დაიკავებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი ჩვენს სამუშაო ადგილებს? რადგან ხელოვნური ინტელექტი ახალ შიშებს იწვევს უმუშევრობის მომავლის შესახებ, სასარგებლოა განვიხილოთ, თუ როგორ განვითარდა ეკონომისტების გაგება ტექნოლოგიებისა და შრომის შესახებ. ათწლეულების განმავლობაში ეკონომისტები შედარებით ოპტიმისტურად იყვნენ განწყობილნი.
საინტერესოა ტოვებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი იმაზე მეტი რაოდენობის დასაქმებულ ადამიანებს სამსახურის გარეშე, ვიდრე ეს ვინმეს წარმოედგინა ან აქამდე მომხდარა? ეკონომისტების უმეტესობა ამტკიცებს, რომ პასუხი უარყოფითია: თუ ტექნოლოგია სამუდამოდ ათავისუფლებს ადამიანებს სამსახურიდან, მაშინ რატომ არის ახალი ტექნოლოგიების საუკუნეების განმავლობაში დანერგვის მიუხედავად, ჯერ კიდევ ამდენი სამუშაო ადგილი არსებობს და ადამიანი ისევ შრომობს? მათი მტკიცებით, ახალი ტექნოლოგიები ეკონომიკას უფრო პროდუქტიულს ხდის და ადამიანებს საშუალებას აძლევს, ახალ სფეროებში შევიდნენ — მაგალითად, სოფლის მეურნეობიდან წარმოებაზე გადასვლაში. სწორედ ამ მიზეზით, ეკონომისტები ისტორიულად იზიარებენ ზოგად შეხედულებას, რომ ტექნოლოგიური ცვლილებებით გამოწვეული ნებისმიერი რყევა „სადღაც კეთილსა და კეთილსაიმედოს შორისაა“.
მაგრამ, რადგან ხელოვნური ინტელექტის ახალი მოდელები და ინსტრუმენტები თითქმის ყოველკვირეულად გამოდის, შესაბამისად ეს კონსენსუსი ირღვევა. უკვე ფაქტია, რომ ციფრულმა ტექნოლოგიებმა ხელი შეუწყო უთანასწორობის ზრდას აშშ-სა და მთელ მსოფლიოში. მაგალითად, რადგან კომპიუტერებმა ცოდნის მქონე მუშაკები უფრო პროდუქტიული გახადეს და ზოგადად ადამიანებს გაუზარდეს პოტენციალი და შესაძლებლობები, შესაბამისად კვალიფიციურმა მუშა ხელმა შეამცირა მოთხოვნა „საშუალო ხელფასის“ მქონე სამუშაოებზე, როგორიცაა საოფისე თანამშრომელი, ან თანაშემწე და ადმინისტრატორი. შედეგად, ზოგიერთმა ეკონომისტმა დამკვიდრებული თეორიების გადახედვა დაიწყო თუ ტექნოლოგიები, განსაკუთრებით კი ავტომატიზაცია, როგორ გავლენას ახდენს შრომის ბაზრებზე. „შესაძლებლობა, რომ ტექნოლოგიურმა გაუმჯობესებამ შეიძლება გაზარდოს პროდუქტიულობა და ეს, თავის მხრივ გამოიწვევს ყველა დასაქმებულის ხელფასების კლებას გახლავთ ყველაზე მნიშვნელოვანი საკითხი, რომელსაც უნდა მიექცეს ყურადღება და რეალურად კი იგნორირებულია“ – ამაზე საკუთარ ნაშრომში საუბრობენ MIT-დან Daron Acemoglu და ბოსტონის უნივერსიტეტიდან Pascual Restrepo საკუთარ ბოლო დროინდელ კვლევაში.
ავტომატიზაციის ეს ახალი ეკონომიკა ინარჩუნებს ძირითად იდეას, რომ გრძელვადიან პერსპექტივაში ტექნოლოგია ხშირად მუშაკებს უფრო პროდუქტიულს ხდის და ამით მათ ხელფასებს ზრდის საშუალებას აძლევს. თუმცა, ის ასევე ორ მნიშვნელოვან საკითხს წამოჭრის: პირველ რიგში, დიდი განსხვავებაა ტექნოლოგიების არსებული სამუშაოს ავტომატიზაციისთვის გამოყენებასა და სრულიად ახალი შესაძლებლობებს შორის, რომელიც აქამდე არ არსებულა. მეორეც, ტექნოლოგიების განვითარების ბედი ნაწილობრივ დამოკიდებულია იმაზე, თუ ვინ წყვეტს, თუ როგორ იქნას გამოყენებული იგი. „ხელოვნური ინტელექტი გვთავაზობს უზარმაზარ ინსტრუმენტებს თანამშრომლების გასაძლიერებლად და სამუშაოს გასაუმჯობესებლად. ჩვენ უნდა დავეუფლოთ ამ ინსტრუმენტებს და ვაიძულოთ ისინი ჩვენთვის იმუშაონ“, – წერს MIT-ის ეკონომისტი David Autor.
