Zachte, flexibele vingers strekken zich uit om de appel voorzichtig van de plank te tillen en voorzichtig in de mand te plaatsen. Vervolgens wordt de taak herhaald met citroenen en vervolgens met peper. De vingers klagen nooit en worden nooit moe. Steeds meer bedrijven wenden zich tot slimme machines om te besparen op de langzame en kostbare menselijke arbeiders. Automatisering. Wat het is? Wat betekent dit voor uw job?
Het hierboven beschreven prototype van de manipulator is de ontwikkelingstak van Ocado, een in het VK gevestigde online supermarkt. De onregelmatige vorm en dunne schil van deze middelmatige producten suggereert dat ze meestal door mensen worden verpakt in Ocado-magazijnen. Maar het bedrijf gebruikt robottechnologie om deze mensen te helpen niet alleen veilig met producten om te gaan, maar het ook sneller en goedkoper te doen voor het bedrijf.
Ocado is verre van het enige bedrijf met een voorkeur voor geautomatiseerde werknemers. Hetzelfde gebeurt in ziekenhuizen, advocatenkantoren en op de aandelenmarkt. De lijst is lang.
De vraag is, hoe beïnvloedt dit werkende mensen. Wat voor gevolgen heeft dit bijvoorbeeld voor u?
We horen vaak dat de grimmige robots van de toekomst onze banen stelen, maar is dat zo? Wie loopt er risico? Hoe ziet uw werkplek er over vijf jaar uit?
De antwoorden zullen u misschien verbazen.
Middenklasse in gevaar
Promotie video:
Onderzoek suggereert dat 47% van de mensen die in de VS werken, kan worden vervangen door machines, en in het VK zou ongeveer 35% van de banen in gevaar kunnen komen - en in ontwikkelingslanden is de dreiging zelfs nog groter, aangezien tweederde van de banen kan worden geautomatiseerd.
Maar banen die machines stelen zijn niets nieuws. "Automatisering is al eerder gebeurd", zegt Bhagwan Chowdhry, hoogleraar financiën aan de University of California, Los Angeles. Chowdhry wijst op de verschuivingen die plaatsvonden in fabrieken tijdens de industriële revolutie, toen automatische weefgetouwen en andere machines het weven van mensen overnamen.
Wat is er deze keer veranderd? "Dit heeft niet alleen gevolgen voor blauwe kragen, maar ook voor veel blanken", zegt Chowdhry. Blauwe kraag verwijst naar de arbeidersklasse en witte kragen naar werknemers, bureaucraten, administrateurs, managers.
We merken vaak dat de laagstbetaalde, laaggeschoolde banen het meeste risico lopen. Bijvoorbeeld magazijnmedewerkers of kassamedewerkers. Automatisering kan echter ook van invloed zijn op het werk van mensen met een gemiddeld inkomen, zoals griffiers, koks, kantoorpersoneel, bewakers, advocaten, inspecteurs.
Het is duidelijk dat de mensen in de vuurlinie zich zorgen maken. "De angsten gaan niet alleen over de overgangsperiode", zegt Carl Benedict Frey, medeoprichter van het Oxford Martin Program on Technology and Employment. “De meeste banen die geautomatiseerd worden, vereisen andere vaardigheden dan nieuw gecreëerde banen. Het is belangrijk ervoor te zorgen dat mensen zonder werk werk kunnen vinden."
Moeten bedrijven die automatisering zoeken een morele verantwoordelijkheid hebben en hun personeel helpen nieuwe vaardigheden te leren?
Verificatie door de toekomst
Het antwoord kan niet alleen bedrijven raken - de zoektocht naar het antwoord kan op school beginnen.
Ons moderne, gestructureerde onderwijs kan zijn betekenis verliezen in een wereld waarin technologie zo snel verandert.
"De zorg is dat we onze onderwijs-, opleidings- en beleidsinstellingen niet updaten om bij te blijven", waarschuwt Erik Brunholfsson, directeur van het Digital Economy Initiative van het Massachusetts Institute of Technology. 'We kunnen uiteindelijk veel mensen achterlaten.'
Brunholffson en Paul Clarke, CTO van Ocado, zijn het erover eens dat school- en hogeschoolonderwijs studenten beter moeten voorbereiden op een wereld waarin kunstmatige intelligentie en robotica wijdverspreid zullen zijn.
Op de werkvloer zullen werknemers ook worden verplicht om hun vaardigheden voortdurend bij te werken in plaats van gedurende hun hele loopbaan dezelfde vaardigheden te gebruiken.
Voor de meesten van ons kan dit een kritische factor zijn bij het denken.
