Põhjused skepsiseks

III osa Wayne Radinsky esseest Robotics, AI, the Luddite Fallacy and the Future of the Job Market, I osa leitav siit, II siit

Nagu ma stsenaariume välja joonestades lubasin, siis on põhjust ka neis kahelda. Alustame kodanikupalga ja nanoassembleri ideega, sest olenavalt kas sul on poliitiline või tehnoloogiline kalduvus seda teemat teatud moodi vaadata, siis sa tõenäoliselt kaldud neist ühe suunas.

Vead kodanikupalga ideega

Richard Nixon (Vabariiklane, peab välja tooma) pakkus välja kodanikupalga idee (Guaranteed Annual Income ehk GAI) aastal 1969. Tema ettepanek oli 1600$ aastas neljaliikmelise pere kohta. Tema ideele oli tugev vastuseis konservatiivide poolt, kellele ei meeldinud idee, et inimesed hakkaksid saama raha mitte millegi tegemise eest. Samamoodi töölisliikumise esindajad, kellele oli pigem südamelähedasem miinimumpalga idee GAI asemel ja isegi heaoluriigi toetajad, kelle arust oli väljapakutud summa liiga väike.

Peale Nixonit pole olnud ettepanekuid heaolukulutusi tugevalt suurendada, enamus poliitilist debatti on selle vähendamise ümber, mõningate erisustega nagu nt Kongressi otsus jätkata pikaajalise töötutoetuse rahastamist 2011 aastal. Nixoni välja pakutu, mis oli poliitiliselt teostamatu 1969 ja 1972 vahel tundub praegu veelgi teostamatum. Ja trend tundub liikuvat hoopis vastupidises suunas. Näiteks, viimasel presidendi valmistsüklil kaks Vabariiklaste kandidaati (Michelle Bachmann and Rick Santorum) lubasid presidendiks saades toidutalongid kaotada ja 2013 juuni pakkusid Kongressi Vabariiklased välja kärpida 20,5 miljardit dollarit toidutalongite programmist. Sotsiaaltoetused on juba praegu suurim osa föderaalvalitsuse eelarvest, varjutades isegi sõjalised kulutused, põhjuseks suuresti Medicare (tasuta tervishoid 65-aastastele ja vanematele, lisaks elanikkonna vananemine)

Mõned väidavad, et see on Ameerika-keskne vaade ja toovad välja, et Ameerika on pigem valinud politseiturvalisuse heaoluriigi asemel. Euroopa rikidel on kõrgemad maksud ja suurema haardega heaoluriik. Ameerika on investeerinud tugevalt kuritegevuse ja sotsiaalsete rahutuste kontrollimisse, samas soodustades suuremat majanduslikku ebavõrdsust, arendades maailma suurimat vanglasüsteemi (nii absoluutarvude kui osakaalu lõikes) ja Ameerikas on ka maailma kõige militariseerituim politeijõud.

Argument, et mingil hetkel muutub kodanikuallumatus nii suureks, et politsei seda enam taltsutada ei suuda ei tundu enam usutav. Kuna me läheneme pidevalt Singulaarsusele, siis robotiseeritud politsei muutub üha võimekamaks. Robootika, kasutatuna politseijõududes peaks saavutama samasuguse produktiivsuse kasvu nagu ülejäänud tööstustes erisusega, et siinkohal saab produktiivsust mõõta võimega elanikkonda kontrollida. Maailm, kus on odavad robotpolitseinikud igal tänaval, ühendatuna superarvutite pilvevõrku ja ühendatud iga turvakaamera ja sensoriga linnas peaks muutma kodanikuallumatuse võimatuks.

Vead molekulaarse nanoassemberi ideega

Molekulaarse nanoassembleri ideega on raske vaielda, sest samamoodi nagu tehisintellekti küsimus, ei lähe see kuidagi füüsikaseaduste vastu. Seega peaks see olema ehitatav — küsimus on vaid millal.

Minu põhiskepsis molakulaarse nanoassembleri osas on lihtne. Kuigi tehisintellekti vallas on iga aasta nähtav (kuigi aeglane) progress, siis keegi pole veel ehitanud masinat, mis suudaks aatomitasemel mateeriat ümber paigutada ning sellise masina ehitamine tundub pigem jäävat kaugemasse tulevikku. Seega ma arvan, et inimvõimete tasemel (vähemalt tööturu kontekstis) tehisintellekt jõuab kohale varem. Kui see ennustus peab paika, siis argument, et ei tehisintellekt ega nanoassembler ei riku füüsikaseadusi muutub mõttetuks, tehisintellekt saabub enne ja selleks ajaks kui nanoassembler saabub on tööturg juba kadunud.

