Már a helyszín légköre is különös súlyt adott a témának. A rendház vastag falai évszázadok tanúi, mégis mindenki érezte, hogy a kérdés, amelyről szó lesz, a jövő legsebezhetőbb rétegeit érinti: a munkavállalókat, a fiatalokat, a pályaváltókat és mindazokat, akiknek a szakmája a leginkább érintett területekhez tartozik. Az előadás gondolatébresztőnek bizonyult, nem a félelemkeltésről szólt, hanem inkább az értelmezés és a tisztánlátás szándéka hatotta át.
 

A félelem nem új, mégis más

Az előadás elején Simon István egy egyszerű, mégis súlyos kérdést tett fel: vajon félünk-e attól, hogy az új technológiák elveszik a munkánkat? A nemzetközi felmérések szerint a fiatalok mintegy háromnegyede tart ettől. A Harvard Egyetem hallgatóinak fele például egyenesen úgy véli, hogy pályájuk elején a mesterséges intelligencia nagyban kiszoríthatja őket. A mesterséges intelligencia gyors fejlődése tehát még azokban is bizonytalanságot kelt, akik már stabil szakmai pálya elé néznek. A kutatások szerint az egyetemisták nagy része úgy érzi, olyan pályára készül, amelynek kereteit még a képzés évei alatt is átírhatják a technológiai változások.

Érdemes azonban visszatekinteni: a történelem minden nagy technológiai változása során hasonló félelmek jelentek meg. Amikor a gőzgépek átvették a fizikai munkák egy részét, sokan attól tartottak, hogy a kézi mesterségek eltűnnek. A számítógépek megjelenésekor sokan azt gondolták, hogy az irodai munkának vége. Az internet hajnalán pedig olyan vélemények is napvilágot láttak, hogy a bolti kereskedelem teljesen megszűnik majd.

Ezek közül egyik sem következett be olyan formában, ahogy akkor elképzelték. A munka nem eltűnt, hanem átalakult. Új szakmák és ipar­ágak születtek, ennek kapcsán érdekes párhuzam például a hagyományos munkákat végző romák esete. „Hogyan járult hozzá az ipari forradalom a romák elszegényedéséhez? A 18–19. századi ipari forradalom Európa-szerte alapjaiban alakította át a gazdaságot és a társadalmat. A romák helyzetére ez több, egymással összefüggő módon hatott kedvezőtlenül, a következmények egyike a hagyományos foglalkozások eltűnése. A romák évszázadokon át főként olyan mesterségekből éltek, mint a kovácsolás, fémmegmunkálás, teknő- és kanálkészítés, lókereskedelem és lópatkolás, vándoriparos és vásári szolgáltatások. Az ipari termelés térnyerésével azonban a kézműipari termékeket egyre inkább olcsó, gépi tömegáruk váltották fel, a mezőgazdaság gépesítése csökkentette a lovakkal kapcsolatos munkák iránti igényt, az állandó telephelyű gyáripari termelés háttérbe szorította a vándorló szakmákat” – magyarázta Simon István.

Elmondta: az AI munkahelyteremtő képessége nagyon alacsony, az emberek eddig nem veszítették el tömegesen a munkájukat, mivel a nagyvállalatok folyamataiban az AI által nyújtott lehetőségek bekapcsolása még az elején jár. „De ahogy a vállalati adaptáció nő, és egyes munkaköröket automatizálnak, elbocsátások fognak következni, és sajnos az nem látszik, hogy a jelenlegi munkaerőpiac ezeknek az embereknek miként fog munkát biztosítani” – magyarázta az előadó, hozzátéve, hogy mivel a cégek csak részben fogják biztostani a munkavállalóik át- és továbbképzését, ez a szerep az államra és az egyénre hárul.

Simon István a minorita rendházban tartott előadást. Fotó: Facebook / Mathias Corvinus Collegium - Erdély

Átalakuló szakmai mintázatok

Az előadás során szóba került az amerikai jegybank, a Fed elnöke, Jerome Powell friss nyilatkozata is, miszerint az AI-befektetések mostani hulláma gyökeresen különbözik a dotkom-lufitól, hiszen ma már valódi termékek és valódi bevételt generáló vállalatok állnak a mesterséges intelligencia mögött. Powell úgy véli, hogy a technológia hatása nem tömeges elbocsátások formájában lesz látványos, hanem inkább a toborzás visszafogásában. Vagyis a belépőszintű, rutinfeladatokra épülő állások száma fog csökkenni, és ezáltal a pályakezdőknek kell nagyobb figyelmet fordítaniuk arra, hogy időben olyan készségeket sajátítsanak el, amelyek megkülönböztetik őket a többi jelentkezőtől.

Simon István részletesen beszélt az automatizációkitettséget szemléltető grafikonokról, és számszerűen is megvilágította a különbségeket a szakmák között.

