„Ilgalaikėje perspektyvoje turime visas galimybes su dirbtiniu intelektu autonomizuoti visuomenės poreikių tenkinimą visose srityse – produktų gamybos, paslaugų sektoriaus, žemės ūkio ir transporto bei logistikos. Žmonės galės dirbti ne keturių, bet gal net dviejų dienų darbo savaites, o likusį laiką skirti kūrybai, kelionėms ir panašiai. Galima bijoti, kas atsitiks su žmogumi be darbo, bet galima tikėtis, kad kūryba iš žmogaus padarys dar ką nors. Kuriuo keliu pasuksime? Tai jau visų mūsų pasirinkimai“, – sako Vytauto Didžiojo universiteto (VDU) Ekonomikos ir vadybos fakulteto profesorius dr. Vytautas Žirgutis.

Su profesoriumi kalbamės apie dirbtinio intelekto poveikį darbo rinkai, ateities perspektyvas ir ar tikrai žmonijai gresia bedarbystė.

– Kaip dirbtinis intelektas jau dabar keičia darbo rinką?

– Bandant atsakyti į sudėtingus klausimus visuomet siūlau pažiūrėti paprastai ir pasitelkti žinomas analogijas. Prisiminkime, kokią įtaką ekonomikai turėjo išradimai, kurie leido „įdarbinti“ elektrą? Be baterijų, generatorių ar tiesiog buitinės elektros lemputės šių dienų pasaulis yra neįsivaizduojamas. Sulig elektros „įdarbinimu“ atsirado naujos profesijos, tokios kaip elektrikas, energetikas ar elektrotechnikas. Kitos profesijos išnyko ir jau tik istorijos knygose galime paskaityti apie, pavyzdžiui, žibalinių lempų uždegėjus. Dar kitos profesijos reikšmingai keitėsi, nes pradėjo naudoti elektrą savo kasdienėje veikloje. Tai štai – dirbtinis intelektas „įdarbina“ duomenis. Dirbtinio intelekto poveikis bus visapusiškas, galimai ne ką mažesnis už elektros „įdarbinimą“. Kai kurios profesijos išnyks, kai kurios atsiras, dar kitos profesijos reikšmingai pasikeis.

– Kokias profesijas, jūsų nuomone, labiausiai paveiks dirbtinis intelektas ateityje?

– Atsakymą pradėčiau jau kiek nuvalkiotu pajuokavimu. Dirbtinis intelektas buvo kuriamas siekiant automatizuoti ir autonomizuoti rutinines užduotis, taip leidžiant žmonėms užsiimti veikla, kuri reikalauja daugiau kūrybos. Tačiau šiuo metu matome, kad dirbtinis intelektas rašo straipsnius, tapo (teisingiau būtų sakyti generuoja) paveikslus, netgi kuria muziką ir filmus. O žmonės ir toliau plauna indus bei kala vinis. Vis dėlto, tvirtai tikiu, kad jau greitai dirbtinis intelektas darys būtent tai, kam jis ir buvo kuriamas – atliks rutininius darbus. Manau, kad gamybos linijų operatorių jau artimoje ateityje beveik nebereikės. Programuotojams irgi kyla nemažai grėsmių, nes naujausi dirbtinio intelekto modeliai kuria programinės įrangos kodus vis geriau. O štai duomenų analitikų, duomenų inžinierių ir duomenų mokslininkų poreikis ženkliai auga.

– Kokie iššūkiai kyla darbuotojams dėl dirbtinio intelekto diegimo? Bet gal yra ir naujų galimybių?

– Naudojantis bet kokiu nauju įrankiu pirmiausia reikia išmokti juo naudotis. Lygiai taip pat su dirbtiniu intelektu. Ypač asmeninio efektyvumo srityje. Tikriausiai ne tiek daug yra žmonių, kurie visiškai nesinaudoja dirbtiniu intelektu. Tačiau tik nedaugelis žino apie sąlyginai naują sritį, kuri angliškai vadinasi „prompt engineering“ – kaip rašyti užklausas. Jeigu su plaktuku bandysime drožinėti medį, rezultatas bus nelabai koks. Lygiai taip pat reikia suprasti, kad dirbtinio intelekto darbo rezultatus paveikia ne tik jo galimybės, bet ir tai, kaip juo naudojamės. Nereikia piktintis dirbtiniu intelektu, jei jis pridaro nesąmonių, reikia mokytis tinkamai juo naudotis. Tačiau „mokytis“ – jau yra aktyvios pastangos, kurių dažnai niekas nenori.

