AI zautomatyzuje wszystko, co da się zmierzyć. Co zostanie dla człowieka?

Piszesz doktorat, artykuł naukowy lub grant? Zmagasz się z analizą danych, metodologią lub po prostu potrzebujesz eksperckiego spojrzenia, aby Twoja praca wyróżniała się rzetelnością i jakością? Skontaktuj się ze mną. Oferuję profesjonalne wsparcie na każdym etapie procesu badawczego – od koncepcji po publikację.

W każdej rewolucji przemysłowej pojawiały się nowe zasady, które zmieniały świat. Dla ery pary była to mechanizacja siły, dla ery informacji – globalny przepływ danych. Dziś, wkraczając w erę sztucznej inteligencji, jesteśmy świadkami narodzin nowego, nieubłaganego prawa, które zdefiniuje naszą gospodarczą przyszłość: co da się zmierzyć, to zostanie zautomatyzowane.

To nie jest odległa prognoza rodem z science fiction. To proces, który dzieje się na naszych oczach i dotyka niemal każdego zakątka rynku pracy. Od kreatywnych zawodów pisarza, grafika i architekta, przez analityczne bastiony finansistów i prawników, aż po tak osobiste sfery jak medycyna czy terapia – wszędzie tam, gdzie zadanie można opisać za pomocą danych i ocenić za pomocą metryki, sztuczna inteligencja wkracza z siłą, której nie można ignorować. Zrozumienie tego fundamentalnego prawa jest dziś kluczowe nie tylko dla liderów biznesu, ale dla każdego z nas, kto chce świadomie nawigować w nadchodzącej rzeczywistości.

Kamień filozoficzny automatyzacji: Jak AI uczy się wszystkiego?

Aby pojąć, dlaczego to prawo jest tak potężne, musimy cofnąć się do momentu, który zapoczątkował obecną rewolucję. W połowie lat 2000. dziedzina widzenia komputerowego znajdowała się w impasie. Naukowcy bezskutecznie próbowali nauczyć maszyny „widzieć”. Przełomu dokonała informatyczka Fei-Fei Li, która zamiast skupiać się na lepszych algorytmach, postawiła na brutalnie proste rozwiązanie: dane. Stworzyła ImageNet – gigantyczny, ręcznie oznaczony zbiór 14 milionów obrazów.

Jednak jej prawdziwy geniusz objawił się, gdy do tej bazy danych „przykręciła” globalny konkurs z publiczną tabelą wyników. W ten sposób zdefiniowała uniwersalny przepis na postęp, który napędza AI do dziś. W 2012 roku, korzystając z tego przepisu, zespół badaczy z Toronto zmiażdżył konkurencję i zakończył trwającą dekady „zimę AI”. Ten przepis, będący kamieniem filozoficznym współczesnej automatyzacji, składa się z trzech prostych składników:

Ten trójskładnikowy silnik jest uniwersalny. Można go zastosować do wszystkiego: od analizy tekstu, przez jazdę samochodem, aż po sesję terapeutyczną – o ile tylko jesteśmy w stanie zdefiniować te trzy elementy.

Błędne koło, które napędza rewolucję

To, co czyni ten proces tak rewolucyjnym, to potężne, samonapędzające się koło zamachowe.

1. Sztuczna inteligencja drastycznie obniża koszt pomiaru. Kiedyś mierzenie subtelnych zjawisk było drogie, więc skupialiśmy się na oczywistych celach (np. oszustwa kartowe). Dziś tanie czujniki i lekkie modele AI pozwalają mierzyć niemal wszystko w czasie rzeczywistym.

2. Gdy coraz więcej zjawisk staje się mierzalnych, zamieniają się one w dane.

3. Te nowe zbiory danych stają się paliwem dla silnika automatyzacji AI, który uczy się wykonywać kolejne zadania.

4. Zautomatyzowane zadania generują jeszcze więcej danych, co z kolei pozwala na jeszcze precyzyjniejszy pomiar, i cykl się powtarza.

Ekonomista Zvi Griliches opisał podobny proces w 1957 roku, analizując adaptację hybrydowej kukurydzy. Początkowo rolnicy sadzili ją tylko na najlepszych polach, gdzie zysk był pewny. W miarę jak technologia taniała i stawała się lepsza, opłacało się ją stosować nawet na polach o niskiej marży. Dziś AI podąża tą samą ścieżką: najpierw automatyzuje zadania o wysokim, oczywistym zwrocie z inwestycji, ale w miarę spadku kosztów pomiaru, jej sieć zarzucana jest na coraz szersze i bardziej subtelne obszary naszej pracy.

