Yuri A / Shutterstock

BT kondigde onlangs aan dat het zijn personeel met 55.000 zou inkrimpen, waarvan ongeveer 11.000 verband hielden met het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI). De rest van de bezuinigingen was te wijten aan zakelijke efficiëntie, zoals het vervangen van koperen kabels door betrouwbaardere glasvezelalternatieven.

Het punt betreffende AI roept verschillende vragen op over het effect ervan op de bredere economie: welke banen zullen het meest worden beïnvloed door de technologie, hoe zullen deze veranderingen plaatsvinden en hoe zullen deze veranderingen worden gevoeld?

De ontwikkeling van technologie en de daarmee gepaard gaande gevolgen voor de werkzekerheid zijn een terugkerend thema sinds de industriële revolutie. Waar vroeger de mechanisatie de oorzaak was van de angst voor banenverlies, zijn het nu de AI-algoritmen die beter in staat zijn. Maar voor veel of de meeste categorieën banen zal het behoud van mensen in de nabije toekomst van vitaal belang blijven.

De technologie achter deze huidige revolutie is vooral een zogenaamd groot taalmodel (LLM), dat relatief mensachtige antwoorden op vragen kan produceren. Het is de basis voor OpenAI’s ChatGPT, Google’s Bard-systeem en Microsoft’s Bing AI.

Dit zijn allemaal neurale netwerken: wiskundige computersystemen die grofweg zijn gemodelleerd naar de manier waarop zenuwcellen (neuronen) in de menselijke hersenen vuren. Deze complexe neurale netwerken worden getraind op – of vertrouwd gemaakt met – tekst, vaak afkomstig van het internet.

Tijdens het trainingsproces stelt een gebruiker een vraag in gesprekstaal en breekt het algoritme de vraag op in componenten. Deze componenten worden vervolgens verwerkt om een antwoord te genereren dat past bij de gestelde vraag.

Het resultaat is een systeem dat in staat is zinvolle antwoorden te geven op elke vraag die hem gesteld wordt. De implicaties zijn breder dan ze lijken.

Mensen in de lus

Net zoals GPS-navigatie voor een chauffeur de noodzaak om een route te kennen kan vervangen, biedt AI een mogelijkheid voor werknemers om alle informatie die ze nodig hebben binnen handbereik te hebben, zonder te “Googelen”.

In feite haalt het de mens uit het circuit, wat betekent dat elke situatie waarin iemands werk bestaat uit het opzoeken van een item en het leggen van verbanden daartussen, in gevaar kan komen. Het meest voor de hand liggende voorbeeld zijn callcenter banen.

Het blijft echter mogelijk dat de burgers niet zouden aanvaarden dat een AI hun problemen oplost, zelfs als de wachttijden veel korter worden.

Elke handarbeid heeft een zeer kleine kans op vervanging. Hoewel robotica steeds bekwamer en handiger wordt, werkt zij in een zeer beperkte omgeving. Zij is afhankelijk van sensoren die informatie over de wereld geven en vervolgens beslissingen nemen op basis van deze onvolmaakte gegevens.

Loodgieters, elektriciens en andere complexere manuele functies worden niet onmiddellijk bedreigd.
Andrey_Popov / Shutterstock

AI is nog niet klaar voor deze werkplek, de wereld is een rommelige en onzekere plek waar aanpasbare mensen in uitblinken. Loodgieters, elektriciens en complexe banen in de productie – bijvoorbeeld in de auto- of vliegtuigindustrie – hebben op lange termijn weinig of geen concurrentie.

De echte impact van AI zal echter waarschijnlijk eerder in termen van efficiëntiebesparingen dan van regelrechte baanvervanging merkbaar zijn. De technologie zal waarschijnlijk snel ingang vinden als assistent van de mens. Dit gebeurt al, vooral op gebieden als softwareontwikkeling.

In plaats van Google te gebruiken om uit te zoeken hoe een bepaald stuk code moet worden geschreven, is het veel efficiënter om ChatGPT te vragen. De oplossing die terugkomt kan strikt worden afgestemd op iemands eisen, efficiënt geleverd en zonder onnodige details.

Veiligheidskritische systemen

Dit soort toepassingen zal vaker voorkomen naarmate toekomstige AI-tools echte intelligente assistenten worden. Of bedrijven dit als excuus gebruiken om hun personeelsbestand in te krimpen, hangt af van hun werklast.

Aangezien er in het Verenigd Koninkrijk een tekort is aan afgestudeerden in de Stem (wetenschap, technologie, techniek en wiskunde), vooral in disciplines als engineering, is het onwaarschijnlijk dat er op dit gebied banen verloren zullen gaan, alleen een efficiëntere manier om de huidige werklast aan te pakken.

Dit veronderstelt dat het personeel de mogelijkheden van de technologie optimaal benut. Natuurlijk zal er altijd scepsis zijn, en de invoering van AI in de ontwikkeling van veiligheidskritische systemen, zoals medicijnen, zal veel tijd kosten. Vertrouwen in de ontwikkelaar is namelijk essentieel, en de eenvoudigste manier om dat vertrouwen te ontwikkelen is door een mens centraal te stellen in het proces.

Dit is van cruciaal belang, omdat deze LLM’s worden opgeleid via het internet, zodat vooroordelen en fouten erin verweven zijn. Deze kunnen per ongeluk ontstaan, bijvoorbeeld doordat een persoon naar een bepaalde gebeurtenis wordt verwezen omdat hij dezelfde naam heeft als iemand anders. Ernstiger is dat ze ook kunnen ontstaan door kwade opzet, waarbij opzettelijk verkeerde of zelfs opzettelijk misleidende trainingsgegevens worden gepresenteerd.

Cyberbeveiliging wordt een steeds groter probleem naarmate systemen meer in netwerken worden opgenomen, evenals de bron van de gegevens die worden gebruikt om de AI op te bouwen. LLM’s vertrouwen op open informatie als bouwsteen die door interactie wordt verfijnd. Dit schept de mogelijkheid van nieuwe methoden om systemen aan te vallen door het creëren van opzettelijke onwaarheden.

Hackers zouden bijvoorbeeld kwaadaardige sites kunnen creëren en die op plaatsen zetten waar de kans groot is dat ze door een AI-chatbot worden opgepikt. Omdat de systemen moeten worden getraind op veel gegevens, is het moeilijk te controleren of alles klopt.

Dit betekent dat we als werknemers moeten kijken om de mogelijkheden van AI-systemen te benutten en ze ten volle te benutten. Dit betekent dat we altijd vragen moeten stellen bij wat we van hen ontvangen, in plaats van blindelings te vertrouwen op hun output. Deze periode doet denken aan de begindagen van GPS, toen de systemen gebruikers vaak over wegen leidden die niet geschikt waren voor hun voertuigen.

Als we een sceptische houding aannemen bij het gebruik van dit nieuwe instrument, zullen we de mogelijkheden ervan maximaliseren en tegelijkertijd de beroepsbevolking laten groeien – zoals we bij alle voorgaande industriële revoluties hebben gezien.

Jonathan Aitken werkt niet voor, geeft geen advies aan, bezit geen aandelen in en ontvangt geen financiering van bedrijven of organisaties die baat hebben bij dit artikel, en heeft geen relevante banden bekendgemaakt buiten zijn academische aanstelling.

Mobiele versie afsluiten