ეკონომისტები სამყაროს მოდელების აგებით აღიქვამენ. ეს მოდელები ცდილობენ თანამედროვე ეკონომიკის არეული, გაფანტული რეალობის ასახვას, თუმცა ისინი განზრახ გახლავთ გამარტივებული. ამის ძირითადი მიზანი გახლავთ ძირითადი ალტერნატივების და კომპრომისების/ვაჭრობა ილუსტრირება, რომლებსაც ფორმაში მოყავთ და აყალიბებენ ეკონომიკას. ამ პროცესში, ეს მოდელები ხშირად ხელს უწყობენ პოლიტიკის შემქმნელებს, თუ რაზე გაამახვილონ ყურადღება.
რბოლა განათლებასა და ტექნოლოგიას შორის
ეკონომისტების დადებითი შეხედულებები ტექნოლოგიების მიმართ და თუ რას უშვება იგი შრომის ბაზრებს და როგორ ზემოქმედებს, საკმაოდ პირდაპირი ემპირიული დაკვირვების წყაროდან მომდინარეობს. ამ მიმართულებით 20 საუკუნის ისტორიის მოცულობის ტექნოლოგიური პროგრესით თითქოს ყველა უდნა ავშენებულიყავით. 1900 წლისთვის ამერიკის მოსახლეობის 41% სოფლის მეურნეობით იყო დაკავებული; 2000 წლისთვის კი ეს მაჩვენებელი 2% შეადგენდა. ეს გარდასახვა შესაძლებელი გახდა ახალი ტექნიკის, მაგალითისთვის კომბაინებისა და მოსავლის აღების სხვა მანქანების წყალობით, რომლი სამუშაოც თავდაპირველად ცხენებითა და პირუტყვის დახმარებით ხორციელდებოდა, ხოლო შემდგომში კი ეს პროცესი მექანიზებული გახლდათ. ამავდროულად, მანქანათმშენებლობამ წარმოების ბუმიც გამოიწვია. ახალი ქალაქები და რაიონები შენდებოდა ახალი ინდუსტრიული მრეწველობების ირგვლივ და ამან ამერიკის ეკონომიკა გახადა მეტად ურბანული, მეტად ინდუსტრიული და ძალიან, ძალიან მდიდარი. ამ ყველაფერმა განაპირობა ხელფასების ზრდა და სამუშაო საათების შემცირება, მან ასევე ფიზიკური შრომის ინტენსივობის შემცირება განაპირობა. ეკონომიკის ისტორიკოსის, რობერტ გორდონის თქმით, ამ პროცესების შედეგად ფიზიკურად ყველაზე დამღლელ პროფესიებში დასაქმებული მუშაკების წილი მკვეთრად შემცირდა. ამ ცვლილებებს მრავალი მიზეზი ჰქონდა და ისინი ცალსახად კარგი არ იყო. მიუხედავად ამისა, როგორც გორდონი ასკვნის, მათ მნიშვნელოვნად გააუმჯობესეს ამერიკელების კეთილდღეობა და ეს კი ვერ მოხდებოდა ახალი ტექნოლოგიების გარეშე.