Põhiline vastuargument põhineb Moore seadusele (arvutite arvutusvõimsus kasvab ligikaudu 2 korda iga 18 kuuga — tlk märkus) kuna me teeme pidevalt üha väiksemaid ja väiksemaid masinaid. Lõpuks kui me jõuame piisavalt mikroskoopilisele tasemele (nt üksikute aatomite suurus), siis me peaks peale seda suutma ka aatomite tasemel asju toota. Kui praegused semikonduktorite vähenemise trendid jätkuvad, siis me peaks tootma 6 nanomeetri täpsuselt aastaks 2021 ja 4 nanomeetri täpsuselt aastaks 2024 ja 2 nanomeetri täpsuselt aastaks 2029.

Ometi on Moore seaduse puhul tegemist väga konkreetse asja (semikonduktor) tootmisega kasutades väga spetsiifilist meetodit (fotolitograafia) ning see meetod peaks muutuma kasutuks aatomiskaalal mitmel põhjusel. Näiteks tootmiseks vajalikud valguslained ulatuvad juba praegu ultravioletsesse spektrisse, mis muudab tootmise väga keeruliseks, praegused kasutusel olevat eksimeerlaserid suudavad tekitada valgust 193 nm tasemel. Lisaks on nii väikesel skaalal probleem kvanttunneliefektiga, seega tuleb semikonduktoreid hakata meisterdama mingil teisel viisil (grafeeni ja süsiniku nanotuublid tunduvad kõige paljulubavamad, kuid mitte midagi sellest ei saaks (minu hinnangul vähemalt) laiendada teoreetilistele masinatele, mis suudaksid luua kõike, kaasarvatud iseennast, mida molekulaarne nanoassembler peaks tegema.

Liikudes küllusemajanduse idee juurde, mis ei hõlma endas nanoassemblereid, kõigest tugevalt odavnenud päikesenergiat, siis selle idee probleem on eeldus, et kõige tootmise hind langeb. On tõendeid, et eksponentsiaalselt kahanevad hinnad ei rakendu kõigile. Eriti ei tundu nad kehtivat kõige elulisemate kaupade puhul nagu majutus, toit ja tervishoid. Tervishoid eriti kipub pigem liikuma vastupidises suunas, vähemalt Ameerikas kasvades hinnas eksponentsiaalselt. Moore seaduse-laadne kurv tundub olevat tervishoiu puhul ka kehtiv kuna tervishoid kallineb ligikaudu iga 9 aastaga.

Tööstuslik põllumajandus tundub asümptootiliselt lähenevalt mingile alumisele piirile. Kui võtta arvesse kõik olemasolevad tehnikad alates toidu geneetilisest muundamisest kuni elusloomadele hormoonide süstimiseni ei tundu olevat paljut, millega saaks põllumajandust efektiivsemaks muuta. Tõenäoliselt võetakse tulevikus kasutusele uuendusi, mis vähendavad tootmiskulusid veelgi — nt katseklaasis toodetud liha, mis lihatootmist arvestataval tasemel peaks vähendama kui tehnoloogia piisavalt töökindlaks osutub. Seega tõenäoliselt on meil tulevikus paar kindlat „hüpet efektiivsuses”, kuid toidu tasuta tootmine tundub ebatõenäoline.

Eluaseme hinnad on tugevalt seotud kohalike majanduslike oludega ja liiguvad enamasti üles-alla, kulmineerudes tavaliselt mingi mulliga.

Probleem odavamaks muutuvate tarbeasjadega on tekkiv catch-22 olukord (vastuoluliste ja iseendani tagasiviitavate reeglitega olukord, millest ei saa pääseda — tlk märkus), kus inimesed eriti raha ei teeni, kuid peavad ikkagi kulutama eluliste vahendite peale. .Müügiks olevate asjate hind võib langeda $0 aga kulud eluliselt vajalikele teenustele nagu eluase, toit ja tervishoid ei pruugi muutuda.

