Eisen die gepaard gaan met automatisering kunnen meer werk voor mensen creëren. Shutterstock / metamorworks
Men denkt vaak dat kunstmatige intelligentie (AI) ons werk zal helpen stroomlijnen. Er wordt zelfs gevreesd dat sommige banen helemaal verdwijnen.
Maar in een studie van wetenschappelijke laboratoria die ik samen met drie collega’s van de Universiteit van Manchester heb uitgevoerd, blijkt dat de invoering van geautomatiseerde processen die het werk moeten vereenvoudigen – en mensen tijd moeten besparen – dat werk ook complexer kunnen maken, waardoor nieuwe taken ontstaan die veel werknemers als alledaags zouden kunnen ervaren.
In de studie, gepubliceerd in Research Policy, keken we naar het werk van wetenschappers op een gebied dat synthetische biologie heet, of kortweg synbio. Synbio houdt zich bezig met het herontwerpen van organismen om ze nieuwe mogelijkheden te geven. Het houdt zich bezig met het kweken van vlees in het laboratorium, met nieuwe manieren om meststoffen te produceren en met de ontdekking van nieuwe geneesmiddelen.
Synbio-experimenten maken gebruik van geavanceerde, robotachtige platforms om herhaaldelijk een groot aantal monsters te verplaatsen. Ze maken ook gebruik van machinaal leren om de resultaten van grootschalige experimenten te analyseren.
Deze genereren op hun beurt grote hoeveelheden digitale gegevens. Dit proces staat bekend als “digitalisering”, waarbij digitale technologieën worden gebruikt om traditionele methoden en werkwijzen te transformeren.
Enkele van de belangrijkste doelstellingen van het automatiseren en digitaliseren van wetenschappelijke processen zijn het opschalen van de wetenschap die kan worden gedaan, terwijl onderzoekers tijd besparen om zich te concentreren op wat zij als “waardevoller” werk beschouwen.
Paradoxaal resultaat
In onze studie werden de wetenschappers echter niet bevrijd van repetitieve, manuele of saaie taken, zoals men zou verwachten. In plaats daarvan versterkte en diversifieerde het gebruik van robotplatforms het soort taken dat onderzoekers moesten uitvoeren. Daar zijn verschillende redenen voor.
Een daarvan is het feit dat het aantal hypotheses (de wetenschappelijke term voor een toetsbare verklaring voor een waargenomen verschijnsel) en experimenten die moesten worden uitgevoerd, toenam. Met geautomatiseerde methoden worden de mogelijkheden vergroot.
Wetenschappers zeiden dat ze daardoor een groter aantal hypotheses konden evalueren, samen met het aantal manieren waarop wetenschappers subtiele wijzigingen in de experimentele opzet konden aanbrengen. Dit had tot gevolg dat de hoeveelheid gegevens die gecontroleerd, gestandaardiseerd en gedeeld moesten worden, toenam.
De uitbreiding van taken met automatisering blijft wellicht niet beperkt tot de wetenschap.
Shutterstock / Gorodenkoff
Ook moesten robots worden “getraind” in het uitvoeren van experimenten die voorheen handmatig werden uitgevoerd. Ook mensen moesten nieuwe vaardigheden ontwikkelen voor het voorbereiden, repareren en begeleiden van robots. Dit werd gedaan om ervoor te zorgen dat er geen fouten in het wetenschappelijke proces zouden optreden.
Wetenschappelijk werk wordt vaak beoordeeld op output zoals peer-reviewed publicaties en subsidies. De tijd die nodig is om geautomatiseerde systemen schoon te maken, problemen op te lossen en toezicht te houden concurreert echter met de taken die traditioneel in de wetenschap worden beloond. Deze minder gewaardeerde taken kunnen ook grotendeels onzichtbaar zijn – vooral omdat managers degenen zijn die zich niet bewust zijn van het alledaagse werk omdat ze niet zoveel tijd in het lab doorbrengen.
De synbio-wetenschappers die deze verantwoordelijkheden uitvoerden werden niet beter betaald of autonomer dan hun managers. Zij beoordeelden ook hun eigen werklast als hoger dan die van degenen boven hen in de functiehiërarchie.
Bredere lessen
Het is mogelijk dat deze lessen ook van toepassing zijn op andere werkgebieden. ChatGPT is een AI-gestuurde chatbot die “leert” van informatie die beschikbaar is op het web. Bij vragen van online gebruikers geeft de chatbot antwoorden die goed geformuleerd en overtuigend overkomen.
Om te voorkomen dat ChatGPT antwoorden terugstuurt die racistisch, seksistisch of op een andere manier beledigend zijn, werden volgens Time Magazine werknemers in Kenia ingehuurd om giftige inhoud van de bot te filteren.
Voor de ontwikkeling en het onderhoud van digitale infrastructuur zijn veel vaak onzichtbare werkpraktijken nodig. Dit fenomeen kan worden omschreven als een “digitaliseringsparadox”. Het stelt de veronderstelling ter discussie dat iedereen die bij digitalisering betrokken of betrokken is, productiever wordt of meer vrije tijd heeft wanneer delen van hun werkstroom worden geautomatiseerd.
Bezorgdheid over een daling van de productiviteit is een belangrijke drijfveer achter organisatorische en politieke inspanningen om het dagelijkse werk te automatiseren en te digitaliseren. Maar we moeten beloftes over productiviteitswinst niet klakkeloos aannemen.
In plaats daarvan moeten we de manieren waarop we productiviteit meten ter discussie stellen door te kijken naar de onzichtbare soorten taken die mensen kunnen uitvoeren, naast het meer zichtbare werk dat gewoonlijk wordt beloond.
We moeten ook nagaan hoe we deze processen kunnen ontwerpen en beheren, zodat de technologie op een positievere manier kan bijdragen aan de menselijke capaciteiten.
Barbara Ribeiro ontving financiering van de Britse Biotechnology and Biological Sciences Research Council (subsidienummer BB/M017702/1).