ტექნოლოგიურ პროგრესს აქვს პოტენციალი, რომ ჩვენ გაგვხადოს უფრო პროდუქტიული და მოახერხოს ე.წ. ეკონომიკური ნამცხვრის, ანუ კეთილდღეობის მასშტაბების ზრდა – სწორედ ეს პროცესები განაპირობებენ ეკონომისტების აზროვნებასა და თვალთახედვაში, თუ როგორ მოხდეს კეთილდღეობისა და ზრდის გააზრება. სოფლის მეურნეობის მექანიზაციის გარეშე, ცხოვრების დონის მკვეთრი ზრდა, რაც ბოლო ორი საუკუნის განმავლობაში მსოფლიოს მრავალ ნაწილში შეინიშნებოდა, შეუძლებელი იქნებოდა ჩვენს მიერ ზემოთ ხსენებული პროცესების გარეშე. სწორედ ეს პროცესები აისახა იმ მოდელებში, რომელიც ამ ბუმის ისტორიამ წარმოშვა. მაგრამ, ამ მოდელებში მოიაზრებოდა ერთი გადამწყვეტი თვალთახედვა, – რომ არავინ უნდა დარჩენილიყო ცუდ მდგომარეობაში. თუმცა შედეგებმა მათ საშუალება მისცა, დაემტკიცებინათ, თუ როგორ შეეძლოთ ტექნოლოგიებს უთანასწორობის გაზრდა. კომპიუტერებმა ბევრი პროფესიონალი მუშაკი გაცილებით პროდუქტიული გახადა — ისეთი ინოვაციების წყალობით, როგორიცაა ცხრილები და ელექტრონული ფოსტა —შესაბამისად, გაიზარდა მათი ხელფასებიც. თუმცა, ამან ნაკლები სარგებელი მოუტანა ნაკლები კვალიფიკაციის მქონე მუშაკებს, რამაც გამოიწვია ის, რასაც ჰარვარდის ეკონომისტები Claudia Goldin და Lawrence Katz „განათლებასა და ტექნოლოგიას შორის რბოლა“ დაარქვეს.
აღნიშნული „რბოლის“ მიღმა არსებული აზრი ის გახლდათ, რომ ტექნოლოგიას პოტენციალში არსებული პროდუქტიულობის სარგებლის გამოსავლენად მეტი განათლება სჭირდებოდა, ამიტომ მან მაღალკვალიფიციურ მუშაკებზე მეტი მოთხოვნა შექმნა. სწორედ ამან შექმნა უთანასწორობის პოტენციალი, რადგან მოთხოვნადი, განათლებული მუშაკების ხელფასები უფრო სწრაფად იზრდებოდა, ვიდრე ნაკლებად განათლებული მუშაკების ხელფასები. მეოცე საუკუნის შუა პერიოდში ამერიკაში ეს ეფექტი კომპენსირებული იყო იმით, რომ სულ უფრო მეტი ადამიანმა მიმართა კოლეჯებს კვალიფიკაციის ასამაღლებლად. შესაბამისად, კურსდამთავრებულები აკმაყოფილებდნენ უფრო განათლებული მუშაკების მოთხოვნას, ხოლო დიპლომის არმქონე მუშაკები იმდენად მცირერიცხოვანი იყვნენ, რომ შესაძლებელი იყო მათი შემოსავლებიც გაზრდილიყო და პროგრესს მათ კეთილდღეობაზეც ჰქონოდა გავლენა. თუმცა, როდესაც 1980-იან წლებში კოლეჯში მყოფი ამერიკელების წილი უმაღლეს სასწავლებლებში სტაბილური კლებით ხასიათდებოდა, ტექნოლოგიები და მეცნიერულ ტექნიკური პროგრესი მაინც წინ მიდიოდა – ამ პროცესმა განათლებულ მუშაკებზე ახალი მოთხოვნა უკვე ვეღარ დააკმაყოფილა. ამგვარად, უმაღლესი განათლების მქონე პირთა ხელფასები გაცილებით სწრაფად გაიზარდა, ვიდრე დიპლომის არმქონეთა, რამაც უთანასწორობა გაზარდა.
ეს მოდელები ილუსტრირებდა ე.წ. „კვალიფიკაციებზე ორიენტირებული ტექნოლოგიური ცვლილების“ სურათს და ასახავდა ტექნოლოგიური ფორმების მუშაობის ძირითად ასპექტებს. ის, როგორც წესი, გვხდის უფრო პროდუქტიულს, მაგრამ ზოგიერთ პროფესიასა და უნარ-ჩვევებზე შეიძლება უფრო მეტად იმოქმედოს, ვიდრე სხვებზე. „სიმარტივის მიუხედავად, ეს მოდელები საკმაოდ კარგად აჯამებენ ხელფასების შესახებ საუკუნის მონაცემებს“ – როგორც MIT-ის ეკონომისტმა David Autor 2015 წელს, როდესაც მას ამ სფეროში მისი მუშაობის შესახებ ვკითხე. პრობლემა, როგორც მან ჩემთან ერთ-ერთ ბოლო საუბარში თქვა, ის არის, რომ ძველი მოდელები ვარაუდობდნენ, რომ ტექნოლოგიურმა პროგრესმა „შეიძლება ზოგიერთი ნავი სხვებზე მეტად აწიოს, მაგრამ თავად არცერთ ნავს არ წევს დაბლა“. თუმცა, როდესაც ციფრულმა ტექნოლოგიებმა გლობალური ეკონომიკა შეცვალა, „ბევრი მტკიცებულება გაჩნდა იმისა, რომ ადამიანები უარეს მდგომარეობაში აღმოჩნდნენ“.