Uit een onderzoek van managementconsultants McKinsey and Company bleek dat minder dan 5% van de beroepen volledig geautomatiseerd kan worden door bestaande technologie. Simpelweg omdat onze werkplekken te divers en veranderlijk zijn voor robots om alle taken uit te voeren.
In plaats daarvan zal volgens hun voorspellingen ongeveer 60% van de beroepen worden geautomatiseerd door een derde. Dit betekent dat de meesten van ons in staat zullen zijn om aan ons werk vast te houden, maar het proces van ons werk zal veranderen.
Robots vullen elkaar aan, niet vervangen
Het is van cruciaal belang om naast robots te leren werken.
"Er zijn momenten waarop machines wat repetitief werk overnemen om mensen vrij te maken om andere, meer lonende aspecten van hun werk te doen", legt James Mannica uit, een senior partner bij McKinsey die veel van zijn onderzoek naar de impact van automatisering heeft gedaan. “Dit kan een groot verschil maken in het loonvormingsproces, omdat de machine al het harde werk zal doen. Het betekent ook dat meer mensen dit werk met behulp van technologie kunnen doen, waardoor de concurrentie zal toenemen."
Er zijn ook bredere kwesties. Met lagere inkomens uit de middenklasse kunnen regeringen met fundamentele problemen worden geconfronteerd als gederfde belastingen en een ontevreden electoraat.
Gelukkig zijn er veel dingen die machines nog niet kunnen.
Een goed voorbeeld is het werk van onderzoekers in Singapore die twee autonome robotarmen trainden om platte stoelen van Ikea in elkaar te zetten. Ondanks het gebruik van moderne apparatuur kunnen de machines de eenvoudigste taken niet aan.
Zelfs het isoleren van verschillende objecten uit een chaotisch mengsel van onderdelen is een moeilijke taak voor robots. Bij recente tests kostte het twee robots meer dan anderhalve minuut om met succes een stuk tong in een van de stoelpoten te steken.
En dat is slechts één meubelstuk. “De echte problemen beginnen wanneer je wilt dat de robot meerdere meubels in elkaar zet. Een robot zou een Ikea-dressoir kunnen monteren, maar hij zal geen kledingkast uit dezelfde serie kunnen monteren, omdat de onderdelen anders zullen zijn, zelfs als sommige montagestappen hetzelfde blijven. Mensen hebben dat probleem niet."
Menselijk voordeel
Van meer flexibiliteit tot betere persoonlijke kwaliteiten, er zullen altijd dingen zijn waar we beter in zijn dan robots.
"Omdat we repetitief werk automatiseren, zien we een groeiende vraag naar creatieve vaardigheden", zegt Brunholfsson. "We zien ook een groeiende vraag naar mensen met sociale vaardigheden, interpersoonlijke vaardigheden die koesteren, verzorgen, onderwijzen, hun overtuigingen opleggen, onderhandelingsvaardigheden hebben en goed verkopen."
Frey gelooft dat er verschillende gebieden zijn waar mensen een voorsprong zullen hebben.
"De eerste is sociale interacties", zegt Frey. “Als je nadenkt over de verscheidenheid aan complexe sociale interacties die we elke dag tegenkomen als we onderhandelen of mensen proberen te overtuigen, anderen te helpen of voor klanten te zorgen … We leiden teams en zo. Het is ongelooflijk dat computers menselijke arbeiders kunnen vervangen die dit allemaal doen."
Een andere is creativiteit. Computers zijn goed in het omgaan met problemen en hoeven zich niet te vervelen met repetitieve handelingen. Mensen vinden dergelijk eentonig werk echter vermoeiend.
Een initiatief van het Massachusetts Institute of Technology heeft een doelstelling van $ 1 miljoen vastgesteld om bedrijven aan te moedigen om het beste uit deze "menselijke eigenschappen" te halen, samen met technologie.
"Het bedrag dat we momenteel betalen voor kindermeisjes en zorgverleners voor ouderen, is erg laag", zegt McKinsey's Maniika. “Evenzo zijn er veel artistieke en creatieve werken waarvoor nooit is betaald. De uitdaging is om creatief werk te betalen en te belonen zoals het verdient, want een machine zal er nooit helemaal toe in staat zijn.”
Alex Harvey, hoofdwetenschapper bij Ocado Technology, dat software en technologie ontwikkelt voor de retaildivisie van het bedrijf, merkt op dat de wereld is ontworpen en gebouwd voor mensen, en dat het een grote technische uitdaging is om robots te laten functioneren in deze complexe natuurlijke omgeving.