Kalbant apie galimybes, jos dar didesnės. Pernelyg neišsiplečiant – dirbtinis intelektas gali padėti kiekvienam iš mūsų, ypač tose srityse, kur esame silpnesni. Tarkime, jei gerai suprantame finansus, tačiau nemokame japonų kalbos, o darbdavio lūkestis yra ir finansų išmanymas, ir japonų kalbos įgūdžiai, tokioje situacijoje dirbtinis intelektas gali netgi labai padėti.

– Kaip manote, ar dirbtinis intelektas padės kurti naujas darbo vietas, ar jas naikins?

– Pasitelkime paprastą analogiją. Kažkada žmonės kuldavo nupjautus rugius spragilais (puiki proga jaunesniems skaitytojams pasidomėti, kas yra „spragilas“). Paskui atsirado mechaninės kuliamosios, dar vėliau atsirado mobilūs kombainai, kuriuos ir šiandien matome ūkininkų laukuose. Nesunku suprasti, kad rugių kūlėjų nebeliko. Tačiau jei istorinio ūkininko būtumėte paklausę, tai jis tikrai nebūtų sugalvojęs tokios profesijos, kaip „kombaino vairuotojas“, netgi „traktorininko“ nebūtų sugalvojęs. Mes gyvename tokiais laikais, kai dėl dirbtinio intelekto garantuotai turėsime didelių pokyčių. Tik labai sunku tuos pokyčius ir jų greitį prognozuoti. Beje, jau nebe pirmi metai yra savavaldžiai kombainai, valdomi dirbtinio intelekto, kurie patys važinėja po laukus ir ne tik nupjauna ir kulia rugius, bet ir nupurškia laukuose pastebėtas piktžoles. Taigi, ir kombainų vairuotojų ateityje nereikės.

– Kaip darbuotojai turėtų prisitaikyti prie dirbtinio intelekto pokyčių?

– Man atrodo, kad atsakymas yra akivaizdus. Dažnai svarstoma, iš ko darbą atims dirbtinis intelektas. Tai mano atsakymas visuomet toks pats – dirbtinis intelektas atims darbą iš tų, kurie nesinaudos dirbtiniu intelektu... Žmogaus ir dirbtinio intelekto tandemas bent kol kas yra pripažįstamas efektyviausiu deriniu. Taigi, mokykimės dirbti kartu su dirbtiniu intelektu. Visiems linkiu savo veikloje taikyti efektyviausius būdus, pažangiausius įrankius. Ir šiuo metu labai daugeliu atvejų tai yra būtent dirbtinis intelektas.

VDU vienas iš jūsų dėstomų dalykų yra Dirbtinis intelektas organizacijų valdyme. Kokias kompetencijas, reikalingas šiuolaikiniams vadovams, įgauna studentai?

Studentai mokosi, kaip valdyti skaitmenines transformacijas, kaip didinti organizacijų konkurencingumą taikant DI technologijomis grįstas inovacijas, kaip įvertinti DI taikymo pagrįstumą. Apskritai, naudinga suprasti, kaip keičiasi vadovų vaidmuo, kai organizacijoje įdarbinamas DI. Tai tik dalis plačios dirbtinio intelekto temos.

– Kokie, jūsų nuomone, bus dirbtinio intelekto poveikio darbo rinkai rezultatai per ateinančius 5–10 metų?

– Prieš porą metų McKinsey atliktas tyrimas parodė, kad iki 2030 metų JAV apie 30 proc. viso šiuo metu žmogaus atliekamo darbo (skaičiuojant valandomis) gali būti automatizuota. Dar ankstesnis tyrimas teigė, kad dėl dirbtinio intelekto taikymo profesiją turės keisti maždaug šeštadalis (iki 375 mln.) dirbančiųjų visame pasaulyje. Yra labai sunku suvokti tokio masto pokyčius. Prisimenant tą pačią elektrą – pradžia buvo lėta. Nuo pirmos baterijos sukūrimo iki pirmos elektrinės paleidimo praėjo beveik visas amžius, tačiau paskui elektra buvo pradėta naudoti masiškai. Dirbtinis intelektas nėra kažkas ypač naujo – pirmasis matematinis neuroninio tinklo modelis buvo sukurtas dar 1943 metais. Dabar dirbtinio intelekto modeliai jau turi reikalingą infrastruktūrą – reikiamus skaičiavimo pajėgumus, o jų apmokymas yra stipriai pažengęs. Todėl tikiu, kad stovime ant proveržio slenksčio, jei tik to slenksčio dar neperžengėme.

– Kokias naujas industrijas ar verslo modelius galėtų sukurti dirbtinis intelektas? Tarkime, gal greitu metu bus reikalingi DI treneriai?

