A munkahelyek 99%-a eltűnni készül: munkahelyi apokalipszis vagy szabadidős paradicsom?

(Dan Tri) - A mesterséges intelligencia végzetes csapást mér a munkaerőpiacra, a munkahelyek 99%-át fenyegetve. Vajon ez a munka világának vége, vagy egy lehetőség egy munka nélküli élet korszakának megnyitására?

Miközben az üzleti vezetők még mindig arról beszélnek, hogyan fogja a mesterséges intelligencia „kiegészíteni” az embereket, egy informatika professzor hátborzongató jóslatot tett: a következő öt évben a világ munkahelyeinek 99%-át mesterséges intelligencia és humanoid robotok veszik át.

Amikor a mesterséges intelligencia mindent felvált, nincs többé „B terv”

Ez Dr. Roman Yampolskiy, a mesterséges intelligencia biztonságának egyik vezető szószólójának a véleménye. Figyelmeztetése, amelyet a The Diary of a CEO podcastban hangzott el, ellentmond a szokásos optimizmusnak. Yampolskiy nem azt javasolja, hogy aggódjunk, hanem azt, hogy fogadjuk el a valóságot: „A kérdés már nem az, hogy megtörténik-e. A kérdés az, hogy mikor, mielőtt kirúgnak?”

Ez a nézet szöges ellentétben áll azzal a népszerű érveléssel, hogy az emberek áttérhetnek olyan új munkakörökre, amelyeket még nem érintett a mesterséges intelligencia. „Korábban azt mondtuk: Ezt a munkát lecserélik, tanulj meg egy másik munkát” – hangsúlyozza Yampolskiy. „De ha azt mondom, hogy minden munkát lecserélnek, akkor nincs B terv. Nem lehet átképezni.”

Rámutat a komor valóságra: a lecserélődések végtelen dominóhatásként történnek. Munkahelyek tűnnek el, az újakat gyorsan automatizálja a mesterséges intelligencia. Vegyük például a számítástechnikát: néhány évvel ezelőtt még azt tanácsolták a fiataloknak, hogy tanuljanak programozni. Aztán a mesterséges intelligencia megtanult kódolni, és jobb lett benne. Az emberek ezután „sürgős mérnökökre” váltottak, de most a mesterséges intelligencia még az embereknél is jobb a saját javaslatainak megtervezésében. Ennek eredményeként mindkét munkahely a eltűnés veszélyében van.

Jampolszkij rekordméretű munkanélküliség korszakát jósolja, mivel mind a fehérgalléros, mind a fizikai munkát robotok és mesterséges intelligencia váltják fel. „Egy olyan világgal nézünk szembe, ahol a munkanélküliség példátlan mértékű” – mondja. „Nem 10 százalékos munkanélküliségről van szó, ami már eleve ijesztő, hanem 99 százalékosról.” Az egyetlen megmaradt munkahelyek azok, ahol az emberek érzelmi vagy személyes okokból továbbra is azt szeretnék, hogy embertársaik szolgálják őket.

Yampolskiy figyelmeztetése nem egyedi. Csatlakozik más technológiai vezetőkhöz, mint például Dario Amodei, az Anthropic vezérigazgatója és Vinod Khosla befektető, akik a „munkahelyi apokalipszis” veszélyére figyelmeztetnek. Bár a számok eltérőek (Amodei előrejelzése szerint a mesterséges intelligencia öt éven belül elveszi az összes fehérgalléros munkahely felét, amivel a munkanélküliség 20%-ra emelkedik), mindannyian egyetértenek abban, hogy példátlan munkahelyi válsággal nézünk szembe.

Az adatok paradoxona: a programozók könnyebben helyettesíthetők, mint a sofőrök

Mi határozza meg, hogy a mesterséges intelligencia milyen gyorsan vált fel egy munkakört? Sokan úgy vélik, hogy a komplexitás az oka. Egy mélyebb elemzés azonban egy meglepő paradoxonra tár fel: az adatgazdag munkaköröket váltják fel a legnagyobb valószínűséggel, komplexitásuktól függetlenül.

Vegyünk két látszólag ellentétes példát: az autóvezetést és a programozást. Legtöbben azt feltételeznénk, hogy a programozás összetettebb gondolkodást igényel. A mesterséges intelligencia versenyében azonban a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) sokkal előrébb járnak, mint az önvezető technológia.

