Nem gyakorlati tesztek, hanem becslések
Ez alatt azt kell érteni, hogy az ilyen előrejelzések nem a jelenlegi MI-modellek konkrét, gyakorlati tesztjein alapulnak. Az Anthropic a becsléseit egy 2023 augusztusában született, neves kutatók által írt tanulmányra alapozta. Ez a jelentés részletesen szétbontotta a különböző szakmákhoz tartozó feladatokat egy rendkívül részletes rendszerben (mint az O*NET, amely az Amerikai Egyesült Államokban szabványosított foglalkozási adatokat tartalmaz). Utána emberi értékelőket hívtak segítségül, de nem olyanokat, akik ezeket a munkákat végzik, hanem olyanokat, akik tisztában voltak az MI akkori állapotával.
Milyen feladatokra lehet jó az MI?
Az értékelők feladata az volt, hogy eldöntsék: a legerősebb aktuális MI-hez (például GPT-4) hasonló LLM-ek képesek-e egy adott munkafolyamat idejét legalább felére csökkenteni úgy, hogy a minőség változatlan marad. Ha nem, azt is figyelembe vették, elérhetővé válhat-e ez később, kifejezetten MI-alapú szoftverrel. A példák főként szöveg- és kódírásra, fordításra, összegzésre, dokumentumok szerkesztésére, valamint kérdések megválaszolására terjedtek ki, amelyekben 2023-ban valóban különösen jól teljesítettek az LLM-ek. Ez azonban nem mindig jelentette azt is, hogy a tényleges munkafolyamat a felére rövidült.
Szubjektív, erősen feltételező becslések
Fontos: az értékelők többnyire nem ismerték személyesen azokat a munkaköröket, amelyeket értékelniük kellett. Ez az egész módszertan egyik komoly korlátja. A végeredmény számos ellentmondást tartalmazott – előfordult, hogy hasonló feladattípusokat eltérően értékeltek.
A rendelkezésre álló adatok szerint 2023-ban az LLM-ek körülbelül a munkaköri feladatok 15 százalékát tudták legalább 50 százalékkal gyorsítani. Mindössze a foglalkozások 2,3 százalékában fordult elő, hogy az O*NET-feladatok legalább fele ilyen mértékben ki volt téve ezeknek a modelleknek.
Miért tűnik mégis ijesztőnek a grafikon?
Ahhoz, hogy a sokkoló (80 százalék fölötti) számok megjelenjenek, a kutatóknak be kellett vetniük jó néhány előfeltételezést a jövő MI-szoftveréről. Abban a légkörben dolgoztak, amikor az MI fejlődése körül általános félelmek és vészforgatókönyvek uralkodtak. Több szakember attól tartott, hogy az MI-fejlesztés felett elveszíthetjük az irányítást, és akár végzetes veszélyt is jelenthet az emberiségre nézve.
Az előrejelzésekben még időpontot sem szabtak: nem volt szó arról, mikorra várható, hogy ezek a szoftverek ilyen szinten elterjednek. Így jött létre egy gyakorlatilag végtelen időhorizontú jóslat, ami jelentősen csökkenti a módszertan megbízhatóságát.
Például úgy vélték, hogy a szerződések és vásárlások lebonyolítása is egyszerűbb lehet MI-vel, ha mindegyik fél elküldi a szempontjait, az MI pedig eldönti, mi az igazság. Ők is elismerték azonban, hogy ehhez jelentős társadalmi elfogadás, gyakorlati tapasztalat és újfajta eszközök széles körű bevezetése szükséges.
A teljesen automatizált munka még messze van
A figyelemre méltó számok ellenére a kutatók óvatosak voltak: az MI által gyorsított munkafolyamat nem egyenlő a teljes automatizálással. Számos szakmában – például gyógyszerek felírásánál – továbbra is szükség van emberi ítéletre: az MI lehet, hogy javaslatokat ír, de a döntés a szakemberé marad. Azt is hangsúlyozták, hogy nem különítették el az olyan hatásokat, ahol a gép csak segíti az embert, és azokat, ahol konkrétan kiváltja az emberi munkát.
Jelenleg a kimutatások szerint nincs mérhető hatása az MI-nek a munkanélküliségre a leginkább kitett és a legkevésbé érintett állások esetében. Az Anthropic viszont arra figyelmeztet: az MI hatásai lassabban jelentkezhetnek a munkaerőpiacon, és később akár nehezen különíthetők el más gazdasági változásoktól.
Mi várható a közeljövőben?
A jelenlegi MI-használat csak részben tükrözi a 2023-as jóslatokat, és a tényleges használat még bőven elmarad a grafikonon látszó elméleti maximumtól. Ezek a maximális képességek azonban valójában egy idejétmúlt, feltételezéseken nyugvó elképzelésből származnak – ezt maguk a tanulmány szerzői is elismerték.
Pontosan előrejelezni, mely munkafolyamatokat tud majd átvenni az MI, még a szakértők számára is kihívás. Néhány, ma elképzelhetetlennek tűnő feladatot rövidesen felválthatnak a gépek, míg néhány, most automatizálhatónak látszó feladattal kapcsolatban váratlan akadályok jöhetnek elő. A jövő még mindig tele van meglepetésekkel.