როდის ქმნის ტექნოლოგია ახალი სახეობის სამუშაო ადგილებს და როდის ვერ ხდება ეს.
რატომ ხდება, რომ ზოგიერთი ახალი გამოგონება ზოგიერთ შემთხვევაში ხელფასებს დიდი მოცულობით ზრდის – მცირედით მაინც, საბოლოო ჯამში – მაშინ როცა, სხვა დასაქმებულთა დიდი ნაწილის მდგომარეობა უარესდება? ბოლო ათწლეულის განმავლობაში, ეკონომისტებმა ამ კითხვას უპასუხეს და ახსნეს იმით, რომ განასხვავეს ის ტექნოლოგიები, რომლებიც ქმნიან სამუშაოს ახალ სახეობებს და ის ტექნოლოგიები, რომლებიც უბრალოდ არსებული რუტინული საქმის ავტომატიზაციას ახდენენ უკვე არსებული სამუშაოებისა, რომელსაც ადრე ადამიანი ასრულებდა.
ამ ახალი მოდელებისკენ მიმავალი გზა 2000-იანი წლების პერიოდში დაიწყო, როდესაც ეკონომისტებს მონაცემთა უფრო მდიდარ ბაზაზე შეექმნათ წვდომა და სამუშაოს ინდივიდუალურ ამოცანებად დაყოფა დაიწყო. მაგალითად, მკვლევრის სამუშაო შეიძლება მოიცავდეს მონაცემების შეგროვებას, მონაცემთა ანალიზს და ანგარიშების წერას. თავდაპირველად, სამივე ამოცანას ადამიანი ასრულებს. თუმცა, დროთა განმავლობაში, ტექნოლოგიამ მონაცემთა შეგროვების ამოცანა შეიძლება ითქვას გადაიბარა, რის შედეგადაც მკვლევარს ანალიზის ჩატარება და ანგარიშის დაწერის ფუნქცია დარჩა. კონკრეტული დავალების შესრულებაზე ორიენტირებული მოდელები საშუალებას იძლეოდა, უფრო დეტალურად შესწავლილიყო ტექნოლოგიების გავლენა სამუშაოზე და ხელი შეუწყო აშშ-სა და მსოფლიოს დიდ ნაწილში მზარდი უთანასწორობის ახსნას. 1980-იანი წლებიდან მოყოლებული, ციფრულმა ტექნოლოგიამ ნელ-ნელა დაიწყო იმ ამოცანების შეცვლა და შესრულება, რომლებიც საშუალო ხელფასიან სამუშაოებს უკავშირდებოდა, როგორიცაა ბუღალტერია ან საოფისე საქმიანობა. თანამედროვე ტექნოლოგიებმა დაიწყო მრავალი მაღალკვალიფიციური ამოცანის შესრულება — როგორიცაა მონაცემთა ანალიზი და ანგარიშების შედგენა და ეს მიმართულებები უფრო ეფექტური და მომგებიანი გახადა. მაგრამ, როგორც კი საშუალო ფენის დასაქმებულების ამოღება მოხდა პროცესიდან, მათგან ბევრმა დაბალანაზღაურებად სამუშაოზე გადაინაცვლა — და რადგან სამუშაო ძალის სიჭარბე იყო, ანაზღაურებაც კიდევ უფრო დაეცა ზოგ უკვე დაბალშემოსავლიან პოზიციაზე. 1980-იანი წლებიდან ოცდამეერთე საუკუნის დასაწყისამდე, დასაქმების ზრდა გაიყო ორ მიმართულებად: მაღალანაზღაურებად ინტელექტუალურ შრომად და დაბალანაზღაურებად მომსახურების სფეროდ.
ამოცანებზე დაფუძნებულმა ხედვამ კიდევ უფრო გამოარკვია კვალიფიკაციისა და პროფესიონალიზმის მნიშვნელობა — გადამწყვეტია, კონკრეტულად რომელ ამოცანებს ჩაანაცვლებენ კომპიუტერები. დასაქმებულის პერსპექტივიდან, უკეთესია, როდესაც მანქანები მექანიკურ, რუტინულ ან მექანიკურ, მომაბეზრებელ შრომას იღებენ საკუთარ თავზე — ოღონდ აქ გასათვალისწინებელია შენ თუ შეძლებ შენი კვალიფიკაციის გამოყენებით კვლავაც შეინარჩუნო ფუნქცია და შეძლებ უფრო ღირებული ამოცანების შესრულებას, რომ ადამიანი დარჩე დასაქმებული და გქონდეს ანაზღაურება. ამ ხედვის ერთ-ერთ შეზღუდვას თავდაპირველად ის წარმოადგენდა, რომ იგი შესაძლო ამოცანების სიას სტატიკურად მიიჩნევდა. თუმცა, როდესაც მკვლევრებმა სამუშაო თანამდებობებისა და მოთხოვნების ევოლუციის სისტემატიზება მოახდინეს აღმოაჩინეს, რამდენად ბევრ ადამიანს აქვს ისეთი სამუშაო, რომელიც თურმე ცოტა ხნის წინ საერთოდ არ არსებობდა.
