Hivatás / 2

Ha belekezdtünk, folytassuk: álljon itt a magas pesztizsű értelmiségi foglalkozások jövőjéről szóló írás második része!

—————————————————

Egyes szakmák átalakulása nem új jelenség. Az Ipari Forradalom során egész sor szakma tűnt el, hiszen a kézművesek szerepét átvették a gépek. Arra is van példa, hogy felhalmozott tudás mennyisége és bonyolultsága, a megoldandó problémák sokfélesége miatt mélyebb lesz a szakosodás, a szakmák széthasadnak.

A hivatások és a technológia viszonya érdekes és ellentmondásos. A szakértők használják, sőt, gyakran maguk fejlesztik a munkájukhoz szükséges technológiát, ami aztán visszahat rájuk, megváltoztatja őket. Minden jel arra vall, hogy napjainkban a digitális technológiák, a számítógépek, a szoftverek és az internet fejlődése a legnagyobb átalakító erő.

Példákat könnyen találhatunk. Vegyük elsőként a tanári munkát! A számítógépes tanulás, az úgynevezett e-learning több évtizedes múltra tekinthet vissza, sokáig azonban e téren nem sikerült áttörést elérni. A közelmúltban azonban változott a helyzet, méghozzá alapvetően a technológia képességeinek fejlődése miatt: a gépek erősebbek lettek, a szoftverek okosabbak, a kommunikáció széles sávú. A mai multimédiás oktatási megoldások hatékonyabbak és szórakoztatóbbak a korábbiaknál. A gépi intelligenciának köszönhetően több lehetőség nyílik testre szabásra, a tanulók képességeihez, intelligenciájához való igazodásra. A legjobb iskolák úgynevezett „masszív online kurzusai” rendkívül népszerűek lettek, sok ezren jelentkeznek rájuk (bár kétségtelen, hogy kevesen fejezik be azokat).

A jogászi munkában is megfigyelhető az információs technológia áttörése. Ezen a területen gyakori eset, hogy rengeteg szöveget, könyvtárnyi irodalmat kell átnézni releváns esetek, precedensek után kutatva. Ez eddig általában a kezdő jogászok, gyakornokok feladata volt, a jövőben viszont egyre inkább a mesterséges intelligencia vállalja magára ezt a gyötrelmes és időrabló feladatot. A munkát megkönnyíti a szövegek digitalizálása és a számítógépes keresés: a jogász vagy a segédje kulcsszavak alapján kutathat, de mivel sok találatot kaphat, nem szabadul meg a kínos feladattól. Egy ROSS nevű fiatal kanadai vállalkozás erre kínál megoldást. Az IBM Watson nevű (e könyv első fejezetében már említett) intelligencia-csúcstechnológiájának felhasználásával lehetővé teszik, hogy a jogászok emberi nyelven feltett kérdésekre kapjanak intelligens válaszokat. A rendszer folyamatosan tanul, felhasználói segítségével fejleszti önmagát. Mondhatjuk erre azt, hogy ez a megoldás nem helyettesíti, hanem támogatja a jogászokat, vagyis nem változtatja meg a jogi tudáshoz való hozzáférés módját, hosszabb távon viszont arra számíthatunk, hogy Watson a pereskedők, a betegek, a farmerek és mások közvetlen tanácsadója lesz, amivel úgy lehet „beszélgetni”, mint egy jogásszal, orvossal vagy agronómussal.

Ha a jogászi munka géppel való kiváltásáról van szó, nem kell azonnal a legmagasabb szintű gépi intelligenciára gondolni. A Fair Document nevű vállalkozás például az ingatlanok adásvételéhez kapcsolódó jogi tanácsadással foglalkozik. A gép strukturált interjú formájában gyűjti be az ügyféltől az ügylettel kapcsolatos információkat, elmagyarázza a teendőket, majd elkészíti a szükséges jogi dokumentumok (például egy szerződés) ajánlott változatát, kiemelve azokat a részeket, ahol szerinte alaposabb megfontolásra, esetleg további tanácsokra van szükség. A jogászi szakma számítógépesítésének fontos jele, hogy vezető egyetemeken szaporodnak a jogi informatikával (legal informatics) foglalkozó kutató és oktató központok; példaként említhetjük például a Stanford Egyetem CodeX nevű részlegét.

