Jak generatywna sztuczna inteligencja zmienia świat pracy?

Lęk przed tym, że maszyny zabiorą ludziom pracę, jest niemal tak stary, jak sam pomysł wprowadzania usprawnień technologicznych do fabryk i sięga XIX wieku. To historia strachu, ale też buntu. Najbardziej emblematyczna jest w tym kontekście działalność luddystów, którzy w początkach rewolucji przemysłowej wyrazili swój jasny sprzeciw i w obawie utraty zatrudnienia wzięli sprawy we własne ręce i niszczyli maszyny tkackie. Czy faktycznie jest się czego bać? Czy czeka nas ogromna fala społecznego niezadowolenia? Odpowiedzi poszukamy w raporcie Generative AI and Jobs („Generatywna Sztuczna Inteligencja i Miejsca Pracy”) przygotowanym przez Międzynarodową Organizację Pracy. 

Na przestrzeni ostatnich dekad niepokój wywołany widmem technologicznego bezrobocia występował w mniejszym lub większym nasileniu, teraz jednak przeżywa swój prawdziwy renesans i objawia się rosnącymi obawami przed sztuczną inteligencją.

Czy AI zabierze nam pracę?

Międzynarodowa Organizacja Pracy (MOP) pierwszy raz podjęła temat potencjalnej zastępowalności różnych zawodów przez AI w 2023 roku – zaledwie niecały rok po tym, jak firma OpenAI udostępniła użytkownikom darmową wersję ChatuGPT.

Od tego czasu technologie oparte na dużych modelach językowych (Large Language Models – LLM), rozwinęły się w zatrważającym tempie.

MOP stawia sprawę jasno – twórcy polityk publicznych powinni dołożyć wszelkich starań, by lepiej zrozumieć wpływ, jaki generatywna sztuczna inteligencja (tzw. GenAI) może mieć na rynek pracy. By ułatwić realizację tego zadania, Departament Badań MOP wszedł we współpracę z NASK – Państwowym Instytutem Badawczym nadzorowanym przez polskie Ministerstwo Cyfryzacji, by odpowiedzieć na fundamentalne pytanie: Jak GenAI wpłynie na globalne zatrudnienie?

Metodologia? Autorzy raportu najpierw dokonali „surowego przesiewu” – trzy duże modele językowe (GPT-4, GPT-4o i Gemini 1.5) otrzymały pełną, liczącą 29 753 pozycji, bazę polskich zadań i wystawiły każdej czynności ocenę od 0 do 1 potencjału automatyzacji z krótkim uzasadnieniem. Z tej kopalni danych wyłuskano reprezentatywną próbę 2 861 zadań, którą przebadano wśród 1 640 osób ze wszystkich jednocyfrowych grup ISCO-08, gromadząc łącznie 52 558 indywidualnych wskazań potencjału automatyzacji.

Groźba automatyzacji

Stwierdzenie, że funkcjonujemy obecnie w gospodarce cyfrowej jest dziś truizmem. Warto jednak wskazać główne obszary transformacji pracy. Praca zdalna i praca platformowa to najbardziej oczywiste przykłady. W dużej mierze już do nich przywykliśmy.

Późny kapitalizm to jednak system, który wykazuje immanentną niestabilność.

Wszystko wskazuje na to, że musimy pożegnać się z jedną ścieżką kariery na całe życie – sytuacją, która była standardem dla pokolenia naszych rodziców i dziadków. Dziś dla osób wchodzących na rynek pracy realia wyznaczają konieczność uczenia się przez całe życie i wielokrotnego przebranżowienia. Zawody znikają i pojawiają się w niespotykanym dotąd tempie m.in. dlatego, że AI bardzo szybko się rozwija i poszerza spektrum możliwych zastosowań. Jakie grupy są najbardziej narażone?

Powołując się na dane Ministerstwa Rodziny, Pracy i Polityki Społecznej oraz GUS, raport stawia następującą tezę: największy potencjał automatyzacji mają zawody opierające się na prostych, rutynowych, powtarzalnych czynnościach kognitywnych oraz zawody najbardziej zdigitalizowane. Powodem jest fakt, iż relatywnie łatwo ulegają one standaryzacji. To, że w tej grupie znajdują się m.in. programiści, może wydawać się paradoksalne. Przez lata zawód ten był synonimem innowacyjności, twórczego myślenia i elastyczności – cech, które trudno zautomatyzować.