2018 წელს დასაქმების 60%-ზე მეტი იმ სამუშაო პოზიციებზე მუშაობდა, რომლებიც 1940 წელს საერთოდ არ არსებობდა, — როგორც ეს David Autor კვლევაშია ნახსენები. 1980 წელს, მოსახლეობის აღწერის ბიურომ „დისტანციურად მართვადი სატრანსპორტო საშუალებების კონტროლიორები“ დაამატა პროფესიათა სიაში; ხოლო 2000 წელს — სომელიეები.
ეს მაგალითები ასახავს ორ მჭიდრო გზას, როგორ შეუძლია ტექნოლოგიას ახალი შრომის შექმნა: პირველ შემთხვევაში, ტექნოლოგიამ პირდაპირ წარმოშვა ახალი ტიპის პროფესია, რომელიც ახალი უნარების მოთხოვნას გულისხმობდა; ხოლო მეორე შემთხვევაში, მეტად მდიდარმა საზოგადოებამ — კომპიუტერებითა და დისტანციურად მართვადი მოწყობილობებით გაჯერებულმა — მომხმარებლებს მისცა საშუალება, ფული დაეხარჯათ ახალ ექსტრავაგანტულ სერვისზე, როგორიცაა სომელიეს მომსახურება.
ზოგიერთი ეკონომისტის შეფასებით, სწორედ ეს „ახალი შრომა“ წარმოადგენს მთავარ გასაღებს იმის გასაგებად, თუ როგორ ზემოქმედებს ტექნოლოგია შრომის ბაზარზე. მათი თვალთახედვიდან ის, თუ რამდენად სასიკეთოა ტექნოლოგიური ცვლილება დასაქმებულთათვის, დამოკიდებულია იმაზე, შეძლებს თუ არა საზოგადოება ისეთი ახალი საქმიანობების გამოგონებას, სადაც ადამიანები კვლავ შეძლებენ წარმატების მიღწევას — მაგალითად, დისტანციურად მართვადი მოწყობილობების ოპერირება. თუ ეკონომიკა სწრაფად ქმნის ახალ პროფესიულ როლებს, სადაც ადამიანური უნარებია საჭირო, მაშინ ის მეტ-ნაკლებად შთანთქავს ტექნოლოგიური პროგრესის გვერდითი ეფექტების, გამოდევნილი დასაქმებულების პრობლემას.
ამ იდეას Acemoglu and Restrepo 2018 წელს ფორმალური მოდელის სახე მისცეს, სადაც ავტომატიზაცია კონკურენციაშია ახალი ამოცანების მქონე სამუშაო ადგილების შექმნასთან. ახალი ტექნოლოგიები სამუშაოებს აქრობენ, მაგრამ ასევე წარმოქმნიან ახალ საქმეს ადამიანებისთვის; თუმცა, თუ შეცვლა უსწრებს ახალ შრომას, ანაზღაურება როგორც წესი იწევს დაბლა.
როდესაც ეკონომისტებმა თავიანთი თეორიებს გადახედეს, რეკომენდაციების გადააზრებაც მოხდა. განათლებასა და ტექნოლოგიას შორის „რბოლის“ ეპოქაში ისინი იძლეოდნენ რეკომენდაციას ყურადღება იყოს გამახვილებული, რომ სულ უფრო მეტმა ადამიანმა მიიღოს უმაღლესი განათლება, ან სხვა ნებისმიერი გზით მოხდეს პროფესიული უნარ-ჩვევების ამაღლება. დღეს კი, ტენდენცია ისეთია, რომ უფრო მეტად ამახვილებენ ყურადღებას ახალი სამუშაო ადგილების შექმნის მნიშვნელობაზე, ასევე იმ პოლიტიკებისა და ინსტიტუტების მხარდაჭერაზე, რომლებიც ამ პროცესს შეუწყობენ ხელს.
