Stel je voor hoe tegenstrijdige gevoelens kunnen worden gevoeld door een machine learning-expert die een kunstmatige intelligentie (AI) -systeem creëert dat op een dag, en misschien zelfs heel binnenkort, in staat zal zijn om zelfstandig nieuwe AI's te creëren. En tegelijkertijd zullen deze AI's effectiever zijn dan die welke aanvankelijk door de mens zelf zijn gemaakt. Er komt een tijdperk aan waarin machines hun eigen vervanging zullen creëren.
Op dit moment worden specialisten op het gebied van machine learning zeer gewaardeerd in ontwikkelde arbeidsmarkten, maar wanneer de wereld software begint te maken die hun eigen soort kan "leren onderwijzen", is de dag niet ver meer dat dergelijke specialisten volledig niet opgeëist zullen worden.
In een vergelijkbare situatie kunnen groepen zoals Google Brain, OpenAI, DeepMind, evenals afdelingen van de meest prestigieuze technologiescholen en -instituten die systemen voor machine learning ontwikkelen, binnenkort in staat zijn om deze systemen in de toekomst zelf machine learning-systemen te laten maken. En wat erger is, de eerste tekenen hiervan zijn nu al merkbaar. Onderzoekers bij Google Brain hebben bijvoorbeeld een programma ontwikkeld dat in staat is om AI-systemen te maken, met als taak het prestatieniveau van taalverwerkingsprogramma's te meten. De test toonde aan dat een programma geschreven door een machine deze taak beter aankan dan software die door mensen is geschreven.
Volgens MIT Technology Review beschouwt Jeff Dean, hoofd van het Google Brain-ontwikkelingsteam, 'geautomatiseerd machine learning' als het meest veelbelovende onderzoeksproject voor zijn team.
“Op dit moment vertrouw je bij het oplossen van een probleem op je eigen ervaring, de beschikbare data en de daadwerkelijke berekeningen zelf. Kunnen we 'ervaring' uitsluiten van deze volgorde als het gaat om machine learning?”Vraagt Dean.
Als AI in staat blijkt om consequent taken uit te voeren op niveaus die vergelijkbaar zijn met de niveaus die zijn aangetoond in het Google Brain-experiment, dan zouden zelfgemaakte en zelflerende AI's op een dag kunnen leiden tot snellere creatie en aanpassing van nieuwe technologieën.
En toch, hoewel het veld alleen nog steeds interessanter is voor enthousiastelingen, is er al een groeiend aantal mensen over de hele wereld die zich zorgen maken dat de groei en ontwikkeling van AI-systemen uiteindelijk veel van hun levensonderhoud zou kunnen beroven.
Automatisering is ontworpen om niet alleen de economie te veranderen, maar ook het principe van het kapitalisme als geheel, een principe dat door de eeuwen heen niet is veranderd. Op de lange termijn zullen machines inderdaad goedkoper worden dan ingehuurde arbeiders. Immers, de bazen hoeven zich geen zorgen meer te maken over wanneer ze hun ondergeschikten vakanties, verzekeringen, loon betalen en veel andere dingen moeten geven en betalen die werknemers van hun werkgevers eisen en verwachten. Toch zal dit goedkopere en efficiëntere personeel enorme offers van ons vergen.
Promotie video:
De grootste sector van de economie die als eerste de effecten van automatisering zal ervaren, is de fabricage. Vooral in ontwikkelingslanden. Het belang van dit probleem werd zelfs naar voren gebracht in zijn afscheidsrede van de voormalige Amerikaanse president Barack Obama:
“De volgende golf van desorganisatie in onze economie komt niet uit het buitenland. Het zal komen van een niet-aflatend automatiseringstempo dat veel banen in de middenklasse gewoonweg irrelevant maakt,”zei Obama.
En veel experts uit de industrie zijn het met deze woorden eens. Bovendien zullen niet alleen laaggeschoolde banen eronder lijden. Er worden al systemen ontwikkeld om bijvoorbeeld filmregisseurs, songwriters, journalisten en vele anderen te vervangen. En nu er al AI-systemen zijn die sommige programma's kunnen maken die veel efficiënter werken dan programma's die door mensen zijn geschreven, moeten we meer aandacht besteden aan dit probleem en ten slotte begrijpen wat ons te wachten staat.
NIKOLAY KHIZHNYAK