A jednak, postępujący rozwój sztucznej inteligencji (zwłaszcza generatywnej) sprawia, że część pracy koderskiej – zwłaszcza tej opartej na powtarzalnych schematach, prostym debugowaniu czy tworzeniu interfejsów – coraz częściej może być wykonywana przez algorytmy.

Według raportu najwyższą ekspozycję mają zawody biurowe (clerical) – wśród 13 zawodów dominują role takie jak: pracownicy wprowadzania danych, maszynistki i operatorzy edytorów tekstu, pracownicy księgowości i rachunkowości, ogólni pracownicy biurowi, analitycy finansowi, dealerzy papierów wartościowych, personel call center sprzedażowy, twórcy stron i multimediów.

Nierówności potencjalnej automatyzacji pracy

Wśród tez raportu znajduje się nieoczywisty wniosek. Sztuczna inteligencja nie jest ślepa na płeć. W prognozowanej automatyzacji mamy do czynienia z istotnymi statystycznie różnicami płci. Kobiety są bardziej narażone, ponieważ zawody sfeminizowane (takie jak praca biurowa czy obsługa klienta), podlegają większej ekspozycji na transformacyjną moc generatywnej AI.

Z perspektywy płci widać wyraźne zróżnicowanie poziomu zagrożenia automatyzacją: w przypadku mężczyzn ryzyko dotyczy 28% miejsc pracy, z czego zaledwie 3,5% przypada na najwyższy poziom zagrożenia (tzw. gradient 4). Dla kobiet sytuacja wygląda inaczej – aż 41% ich zatrudnienia może być objęte automatyzacją, przy czym 14,4% mieści się w trzecim, a 9,6% w czwartym (najwyższym) gradiencie ryzyka.

Wśród zawodów o najniższej ekspozycji na automatyzację – czyli tych relatywnie „nienarażonych” – znajdują się zarówno profesje wysokospecjalistyczne, jak prawnicy czy lekarze, jak i te zaliczane do tzw. unskilled labor: kelnerzy, robotnicy fizyczni, pomoc kuchenna czy personel sprzątający. To osobliwa koalicja – po dwóch krańcach drabiny prestiżu zawodowego – która dziś łączy się w jednej kategorii: trudno zastępowalnych przez algorytmy. Przynajmniej na razie.

Jak radzić sobie z bezrobociem technologicznym?

Czy czekają nas obrazy rodem z czasów Wielkiego Kryzysu w latach 30. XX wieku w USA, gdy standardem były wielometrowe kolejki bezrobotnych? Według twórców raportu ustawodawcy nie powinni koncentrować się na prognozowaniu skali zwolnień, lecz skupić się na potencjalnych przekształceniach stanowisk.

AI zmienia zadania, to fakt, jednak można jej używać jako uzupełnienia ludzkiej pracy, a nie jej substytutu.

Wdrożenia sztucznej inteligencji w miejscach pracy wcale nie muszą oznaczać redukcji etatów.

Interwencje polityczne ukierunkowane powinny być na dialog społeczny w myśl hasła „nic o nas bez nas” – pracownicy powinni być ważnym aktorem w konstruowaniu decyzji o kształcie rynku pracy przyszłości.

Polityka powinna skupiać się na dostarczaniu ludziom narzędzi do tego, by byli w stanie możliwie bezboleśnie dostosować się do sytuacji, nawet jeśli oznaczać to będzie konieczność przekwalifikowania.

Szkolenia, instrumenty wsparcia, ułatwianie zmiany kwalifikacji – ludzie nie powinni być pozostawieni w tym kontekście sami sobie.

Czy GenAI jest aż tak przerażające?

Mało jest prac, które da się w pełni automatyzować. Sztuczna inteligencja nie jest wolna od ograniczeń. Chociażby ze względu na uprzedzenia (biases), od których ta technologia nie jest wolna, wiele zautomatyzowanych czynności (np. ocena kredytowa) nie powinno się odbywać bez nadzoru człowieka.

W wielu przypadkach nadzór ten przyjmować musi moralny charakter, ponieważ sztuczna inteligencja niezdolna jest do refleksji etycznych na takim poziomie, co człowiek.

Człowiek zostanie zwolniony z wykonywania części zadań, ale oddelegowany do wykonywania innych.

Matteo Pasquinelli w książce „Eye of the master. Social history of Artificial Intelligence” podkreśla, że autorzy badający społeczne skutki AI coraz częściej kwestionują „wirtuozerię algorytmów, które twierdzą, że są inteligentne, podczas gdy w rzeczywistości wzmacniają nierówności, utrwalają uprzedzenia płciowe i rasowe” [1]. Włoski filozof zdecydowanie kwestionuje tezę o emancypacyjnym potencjale AI.