A számítógépek a pénzügyi tanácsadók felségvizeire is behatolnak. Fiatal vállalkozások például olyan feladatok megoldására használnak mesterséges intelligenciát, mint a kockázatnak való kitettség követése és elemzése, szokatlan tranzakciók azonosítása, hitelkérelmek minősítése, csalások felismerése, biztosítási kárigények vizsgálata, befektetési döntések támogatása. Akinek például befektetési tanácsokra van szüksége, ezt a szakértői szolgáltatást ma már egy robottól is megkaphatja.

Az orvosi munka gépestésében különösen látványos fejlődést tapasztalhatunk. A kiadások tekintetében a cukorbetegség a világ legköltségesebb betegsége, vegyük ezt példaként. Rengeteg ember szenved ebben a bajban: szakértők szerint egy évtizeden belül Kínában több cukorbeteg lesz, mint amennyi az USA teljes lakossága, ahol egyébként 30 millió a cukorbetegek száma, vagyis a lakosság 10%-áról van szó. A betegeknek minden évben több ezer dollárt kell költeniük kezelésre, és akkor a komplikációkat még nem is vettük számításba. Ha a költségek mellett a kieső bérekkel is kalkulálunk, az USA 245 milliárd dollárt költ évente a cukorbetegségre[1].

Nem meglepő, hogy az orvosi munka gépesítésével, az ellátás, a kezeléshez való hozzáférés javításával és a költségek csökkentésével sokan foglalkoznak. A Virta Health nevű cég okostelefonos alkalmazása rendszeresen kikérdezi a betegeket mindenkori állapotukról. A háttérben dolgozó mesterséges intelligencia „kiismeri” a telefon gazdáját, felfigyel az állapotukkal kapcsolatos árulkodó jelekre, tanácsot ad nekik és az orvosaiknak. A döntéseket az orvosok hozzák, de az alkalmazás segítségével sokkal hatékonyabban dolgozhatnak. A Livongo cég készüléke online glükózmérővel van felszerelve, a mért adatokat mesterséges intelligencia elemzi, a páciens pedig testre szabott ajánlásokat és tanácsokat kap. A Qventus rendszer a kórházakban dolgozó orvosok munkáját segíti: magába szív és feldolgoz minden, a kórházon átfutó adatot, mesterséges intelligenciával támogatja a döntéseket, a működés racionalizálását. A londoni Imperial College „Deep Medic” nevő programjában Deep Learning technológiával segítik a röntgenfelvételek elemzését. A Cleveland Clinics távmonitorozási központja úgy néz ki, mint egy repülőtér irányítótornya: a kórházakban és otthon tartózkodó betegeket online adatgyűjtő eszközökkel figyelik, baj esetén a gép automatikusan riaszt.

Minél több pácienssel és esettel foglalkoznak a gépek, tanuló algoritmusaik annál okosabbak lesznek. Az angliai Royal Free Hospital vesebetegség-monitorozó rendszere több mint másfél millió páciens öt évet átfogó adatait dolgozhatja fel. A rendszer előre jelzi a problémákat, mérések szerint naponta két órát takarítva meg a nővérek munkaidejéből. A londoni Babylon cég mesterséges intelligencia szakértők tucatjaival dolgozik egy olyan okostelefonos robotdoktoron, aminél orvosi konzultációk során nyert adatok milliárdjait használják fel diagnózisra és közvetlen tanácsadásra.

Mi a közös ezekben a megoldásokban és hogyan hat a számítógépesítés a fejezet elején említett szakmákra, magas presztízsű értelmiségi hivatásokra?

