Článek
Často píšu o tom, co umí nové AI nástroje. Zabývám se tím především proto, že to podle mého bude mít ohromný dopad na společnost. A proto se také snažím kromě „legrácek“ věnovat tomu, jak se vlivem nových služeb změní práce.
Čtete ukázku z newsletteru TechMIX, ve kterém Pavel Kasík a Matouš Lázňovský každou středu přinášejí hned několik komentářů a postřehů ze světa vědy a nových technologií. Pokud vás TechMIX zaujme, přihlaste se k jeho odběru!
Když jsem o tom psal v dubnu, mohl jsem vycházet hlavně z odhadů a predikcí. V srpnu už jsem se mohl opřít o několik konkrétních studií monitorujících zapojení generativní umělé inteligence do pracovního procesu.
První praktické testy zapojení AI
Konkrétně studie na operátorech linky technické podpory ukázala, že nováčci využívající AI systém pro navrhování odpovědí jsou už po třech měsících tak výkonní jako veteráni, kteří AI nevyužívají. Celkově stoupla efektivita o 14 %:
Jenže zvýšení produktivity u operátorů technické podpory není až tak překvapivé. Už teď je tato práce považována za celkem „robotickou“. Nová studie, kterou sepsali odborníci z prestižních amerických univerzit, ovšem popisuje zapojení umělé inteligence do mnohem pestřejšího prostředí. A výsledky jsou překvapivě ještě výraznější.
Podprůměrní konzultanti se zlepšili o 43 %
Pokusnými králíky byli tentokrát analytici a konzultanti z nadnárodní skupiny Boston Consulting Group. Jedná se tedy o „vysoce kvalifikované odborníky“, kteří mají v popisu práce tvorbu rozsáhlých dokumentů, prezentací a analýz na míru klientům. Jinými slovy: nejsou to žádná ořezávátka a výsledné texty jsou poněkud složitější než „A zkusili jste to vypnout a zapnout?“.
Poradci byli rozděleni do tří skupin. První pracovala tradičním způsobem a neměla k dispozici žádné AI nástroje. Druhá skupina dostala k dispozici nástroje založené na jazykovém modelu GPT-4. Třetí pak měla stejné nástroje a navíc dostala školení, jak s nimi pracovat.Pomohly AI nástroje? Efektivita práce stoupla, a to dost výrazně.
Plněné úkoly kombinovaly kreativitu, byznysové analýzy, odhady i orientaci v tom, jak funguje návrh produktů. Nejlepší výsledky měli lidé, kteří používali ChatGPT a podobné nástroje a zároveň prošli školením. Ale i lidé, kteří školení nedostali, dosáhli na víceméně srovnatelné zlepšení.
Opět platí, že nejvíce z nových nástrojů těžili ti pracovníci, které výzkumníci označili jako „podprůměrné“. Ti zaznamenali 43% zlepšení. Ale i nejlepší poradci byli díky novým technologiím výkonnější, a to o 17 %.
Dodejme, že „podprůměrnost“ měřili vědci na základě sebehodnocení, a jde tedy o trochu nespolehlivou metriku. Zvýšení jejich produktivity je nicméně nepochybné.
Delegující kentauři a nadšení kyborgové
Vědci sledovali i způsob, jakým konzultanti nové nástroje implementovali. Na základě toho vymezili dvě skupiny: kentaury a kyborgy. Je to hezká metafora využívající dvě mytické bytosti.
„Kentauři“ rozdělovali činnosti mezi lidi (sebe) a AI. Napřed si tedy rozdělili úkol na malé kousky a ty pak rozdělili podle typu činnosti. Něco zadali lidem (například sobě nebo kolegovi) a něco poslali do online služby využívající umělou inteligenci (v tomto případě nejčastěji chatbot).
„Uživatelé s touto strategií přepínají mezi úkoly umělé inteligence a lidskými úkoly a rozdělují si odpovědnosti na základě silných stránek a schopností jednotlivých entit,“ uvádějí výzkumníci.
Entita je mimochodem zajímavé označení, výzkumníci tím myslí „člověk nebo AI“. Samozřejmě bychom mohli namítnout, že AI je spíše systém než entita, z pohledu dokončení úkolu je ale užitečné o chatbotovi uvažovat jako o jednotlivci.
„Kyborgové“ na to šli z druhé strany. Nerozdělovali úkoly na lidské a strojové. Místo toho cíleně implementovali AI nástroje do všech svých činností. S chatbotem komunikovali prakticky neustále a i u „běžných“ činností si uvěřovali postup, aby dosáhli co nejlepších výsledků.
„Uživatelé typu kyborg nejen delegují úkoly, ale propojují své úsilí s umělou inteligencí na samé hranici možností,“ všímají si vědci. „Tato strategie se může projevovat jako střídání odpovědností na úrovni dílčích úkolů. Člověk například začne větu a nechá AI, aby ji dokončila, nebo píše texty v tandemu s AI.“
Těžké odhadnout, co jde a co ne
Co se týče konkrétních úkolů, popsali výzkumníci – kteří měli zjevně v týmu nějakého básníka – fenomén nazvaný „zubatá technologická hranice“. Myslí tím fakt, že není vůbec jednoduché popsat, které úkoly umí současná generativní AI usnadnit a vyřešit, a kde pomůže málo, nebo dokonce zdržuje neužitečnými kecy, a lidskou práci tak degraduje.
Některé úkoly mohou vypadat řešitelné pomocí AI, ale ve skutečnosti AI dává nepoužitelné výsledky. Jinde naopak AI nabízí skvělé výstupy, ale málokdo z „kentaurů“ jí takovou práci svěří.
Sami můžete zvážit, zda jste nyní spíše kentauři, nebo kyborgové. Já v některých oblastech tíhnu ke kyborgovi, ale obecně jsem pořád spíše kentaur. A některé věci – třeba psaní článků nebo tohoto newsletteru – zcela úmyslně nesvěřuji AI, protože za výsledky chci plně ručit.
V plné verzi newsletteru TechMIX toho najdete ještě mnohem víc. Přihlaste se k odběru a budete ho dostávat každou středu přímo do své e-mailové schránky.
Umělá inteligence na vzestupu
Strojové učení není žádnou novinkou. Teprve v posledních letech se ale ke slovu dostaly tzv. velké jazykové modely. Nejznámější ukázkou je populární ChatGPT, jehož fungování podrobně popisujeme v tomto článku:
Důležitým faktorem aktuální popularity systému umělé inteligence je velké množství textů dostupných na internetu. A také rychlý hardware, který umožnil vytrénování řádově výkonnějších modelů. Takových, ve kterých se objevuje „emergentní chování“, jež se v některých ohledech vyrovná lidské inteligenci:
To samozřejmě vyvolává debatu o tom, zda nová vlna automatizace nahradí lidskou práci. V tomto článku shrnujeme současné poznatky a predikce ohledně toho, jak AI změní pracovní trh a kterých profesí se dotkne nejvíce:
