Некој кој си ја врши работата може на крајот да биде заменет со компјутер сличен на оној кој стои на неговата или нејзината работна маса.

Работните места во полето на радиологија, сметководство, даночна подготовка, графички дизајн, а особено сите видови на информативна технологија се веќе пренесени во Индија и другите земји со ефтина работна сила. Ваквиот тренд само ќе расте и таму каде што се случува преместувањето, често е веројатно дека со време ќе следи и автоматизацијата.

Ако роботите можат да играат шах...

Автоматизацијата на софтверските работи е тесно поврзана со полето на вештачката интелигенција. За да се добие увид во тоа како функционира вештачката интелигенција во релниот свет, треба да го разгледаме компјутерскиот шах. Во 1989 година, Гери Каспаров, светскиот шампион во шах се соочи со специјален компјутер наречен Длабока мисла. Длабока мисла беше дизајниран на Карнеги Мелон Универзитетот и ИБМ. Каспаров лесно ја порази машината во меч со две партии.

Во 1996 година, Каспаров се соочи со нов компјутер развиен од ИБМ наречен Дип Блу. Каспаров повторно го победи компјутерот. Во 1997 година, ИБМ создаде нова и подобрена верзија на Дип Блу која конечно го победи Каспаров во меч со шест партии. Тоа беше прв пат машина да го порази најдобриот шахист.

Оттогаш, компјутерскиот шах продолжи да напредува. Во 2006 година, новиот светскиот шампион во шах, Владимир Крамник, изгуби во меч против германски софтверски програм наречен Дип Фриц. Додека Дип Блу на ИБМ беше компјутер по нарачка со големина на ладилник, Дип Фриц е програма која работи на компјутер користејќи два стандардни Интел процесори. Многу веројатно е дека во блиска иднина, програма како Дип Фриц ќе функционира на секој ефтин лаптоп компјутер и ќе биде способно да ги победи најдобриот шахист во светот.

Кога размислуваме што е потребно за човекот да биде најдобриот шахист во светот, повеќето од нас веројатно ќе се согласат дека е потребен одреден степен на креативност - барем во рамките на високо дефинирана низа на правила. Сепак, креативноста е особина која ние не сакаме да му ја препишуваме на машината - иако таа машина може да го победи човекот во шах. Оваа тенденција да се биде на некој начин неимпресиониран од постигнувањата на машините, може да биде во врска со фактот дека работата на човечкиот мозок и натаму останува мистерија.

Кој може да каже што се случува во главата на шаховски мајстор кога тој или таа се натпреварува? Едноставно не знаеме. Затоа, тоа за нас станува мистериозно и особено креативно. Сепак, кога станува збор за компјутерот знаеме точно што се случува. Компјутерот едноставно ги пресметува милионите разни можни потези и потоа го одбира најдобриот. Тој користи алгоритам на груба сила. Предноста на компјутерот не потекнува од фактот дека е искрено паметен, туку бидејќи е речиси незамисливо брз. За нас е природно на постигнувања на оваа груба сила да им препишуваме понизок статус отколку на креативноста и прецизното размислување изложено од извонредното човечко суштество. Но, прашањето за нас гласи: дали тоа ќе не заштити од алгоритмите на груба сила кои можат да ги вршат нашите работни задачи?

...Можат ли да го практикуваат правото?

Доколку се согласувате дека шаховската игра бара креативност во низа на дефинирани правила, тогаш дали слично нешто не може да се каже за полето на правото? Моментално постојат илјадници работни места за адвокати во САД кои ретко, а можеби и никогаш не влегуваат во судница. Овие адвокати се вработени во областа на легални истражувања и договори. Тие работат во правни фирми и го поминуваат голем дел од нивното време во библиотека или пристапувајќи до правната база на податоци преку нивните компјутери. Тие го истражуват правниот случај и пишуваат кратки извештаи кои ги резимират релевантните судски случаи и судските стратегии од минатото. Ги прегледуваат договорите и бараат “дупки” во нив. Исто така, предлагаат можни стратегии и правни аргументи за новите случаи кој доаѓаат во нивните фирми.