„ტექნოლოგიები ჩვენს ცხოვრებას მაშინ „გარდაქმნიან ფუნდამენტურად“ როდესაც ჩვენ მათ მივცემთ შესაძლებლობას, რომ სრულიად თავად შეასრულონ ის საქმიანობა, რასაც ახლა ჩვენ ვაკეთებთ და შეგვიძლია გავაკეთოთ — ნათქვამია David Autor კვლევაში. ინტერნეტი უბრალოდ მხოლოდ უკეთესი ხერხი კი არ იყო სატელეფონო კომუნიკაციისთვის, ანდა ელექტროენერგია მხოლოდ გაზის განათების ალტერნატივა კი არ ყოფილა… ყველაზე მნიშვნელოვანი ტექნოლოგიები სრულიად ახალ კატეგორიებს ქმნიან ადამიანური საქმიანობისთვის. ეს კი გულისხმობს როგორც ახალ სამუშაოებს, ასევე ახალ მოთხოვნას — იმ გარემოში, სადაც საზოგადოება უფრო მდიდრდება.
ეს უკავშირდება მენეჯმენტის ერთ ძველ იდეას, რომელსაც რეორგანიზაცია ეწოდება. 1990 წელს მაიკლ ჰამერმა გამოაქვეყნა ცნობილი სტატია ჟურნალ Harvard Business Review-ში, სადაც მენეჯერებს მოუწოდებდა: „ნუ მოაასვალტებთ ძველ ბილიკებს“ — ანუ, არსებული პროცესები უბრალოდ არ უნდა ავტომატიზირდეს; უნდა მოხდეს მათი თავიდან ფუნდამენტურად გადააზრება.
Acemoglu და სხვა მკვლევართა „ახალი ამოცანების“ მოდელებიც მსგავს დასკვნამდე მიდის: არ უნდა შემოვიფარგლოთ იმ ამოცანების ავტომატიზაციით, რაც დღეს ხელოვნურმა ინტელექტმა და რობოტებმა შეიძლება შეასრულოს. საჭიროა სრულიად ახალი გზების ძიება და აღმოჩენა — როგორ გააუმჯობესოს ხელოვნურმა ინტელექტმა ჩვენი ცხოვრება და როგორ შევუწყოთ ხელი ადამიანებს, რომ განავითარონ და გამოიყენონ საკუთარი შესაძლებლობები და კვალიფიკაცია.
ვინ იქნება გადაწყვეტილების მიმღები?
რომელ ამოცანებს აიღებს ხელოვნური ინტელექტი საკუთარ თავზე, ნაწილობრივ დამოკიდებულია იმაზე, ვინ იღებს შესაბამის გადაწყვეტილებებს — და რა გავლენა აქვთ ამ პროცესში დასაქმებულებს. წინა წელს ჰოლივუდის სცენარისტებმა ხელი მოაწერეს ახალ კოლექტიურ ხელშეკრულებას, რომელიც ნაწილობრივ ეხებოდა AI-ის გამოყენებას სცენარის შექმნის პროცესში. Molly Kinder-მა Brookings Institution მკვლევარმა ამ პროცესებს მიუძღვნა პროფესიური სიტუაციური ანალიზი და დაასკვნა:
“გილდიამ, რასაც სექტემბერში მიაღწია ხელშეკრულებით, ისტორიული პრეცედენტი დაამყარა: სცენარისტების გადასაწყვეტია, გამოიყენებენ თუ არა გენერაციულ AI-ს და როგორ — როგორც დამხმარე და შევსების ინსტრუმენტი, მაგრამ არავითარ შემთხვევაში — ჩანაცვლება. საბოლოოდ, თუკი გენერაციული AI გამოიყენება, ხელშეკრულება ითვალისწინებს, რომ სცენარისტს სრულად ეკუთვნის ავტორობის უფლება და შესაბამისი ანაზღაურება.