Ludzka cytadela: Gdzie maszyny wciąż nie mają wstępu?

Skoro wszystko, co mierzalne, zostanie zautomatyzowane, co pozostanie dla nas? Gdzie leży ta ostatnia, niezastąpiona ludzka przewaga? Odpowiedź jest bardziej złożona niż proste hasła typu „osąd” czy „kreatywność”. Wiele zadań, które dziś wymagają osądu (np. wybór leczenia, analiza umowy prawnej), wkrótce może zostać przejętych przez AI, gdy tylko zgromadzimy wystarczająco dużo danych i metryk.

Prawdziwa ludzka cytadela leży w sferze, którą ekonomista Frank Knight nazwał niepewnością Knightowską. To nie jest zwykłe ryzyko, gdzie znamy prawdopodobieństwa (np. szansa na wygraną w ruletce). To sytuacja, w której same ryzyka są niezdefiniowane, a prawdopodobieństwa niemożliwe do obliczenia. To świat „nieznanych niewiadomych”.

Nasza ewolucyjna przewaga, zakodowana w gęsto połączonej korze przedczołowej, polega na mistrzowskim poruszaniu się po tych niekompletnych mapach. Jesteśmy mistrzami w:

• Myśleniu kontrfaktycznym: Tworzeniu i analizowaniu nieskończonych scenariuszy „co by było, gdyby?”.

• Działaniu w obliczu absolutnej nowości: Podejmowaniu decyzji, gdy nie ma żadnych historycznych danych, na których można by się oprzeć.

• Tworzeniu nowych kategorii i ram: Wynajdywaniu zupełnie nowych dziedzin, które dopiero później stają się mierzalne.

Przykłady takich działań to:

• Skalowanie startupu w nowej, nieistniejącej wcześniej kategorii rynkowej.

• Prowadzenie polityki banku centralnego w trakcie bezprecedensowego kryzysu finansowego.

• Opracowywanie etyki dla samej sztucznej inteligencji.

• Zapoczątkowanie rewolucyjnego trendu w modzie lub stworzenie nowego gatunku muzycznego.

Paradoksalnie, im więcej rutynowych zadań AI zdejmuje z naszych barków, tym więcej naszej unikalnej, kontrfaktycznej mocy umysłowej możemy poświęcić na te problemy najwyższego rzędu.

Nowe zadanie dla liderów: Kultywowanie tego, co niemierzalne

Jakie wnioski płyną z tego dla osób zarządzających firmami i zespołami? Przesłanie jest radykalne, ale proste: zarządzaj tylko tym, co możesz zmierzyć, a oddasz najcenniejszy teren rywalom, którzy kultywują to, czego nie da się policzyć.

Historia Amara Bose, założyciela słynnej firmy audio, jest tu idealną ilustracją. Podczas gdy konkurenci obsesyjnie skupiali się na mierzalnych parametrach technicznych (specyfikacjach), Bose postawił na jakość niemierzalną: subiektywne odczucie, jak muzyka brzmi dla człowieka w prawdziwym pokoju. Skupiając się na tym, czego nie dało się wtedy zamknąć w komórce arkusza kalkulacyjnego, zrewolucjonizował całą branżę.

W erze AI zadaniem lidera jest strategiczne pielęgnowanie niepewności:

• Stawiaj na projekty o niejasnym, trudnym do zmierzenia zwrocie z inwestycji (ROI).

• Nagradzaj zespoły, które zamiast rozwiązywać problemy, potrafią je przeformułować.

• Projektuj przestrzeń i procesy, które sprzyjają przypadkowym odkryciom i nieoczekiwanym połączeniom pomysłów.

• Traktuj niejednoznaczność nie jako problem, ale jako najcenniejszy strategiczny zasób.

Tylko liderzy, którzy rozumieją potęgę tego, co mierzalne, a jednocześnie z całą mocą inwestują w to, co uparcie wymyka się liczbom, będą gotowi na świat, w którym nasza największa wartość leży w naszej zdolności do wyobrażania sobie tego, co jeszcze nie istnieje.