A jogi terület például látványos kettősséget hordoz. A jogi munkafeladatok körülbelül fele olyan jellegű, amelyet a mesterséges intelligencia át tud venni: a dokumentumok feldolgozása, a szerződések összehasonlítása vagy az esetjogi keresés mind olyan feladatok, amelyek a jogi munkafolyamatok nagyjából ötven százalékát teszik ki. A fennmaradó ötven százalék azonban a szoftvermérnök megfogalmazása szerint „az emberhez kötött szakmai tér”, amelyet a gép nem tud és várhatóan nem is fog átvenni: kommunikáció, ügyfélképviselet, jogértelmezés, tárgyalási stratégia.

A menedzsment szinte teljes egészében emberhez kötött marad. Az ilyen munkakörök esetében – Simon megfogalmazásában – nem a feladatokról van szó elsősorban. „A feladatok nagy része AI-jal végezhető, pl. a döntés-előkészítés és -támogatás. Mivel a cégeknek a produktivitása nő, és egyre gyorsabb a változás, ezért a vezetői munkaszervezési feladatok felértékelődnek. Több döntést kell hozni naponta, tehát vezetőből nem kevesebbre lesz szükség, hanem többre” – részletezte. A vezetői döntések mögött személyes tapasztalat, bizalomépítés és érzelmi intelligencia húzódik meg, és ezekben az emberi jelenlét pótolhatatlan.

A mérnöki területeken, informatikában és matematikában szinte teljesen sárga oszlopok voltak láthatók: ez az a kategória, ahol a mesterséges intelligencia nem helyettesít, hanem kiegészít. A feladatkörök kilencven százaléka vagy még több ilyen jellegű, azaz olyan teendő, amelyben a gép támogat, gyorsít, javasol, de nem veszi át a döntést. A teljes kiváltás aránya gyakorlatilag nulla. A szakember szerint éppen ez az a terület, ahol az ember és a gép együttműködése a legerősebb és legproduktívabb.

A mérnöki munka így más mintázatot mutat: a feladatok döntő része olyan, ahol a mesterséges intelligencia leginkább az ember mellett dolgozó segítő szerepét tölti be. A mérnöki teendők nagyjából kilencven százalékához a gép hozzá tud járulni, de nem úgy, hogy átveszi őket, hanem úgy, hogy gyorsítja, pontosítja vagy új szempontokkal egészíti ki a szakember munkáját. A fennmaradó körülbelül tíz százalék – a tervezés, a komplex problémák megoldása – továbbra is az ember felelőssége.

Szükség lesz-e még radiológusokra? Fotó: Pixabay.com

A számítástechnikai területek esetében Simon István azt hangsúlyozta, hogy ezeknél a szakmáknál szinte teljes egészében olyan feladatokról beszélhetünk, amelyek a mesterséges intelligenciával együttesen működnek a legjobban. Ezekben a munkakörökben a feladatok gyakorlatilag száz százaléka olyan, amelynél a gépi asszisztencia óriási hozzáadott értéket teremt, de a teljes kiváltás lehetősége egyelőre nem reális.

Az adminisztratív munkák egészen más képet mutatnak. Itt a teendők mintegy hatvan százaléka olyan, amelybe a mesterséges intelligencia érdemben be tud lépni: időpontfoglalás, dokumentumkezelés, egyszerűbb kommunikációs feladatok (pl. emailezés). A munka maradék része azonban még mindig emberi döntéseket, összefüggések felismerését vagy helyi ismeretet igényel, ezért ezek az állások nem szűnnek meg, hanem átalakulnak.

A fizikai munkák grafikonjain a sötétkék szín uralta a területeket – ez az a kategória, ahol a mesterséges intelligencia az adott munkakörbe a teendők mindössze nulla és tíz százaléka között tud belépni. Ilyen a karbantartás, a takarítás, a helyszíni javítás és a kézi szerelés. Az arányok sok helyen 90–95 százalék emberi munkát jeleznek, ami jól mutatja, hogy ezeknél a szakmáknál az automatizáció lassú és korlátozott lesz a robotok elterjedéséig, mivel jelenleg az AI általi automatizáció főleg a digitális munkákban jelentkezik.

A vendéglátás, élelmiszer-előkészítés és személyi szolgáltatások esetében a feladatok nagyjából fele marad emberi kézben, míg a fennmaradó részben a mesterséges intelligencia leginkább szervezési, adminisztratív, előkészítő szerepet kap. 

A takarítás és karbantartás kategóriában a feladatok szinte 100 százaléka a nem automatizálható csoportba tartozott, vagyis ezek a munkák továbbra is szinte teljes egészében emberi jelenlétet igényelnek. A mezőgazdasági munka szintén magas, 70–90 százalékos arányban sorolható ide.

Simon István hangsúlyozta: ez esetben a személyesség a munkavégzés lényegéhez tartozik, és ez még feltehetően hosszú évtizedekig így marad.

Autószerelés: segít-e a robotizáció? Fotó: Pixabay.com

Nem minden szakma automatizálható

A számok mögött Simon István arra is felhívta a figyelmet, hogy a munkavégzés sok területén nem azért marad meg az emberi szerep, mert nincs rá technikai megoldás, hanem azért, mert a feladatok emberi jellegűek. Az egészségügyi ellátás jó példája ennek: a diagnosztika egy része gyorsul, pontosabbá válik, de a kezelés megválasztása, a beteg bizalmának megnyerése, a félelmek csillapítása olyan szerepek, ahol a gép csupán támogató eszköz marad. 