პროფკავშირებს ტექნოლოგიასთან საკმაოდ რთული ურთიერთობა აქვთ და ავტომატიზაციის მიმართ, ხშირად სკეპტიკურად არიან განწყობილნი. აქაც ჩანს, როგორ შეიცვალა ეკონომისტების მიდგომა. 1980-იან წლებში გაბატონებული მოსაზრება იყო, რომ პროფკავშირიან ფირმებს ნაკლები მოტივაცია ჰქონდათ ინოვაციებსა და ახალ ტექნოლოგიებში ინვესტირებასთან დაკავშირებით. რადგან, პროფკავშირები უზრუნველყოფდნენ, რომ სარგებელი ძირითადად მუშაკებს დარჩენოდა, თვლიდნენ, ინვესტორებს ნაკლები სტიმული ექნებოდათ კვლევასა და განვითარებაში ფულის ჩადებისთვის. თუმცა, როგორც ლონდონის ეკონომიკის სკოლის ეკონომისტი ჯონ ვან რინენი აღნიშნავს, ამ საკითხზე ფიქრის რამდენიმე ალტერნატიული გზაც არსებობს: კომპანიები, რომლებიც ეფექტიანად იყენებენ ახალ ტექნოლოგიებს, როგორც წესი, უფრო მეტ ანაზღაურებას იხდიან, რადგან მათ პროდუქტიულობა და მომგებიანობაც მაღალი აქვთ. ვან რინენის თქმით, შესაბამის პირობებში, პროფკავშირებს შეუძლიათ დაეხმარონ დასაქმებულებს, რომ მოგების რაღაც წილზე პრეტენზია ჰქონდეთ — მაგალითად, უფრო მაღალი ხელფასის სახით. ერთ-ერთ ნაშრომში იგი ციტირებს ჯონ ჰოჯს, აშშ-ის ფეროშენადნობთა ყოფილი ხელმძღვანელს, რომელმაც ერთხელ თქვა: „მანქანის წინააღმდეგ არ ვიმოქმედებთ, თუ ნაძარცვის სამართლიან წილს მივიღებთ.’“
დასაქმებულთა ჩართულობა — რომელსაც ხშირად პროფკავშირები უზრუნველყოფენ — შესაძლოა კომპანიებს უფრო მეტი პროდუქტიულობისკენაც უბიძგოს AI-ის უფრო მეგობრული და კოლეგიალური გამოყენებით. „საბოლოოდ შეგვიძლია დავასკვნათ, რომ დღეს დღის წესრიგში დგება ხედვა, რომ მიმდინარე ინოვაციური პროცესები გარდაუვალია, სასურველია და საუკეთესო გზაა დავადგინოთ, თუ როგორ უნდა გამოვიყენოთ AI მაქსიმალური ეფექტურობით“, — ამბობს Molly Kinder. „ამიტომ, ბიზნესის თვალსაზრისითაც ლოგიკურია, რომ თანამშრომლები პროცესის მონაწილენი უნდა იყვნენ.“
„დასაქმებულთა ჩართულობა ასევე შეიძლება იყოს იმ ნეგატიური ეფექტების წინააღმდეგ დამცავი ბარიკადი, რომელზეც MIT-ის Acemoglu თავის კვლევებსა და ახალ წიგნში “so-so technology” მიუთითებდა. „So-so technology“ სადაც ე.წ. „ისე რა ხარისხის ტექნოლოგიური პროცესი შეიძლება ვუგულისხმოთ“. იდეა იმაში მდგომარეობს, რომ ზოგჯერ კომპანიები ავტომატიზაციას მიმართავენ საკმაოდ არაეფექტურად, მხოლოდ დასაქმებულების ჩანაცვლების კუთხით და არა იმ კუთხით, რომ მნიშვნელოვნად გაიზარდოს პროდუქტიულობა, რომ ეს პროცესი ღირდეს ამად. მაგალითის სახით შეიძლება მოყვანილი იყოს თვითმომსახურების აპარატები სალაროებთან ისინი იმ დონეზე ეფექტიანად ფუნქციონირებენ, რომ აკარგვინებენ სამუშაოს მოლარეებს, მაგრამ ამ პროცესის ადაპტაცია არ ხდება იმ კუთხით, რომ ეკონომიკის მასშტაბით მნიშვნელოვანი ზრდა გამოიწვიოს ან სხვა სექტორებში ახალი მოთხოვნა წარმოქმნას.
მთელი წიგნებია დაწერილი იმაზე, თუ რა გავლენას ახდენს ეკონომიკა პოლიტიკის შემმუშავებლებზე. შესაძლოა, ეს გავლენა გადამეტებულად იყოს შეფასებული: პოლიტიკას როგორც წესი უფრო ხშირად განსაზღვრავს ჩვეულებრივი პრაგმატული სიტუაციური პროცესები, ვიდრე ეკონომიკის სახელმძღვანელოები, კარგია ეს თუ ცუდი ასეა. თუმცა, ეკონომიკურ კვლევებში არსებული მექანიზმები მაინც მნიშვნელოვანია: ერთის მხრივ, ისინი გვეხმარება გავიგოთ, როგორ მუშაობს ეკონომიკა; მეორეს მხრივ კი, თვითონ ეს მოდელებიც რეალურ გავლენას ახდენს იმაზე, როგორ მსჯელობს საზოგადოება იმაზე, როგორ უნდა მოქმედებდნენ მთავრობები.