Првото нешто што можете да го претпоставите за овие адвокати е дека тие се веќе субјект на преместувањето. И ќе бидете во право: во Индија веќе постојат тимови на адвокати кој специјализираат за истражување на правните случаи не во Индија, туку во САД.

Што е со автоматизацијата? Дали компјутерот може да ја врши адвокатската работа? Една од примарните области на истражување во вештачката интелигенција се фокусира на создавањето на “паметни” алгоритми кои можат брзо да пребаруваат, евлауираат и да ја резимираат информацијата. Можеме да го забележиме остварувањето на ова истражувачко тело секогаш кога го користиме Гугл или било која напредна истражувачка Интернет алатка. Можеме да очекуваме дека вака паметните алгоритми ќе бидат се повеќе употребувани во полето на судски истражувања. Софтверот може да започне како алатка за продуктивност за да ја олесни работата на адвокатите, а потоа дури и да премине во потполно автоматско решение.

Очигледно, полесно е да се автоматизираат некои делови од адвокатската работа во однос на другите. На пример, пронаоѓањето и собирањето на релевантни информации за правниот случај веројатно ќе биде цел за почетен напор. Како што се потенцираше кај радиолозите, автоматизацијата дури и на еден дел од адвокатската работа брзо ќе резултира со помал број на адвокати на платниот список. Што е со понапредните или покреативните аспекти на адвокатската работа? Може ли компјутерот да формулира страгија за важни судски случаи? Засега ова може да биде предизвик, но како што видовме од случајот со шахот, алгоритмот на груба сила може на крајот да преовладува. Доколку компјутерот може да процени милиони можни шаховски потези, тогаш зошто да не го помине секој познат правен аргумент уште од деновите кога Цицерон држеше говор во Римскиот Форум? Дали ова би било “полесна” форма на правна креативност? Веројатно да. Но, дали тоа ќе биде од значење за нашиот работодавач?

Хуманизација на роботскиот ум

Иако практичната примена на вештачката интелигенција досега ги истакнуваше решенијата на груба сила, секако вистина е дека ова е единствениот пристап кој се презема на терен. Многу важна област на студијата се врти околу идејата за невронски мрежи, кои се специјален вид на компјутер кој е создаден според модел на човечкиот мозок. Невронските мрежи моментално се користат во областите како шаблоните за визуелна рекогниција. Во иднина, веројатно можеме да очекуваме некои важни подобрувања во оваа област, особено откако инжинерите кои ги дизајнираа невронските мрежи работат заедно со научниците кои ги откриваат тајните на тоа како работи мозокот.

Едно нешто што веројатно ви доаѓа на ум додека зборуваме за адвокатите и радиолозите е дека тие прават многу пари. Просечниот радиолог во САД зема преку 300 000$ годишно. Всушност, можеме со причина да речеме дека софтверските работни места (или работата на научните работници) се вообичаено високо платени работи. Ова создава ногу силен поттик за преместување на бизнисите во други земји и кога за тоа има можност, нивна автоматизација. Друг заклучок што можеме да го донесеме е дека не постои вистинска врска помеѓу количината на обука која е потребна за човечкото суштество и за тоа колку е тешко да се автоматизира работата. За да се стане адвокат или радиолог потребни се факултет и постдипломски студии, но ова нема да ја запре автоматизацијата. релативно едноставно е да се програмира акумулираното знаење во алгоритам или да се внесе во базата на податоци.

За научните работници, постои дупла доза на лоши вести. Не само што нивните работни места се потенцијално полесни за автоматизација од другите работни места бидејќи не  е потребна инвестиција во механичка опрема; туку и финансискиот поттик за ослободување од работата е значително високо. Како резултат на тоа, можеме да очекуваме дека во иднина автоматизацијата ќе им падне тешко на софтверските работници, а особено на високо платените работници. Во случаите каде технологијата сеуште не е доволна за автоматизирање на работата, веројатно преместувањето на работното место во други земји се презема како привремено решение.