Az egészségügyi területek kapcsán Simon konkrét példát is felhozott: bár a mesterséges intelligencia látványosan fejlődik, különösen a képalkotó eljárások értelmezésében, a gyógyítás lényege ettől nem változik meg. Mint fogalmazott, a gép a diagnosztika új segítője, de nem az orvos helyettese, és éppen ettől lesz igazán erős a partnerség. „A legsikeresebb orvosok azok lesznek, akik képesek lesznek a technikai tudást és a mesterséges intelligencia eredményeit emberi ítélőképességgel és odafigyeléssel összekapcsolni. Hatékonyságot növel, ezáltal az orvosok inkább a komplexebb feladatokra fókuszálhatnak, és a technológia olcsóbbá válása miatt szélesebb társadalmi rétegeknek lesz elérhető magasabb minőségű orvosi ellátás. Ezáltal az orvosok iránti kereslet nem csökken, hanem nő”  – magyarázta.
 

A következő nagy korszak

Simon István előadásának egyik fontos gondolatmenete arról szólt, hogyan fognak megjelenni az elkövetkező években a szakmaspecifikus mesterséges intelligenciák. Ezek nem általános modellek, hanem olyan rendszerek, amelyek hatalmas és finoman strukturált adathalmazokon tanulnak, kifejezetten egy adott szakma igényeihez igazítva.

Egy jogi MI minden releváns jogszabályt ismer, továbbá képes azokat összehasonlítani, értelmezni és a szakember számára döntési alternatívákat bemutatni. Egy orvosi MI képes egy adott betegségtípus összes diagnosztikai útvonalát felidézni, statisztikailag rangsorolni és összevetni. Egy mérnöki MI az építészeti szabványok, tervezési elvek és korábbi projektek ezreit hasonlítja össze, hogy új megoldásokat javasoljon.

Simon szerint a szakember szerepe ebben a környezetben nem csökken, hanem növekszik. A gép nem kiváltja a tudást, hanem felerősíti. A jó szakember nem azért lesz értékes, mert egyedül támaszkodik az ismereteire, hanem azért, mert képes lesz ezeket összehangolni a rendelkezésére álló hatalmas digitális tudáskészlettel.

Teljesen átírja a mesterséges intelligencia ember és gép kapcsolatát. Fotó: Pixabay.com

Csendben készül az ugrás

A technológiai fejlődés nem lineáris – jelentette ki az előadó. Egyes időszakokban gyors és látványos előretörés történik, máskor pedig hosszabb csend következik, amikor a háttérben történik az építkezés. Simon István szerint most egy ilyen felhalmozás időszakát éljük. A modellek tanulnak, specializálódnak, összekapcsolódnak, és amikor eljön az idő, egy egészen új generációs MI jelenik majd meg, amely képes lesz autonómabb és összetettebb feladatok ellátására. 

„A modellek a tanulás révén összetettebbé válnak, és egyik pillanatról a másikra képesek új korszakot nyitni. Most éppen egy olyan periódusban vagyunk, amikor az új generációs modellek épülnek. Ezek a rendszerek már nem csupán válaszolnak, hanem kontextust építenek, struktúrát alakítanak, és egyre jobban értik a valós világ működését. A következő fejlesztési hullám új szintre emeli az együttműködést ember és gép között” – vélekedett az előadó.
 

Az emberi tényező

Simon István az előadás végéhez közeledve kiemelte azokat a készségeket, amelyek a mesterséges intelligencia térnyerésétől függetlenül is időtállóak maradnak. Az érzelmi intelligencia, a rugalmasság, a rendszerben való gondolkodás, a csapatmunka és a felelősségvállalás olyan tulajdonságok, amelyeket semmilyen algoritmus nem helyettesít. A jövő sikeres szakembere nem csupán tudást birtokol, hanem képes azt értékké formálni.

A szoftvermérnök szerint minden fiatalnak szüksége van olyan kihívásokra, amelyek élettapasztalat megszerzésével járnak. „A szenvedés, a nehéz helyzetek kezelése tudja a jellemet erősíteni. A nehézségek formálják az emberi tartást, és ezek azok az élmények, amelyek bármilyen technológiai környezetben versenyképes készségekké válnak” – tette hozzá.

Amikor a technológia szövetséges

A rendház falai között végül egy olyan felismerés erősödött meg, amely túlmutat az automatizáció technikai kérdésein. A mesterséges intelligencia kora nem a munka végét, hanem annak megújulását hozza magával. A gépek a háttérben dolgoznak majd, az ember pedig az élen marad: döntést hoz, felelősséget vállal, irányít, tervez, és emberi lényegét viszi bele minden folyamatba.

A jövő nem arról szól, hogy mire képes a mesterséges intelligencia, hanem arról, mire képes az ember a mesterséges intelligenciával együtt.