Robotene vil ta jobbene våre – raskere enn vi tror?

Robotene vil ta jobbene våre – raskere enn vi tror?

Overskriften er en av teaserne til en artikkel i Mechanical Engineering utgitt av American Society of Mechanical Engineers (ASME) tidligere i vår. Artikkelens budskap underbygger dette. Jobbene kan forsvinne raskere enn vi kan tenke oss. Under den industrielle revolusjon i England først på 1800-tallet vokste det frem en protestbevegelse blant tekstilarbeiderne, kalt ludditene, som gikk til fysisk angrep på maskinene som truet arbeidsplassene deres. Vi behøver ikke gå like drastisk til verks mot robotene. Konklusjonen på artikkelen er mindre dramatisk enn overskriften. Det går fortsatt an å se litt lyst på fremtiden.

The second economy er brukt som navn på en utvikling der internett-tilkoplede enheter leverer tjenester som tidligere ble levert av mennesker. Reisebyråene, videoutleiesjappene og cd-sjappene, er allerede for det meste historie. The Internet of Things skaper mengder av digitale sensorer som generere enda større mengder av data som etter hvert vil bli behandlet og tolket av algoritmer for formål vi langt fra har oversikt over. Selvkjørende biler er en illustrasjon på rask utvikling. I DARPA challenge i 2004 kunne vinnerbilen kjøre en drøy norsk mil langs en rett vei. I 2010 annonserte Google at deres flåte av selvkjørende biler hadde tilbakelagt 100.000 mile uten uhell.

Cloud robotics og deep learning. Dette trekkes frem som to grunner til å frykte konkurranse fra roboter i et arbeidsmarked som snart blir en realitet for oss alle. Med dagens og fremtidens dataminner og prosessorhastigheter kan roboter laste opp alt de lærer i skyen. Når informasjonen først er der kan den lastes ned av andre roboter i form av instruksjoner i alt fra kakebaking til kirurgiske inngrep. Det en robot kan, kan da alle tilsvarende roboter med internettilkopling. Om det da ikke skjer som det skjedde med Microsofts chatbot, utviklet for å publisere på Twitter. Den utviklet nazistsympatier når den selv fikk velge inspirasjon i skyen.

Deep learning er en avansert type maskinlæring der man har som ambisjon å lære roboter ting og fenomener mennesker forstår stilletiende, uten at det settes ord til, som for eksempel å gjenkjenne en katt. Googles deep learning software har allerede klart å gjenkjenne katter etter å ha studert 10 millioner videoklipp med katter. Cloud robotics og deep learning kan gi rask utvikling av avansert maskinintelligens som i neste omgang kan erstatte mange arbeidsplasser som i dag er besatt av mennesker.

Men blir det færre jobber? I 2015 presenterte konsulenter fra Deloitte en rapport der de blant annet hevdet at ny teknologi ikke er nærmere å ville erstatte mennesker som arbeidskraft i dag enn tilfellet var for 150 år siden. Konsulentene så på utviklingen i arbeidsmarkedet siste 150 år og fant at maskiner har erstattet muskelkraft i fabrikker og i landbruket, men samtidig har det blitt skapt nye jobber for de som skaper, formidler og vedlikeholder teknologi. Og mens vi snakker om landbruk. I Australia har lenge hatt problemer med å rekruttere arbeidskraft til landbruket. Nå har man for å bøte på dette startet utviklingen av gjeter-roboter. I tillegg til å gjete kan de gjennom sensorer overvåke helsetilstanden til dyrene og passe på at beitemarkene er gir nødvendig for. Beskyttelse mot ulv er ikke nevnt, men hvorfor ikke?

Mennesker med utdanning og spesialisert kunnskap etterspørres i økende omfang. Men det er også kommet til mange jobber i yrker som driver personlig service og pleie. Hvorfor? Teknologiutviklingen ga økt produktivitet og gjorde nødvendighetsartikler billigere. Menigmann fikk mer å rutte med, mer penger til å stelle håret og gå på restaurant og bar.

Vanskelig å se for seg fremtiden. Utfordringen vi har når vi skal se for oss fremtiden er, ifølge konsulentene og forskerne de støtter seg på, at det er langt enklere å se hvilke jobber som blir fortrengt av ny teknologi enn å identifisere de jobbene som skapes av den samme teknologien. Filosofen Michael Polanyi har gitt navn til Polanyis Paradox som sier at vi som individer har mer kunnskap enn vi kan gjøre rede for. Dette er av andre, som MIT-økonomen David Autor brukt som grunnlag for å forklare hvorfor teknologi som først og fremst erstatter manuelt arbeid i neste omgang gir et arbeidsmarked med mange jobber både for høyt utdannede men også for «ufaglærte».

Vi kan ikke konkurrere med roboter i fabrikkhaller og andre steder med kontrollerte omgivelser. Men utenfor fabrikken i møte med og i forhold til mindre strukturerte oppgaver vil det fortsatt være plass for den menneskelige handyman eller –woman. Det mener i hvert fall noen, fortsatt.

Tekna Egen bedrift er for deg som vil forberede deg på en eventuell fremtid med en økonomisk orden som forutsetter at vi som arbeidstakere i perioder må være selvstendig næringsdrivende. Vi har tidligere på denne bloggen tatt for oss delingsøkonomien og fremtidens arbeidsmarked, nå også et innlegg om robotetikk. Vil du følge med Tekna Egen bedrift videre kan du sende en e-post til egenbedrift@tekna.no. Har du meninger om fremtidens arbeidsmarked må du gjerne dele tankene dine med oss.

Share on FacebookShare on LinkedInShare on Google+Share on RedditPin on PinterestEmail this to someone

Kommenter