Donosimo dio odličnog eseja Nenad Bakića o tome zašto umjetna inteligencija nije samo još jedna industrijska revolucija, nego potencijalni udar na temelj modernog društvenog ugovora.
Većina rasprava o utjecaju AI revolucije još uvijek se vodi kao katalog zanimanja koja nestaju, što nastaje, kako se prekvalificirati. Taj okvir nije samo preuzak, nego i promašuje poantu. AI nije samo još jedan alat koji ubrzava čovjeka (efikasnost) i daje mu veće sposobnosti (efektivnost) – kao parni stroj, električni pogon ili internet. Ona brzo postaje opća proizvodna infrastruktura koja sve češće i nadmoćno preuzima kognitivni, organizacijski i upravljački sloj posla – ne samo fizičke ili rutinske zadatke. Pri tome ovdje za sada govorimo samo o ‘virtualnoj’ AI – pravi učinci će biti vidljivi kad svijet preplave pametni roboti, uključivo robotaksije i humanoidne robote.
Da bismo to razumjeli, krenimo od povijesnog uzorka. Tek kad se vidi gdje se taj uzorak lomi, postaje jasno zašto se ovaj put ne radi o klasičnoj tranziciji iz sektora u sektor, nego o pritisku na samu ideju modernog društvenog ugovora: da je rad glavni kanal dohotka, statusa, političke uključenosti pa i identiteta.
Povijesni obrazac: industrijske revolucije nisu uništavale rad, nego su ga restrukturirale, ali uglavnom ne bezbolno
Industrijske revolucije nisu uništavale rad, nego su mijenjale njegovu strukturu. Strojevi su preuzimali fizičke i ponavljajuće zadatke, ali su otvarali nova mjesta oko njih: upravljanje, održavanje, nadzor, logistiku. Oslobođeni kapacitet mogao se preusmjeriti u djelatnosti koje strojevi nisu mogli nositi – od medicine i znanosti do obrazovanja i administracije.
U tom obrascu tehnologija istodobno reže jednu vrstu posla i stvara prostor za druge: kroz nova tržišta, nove organizacijske potrebe i nove uloge.
Rad se selio iz kućanstava i cehova u tvornice; produktivnost je rušila cijene proizvoda, širila tržišta i, dugoročno, dizala potražnju. Rad kao društvena institucija ostao je stabilan i kad se njegov sadržaj duboko mijenjao.
Ipak, kad kažemo, što se ovih dana spominje kao notorno: ‘Industrijske revolucije nisu uništile, nego stvorile radna mjesta’, treba imati na umu sljedeće.
Iako se prva industrijska revolucija (otprilike 1760.–1840.) danas često prikazuje kao povijesni primjer tehnološkog napretka koji je ‘na kraju’ stvorio nova radna mjesta, sama tranzicija bila je za velik dio stanovništva izrazito šokantna. Mehanizacija krajem 18. i početkom 19. stoljeća u kratkom je razdoblju učinila cijele skupine vještina tržišno bezvrijednima: u tekstilnim regijama Britanije realni prihodi kućnih tkalaca pali su za 30–50%, a lokalno je 20–40% radno sposobnog stanovništva povremeno ili trajno gubilo izvor prihoda. Ne postoje precizne stope nezaposlenosti za to razdoblje, no povijesni zapisi jasno upućuju na dugotrajnu strukturnu nezaposlenost i nesigurnost, pri čemu se razmak između tehnološkog šoka i stabilizacije tržišta rada mjeri desetljećima, a ne godinama. Iako je industrijska produktivnost rasla već od kraja 18. stoljeća, realne plaće u Britaniji počele su značajnije rasti tek od 1830-ih, što znači da su se ekonomski dobici dugo akumulirali bez vidljivog poboljšanja životnog standarda većine radnika.
Slično tome, druga industrijska revolucija (otprilike 1870.–1914.) doista je stvorila velik broj industrijskih radnih mjesta, ali uz nove lomove na tržištu rada. Elektrifikacija i masovna proizvodnja dovele su do gubitka vrijednosti vještina i veće zamjenjivosti radnika, smanjujući njihovu pregovaračku moć i povećavajući cikličku nezaposlenost. Tijekom velikih industrijskih kriza 1870-ih i 1890-ih, mnoge industrijske zemlje bilježe dvoznamenkaste stope nezaposlenosti u urbanim središtima, često u trajanju od više godina.
U tom kontekstu treba promatrati i fenomen Marxa, i dalje duboko ukorijenjenog u shvaćanjima naše nacije, iako su ga se mnogi formalno odrekli. Njegov sam nastanak demontira lagodnu tezu ‘pa industrijske revolucije su u stvari stvarale radne mjesta’ . Prva industrijska revolucija – najgrublja faza kapitalizma – je povijesna pozadina iz koje se oblikuje Marxovo razumijevanje sustava.
On formira svoju teoriju sredinom 19. stoljeća, u sjeni tog iskustva, ali i još uvijek teških uvjeta rada 1840-ih i 1850-ih. Kada piše Komunistički manifest 1848. i potom radi na Kapitalu, njegova temeljna pretpostavka djeluje empirijski uvjerljivo: kapitalizam proizvodi sve dublju pauperizaciju radnika i zaoštravanje klasnog sukoba. Ta teorija ne nastaje u apstrakciji, nego kao generalizacija iz povijesti prve industrijske revolucije.
