בינה מלאכותית ואוטומציה: הקץ של שוק העבודה?

בינה מלאכותית ואוטומציה של העבודה: הקץ של שוק העבודה?

העולם שסביבנו גועש מהפוטנציאל של AI גנרטיבי - מודלי שפה גדולים (LLMs) ו-ChatGPT כדוגמה מובהקת שלהם. הטכנולוגיות הללו מבשרות עידן חדש של אוטומציה ופוטנציאל של החלפת משימות (Tasks) אנושיות על ידי המכונה, עם השלכות על מקומות העבודה ועל הדרך שבה אנו עובדים. אבל מה זה אומר על עתיד התעסוקה?

בינה מלאכותית זוכה למקום ייחוד של "שינוי דורי". מהפכה! במה שאנו יכולים להפוך לאוטומטי ותבוני באמצעות תוכנה. עם למעלה מ-100 מיליון משתמשים תוך חודשיים בלבד, ChatGPT הוא ההורה של מאות ואף אלפי אפליקציות ומודלים שמנסים לחקות את יכולותיו המופלאות ולהתאים אותם לנישות וצרכים ייחודיים. האימוץ המהיר של הכלים הללו מעלה שאלות לגבי עתיד מקומות העבודה. כמה משרות תמחק הטכנולוגיה הזו, כמה מהר, והאם יהיו משרות חדשות שיחליפו אותן?

אולי אפתיע כשאומר שאנחנו עושים עבודה אוטומטית כבר 200 שנה. כל גל של טכנולוגיה הביא עמו אוטומציות שחלקן הובילו להיעלמות של מקצועות ומקומות עבודה קיימים, אבל חדשים תמיד נוצרו. תהליך זה תמיד היה כואב ואכזרי, ולעתים ייצר מקומות עבודה חדשים לאנשים אחרים במקומות רחוקים. עם זאת, מספר המשרות הכולל לא ירד עם הזמן, וגם היום כולנו נהנים ממציאות כלכלית משגשגת וצומחת.

החשש שדווקא הפעם לא ייווצרו מקומות עבודה חדשים מובן. אנחנו יכולים לראות את המשרות שנעלמות או מוחלפות, אבל אנחנו לא יכולים לחזות מה יהיו המשרות החדשות. עם זאת, ההיסטוריה מספרת לנו שתמיד צצו מקומות עבודה חדשים. בשנת 1800 אף אחד לא יכול היה לחזות את עלייתן של 'מסילות הברזל' כקטגוריית תעסוקה בשנת 1900, בדיוק כפי שאיש בשנת 1900 לא יכול היה לחזות 'עורך וידאו' או 'מהנדס תוכנה' ככותרות למקצועות עתידיים.

כשל צבר עבודה (Lump of labour fallacy) מצביע על כך שאין כמות עבודה קבועה שצריך לעשות. אם מכונה משתלטת על חלק מהעבודה, זה לא אומר שתהיה פחות עבודה לאנשים. במקום זאת, אם נהיה זול יותר להשתמש במכונה לייצור זוג נעליים, למשל, הנעליים הופכות זולות יותר, יותר אנשים יכולים לקנות אותן,  הביקוש לייצור נעליים עולה, ויש לאנשים יותר כסף להוציא על דברים אחרים. תהליך זה יוצר שגשוג חדש ומקומות עבודה חדשים.

האתגר למודל זה כיום, הוא שאנו מתקדמים במעלה של היכולת האנושית. התחלנו באוטומציה של העבודה הפיזית, אחר כך עברנו לעבודות צווארון כחול, ואז לעבודות צווארון לבן. בכל פעם האנושות צעדה קדימה ו"עלתה שלב" עליון מזה של המכונה. עכשיו, אנחנו עושים אוטומציה של העבודה האינטלקטואלית. השאלה היא האם נותר עוד שלב אליו נוכל לעשות את הצעד הבא?

פרדוקס ג'בונס (Jevons paradox) מציע פרספקטיבה מעניינת. הפרדוקס מבציע על כך שככל שאנחנו מייעלים תהליכים, אנחנו לא משתמשים בפחות משאבים, אלא יותר. הסיפור של ג'ובנס עצמו מתרחש במאה ה-19, כאשר הצי הבריטי כולו התבסס על שריפת פחם. לבריטניה של אותם ימים היה הרבה פחם (היא הייתה הסעודיה של עידן הקיטור) אבל אנשים דאגו מה יקרה כשהפחם יגמר. אה, אמרו המהנדסים: אל תדאגו, כי כאשר מנועי הקיטור יהיו יעילים יותר, אז נשתמש בפחות פחם. לא, אמר ג'בונס: אם נייצר מנועי קיטור יעילים יותר, אז הם יהיו זולים יותר להפעלה, נשתמש בהם יותר ונמצא להם שימושים חדשים, וכך נשתמש ביותר בפחם.

כך אנו מיישמים את פרדוקס ג'בונס לעבודות צווארון לבן כבר 150 שנה.

הכנסת מכונות כתיבה והוספת מכונות, הגדילה את התפוקה הפקידותית פי עשרה. אבל במקום לצמצם את מספר הפקידים, חברות גייסו יותר. אוטומציה, בשילוב עם פרדוקס ג'בונס, הביאה ליותר משרות. אם פקיד אחד עם מכונה יכול לעשות את העבודה של 10 פקידים, אתה יכול לעשות הרבה יותר עם 10 פקידים ומכונות. קצה גבול היכולת הלך והתרחב.

דפוס דומה ראינו עם כניסת המחשבים ומהפכת ה-PC. הופעתו של הגיליון האלקטרוני הממוחשב (אקסל) ב-1985, לא הפחיתה את העסקת רואי החשבון, להפך.

התקדמות הבינה המלאכותית צפויה לעקוב אחר דפוס דומה - להרוס, לעקור, ליצור, להאיץ ולהכפיל עבודות, בדיוק כפי שעשו גלי טכנולוגיה קודמים. המכונה מאפשרת לאדם לעשות פי 10 בעבודתו, אבל עדיין צריך את האדם.

עם זאת, יש לכך שתי טענות נגד. הראשונה היא שלמרות שזה עשוי להיות עוד גל של טכנולוגיה, זה קורה הרבה יותר מהר מהגלים הקודמים, מה שעלול להפוך את תקופת ההסתגלות לכואבת וקיצונית יותר. השני הוא ש-LLMs מייצגים שינוי בפשטות השימוש, מה שהופך אותם לטכנולוגיה למטרות כלליות יותר ונגישות לקהלים רחבים יותר, אלה יכולים להאיץ את האימוץ שלהם ולצד היתרונות האדירים שהם ירוויחו מכך, עלולים גם להגדיל את פוטנציאל השיבוש של שוק העבודה.

עם זאת, גם אם מודלי שפה יכולים לשבש מקצועות ומשרות, החלפה או אוטומציה של תהליכים ומשימות הללו אינה טריוויאלית. לוקח זמן לבנות ולשלב כלים חדשים, ולחברות עם לקוחות ועובדים יש סיבות טובות מאוד לא לשנות דברים.

נראה שאין לנו סיבה אפריורית מדוע הגל הזה צריך להיות כואב יותר או פחות מכל הגלים האחרים. בזמן שאנו מנווטים בתוך גל הבינה המלאכותית, חיוני לזכור שלמרות שטכנולוגיה יכולה לשנות את הדרך שבה אנו עובדים, היא לא מבטלת את הצורך במעורבות אנושית.

המאמר מבוסס על מאמרו של בנדיקט אוונס.