Te vei conforma cu Inteligența Artificială
De Westpac Banking Corporation Feb 27 26, 01:48 GMT
Inteligența artificială poate accelera sarcinile repetitive și poate permite oamenilor să își redirecționeze eforturile către sarcini de valoare superioară. Dar, dacă munca grea este demonstrarea conformității cu reglementările, vor permite autoritățile de reglementare acest lucru?
Comentariile entuziaste cu privire la efectele IA asupra distrugerii locurilor de muncă reflectă parțial cât de repede se schimbă tehnologia, făcând dificilă evaluarea implicațiilor sale. Dar, de asemenea, ratează nuanțe importante: atunci când se evaluează impactul asupra locurilor de muncă, se presupune că locurile de muncă sunt alcătuite din sarcini deconectate.
Cercetările academice indică modalități mai bune de a gândi problema. O lucrare recentă sugerează că firmele vor automatiza sarcinile în care IA poate atinge calitatea actuală a producției și nu pe cele în care nu o poate face. Timpul lucrătorului este eliberat pe măsură ce unele sarcini sunt automatizate și realocat altor sarcini, crescând calitatea producției pentru aceste sarcini. Acest lucru ridică ștacheta de calitate pentru automatizarea lor ulterioară și ar putea face munca umană mai valoroasă, nu mai puțin.
Unele sarcini vor fi potrivite pentru automatizare, deoarece necesită eforturi semnificative doar pentru a atinge o calitate minimă. Sarcinile legate de conformitate sunt un bun exemplu în acest sens, cu condiția ca autoritățile de reglementare să permită acest lucru. Rezultatul ar putea fi un produs de o calitate mai bună din perspectiva clienților. Dar apar noi probleme, inclusiv probleme de conformitate ridicate de tehnologie și posibilitatea ca așteptările de reglementare să crească pe măsură ce automatizarea face conformitatea mai ieftină.
De la eseuri entuziaste până la postări suspecte în stil IA pe rețelele de socializare, efectele (potențial perturbatoare) ale IA sunt o prioritate pentru mulți oameni. Narațiunea de perturbare a devenit atât de mult parte a spiritului vremurilor încât „dezvoltator de software care și-a pierdut locul de muncă din cauza IA și acum nu are asigurare de sănătate” a fost povestea unui pacient dintr-un episod recent din Anatomia lui Grey.
Un motiv pentru neliniște este că lucrurile se mișcă atât de repede încât oamenii se luptă să înțeleagă lucrurile. Modelele de raționament au doar un an și jumătate, la urma urmei. Capacitățile modelelor de top au sărit înainte doar în ultimele trei luni. Orice intuiție ai avut despre impactul IA pe baza a ceea ce puteau face modelele în urmă cu șase luni este depășită. Adăugați haosul politic și geopolitic al administrației Trump și nu este de mirare că investitorii aruncă mâinile în sus și vând.
În afară de propria sa viteză de dezvoltare, unul dintre lucrurile care fac dificilă evaluarea implicațiilor IA este că oamenii folosesc o viziune simplistă „sac de sarcini” asupra muncii. Dacă prea multe dintre sarcinile tale sunt automatizate, mai degrabă decât augmentate de IA, se presupune că locul tău de muncă este în pericol.
O abordare mai bună a fost sugerată într-o lucrare recentă de doi profesori de la Universitatea din Toronto, Joshua Gans și Avi Goldfarb. În loc de un sac de sarcini deconectate, ei modelează producția ca pe un set de sarcini cu calitate variabilă. Calitatea producției finale este produsul calității fiecărei sarcini, adică înmulțirea calității între sarcini. Dacă vreo sarcină are o calitate zero, întreaga producție are o calitate zero. (Acestea sunt cunoscute sub numele de modele de producție „O-ring”, după defecțiunea pieselor care a fost cauza imediată a dezastrului Challenger.)
În această configurație, firmele vor automatiza sarcinile pe care tehnologia le poate produce la calitatea cerută și vor realoca efortul uman sarcinilor rămase. Timpul lucrătorului este realocat mai degrabă decât „economisit” sub formă de concedieri, deoarece există un beneficiu pentru îmbunătățirea calității sarcinilor neautomatizate. Această calitate variabilă a sarcinilor și a producției este ignorată de literatura „sacului de sarcini”.
Un exemplu concret al acestui efect de realocare a timpului provine dintr-un discurs recent al guvernatorului Fed, Chris Waller. El a menționat că instrumentele de codare bazate pe IA au redus timpul petrecut cu sarcinile de rutină. Dezvoltatorii de la Fed se pot concentra în schimb pe îmbunătățirea securității și calității produsului final. Aceasta a fost și experiența noastră: codificarea mai rapidă înseamnă mai mult timp pentru gândire și scriere.