Teiseks võib eeldada ka olukorda, kus kõik saavad luua oma toitu päikeseenergiast, mis tuleb isiklikest päikesepaneelidest. See tähendab, et kinnisvara saab teisendada energiaks. Selline süsteem, kus maa olemasolu toidu tootmiseks oli vajalik, on juba tuhandeid aastaid olemas olnud — seda nimetatakse põllumajanduseks — ja peale põllumajanduse leiutamist oli mitmeid sõdu ja konflikte põllumaa kontrollimise eesmärgil. Neid sõdu ärgitas suuresti tagant suurenev elanikkond ning pole raske näha kasvavat robotkonda, kelle energiavajadused selles uues süsteemis võtmeküsimuseks saavad. Lahendus varasematest aegadest oli mitte sõdida maa pärast, vaid luua hoopis süsteem, kus on õigused (põllu)maale, mida õiguskaitseorganid jõustavad. Sellises süsteemis saab politsei palka maksudest, mida riik kinnisvarale seab. Tundub ebatõenäoline, et selline süsteem ära kaob. Kui see on tõsi, siis praegune olukord, kus kodanikud, kes loovad oma maalapi peal kõik eluks vajaliku toidu peavad ikkagi maksma makse kinnisvara eest. Seega ka see süsteem ei saa ilma rahata.

Vead Superhariduse ideega

Superhariduse idee võib töötada praegu, lühiajaliselt, kuid enne Singulaarsust kukub see kokku. See juhtub isegi siis kui kõiki inimesi saab harida väga kõrgele haridustasemele, mis iseenesest on ka kaheldav.

Põhjus peitub inimeste harimisele kulutatud ajas. Samal ajal kui inimesi haritakse arvutusvõimsused kasvavad ja automatiseerimine levib rohkematesse eluvaldkondadesse.

Inimene, kes sünnib praegu võib keskkooli lõpetamse ajaks (ligikaudu 18 aastaselt), avastada ennast maaimas, kus on arvutusvõimsus suurenenud ligikaudu 300 korda. Kuid see on kõigest keskkool. Vaja on ka kõrgharidust. See on veel 4 aastat (bakalaurusekraadi omandamise pikkus Ameerikas), seega lõpetavad nad kooli umbes 22-aastaselt. Sünnist vanuseni 22 tähendab 1000 kordset arvutusvõimsuse kasvu, mis toimub hariduse omandamisega parallelselt. Kui lisada magistrikraadi omandamine, siis on eeldatav vanus 26 ja arvutusvõimsus on kasvanud ligikaudu 4000 korda. Selliseid suuri arenguid arvutusvõimsuse kasvus kasutatakse töökohtade automatiseerimisel.

Seega saabub murdepunkt, mil pole enam mõistlik inimesi rohkem harida — pole enam võimalik õppida uusi oskusi 4-aastaga ilma, et arvutusvõimsuse kasv need oma võimekuselt sama ajaga ei ületaks.

Ühel hetkel tuleb kahe trendi ristumine, mil inimeste võime tööturul kasulikku oskust õppida jääb alla masinatele. Peale selle punkti saavutamist on edasised investeeringud hariduses oma olemuselt negatiivsed, vähemalt kindlates valdkondades kindlate oskustekomplektidega.

Mingil hetkel jõuame täisväärtusliku tehisintelligentsini (kes on inimesega võimekustelt võrdväärne) ja kõik investeeringud haridusse peaksid muutuma negatiivseks. Kui Singulaarsus on käeulatuses ei tohiks enam olla mõistlik kulutada 4 aastat oma elust ühegi oskuse õppimisele, sest Singulaarsuse saabumisega on kõik inimestele omased oskused tehtud masinate poolt paremini.

Isegi enne seda võib olla ebaselge, mida tasub või ei tasu õppida. Pole kindel kas 20 aastat enne Singulaarsust võib aimata, millised töökohad automatiseeritakse 4 aasta pärast (16 aastat enne Singulaarsust)? Loomulikult on eeldatav 4-aastane õppeperiood väga suvaliselt valitud. Väärtuslike oskuste õppimine olukorras, kus arvestavalt heal tasemel tehisintellektid tööturgu on juba muutnud võib väga keeruliseks osutuda ja hariduslike investeeringute negatiivseks muutumise võib murdepunkti varem kohale tuua.