Témánk szempontjából az egyes hivatásokhoz tartozó tevékenységek három csoportba sorolhatók. Minden szakmának van egy olyan része, ami viszonylag könnyen megtanulható, rutinjellegű és jól algoritmizálható, vagyis a munkavégzés lényegében jól definiálható szabályok alkalmazását jelenti. Maradjunk az orvosi munkánál: rengeteg olyan orvosi eset van, ahol valamilyen betegség néhány könnyen beazonosítható tünet alapján nagy biztonsággal felismerhető, és az adott problémához valamilyen standard terápia rendelhető. Van olyan becslés, hogy az orvosi esetek 90%-ánál nincs szükség specialistára, egy generalista háziorvos jó diagnózist és terápiás javaslatot tud készíteni. A jogászi munkában egy ingatlanügylet szerződésének elkészítése, ha nincsenek különösebb komplikációk, szintén rutinmunka. Egy épület tervezésénél rengeteg rutinjellegű feladat adódik. A számítógépek az ismétlődő, algoritmizálható, adatalapú elemzési és döntési feladatok növekvő részét önállóan is el tudják látni, önmagukban is ki tudják szolgálni az ügyfeleket, vagyis gépi csatornát biztosítanak a szakmai tudáshoz való hozzáféréshez.

A tevékenységek második csoportjánál szükség van emberi közreműködésre, felügyeletre is, de a munkavégzőnek nem kell magasan képzett és drága szakembernek lennie. Az ember dönt és felügyel, de a munkájához erős gépi támogatást kap. Az ember szerepe gyakran csak az, hogy a gép javaslatait felülbírálja, ha azokban valamilyen szokatlan, irreális dolgot tapasztal, illetve „tolmácsoljon” az ügyfél és a gép között. Az elektronikus kereskedelemben például előfordul, hogy az automata árazó rendszerek valamilyen impulzus hatására irreális, vagy esetleg morális szempontból megkérdőjelezhető döntéseket hoznak – ilyenkor jól jön az emberi felügyelet és beavatkozás.

A harmadik csoportba azok a tevékenységek tartoznak, amelyeket változatlanul csak emberek tudnak megfelelően ellátni, az emberi kreativitás, személyes tapasztalat, intuíció nélkülözhetetlen.

Hogyan változhat az említett tevékenységcsoportok egymáshoz viszonyított aránya a jövőben? A jelen jelenségeit és tendenciáit látva feltételezhetjük, hogy az első csoport kiterjedése fog növekedni elsősorban a harmadik rovására. Miért gondoljuk ezt? Azért, mert az adatosítás általános és masszív tendencia szinte minden szakterületen, a gépek kapacitása nő, a mesterséges intelligencia versenyre kell az emberi tudással. Az egyes hivatások hátterében felhalmozódó tudásanyag növekvő mértékben digitalizált, a friss tudás szinte teljes egészében az. A gépek egyre megbízhatóbban ismernek fel helyzeteket, képesek a releváns adatok begyűjtésére és feldolgozásra, tanulni tudnak az eredményekből, számos területen jobb döntéseket tudnak hozni az embereknél és azokat végre is hajtják.

Az arányok eltolódása természetesen nem egyforma mértékű és sebességű lesz az egyes hivatásoknál. Lesznek olyanok, amelyek különböző okokból tartósan ellent tudnak állni a gépesítésnek, de akadnak majd olyanok is, ahol az emberek szinte teljesen eltűnnek, az emberi szakma gyakorlatilag megszűnik, a munkát algoritmusok veszik át. Az mindenesetre egyértelmű, hogy a hivatások körében a megszokott közvetlen emberi kapcsolaton kívül van más módja, csatornája is a tudáshoz való hozzáférésnek, és ez a technológiai fejlődésének, elsősorban a számítógépesítésnek köszönhető. A technikai lehetőség mellett meg kell említenünk a kényszert is: félő, hogy az új csatornák és megoldások nélkül a jelenlegi rendszerek nem lesznek fenntarthatók, a költségek tovább emelkednek, emberek tömegei maradnak az út szélén.

[1] A Centers for Disease Control and Prevention adatai alapján