– Aš neskubėčiau kalbėti apie naujas industrijas. Pradžiai pakilkime virš asmeninio efektyvumo ir pabandykime autonomizuoti atskiras funkcijas. Tarkim, „Walmart“ dirbtinį intelektą pasitelkia deryboms su tiekėjais. „Amazon“ turi autonomiškai veikiančius sandėlius. Kai kuriose BMW gamyklose humanoidiniai robotai sėkmingai surinkinėja automobilius. Vardinti būtų galima labai ilgai. Ar tai jau naujas verslo modelis? Dažnai sunku pasakyti. Tai turi ne visada tiesiogiai matomą poveikį organizacijų kultūrai, struktūrai, kompetencijų sąrankai, keičiasi vadovų vaidmuo. Formuojasi ir naujos veiklos šakos. Galima būtų paminėti dirbtinio intelekto audito ir etikos, kibernetinio saugumo industriją, reikšmingai keičiasi kūrybinės industrijos, sparčiai vystosi tiek buitinės, tiek pramoninės autonominės sistemos, atsiranda vis daugiau realaus pasaulio objektų (nuo produktų iki miestų) skaitmeninių dvynių.

Ar ateityje atsiras dirbtinio intelekto treneriai? Galbūt. Tačiau tikėtina, kad jų reikšmė ir poreikis bus gerokai mažesni, nei dabar gali atrodyti. Nes dirbtinis intelektas geba dalintis žiniomis tarp skirtingų modelių. Kitaip nei žmonėms, dirbtiniam intelektui nebūtina kiekvieną kartą mokytis nuo nulio: jei vienas modelis kažką išmoko, tos „žinios“ gali būti perduodamos kitiems modeliams per vadinamąjį transfer learning.

– Ar nebus taip, kad darbdaviai, turėdami DI užnugarį, nustos vertinti darbuotojus?

– Neįžvelgiu tendencijų, kad darbdaviai mažiau stengiasi dėl darbuotojų. Efektyvumo siekis yra amžinas, ir DI yra labai svarbus veiksnys šioje temoje. Tačiau darbdaviai kaip tik vis plačiau vykdo įvairias iniciatyvas (įtraukties, įvairovės, nediskriminavimo ir kt.), kurios gali atrodyti kaip „madingos“, bet iš tiesų yra naudingos. Surasti reikiamos kompetencijos specialistą vis sunkiau, ypač amžėjančioje visuomenėje, ir darbdaviai aiškiau nei bet kada supranta, kad neturi prabangos rinktis tik iš, pavyzdžiui, vyrų. O nuolatinė grėsmė netekti darbo buvo, yra ir bus, tiek dėl geopolitinių aspektų, tiek dėl natūralių ekonomikos ciklų, tiek dėl technologinių inovacijų. Pagalvokime, kaip jautėsi grūdų kūlėjai ar žibalinių lempų uždegėjai. Suprasime, kad jausmas yra tikrai senas. Todėl akcentuočiau ne grėsmę netekti darbo, kiek žinias ir kompetencijas, kurios leistų netekus vieno darbo rasti kitą.

– Ar jau kalbama apie tokią distopinę, o gal utopinę viziją, kad žmonijai nebereiks dirbti?

– DI jau artimoje ateityje gali sukurti tiek prekių ir paslaugų su minimaliu žmogaus įsitraukimu, kad turėsime daug laisvo laiko. Galima to bijoti, nes nebus iš ko pragyventi, o galima laukti, nes turėsime daug laiko kūrybai ir laisvalaikiui. Mūsų tėvai (jaunesnių skaitytojų – seneliai) dirbo šešių darbo dienų savaitę, nes juk šeštadieniai buvo darbo diena. Penkių darbo dienų savaitė Lietuvoje galutinai įteisinta tik 1991 metais, sulig nauju Darbo kodeksu. O praėjusiais metais ES parlamentas ir EK diskutavo apie keturių darbo dienų savaitę. Kai kuriose šalyse vyksta su tuo susiję eksperimentai, beje, ir Lietuvoje turime įmonių, kurios taiko keturių darbo dienų savaitę.

Ar to reikia bijoti? Manau, kad ne – baimė nėra gera patarėja, ypač kai kalbame apie pažangą. Esu įsitikinęs, kad ekonomikos mokslas ras sprendimus, kokia turėtų būti ekonomika DI laikais. Man atrodo, kad perspektyvoje didės per valstybės biudžetą perskirstoma BVP dalis. O mums visiems šiandien – kaip niekada – svarbu investuoti į save, į žinias, į kompetencijas, kurių reikės rytoj, į gebėjimą prisitaikyti, mokytis ir kurti.

BNS inf.