No upravo u razdoblju kada Marx dovršava prvi svezak Kapitala (objavljen 1867.), započinje spora, ali stvarna promjena trenda – odnosno iz perspektive ovog eseja, tek tada su bili zaliječeni lomovi od prve industrijske revolucije. Već od 1850-ih u najrazvijenijim zemljama realne plaće postupno rastu, radno vrijeme se skraćuje, a zakonodavstvo i sindikati počinju uvoditi trajne korektive.
Druga industrijska revolucija, koja započinje oko 1870. i traje do Prvog svjetskog rata (≈ 1914.), u prvim godinama također donosi disrupciju: nestanak pojedinih zanimanja, obezvrijeđivanje vještina dijela radne snage i lokalne krize. No za razliku od prve industrijske revolucije, taj negativni učinak traje kraće i odvija se u društvima koja već imaju razvijenije institucije. Zbog toga se disrupcija relativno brzo pretvara u fazu snažnog rasta produktivnosti, stabilnijeg zapošljavanja i sustavnog poboljšanja životnog standarda radničke klase.
Marx tu tranziciju doživljava, ali je ne uspijeva teorijski integrirati. Marxovo planirano, ali nesuđeno remek djelo – drugi i treći svezak Kapitala ostaju nedovršeni jer ga je stvarnost demantirala, odnosno poništila njegove temeljne povijesne pretpostavke. Umire 1883., razočaran i nesretan. Vjerojatno bi se okrenuo u grobu da je znao da je njegova ‘revolucija’ na koncu bila implementirana u neindustrijaliziranoj carskoj Rusiji.
No, povijesna pouka nije da tehnološke revolucije ne stvaraju radna mjesta, nego da prijelaz prema njima može biti dug, asimetričan i duboko destabilizirajući za društvo, a na pojedinačnoj razini za one koje zatekne nespremne.
Sredinom 20. stoljeća nova faza industrijskog razvoja (nazvana i treća industrijska revolucija) – naglo povećanje industrijske efikasnosti kroz automatizaciju, elektrifikaciju i masovnu standardizaciju – poklopila se s rastućim potrebama tercijarnog sektora.
Ta se koincidencija pokazala presudnom. Uslužni sektor, osobito zdravstvo, obrazovanje, javna uprava, trgovina i razne osobne i administrativne usluge, bio je izrazito radno-intenzivan i teško automatiziran. Upravo zbog toga mogao je apsorbirati velik dio radne snage koju je industrija oslobađala. Na taj je način prijelaz prema tercijarnoj ekonomiji djelovao kao amortizer gubitka radnih mjesta nastalog zbog rasta industrijske produktivnosti.
Zahvaljujući toj strukturalnoj prilagodbi, tehnološki napredak nije doveo do trajne masovne nezaposlenosti, nego do preraspodjele rada između sektora. Ljudski rad ostao je središnji mehanizam distribucije dohotka, a društveni poredak zadržao je stabilnost unatoč dubokim tehnološkim promjenama.
Što je ovaj put drugačije
Više je ključnih razloga zašto analogija s prijašnjim revolucijama ovaj put ne drži.
Prvi je brzina: promjene mogu doći brže nego što se obrazovni sustavi i institucije mogu prilagoditi, pa prijelaz postaje traumatičan čak i ako dugoročno postoji nova ravnoteža. Drugi je širina: AI ne automatizira uske vještine, nego vrlo širok spektar kognitivnih profila, zbog čega se novi poslovi često automatiziraju gotovo odmah. Kad se brzina i širina spoje, prekvalifikacija prestaje biti društveni amortizer i postaje individualna taktika ograničenog dosega.
No možda je još važnija treća dimenzija: multiplikacija. AI se može promatrati kao nova kognitivna populacija koja se može kopirati. Ne radi se o alatu koji ubrzava čovjeka, nego o mogućnosti da se isti kapacitet razmišljanja, planiranja i koordinacije umnoži u milijune paralelnih instanci. Te instance rade brže od ljudi, mogu se savršeno usklađivati i nemaju prirodna ograničenja rasta. U kombinaciji s gotovo nultim marginalnim troškom kopiranja, to stvara nešto kvalitativno novo – ono što je Dario Amodei, CEO Anthropica, nazvao “zemljom genijalaca u podatkovnom centru”. U tom trenutku pitanje više nije koje zadatke automatiziramo, nego koliko brzo postaje automatizabilna sama organizacija rada.
Zatim dolazi i četvrta dimenzija: transcendencija ljudskog limita. Definicija AGI-ja kao “ljudskog ekvivalenta” je pogrešna jer ljudski IQ ima biološki limit – oko 160-180 na standardnim mjerenjima. AI će brzo dosegnuti razine koje bi, mjerene na ljudski način, odgovarale IQ-u 200, 300 ili više, otvarajući mogućnosti koje ne možemo ni zamisliti jer bi se radilo o kvalitativnom skoku, kao što ni majmun ne može ni zamisliti o čemu pišemo ovdje. Čovjek nije naprosto tri puta pametniji od majmuna – on razmišlja na potpuno drukčije načine. Analogno, mi ljudi doslovno ne možemo zamisliti koliko će AI uskoro biti pametniji od nas. Dodajmo tome kvalitativne dimenzije poput širine znanja: svaki AI vlada praktički sa svim jezicima koji imaju široko dostupan sadržaj na internetu, recimo 200 jezika, dok mi govorimo 2-3 i ne čitamo japanski iako na internetu postoje milijuni knjiga na japanskom. Zamislite što bi AI mislio o našim ograničenjima kad bi o njima razmišljao.
Izvor:Nenad Bakić
Cijeli tekst možete pročitati na pandemijskirealizam.hr.