A fő ok az adatforrásban rejlik. Egy önvezető autó betanításához a mesterséges intelligenciának több ezer órányi vezetésre van szüksége számtalan különböző helyzetben, beleértve a rendkívül ritka, szinte reprodukálhatatlan hibákat is. Ezzel szemben az LLM képes tanulni az interneten található hatalmas adathalmazból.

Más szóval, a mesterséges intelligencia olyan, mint egy diák, aki hozzáfér a korábbi vizsgakérdések teljes egészéhez és válaszaihoz, míg egy másik személynek csak néhány szétszórt jegyzete van. Ez az „adatparadoxon” – a mesterséges intelligencia gyorsabban helyettesítheti a programozókat, mint a sofőröket, nem azért, mert a programozás könnyebb, hanem azért, mert az adatok bőségesebbek.

Egy újonnan létrejött szakmát váltott fel a mesterséges intelligencia. A sofőrtől a tanáron át a programozóig vagy kreatív szakemberig minden munka elérhető (Fotó: SwissCognitive).

Sok iparág szembesül ezzel a valósággal:

Szoftverfejlesztés: A GitHubon több mint 420 millió adattár található, így a mesterséges intelligencia hatalmas adathalmazból tanulhat kódolni. Becslések szerint a programozók 75%-a használ ma már mesterséges intelligencia asszisztenseket, ami a technológia gyors elterjedését mutatja az iparágban.

Ügyfélszolgálat: A hívásokból, e-mailekből és támogatási jegyekből származó adatok megkönnyítik a mesterséges intelligencia számára a folyamatok automatizálását. Az IBM például 23,5%-os költségcsökkenést tapasztalt a mesterséges intelligencia használatának köszönhetően ezen a területen.

Pénzügy : A hatalmas piaci adatokon alapuló algoritmikus kereskedés ma az amerikai tőzsde volumenének mintegy 70%-át teszi ki, ami a legtisztább bizonyíték arra, hogy a mesterséges intelligencia átveszi az uralmat egy olyan összetett területen, mint a pénzügy.

Ezzel szemben az adathiányban szenvedő iparágak természetes módon ellenállnak a mesterséges intelligenciának. Az egészségügy, az építőipar és az oktatás erre kiváló példák. A töredezett betegadatok, a töredezett építési nyilvántartások és az olyan adatvédelmi törvények, mint a FERPA az oktatásban, megnehezítik a mesterséges intelligencia teljes potenciáljának kiaknázását. Ennek kompenzálására azonban ezek az iparágak invazív adatkezelési gyakorlatokhoz folyamodnak, például kamerák telepítéséhez a műtőkben vagy a diákok mesterséges intelligenciával történő megfigyeléséhez, ami adatvédelmi és etikai aggályokat vet fel.

Apokalipszis vagy tétlen paradicsom?

A 99%-os munkanélküliség forgatókönyve talán sötétnek hangozhat, de sok szakértő optimistább jövőt lát. Úgy vélik, hogy ez a hatalmas automatizálási hullám egy olyan korszakot hoz el, amikor kevesebb, vagy akár semmilyen munka nem lesz.

Bill Gates, a Microsoft korábbi vezérigazgatója egyszer azt jósolta, hogy a következő 10 évben az embereknek csak heti 2 napot kell majd dolgozniuk. Az Nvidia vezérigazgatója, Jensen Huang úgy véli, hogy a 4 napos munkahét válik majd normává.

Jampolszkij még optimistább, hiszi, hogy a „munka” fogalma teljesen eltűnik. Nagy kérdést vet fel az egész emberiség számára: mit fogunk kezdeni a heti 60-80 óra szabadidőnkkel? Hogyan fogunk anyagilag megélni, ki fog minket fizetni, és ami a legfontosabb, hol találjuk meg az élet értelmét?

Azonban a pénz forrásának kérdése hevesen vitatott téma. Egyesek, mint például Elon Musk és Sam Altman, a „globális magas jövedelem” vagy az univerzális alapjövedelem (UBI) ötletét támogatják. Úgy vélik, hogy a mesterséges intelligencia által létrehozott áruk és szolgáltatások többlete elegendő lesz mindenki ellátására, felszabadítva az embereket a megélhetés terhétől.