Een van de projecten van Ocado is een onderhoudsassistent-robot genaamd SecondHands. Het laat zien hoe mensen en robots kunnen samenwerken.
"Hij heeft bijvoorbeeld het vermogen om dingen naar een grotere hoogte te tillen dan een mens", legt Harvey uit. "Het is een vrij simpele robot in termen van zijn gedragsrepertoire, maar hij kan een geweldig team vormen waarin een menselijke technicus de leider zal zijn en die de spierkracht van de robot kunnen gebruiken."
Maar hoe nauwer mensen en machines samenwerken, hoe donkerder de ethische kant zal zijn.
Ethische kwesties
Ongeveer 1,7 miljoen robots zijn al in gebruik over de hele wereld, maar meestal in industriële omgevingen waar mensen vrijwel de toegang wordt geweigerd. Het aantal groeit, net als de rollen die robots spelen. Het blijkt dat mensen zij aan zij met hen zullen moeten werken en het risico zal dienovereenkomstig toenemen.
"Er moet meer transparantie komen, zodat we kunnen begrijpen hoe deze dingen doen wat ze doen en hoe ze zich gedragen", aldus Madi Delvaux, vice-voorzitter van de juridische commissie van het Europees Parlement.
Riep onlangs het parlement op om regels te maken voor robotica en kunstmatige intelligentie.
Het rapport, dat werd opgesteld voor het Europees Parlement, benadrukte de dringende behoefte aan nieuwe wetgeving inzake aansprakelijkheid bij ongevallen. Soortgelijke aansprakelijkheidsproblemen doen zich voor als een robot actie onderneemt die in strijd is met de wet. Een kunstmatige intelligentie-algoritme kan bijvoorbeeld een reeks financiële transacties overslaan en het ingewikkelde web van regels voor een sector omzeilen.
Delvaux en haar collega's pleiten ook voor een ethische code die onze relatie met robots regelt.
"Er zouden punten moeten zijn die respect vereisen, zoals menselijke autonomie en privacy", zei Delvaux.
Dit alles wijst op een ander probleem dat veel ontwikkelaars van kunstmatige intelligentie zorgen baart: vooringenomenheid. Machine learning-systemen zijn zo goed als de gegevens die ze krijgen om te leren. Recent onderzoek heeft aangetoond dat kunstmatige intelligentie seksistische en racistische neigingen kan ontwikkelen.
Bill Gates heeft ondertussen onlangs voorgesteld robots te belasten om gederfde inkomstenbelastingen voor werknemers te compenseren. Anderen hebben gesuggereerd dat naarmate robots steeds meer taken op zich nemen, er wellicht behoefte is aan een universeel basisinkomen zodat iedereen overheidsuitkeringen kan krijgen.
Auto's gaan vooruit
Aan het voorbeeld van meubels van "Ikea" wordt duidelijk dat AI nog veel tijd nodig heeft om zich te ontwikkelen.
Een van de grootste uitdagingen voor machine learning en kunstmatige intelligentie is misschien wel het begrijpen van hoe hun algoritmen werken. "Zaken als kunstmatige intelligentie en machine learning zijn voor het grootste deel zwarte dozen", zegt Manieka. 'We kunnen ze niet openen om erachter te komen hoe ze het antwoord hebben gekregen.'
Dit levert een aantal problemen op. Machine learning-systemen en moderne AI worden meestal getraind met behulp van grote sets afbeeldingen of gegevens die naar het systeem worden gestuurd om patronen en trends te leren herkennen. Ze worden vervolgens gebruikt om vergelijkbare patronen te identificeren wanneer nieuwe gegevens worden ingevoerd.
Dit kan goed zijn als we CT-scans moeten vinden die tekenen van ziekte vertonen. Maar als we een soortgelijk systeem gebruiken om een verdachte aan de hand van een momentopname te identificeren, hebben we inzicht nodig in de werking van het algoritme om onweerlegbaar bewijs te leveren.
Zelfs op het gebied van autonome voertuigen blijft deze generaliseerbaarheid een groot probleem.
Takeo Kanade, hoogleraar robotica aan de Carnegie Mellon University, is een expert op het gebied van zelfrijdende auto's en computervisie. Robots een "echt begrip" geven van de wereld om hen heen, zegt hij, is nog steeds een technische uitdaging die moet worden overwonnen.
"Het gaat niet alleen om het identificeren van de locatie van objecten", legt hij uit. “Technologie moet begrijpen wat de wereld eromheen doet. Wil iemand bijvoorbeeld de weg oversteken of niet?"
ILYA KHEL