Sztuczna inteligencja nie jest obiektywna – odzwierciedla sposób widzenia świata, który jest właściwy dla jej twórców.

A są to często biali, heteroseksualni, bogaci mężczyźni, w których interesie jest reprodukcja kapitalistycznej opresji. W związku z tym, według Pasquinellego, „Zastępowanie tradycyjnych miejsc pracy systemami sztucznej inteligencji powinno być badane w kontekście wypierania i mnożenia się niepewnych, nisko płatnych i marginalizowanych miejsc pracy w całej gospodarce światowej” [2]. Teza ta jest spójna z postulatem autorów raportu – robotyzacja nie może się odbywać bez uwzględnienia kontekstu społecznego i perspektywy pracowniczej.

Automatyzacja nie zajdzie z dnia na dzień.

Wymaga bowiem wysokich kompetencji cyfrowych, które w naszym kraju nadal są ograniczone. Wykluczenie cyfrowe znaczącej części ludności to istotna bariera, która nie tylko znacząco utrudni szeroką implementację sztucznej inteligencji, ale może także przyczyniać się do wzmacniania nierówności na rynku pracy. Ten niebawem może przybrać dychotomiczny podział na tych, którzy umieją współpracować z AI i tych, dla których technologia ta jest zbyt zaawansowana technicznie.

Nierówności społeczne to nie jedyny wątek użytkowania sztucznej inteligencji, który wymaga refleksji etycznej.

AI to technologia pochłaniająca ogrom energii, przez co generuje ogromne koszty operacyjne i infrastrukturalne.

Jest to jeden z głównych argumentów przeciwników AI – na karku czujemy oddech katastrofy klimatycznej, dlatego powinniśmy się poważnie zastanowić, czy wdrażanie na dużą skalę tak energochłonnej technologii jest uzasadnione. W związku z tym akceptacja społeczna sztucznej inteligencji nie jest oczywista.

Zatem co z nami będzie?

Raport unika jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie. Autorom daleko zarówno od technooptymizmu, jak i dystopijnej wizji zastąpienia ludzi przez roboty. Unikają oni jednostronnych stwierdzeń – umiarkowany technorealizm i świadomość ograniczeń badań społecznych nakazuje im potwierdzać, że wyniki ich pracy to jedynie estymacja i wartości przez nich przedstawione to jedynie szacunki.

Autorzy sami przypominają, że ich indeks mierzy wyłącznie „ekspozycję”, a nie realny skutek dla zatrudnienia. Podawane wartości wyznaczają górny pułap tego, co mogłoby się wydarzyć przy pełnej implementacji GenAI, bez gwarancji, że scenariusz ujrzy światło dzienne. Co więcej, badanie to moment-stop-klatka wykonany na początku 2025 r. – nie obejmuje ani przyszłych miejsc pracy, które dopiero się narodzą, ani kolejnych fal innowacji zdolnych zautomatyzować nowe zadania.

Autorzy podkreślają, że przy braku infrastruktury, kompetencji czy społecznej akceptacji nawet technicznie wykonalna automatyzacja może utknąć w martwym punkcie. 

Z pracy „Generative AI and Jobs” da się jednak wyczytać ogólny obraz tego, co może nas czekać w najbliższych latach. Ekspozycja zawodów na wpływ AI nie sprawi, że będą bezpowrotnie znikać, skazując na bezrobocie tysiące ludzi. Czeka je transformacja, która będzie wymagać od pracowników nauki nowych umiejętności i zdolności adaptacji. Przed nami raczej obraz współpracy Człowiek-AI, a nie hegemonia tej ostatniej.

Niezwykle istotny jest kontekst polityczny – potencjalne wdrożenia technologii opartych na sztucznej inteligencji skupione powinny być na ludziach i konsultowane na drodze dialogu społecznego. Niezbędna jest egalitarna negocjacja treści pracy.

Równie ważne jest podejście pracodawców. Ich postawa powinna opierać się na zrównoważonych innowacjach, a nie poszukiwaniu łatwej oszczędności pracy. Bo w jej centrum nadal stać będzie człowiek.

---

Przypisy:
[1] Matteo Pasquinelli, Eye of the master. Social history of Artificial Intelligence, s. 15.
[2] Tamże, s. 23.