Naujas tyrimas sugriovė darbo „apokalipsės“ dėl DI scenarijų: štai ką rodo naujos tendencijos

Masačiusetso technologijų instituto (MIT) tyrimas, paskelbtas balandžio 2 dieną, meta iššūkį šiandieniniams nuogąstavimams dėl dirbtinio intelekto (DI) poveikio darbo rinkai. Ketvirtadienį pristatytos išvados atskleidžia, kad DI greičiausiai nepakeis žmonių profesijų staiga, tačiau palaipsniui perims vis daugiau kasdienių užduočių.

Visgi analizuodami daugiau nei 3 tūkst. realių darbo užduočių ir tūkstančius darbuotojų vertinimų, mokslininkai nustatė, kad šiandieniniai DI modeliai gali atlikti didelę dalį tekstinių darbų bent minimaliu lygiu.

DI pajėgus atlikti dalį užduočių

Naujoje ataskaitoje mokslininkai analizavo, kaip dabartinės DI sistemos gali atlikti realias darbo užduotis. Vertinimai rodo, kad šiandieniniai dideli kalbos modeliai gali atlikti daugiau nei 60 proc. tekstinių užduočių bent minimaliu priimtinu lygiu, tačiau aukštos kokybės rezultatus pasiekia gerokai rečiau – tik maždaug ketvirtadaliu atvejų. Tai reiškia, kad daugelyje profesijų technologija kol kas gali padėti atlikti dalį darbo, tačiau vis dar reikalinga žmogaus priežiūra ir sprendimų priėmimas.

Šie rezultatai gauti remiantis tyrimu „Crashing Waves vs. Rising Tides“, kurį atliko MIT „FutureTech“ iniciatyvos mokslininkai. Tyrimo metu analizuota daugiau nei 3 tūkst. realių darbo užduočių, o jų automatizavimo galimybes vertino keliasdešimt tūkstančių darbuotojų.

Ši metodika leido įvertinti ne tik teorinius DI gebėjimus, bet ir tai, kaip šios technologijos galėtų būti pritaikomos realiose darbo situacijose. Pasak tyrėjų, būtent toks praktinis vertinimas padeda geriau suprasti, kaip DI iš tikrųjų gali keisti darbo procesus artimiausiais metais.

Pagrindinė prognozė – kas gali pasikeisti iki 2029 metų

MIT tyrėjai prognozuoja, kad jei dabartinis DI progresas tęsis panašiu tempu, iki maždaug 2029 metų dideli kalbos modeliai galės atlikti daugumą tekstinių darbo užduočių bent „pakankamu lygiu“.

Tyrimo analizė rodo aiškią pažangos kryptį. 2024 metais DI sistemos galėjo atlikti apie 50 proc. tekstinių užduočių bent minimaliu priimtinu lygiu. 2025 metais šis rodiklis išaugo iki maždaug 65 proc. O, jei technologijos toliau tobulės tokiu tempu, iki 2029 metų jos galėtų atlikti didžiąją dalį tokių užduočių – sėkmės lygis galėtų siekti apie 80–95 proc.

Tačiau tyrėjai pabrėžia svarbią detalę – kalbama apie minimaliai pakankamą kokybę, o ne aukšto lygio rezultatus. Kitaip tariant, technologija galėtų atlikti dalį darbo, tačiau daugelyje situacijų vis tiek reikėtų žmogaus peržiūros ar sprendimų priėmimo.

TAI PAT SKAITYKITE: Radikali „OpenAI“ investuotojo prognozė: šiandien gimusiems vaikams ateityje gali nebereikėti dirbti

Pokyčiai labiau primins „kylantį potvynį“

Tyrimo autoriai pažymi, kad dėl to DI poveikis darbo rinkai greičiausiai nebus staigus. Vietoje to, jis labiau primins „kylantį potvynį“ – technologija palaipsniui perims vis daugiau atskirų užduočių, tačiau profesijos išnyks daug lėčiau, nei kartais prognozuojama.

Tai reiškia, kad daugelis darbuotojų ateityje dirbs kartu su technologinėmis sistemomis, kurios padės atlikti dalį rutininių ar informacijos apdorojimo užduočių. Tyrėjų teigimu, artimiausiais metais svarbiausia bus ne profesijų išnykimas, o tai, kaip greitai darbuotojai ir organizacijos prisitaikys prie naujo darbo modelio, kuriame vis didesnį vaidmenį atliks šie įrankiai.

Mokslininkai pažymi, kad DI plitimą darbo rinkoje riboja ne tik technologiniai gebėjimai. Daugelyje organizacijų svarbus patikimumas, klaidų rizika ir technologijų integravimas į jau veikiančius darbo procesus. Net jei DI teoriškai gali atlikti tam tikras užduotis, įmonėms dažnai reikia laiko jas saugiai pritaikyti praktikoje.

Dėl poveikio nesutaria

Nors naujasis MIT tyrimas rodo, kad DI artimiausiais metais greičiau keis darbo pobūdį, o ne pačias profesijas, technologijų sektoriuje nuomonės dėl ateities išlieka skirtingos. Viena vertus, dalis ekspertų įspėja, kad sparčiai tobulėjantys kalbos modeliai gali automatizuoti vis daugiau biuro ir informacijos apdorojimo užduočių. Kita vertus, kiti tyrimai ar vieši pasisakymai rodo, kad šios technologijos vis dar susiduria su rimtais apribojimais – pavyzdžiui, sunkumais atskiriant faktus nuo klaidingų teiginių ar konteksto interpretacijos problemomis. Todėl vis dažniau kalbama ne apie „darbo pabaigą“, o apie darbo transformaciją.

Kaip anksčiau rašėme, apie tai kalbėjo „LinkedIn“ vadovas, kuris tikina, kad reikia tobulinti tuos įgūdžius, kurių technologijos tikrai nepakeis.

Plačiau apie tai: „LinkedIn“ vadovas: šie 5 įgūdžiai leis išlikti nepakeičiamiems dirbtinio intelekto eroje