Mul on üks sõber, kellel on teismelised pojad, üks 16 ja teine 15-aastane ja ta ütleb, et ta ei kadesta neid, kuna väga raske saada selgust, mida peaks elukutseks sihtima — kõikides valdkondades valitseb ebakindlus. Me tundume juba praegu olevat maailmas, kus pole enam kindel, millised konkreetsed oskused on väärt hariduslikku investeeringut. Näiteks Ameerikas paljud inimesed õppisid õpetajaks täpselt enne seda kui õpetajate tööturg kokku tõmbus. Paljudel inimestel on omandatud haridus õenduses ja neil on raske tööd leida, kuna töökohtade kasv on stagneerunud. Pole ka kindel, kas inseneriks või arvutiteadlaseks õppida on kindel investeering kui töökohad rändavad offshore-meetodil Hiinasse, Indiasse, Ida-Euroopasse ja teistesse kohtadesse nendes valdkondades. Pole isegi kindel, kas õigusharidus on mõistlik investeering, kuna tarkvara on juba võimeline tegema lihtsamaid ülesandeid nagu suurest infohulgast juhtumi jaoks olulise leidmine Võib-olla on meditsiin veel „kindel asi”, kuid trend on selle suunas, et „kindlate asjade” hulk on vähenemas.

Vead Superettevõtluse ideega

Me tundume liikuvat maailma suunas, kus igaüks peab hakkama ettevõtjaks, tahad sa seda või mitte — isegi tavatöödel töötavaid inimesi julgustatakse kultiveerima iseendeid kui „isiklikku brändi”.

Probleem ettevõtlusega on probleem müügioskusega ja see oskus pole laialt levinud. Täpsem termin oleks mõjustamine. Mõtle Apple asutaja Steve Jobsi ja tema legendaarse „reaalsuse moonutamise välja” (reality distortion field) peale. Selleks, et alustada ettevõtluses peab suutma vähemalt kliente mõjustada enda toodet ostma. Olenevalt ettevõtte olemusest on vaja ka enamat, vaja on ka veenda investoreid investeerima, töötajaid tööl olema ajutiselt madala palga või muude finantsmotivaatorite puudumise korral, peab veenma ka teisi ettevõtteid sinu ettevõttega koostööd tegema jne. Mõned inimesed, kes on osavad teistes asjades nagu näiteks inseneriteadus pole tihti head müügis ega inimeste mõjustamises. Need oskused ei pruugi enamasti ka teineteisega koos käia seepärast, et insenerimõtlemine ja müük kasutavad suuresti aju eri osasid ning inimene kes on palju investeerinud kõrgelt arenenud analüütilistesse oskustesse pole enamasti omanud tugevat põhjust omada häid sotsiaalseid oskusi. Mõnedel inimestel on hästi välja arenenud mõlemad oskustekomplektid, mis iseenesest on head, kuid ei tundu praktiline et kõik oleksid ettevõtluses edukad.

Lisaks on probleem ka sellega, et selles uues maailmas kuhu me suunduma on kogu rutiinne töö automatiseeritud, jättes kõige loovamad ülesanded inimestele. See võtab meilt ametid, millega inimesed on tuhandeid aastaid endale elatist teeninud: peegeldades paljuski teisi inimesi ja neilt õppides. Selles uues maailmas peavad kõik leidma oma loova tee. Kas tõepoolest kõik inimesed suudaksid pidevalt luua midagi uut ja loovat? On olemas loovaid inimesi, kes teevad raha Youtube’i videote tegemisega, kuid püüdes neid jäljedada ei pruugi sugugi saavutada sama edu, sest nende videote publik näeb seda kui kõigest ahvimist ning see ei vääri nende tähelepanu. Sellleks, et edukas olla peab lisama enda loova lähenemise — kas kõikide inimestel on võime seda teha?

Üldiselt kehtib rusikareegel, et „igaüks saab teha asja X” ei tähenda, et „igaüks saab teha X-i”. Igaüks saab teoreetiliselt luua YouTube’i videosid, mis saavad miljoneid vaatamisi aga kas tegelikult saavad seda elukutsena teha?

