Mesterséges intelligencia: a nők hamarabb csapdába kerülnek?

A magas jövedelmű országokban a női munkahelyeket nagyobb valószínűséggel érinti vagy váltja fel a mesterséges intelligencia (MI), mint a férfiak szakmáit. Erre a következtetésre jutott az ENSZ Nemzetközi Munkaügyi Szervezete és egy lengyel állami kutatóintézet tanulmánya. Fő állítása az, hogy a nők magas jövedelmű munkáinak 41 százaléka veszélyben lesz, míg a férfiak munkáinak csak a 28 százaléka – írja az Euronews. 

A mesterséges intelligencia a következő évtizedben világszerte a munkahelyek 40 százalékát érintheti – figyelmeztet az ENSZ munkaügyi ügynöksége. A tanulmány megállapította, hogy a klasszikus irodai foglalkozások, mint például: 

• az adatbevitel, 
• az ügyintézés, 
• a gépírás, 
• a dokumentumszerkesztés,
• a könyvelő szakmák vannak a leginkább kitéve a mesterséges intelligencia okozta bizonytalanságnak. 

De ide sorolhatóak a web- és médiafejlesztők, az adatbázis-szakértők munkája is, valamint a pénzügyes és szoftverekkel kapcsolatos munkakörök. Jelen pillanatban ez még csak kockázat, de a munkahelyeket át fogja alakítani a technológia, ez ténykérdés. A jelentés szerint egyelőre a technológiai korlátok, az infrastrukturális hiányosságok és a szakemberhiány határozza meg a mesterséges intelligencia szélesebb körű alkalmazását és a kiváltásra kerülő munkahelyek számát. 

A mesterséges intelligencia feladatokat fog elvenni

A Világgazdaság Kerek István MI-szakértőt, egyetemi oktatót, a ChatGPT Magyarul nevű Facebook-csoport alapítóját kérdezte arról, milyen átalakulások várhatók a munka világában, és kinek mennyibe fog ez kerülni. 

Érdemes valóban női-férfi munkakörök szerint vizsgálni az MI-kitettséget, vagy van ennél fontosabb szempont?

Tapasztalatom szerint a nemek közti különbség másodlagos. A ChatGPT Magyarul csoportban az induló 28 vs. 72 százalékos nő-férfi arány mára kiegyenlítődött, ami jól mutatja, hogy a technológia iránti nyitottság nemi alapon hamar eltűnik. Sokkal inkább az számít, hogy milyen jellegű feladatokat végez valaki. A kitettséget az határozza meg, hogy valaki rutinszerű, jól strukturált feladatokat végez-e, vagy kreatív, döntéshozatalt igénylő munkakörben dolgozik. A magas hozzáadott tudású pozíciók – legyen szó komplex elemzésekről vagy emberi kapcsolatok menedzsmentjéről – mindkét nem számára stabilnak ígérkeznek.

Melyek azok a reális változások, amelyek a közeljövőben már hatással lesznek a munka világára, azaz elvesznek feladatokat?

Az ember jogi szerepe a jövőben különösen fontossá válik: kulcsfontosságú, hogy mindig legyen, aki vállalja a felelősséget a döntések következményeiért, hiszen ez biztosítja a felelős MI-használat és a társadalmi bizalom alapját. Aki magas hozzáadott értéket képvisel – mély szakmai tudással, kreatív és komplex problémamegoldó képességekkel –, az bármely gazdasági környezetben megtalálja a helyét, és stabil munkalehetőségekre számíthat. Ezzel szemben a pályakezdőknek és az átlagos vagy az alatti képességű dolgozóknak a fokozódó automatizáció miatt komolyabb kihívásokkal kell szembenézniük. Számukra azonban már körvonalazódik egy lehetséges társadalmi válasz: Sam Altman, az OpenMI és a ChatGPT alapítójának másik vállalkozása, a Worldcoin (https://world.org) azon dolgozik, hogy az alapjövedelem elosztásában játsszon szerepet. A gazdaság fenntartásához ugyanis elengedhetetlen a folyamatos fogyasztás, és ezzel párhuzamosan egy stabil, mindenki számára elérhető jövedelmi alapszint biztosítása.

Arról keveset beszélünk, hogy milyen költségei lehetnek az MI integrálásának, a rész vagy teljes folyamatok automatizálásának.

Jelenleg az egyedi, igazán hatékony MI-megoldások jellemzően csak a nagyvállalatok számára elérhetők, mert:

1. Nagyszabású beruházás
   A vállalati szintű MI-projektek költsége gyakran a több millió dollárt is meghaladja: a személyre szabott rendszerek fejlesztése és bevezetése könnyen felkúszik akár sok millió dollár fölé is. Emellett rejtett tételek is jelentkeznek (adatgyűjtés, tisztítás, címkézés, megfelelőségi vizsgálatok), amelyek tovább növelik a büdzsét.
2. Magasan képzett szakértői gárda
   A deeplearning modellek tervezéséhez és finomhangolásához tapasztalt adatmérnökökre, gépitanulás-mérnökökre és MLOps-specialistákra van szükség.
3. Különleges infrastruktúra-igény
   A nagy modellek futtatásához GPU-farmokra, gyors adattárolásra és gyors hálózatra van szükség, amit on-premise megoldásokkal, vagy dedikált felhőszolgáltatásokkal érdemes biztosítani. Ezek beállítása és üzemeltetése akár több százezer dollár kezdeti beruházást jelent, nem beszélve az üzemeltetési díjakról és a folyamatos skálázásról.
4. Folyamatos karbantartás és monitoring
   A bevezetett modelleket rendszeresen újra kell tanítani, hogy reagáljanak az adatváltozásokra, továbbá monitorozni kell a teljesítményüket, korrigálni a torzításokat és frissíteni a biztonsági intézkedéseket. Éves szinten ez akár az eredeti fejlesztési költség 10-20 százalékát is kiteheti.
5. Skálázhatóság és ROI- (befektetés megtérülése) igény
   A nagyvállalatoknál az automatizált folyamatokból származó megtakarítások, hatékonyságnövekedés és új üzleti lehetőségek (pl. személyre szabott ügyfélélmény, prediktív karbantartás) elegendő megtérülést kínálnak az első pillérektől a mély MI-megoldásokig.

Elérhetők lesznek a mesterségesintelligencia-alapú megoldások pár éven belül a közepes és kisebb cégeknek is, vagy ez még hosszabb idő?

A ChatGPT megjelenésével a belépési küszöb drámai módon lecsökkent: ma már szinte bárki számára elérhető az MI előnye, és ez átformálja a munkafolyamatokat. A nagy gyártók agenthálózatokat, virtuális asszisztenseket és robotokat fejlesztenek, amelyeket könnyen integrálni lehet a szervezetekbe, költséghatékonyan. A kisebb cégek LLM-eket (nagy méretű nyelvi modell), például ChatGPT-t alkalmaznak az e-mailek, szövegek, képek és videók automatizálására.