მთელი ათწლეულების განმავლობაში, ეკონომისტები ამბობდნენ, რომ ტექნოლოგიამ ყველას მდგომარეობა გააუმჯობესა და — როგორც წესი — არავინ დარჩენილა წაგებული. მაშინაც და ახლაც მართებულად აღნიშნავდნენ, რომ ტექნოლოგია ერთ-ერთი ყველაზე სანდო გზაა საზოგადოებისთვის ცხოვრების დონის ასამაღლებლად. მაგრამ ის ფაქტი, თუ როგორ შეუძლია მას ადამიანების დეზორიენტაცია და დაზარალება, საკმაოდ დაგვიანებულად იქნა აღიარებული.
ავტომატიზაციის ეკონომისტების უფრო თანამედროვე მოდელები მნიშვნელოვან გაკვეთილებს გვთავაზობენ მომავალი ტექნოლოგიური ტალღისთვის. თუ ხელოვნური ინტელექტი მართლაც უნდა გახდეს საყოველთაო კეთილდღეობის ეპოქის ინიციატორი, ორი პირობა უნდა შესრულდეს. პირველი — მან უნდა შექმნას ისეთი ახალი სახის შრომა, სადაც ადამიანებს წარმატების მიღწევა შეუძლიათ — ისეთი ამოცანები, რომლებიც აქამდე არ არსებობდა. მეორე — გადაწყვეტილებების მიღება ყველა დონეზე, როგორც კომპანიებში, ისე სახელმწიფო სტრუქტურებში, უნდა მოიცავდეს დასაქმებულთა ხმასაც. ეს არ ნიშნავს იმას, რომ მაინცდამაინც დასაქმებულებს უნდა ჰქონდეთ ვეტოს უფლება AI-ის ყველა გამოყენების სცენარზე, ან რომ მოითხოვდნენ არ უნდა მოხდეს სამუშაო ადგილების ოპტიმიზაცია ან თუნდაც გაქრობა. მაგრამ, ის აუცილებლად ნიშნავს იმას, რომ მათ უნდა ჰქონდეთ რეალური შესაძლებლობა, მათ პოზიციას გავლენა ჰქონდეს გადაწყვეტილებებზე.
ზოგადად, ეკონომისტები ნაკლებად პესიმისტურად უყურებენ AI-ს, ვიდრე ბევრი სხვა. იშვიათად პროგნოზირებენ სამუშაოსგან დაცლილ მომავალს. მათთვის ნათელია, რომ ისევე, როგორც წარსულის მრავალი სხვა მასშტაბური ტექნოლოგიური პროგრესი, ხელოვნურ ინტელექტს აქვს პოტენციალი, ძირეულად გააუმჯობესოს ჩვენი ცხოვრება. მთავარი კი, როგორც Author ამბობს, იმაში მდგომარეობს, რომ ეს პროცესები ჩვენთვის სასარგებლოდ უნდა გამოვიყენოთ.
Harvard Business Review, May 27, 2024
Harvard Business Review-ის კონტრიბუტორი რედაქტორი და ყოფილი ხელმძღვანელი, ის გამოირჩევა ეკონომიკისა და ბიზნესის თემებზე წერის უნარით და ხშირად ეხება ისეთ საკითხებს, როგორიცაა ინფლაცია, მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები და ტექნოლოგიური ცვლილებების გავლენა ეკონომიკაზე. ვალტერ ფრიკს აქვს ჰარვარდის უნივერსიტეტის ბაკალავრის ხარისხი სოციალური მეცნიერებების მიმართულებით. Nonrival-ის დამფუძნებელი — საინფორმაციო ბიულეტენი, სადაც მკითხველები ეკონომიკასა და ბიზნესზე პროგნოზებს აკეთებენ. Quartz-ის აღმასრულებელი რედაქტორი, ასევე Harvard-ის Nieman Foundation-ის სტუმარი მკვლევარი და Berkman Klein Center-ის Assembly Fellow. მისი სტატიები გამოქვეყნებულია ისეთ გამოცემებში, როგორიცაა The Atlantic, MIT Technology Review, The Boston Globe და BBC.
თარგმნა და კომენტარები დაურთო: 07.07.2025
გიორგი მიქანაძე – თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტის დოქტორანტი; ქართულ-ამერიკული უნივერსიტეტის ასოცირებული პროფესორი
ანალიტიკოსთა და მეცნიერთა დარბაზი ,,დოქტრინა”