Vead Osanike Ühiskonna ideega

Põhiproblem peitub tulevase võimaliku tulu ennustamatuses ja püüdes kaubelda aktsiatega on võimalik teha suuri valearvestusi ja seega kogu rahast ilma jääda. Wall Streeti terminoloogias „to Blow Up” ehk õhku lendama tähendab aktsiatega kauplejat, kes on nii palju raha kaotanud, et ta peab „koristajana tööle minema” (janitorial job), mis on veel üks vahva tehniline termin Wall Streetilt. Wall Streeti peale saab alati loota, kui eesmärgiks on luua värvikaid eritermineid. Kuid jõudes „koristjatööni”, siis isegi kui see tähendab sõna otseses mõttes koristajana tööle hakkamist pole see maailma lõpp — vähemalt praegu. Tulevikus teostavad ka koristusteenust robotid.

Mõtle selle peale kui 1980ndatel oleks sulle antud Atari ja Radio Shacki aktsiaid (suur mängukonsoolide tootja ja elektroonikapoodide võrgustik tol perioodil, läks pankrotti 2015) selle asemel, et saada aktsiaid Apple’s ja Microsoftis? Kui sa oleksid saanud Apple aktsiaid, siis kas sa oleksid 90ndate keskel, kui Apple tulevik tundus väga tume, oma aktsiad maha müünud?

Kuidas oleks robootikafirmadesse investeerimine sellest erinev? Kas iRobot on hea investeering? Investeerimine on juba praegu ääretult ennustamatu. On raske finantsturust targem olla langemata osaks suurtele riskidele (nagu riskikapitalistid teevad) või omamata usaldusväärset siseinfot. Need, kel puudub arvestatav tagavarakapital ei pruugi tunda ennast rahaliselt kindlana ega piisavalt siseinfot omavana, et spekuleerima hakata. Inimesed, kel puudub igasugune algkapital, mis tähendab enamikku praegusest inimkonnast jõuavad kõige kindlamini rahaliselt nulli olukorras, kus „koristajaks” pole enam võimalik hakata.

Vead Masinatega Ühinemise ideega

Kui autod muutuvad isejuhtivaks kas paegustele taksojuhtidele hakatakse ajju kiipe panema, et nende töökohad säiluks? Ok, ütleme, et üks töökoht kaob ära ja luuakse ajukiibi võrra intelligentsem taksojuht — nagu ma selle peatüki alguses seletasin.

Vaatame seda sügavamalt. Teoreetilisest vaatevinklist saab seda vaadata järgnevalt: aju teeb arvutusi kasutades neuroneid, ioonkanaleid aksonites, sünapse, neurotransmittereid jne. Masin kasutab elektrone ja transistoreid ja juhtmeid, mis transistoreid ühendavad. Vaadates majanduslikult on selge, et kuigi transistorid kasutavad märksa enam energiat (aju kasutab umbes 100 miljardit neuronit, seega energiakulu neuroni kohta on väga madal), siis suures pildis on säästlikum arendada masinat, sest masin on kiirem, täpsem ja suudab töötada 24/7. Kui tööd saab teha masinaga, on inimesed sellelt töölt kõrvaldatud, kuid harva on üks-ühele vastavus algoritmide vahel, mida kasutatakse masinates ja milliseid algoritme kasutavad inimesed mingi kindla ülesande jaoks. Selle asemel, et automatiseerida töökohad tervikuna kaovad tööülesanded varjates muutuse täit määra. Kui tehisintellekti tehnoloogia areneb, viiakse üha rohkem algoritme inimestelt masinatele üle. Selleks hetkeks, kui kõik algoritmid on masinate poolt omaks võetud pole ühtegi inimese-masina kombinatsiooni, mis oleks majanduslikult mõistlikum kui masin üksi. Seega idee, et inimesed püsivad järjel „masinatega ühinedes” ei pea paika. Pole vahet kas tegu on inimestega, kes istuvad laudade taga või kasutavad nutiseadmeid või pannakse kiibid otse ajju. Siirdades arvutusvõimsust suurendavaid kiipe inimajju suureneb küll info läbilaskevõimekus neuronitel baseeruvate algoritmide ja semikonduktor-tehnoloogial loodud algoritmide vahel, kuid see ei muuda baastasemel majanduslikku ebaefektiivusst, mis tuleneb bioloogilise aju kasutamisest olemata sellest, et kasutatakse samu algoritme.