Musk egyszer azt mondta: „Nem lesz univerzális alapjövedelem, hanem globális magas jövedelem. Bizonyos szempontból ez egy kiegyenlítő, egyenlőbb.”

Geoffrey Hinton, a „mesterséges intelligencia atyja” azonban gyökeresen más nézőpontot képvisel. Azt állítja, hogy az egyetemes üzleti modell nem foglalkozik az emberi méltóság kérdésével. Hinton hangsúlyozza, hogy a munka nemcsak a jövedelem forrása, hanem az érték és a jelentés érzésének forrása is. Munka nélkül az emberek elveszítik a társadalomban való önmeghatározásuk legalapvetőbb módját.

„Az egyetemes nyugdíj nem fogja megoldani az emberi méltóság problémáját” – állította –, „a készpénz nem helyettesítheti a munka által nyújtott hasznosság érzését.”

Így a munkaerőpiac két ellentétes forgatókönyvvel néz szembe. Egyrészt egy „munkahelyi apokalipszis” várható, amelyben a mesterséges intelligencia elveszi az emberiség nagy részének megélhetését. Másrészt egy „bőség kora” következik be, amelyben az emberek felszabadulnak a munka terhétől, hogy magasabb értékeket kövessenek.

Mindkét forgatókönyv jelentős kihívásokat támaszt. Munka nélkül hogyan fognak az emberek anyagilag túlélni, és ami még fontosabb, hogyan fogják megtalálni az élet értelmét, ha elveszítették a „méltóság forrását”?

A túlélés útja

A pánik helyett itt az ideje alkalmazkodni. A lehetőség többé nem egy készség vagy egy szoftver elsajátításában rejlik, hanem abban, hogy az emberi gondolkodást ötvözzük a mesterséges intelligencia erejével.

Bár komoran hangozhat, hogy a munkahelyek 99%-a eltűnik, sok szakértő optimista, hogy az automatizálás hulláma egy olyan korszakot hoz el, amikor kevesebb, vagy akár semmilyen munka sem lesz (Fotó: Motherjones).

Íme néhány tipp a szakértőktől:

Használd ki a karrierváltás lehetőségeit: Ne csak a hagyományos utat kövesd. Keress olyan pozíciókat, amelyek az emberi ítélőképességet ötvözik a mesterséges intelligencia képességeivel, vagy olyan pozíciókat, amelyek összekapcsolják a technológiát az üzleti igényekkel. Például ahelyett, hogy csak orvos lennél, válj egészségügyi adatelemzővé.

Alkalmazkodóképességre összpontosítva: A munkaadók többé nem a tudásod alapján fognak megítélni, hanem a tanulási és a változásokhoz való alkalmazkodóképességed alapján. Mutasd be, hogy hatékonyan tudsz dolgozni egy változó környezetben, és gyorsan elsajátítod az új technológiákat.

Az „érintkezési pont” megcélzása: A mesterséges intelligenciát alkalmazó vállalatok nehezen integrálják a technológiát az emberi folyamatokkal. A vezetői, coaching és folyamatoptimalizálási szerepkörök új lehetőségek, amelyek nem igényelnek mélyreható műszaki ismereteket, de megkövetelik a szervezet működésének megértését. Ezekben a szerepkörökben az emberi rugalmasság továbbra is a döntő tényező.

Az „utolsó rés” kihasználása: Bármilyen okossá is válik a mesterséges intelligencia, továbbra is szüksége van egy emberre, aki összekapcsolja a helyi valósággal. A gyártásban a munkavállalók tudják, hogyan kell automatizált rendszerekkel dolgozni; az oktatásban a tanárok értik, hogyan kell a mesterséges intelligenciát felhasználni a tanulás személyre szabásához. Az iparági ismeretek és a mesterséges intelligencia alapvető megértésének kombinációja nyithat meg több lehetőséget, mint egy ismeretlen területen a nulláról kezdeni.

A mesterséges intelligencia lehet eszköz a nagy jóhoz, de a nagy gonoszhoz is, ahogy Geoffrey Hinton figyelmeztet. A munka jövője és az élet értelme a döntéseinktől függ. Nem a pánik ideje jött el, hanem a cselekvésé és a jövőnk alakításának.

Forrás: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/99-cong-viec-sap-bien-mat-tan-the-viec-lam-hay-thien-duong-nhan-roi-20250912200715561.htm