Modelul Gans și Goldfarb are câteva implicații interesante dincolo de lipsa concedierilor. Odată ce unele sarcini sunt automatizate, devine mai greu să automatizezi sarcinile rămase, deoarece acestea sunt acum efectuate la o calitate mai înaltă decât înainte. Aceasta înseamnă că automatizarea nu va fi un proces lin, ci ar putea avea loc în salturi și opriri. De asemenea, ar putea face munca umană mai valoroasă decât înainte, prin concentrarea ei pe sarcinile de valoare superioară rămase. Bariera în calea automatizării a tot ar putea fi, prin urmare, mai mare decât își dau seama oamenii, iar problema a ceea ce este automatizat când depinde de ceea ce a fost automatizat mai întâi.
Modelul O-ring permite, de asemenea, unele extensii utile pe care lucrarea Gans și Goldfarb nu le menționează (și pentru care funcționarea matematică va fi disponibilă la cerere). În modelul standard O-ring, efortul zero asupra unei sarcini se traduce prin calitate zero, dar orice timp petrecut pe o sarcină produce o calitate pozitivă și, prin urmare, o producție finală pozitivă.
Luați în considerare cazul în care trebuie depus un efort semnificativ pentru o sarcină chiar și pentru a atinge o calitate zero. Un exemplu în acest sens ar putea fi efortul implicat în realizarea și demonstrarea conformității cu cerințele legale sau de reglementare. Cheltuirea unui efort pozitiv, dar mai mic decât acest prag minim, are ca rezultat totuși dezastrul de producție de calitate zero al unei constatări de neconformitate. Dacă o sarcină implică această „taxă de conformitate” cu efort fix, iar celelalte nu, va fi una dintre sarcinile pe care firmele vor căuta să le automatizeze mai întâi, deoarece eliberează mult mai mult timp pentru a face alte lucruri decât ar face automatizarea celorlalte sarcini. Din nou, viziunea „sac de sarcini” pierde această posibilitate.
Apoi, problema devine: vor permite autoritățile de reglementare automatizarea activităților de conformitate sau demonstrarea acestei conformități? Este suficient ca o IA să verifice o listă de reguli sau sunt necesare semnături manuale costisitoare pentru responsabilizare? Vor fi autoritățile de reglementare care abordează cu precauție noile tehnologii prea precauți? Și automatizarea va muta pur și simplu sarcinile de conformitate în alte forme, cum ar fi gestionarea riscului furnizorilor sau asigurarea faptului că rezultatele modelului sunt explicabile și că sistemele nu halucinează? O altă complicație este că diferiți regulatori ar putea adopta poziții diferite cu privire la această problemă.
O altă dificultate apare dacă este necesar un efort pentru a atinge conformitatea minimă, dar există și un plafon dincolo de care un efort suplimentar asupra sarcinii de conformitate este inutil. Gândiți-vă la un rating de cinci stele sau „pe deplin conform”, dar fără o a șasea stea către care să trageți. Dacă efortul manual pentru a se conforma este suficient de mare, firma va alege să automatizeze, chiar dacă asta înseamnă trecerea de la cinci stele la o promovare minimă, dacă asta crește suficient calitatea altor activități. Această alegere va fi cea mai atractivă dacă supracomportarea este asigurare, mai degrabă decât o expresie a apetitului pentru risc. Dacă efortul manual are rezultate incerte, firmele vor alege să se supracomporteze pentru a evita rezultate ocazionale neconforme.
Un aspect al acestei incertitudini, așa cum a subliniat Westpac anterior în observațiile sale către procesul mesei rotunde de productivitate, este că autoritățile de reglementare din Australia tind să nu confirme că ceea ce face entitatea este conform, ci mai degrabă așteaptă acele momente de neconformitate și promulgă consecințe. Supracomportarea este răspunsul natural la această abordare de reglementare; un proces mai fiabil, mai puțin manual, ar putea să nu aibă nevoie de un tampon atât de mare.
Dacă rezultatele automatizate sunt mai fiabile și mai sigure, precum și mai rapide și mai ieftine, atunci firma poate alege în mod rațional să nu se supracomporteze așa cum a făcut-o când totul era făcut manual. Firmele vor trebui să se întrebe: se supracomportă pentru a asigura fiabilitatea procesului sau face parte din marca și cultura pe care doresc să o păstreze? Autoritățile de reglementare ar putea să nu fie mulțumite să vadă entitățile reglementate rămânând conforme, dar nu mai sunt de cinci stele. Vor trebui să se întrebe dacă criteriile lor de evaluare pun accent pe proces, mai degrabă decât pe rezultat.
Pe de altă parte, odată ce verificarea automatizată a datelor în timp real devine posibilă, eșantionarea manuală periodică va părea inadecvată. Ștacheta de conformitate ar putea crește inexorabil pe măsură ce conformitatea devine mai rapidă și mai ieftină. Fiabilitatea și explicabilitatea proceselor entităților reglementate vor conta, de asemenea.
Așa că probabil te vei conforma folosind IA și cu siguranță vei dori, având în vedere avantajul eliberării de timp pentru alte lucruri. Întrebări cheie pentru viitoarea adoptare a tehnologiei și creșterea productivității din Australia sunt: ce alte probleme ridică și vor fi de acord diferiții regulatori cu schimbarea?