Vaatame asja empiirilisemalt. Praegu tõuseb majanduslik ebavõrdsus meeletul kiirusel ja majanduspüramiidi kõige alumises osas olevad inimesed, kes teevad lihttöid ei püsi oma sissetulekute kasvuga ülejäänud ühiskonnal kannul isegi kui neil on teoreetiliselt samad võimalused masinate laialdasemast kasutuselevõtust võita kui kõigil teistel. Need, kel tundub suurema automatiseerimise taustal hästi minevat on juba kõrgelt haritud, kes saavad tehnoloogiaga hästi hakkama, et saada parim tulem inimeste ja masinate ühistest pingutustest (kui seda nii nimetada). Praegu nõuab iga hästi-tasustatud töö arvestatavat inimeste ja masinate vahelist „koostööd”. Moodsad suurettevõtted on täis inimesi, kes jooksutavad meeletult suuri andmekeskuseid ja kasutavad tööl igast masti arvutusttehnoloogiat võrguühenduses olevatest arvutitest kuni mobiiltelefonide ja „pilves” pesitsevate andmekeskusteni. Seega kui inimesed ütlevad, et me ei peaks masinatega mitte konkureerima, vaid koos nendega edasi arenema siis mida täpselt peaks me teisiti tegema? Mulle ei tule midagi pähe. Erinevaid masinaid kasutame me juba praegu enda igapäevatöödes ja see ei ole lahendus.

Kõige tõenäolisem stsenaarium: Robotid võtavad üle

Vernor Vinge on kirjeldanud inimeste kognitsiooni allhankena masinatele delegeerimist kui tõusulainet, kus inimtööd jäävad saartele, kuhu tõusuvesi pole veel jõudnud, kuid mulle tundub, et eluala on parem metafoor.

Vaatame hetkeks looduskeskkonna poole. Praegu toimub massiline liikide väljasuremine, mille on põhjustanud meie liik. Selle puhul on huvitav meie suuresti tahtliku pahatahtlikkuse puudumine. Teised liigid kaovad, kuna me võtame neilt ära resurssid, mida nad vajavad eluks. Enamasti tähendab see elukeskkonda. Vihmametsi võetakse maha eesmärgiga kasvatada selles kohas palmipuid palmiõli saamiseks võttes nii paljudelt liikidelt eluks vajaliku elukeskkonna — vihmametsa.

Mõtle tööturust kui elukeskkonnast, kus iga elukutse on ökoloogiline nišš. Praegu tungivad masinad meie elukeskkonda ja toovad endaga kaasa muutusi keskkonnas endas, samaaegselt kaotades ja luues võimalusi ja seeläbi elukutseid. Ometi kaovad vanad elukutsed kiiremini kui uued tekkida jõuavad. Lõpuks jõuab masinate intellekt inimesega samale pulgale, mille tagajärjel haaravad masinad kogu elukeskkonna. Kui see juhtub, siis on inimesed sellest elukeskkonnast välja tõrjutud.

Sellel hetkel vaatab inimkond tagasi ja näeb „tööturgu” kui tööstusaja jäänukit. Kui inimesed olid kütid-korilased, siis polnud sellist asja nagu tööturg. Põllumajandusajastu algul hakkab juba nägema märke millestki, mis meenutab tööturgu, kuid meile tuttavat laiahaardelist tööturgu hakkab nägema alles Tööstusrevolutsiooni tuleku ning tööstusajastu küpsemisega. Olles arvutiajastul või digiajastul või infoajastul näeme me kuidas ka meie ajastu küpseb ja tööturg lahustub arengu käigus. Me vaatame tagasi ja ütleme „Oh, see ”tööturu” asi — see on tööstusajastu jäänuk ja ei eksisteeri enam küpsuseni jõudnud digiajastul”.

See ei tähenda, et inimesed sureksid liigina välja — ainult töökohad. Inimestel on palju viise ellu jääda (nagu eelnevates näidetes välja tõin: ettevõtte omanik olemine, tulud kapitalist, dividendid, autoritasud, litsentsid ja nii edasi ning loomulikult ka elatuspõllumajandus). Inimkond elab muutuse edukalt üle. .

Rahvastik ei pruugi aga enam sama suur olla. Ütleme, et 80% elanikkonnast arenenud majandusega ühiskondades sõltuvad „tööturust”, siis peab inimkonna arvukus paratamatult langema. Halvimas stsenaariumis juhtub see rõhuva vasesuse tõttu, mis viib puuduliku tervishoiu, näljahädade ja surmadeni. Vähem halvemas stsenaariumis juhtub kõik see madalama viljakuse tagajärjel loomulikult kui vanemad inimesed eest ära surevad. See protsess tundub olevat juba alanud.

Majandus töötab kõige selle taustal edasi. Tihti öeldakse, et inimesed peavad paratamatult majanduse osaks jääma kuna „tarbijate” roll süsteemi ülalhoidmises on nii oluline. On tõsi, et „tarbijad” on olulised majanduse edukaks töötamiseks, kuid kui masinad jõuavad inimese intellektitasemeni, siis nad saavad ka selle rolli üle võtta. See saab olema lihtne tehisintelligentsete süsteemide jaoks samamoodi nagu see on kerge inimeste jaoks. Ost ja müük on lihtsad tegevused — lihtsalt ühe asja teise vastu vahetamine, kus see „teine asi” on enamasti mingisugune rahaühik. Tarkvara on juba õppinud kuidas finantstrugudel osta ja müüa — praegu tehakse rohkem börsitehinguid masinate kui inimeste poolt. Nad kasutavad inimeste raha kuid ostu-müüi otsused on nende endi teha.

Ma arvan lausa, et ebavõrdsus, mis juba praegu on tugevalt nähtav suureneb robotite/tehisintellekti majanduses veelgi ja tõrjub seega üha enam inimesi süsteemist välja. Suurettevõtetel on rekordilised kasumid, kuid nad ei kasuta seda raha inimeste juurde palkamiseks. Lõppude lõpuks need ettevõtted istuvad meeletu rahahunniku otsas ja nad hakkavad usaldama roboteid/tehisintellekte haldamaks nende ostuotsuseid. Kui see juhtub, siis võtab tarkvara üha rohkem üle tarbijarolli. Loomulikult on masinate vajadused teistsugused kui inimeste omad, kuid arvata, et majandus kui süsteem kukuks kokku on ebaõige. Inimesed võivad järk-järgult majandussüsteemist lahkuda ilma, et toimuks süsteemi enese kokkukukkumine.

Suurettevõtteid saab vaadata ka kui suuri elusorganisme. Samamoodi nagu inimesed koosnevad rakkudest saab vaadata ettevõtet kui organismi, mis koosneb inimestest. See kulutab energiat (tulu, mida kasutatakse energia ostmiseks turult) ja toodab jäätmeid samamoodi nagu ainevahetusega bioloogiline organism. Kujuta nüüd ette, et inimesed asendatakse masinatega — robotite, võrgustike, andmekeskuste, tehisintelligentse tarkvara jms. Lõpuks kui tehisintellekt jõuab inimestega samale arengujärgule, siis saab ettevõte töötada ilma inimsisendita. See hetk on Singulaarsus. Peale seda viib konkurents ettevõtete vahel, mis on nüüd täielikult digitaalsed ja ei hõlma endas inimesi edasise innovatsiooni ja tehnoloogilise arenguni. Kuid, mis juhtub peale Singulaarsust pole selle raamatu raames, seega peatume siinkohal.

Kas see stsenaarium on pessimistlik? Vaadatuna töökohtade sälitamise soovi vinklist tõenäoliselt küll, kuid ühe teise vaatenurga järgi saab seda pidada optimistlikuks. Kõik inimkognitsioon on mingil hetkel ülekantav masinatele — nii meie võime kasutada suhtluseks keelt kui ka sensomotoorika ning nee võimed on ka masinate poolt edasiarendatavad. Meid hakkab ületama meie enda looming, kuid see polegi nii halb — meid ületavad meie „Vaimulapsed” („Mind Children”) nagu nimetab tulevasi roboteid ja tehisintellekte Carnegie Mellony ülikooli robootik Hans Moravec. Periood praeguse ja Singulaaruse vahel on üleminekuperiood, mil inimestele omased võimed ükshaaval lahti mõtestatakse ja masinatele üle kantakse.

III osa Wayne Radinsky esseest Robotics, AI, the Luddite Fallacy and the Future of the Job Market, I osa leitav siit, II siit

One clap, two clap, three clap, forty?

By clapping more or less, you can signal to us which stories really stand out.