AI memperburuk ketidaksetaraan

AI memperburuk ketidaksetaraan

Di AS, misalnya, selama sebagian besar abad ke-20, berbagai wilayah di negara itu—dalam bahasa para ekonom—”bertemu”, dan kesenjangan keuangan menurun. Kemudian, pada 1980-an, datanglah gempuran teknologi digital, dan tren itu berbalik sendiri. Otomasi menghapus banyak pekerjaan manufaktur dan ritel. Pekerjaan teknologi baru bergaji tinggi tersebar di beberapa kota.

Menurut Brookings Establishment, daftar pendek dari delapan kota Amerika yang mencakup San Francisco, San Jose, Boston, dan Seattle memiliki kira-kira 38% dari semua pekerjaan teknologi pada tahun 2019. Teknologi AI baru secara khusus terkonsentrasi: Mark Muro dan Sifan Liu dari Brookings memperkirakan bahwa hanya 15 kota menyumbang dua pertiga dari aset AI dan kemampuan di Amerika Serikat (San Francisco dan San Jose saja menyumbang sekitar seperempat).

Dominasi beberapa kota dalam penemuan dan komersialisasi AI berarti bahwa kesenjangan geografis dalam kekayaan akan terus melonjak. Ini tidak hanya akan mendorong keresahan politik dan sosial, tetapi juga, seperti yang disarankan Coyle, dapat menahan jenis teknologi AI yang dibutuhkan untuk pertumbuhan ekonomi regional.

Sebagian dari solusi dapat terletak pada entah bagaimana melonggarkan cengkeraman yang dimiliki Massive Tech dalam menentukan agenda AI. Itu kemungkinan akan membutuhkan peningkatan dana federal untuk penelitian yang independen dari raksasa teknologi. Muro dan yang lainnya telah menyarankan dana federal yang besar dan kuat untuk membantu menciptakan Pusat inovasi regional ASMisalnya.

Tanggapan yang lebih cepat adalah memperluas imajinasi digital kita untuk memahami teknologi AI yang tidak hanya menggantikan pekerjaan tetapi juga memperluas peluang di sektor-sektor yang paling diperhatikan oleh berbagai bagian negara, seperti perawatan kesehatan, pendidikan, dan manufaktur.

Berubah pikiran

Kesukaan yang dimiliki peneliti AI dan robotika untuk mereplikasi kemampuan manusia sering kali berarti mencoba membuat mesin melakukan tugas yang mudah bagi manusia tetapi menakutkan bagi teknologi. Merapikan tempat tidur, misalnya, atau membuat espresso. Atau mengendarai mobil. Melihat mobil otonom menavigasi jalan kota atau robotic bertindak sebagai barista sungguh menakjubkan. Tetapi terlalu sering, orang-orang yang mengembangkan dan menerapkan teknologi ini tidak terlalu memikirkan dampak potensial pada pekerjaan dan pasar tenaga kerja.

Anton Korinek, seorang ekonom di College of Virginia dan Rubenstein Fellow di Brookings, mengatakan puluhan miliar dolar yang telah digunakan untuk membangun mobil otonom pasti akan memiliki efek negatif pada pasar tenaga kerja setelah kendaraan tersebut dikerahkan, mengambil pekerjaan driver yang tak terhitung jumlahnya. Bagaimana jika, dia bertanya, miliaran itu telah diinvestasikan dalam alat AI yang kemungkinan besar akan memperluas peluang kerja?

Saat mengajukan permohonan pendanaan di tempat-tempat seperti US Nationwide Science Basis dan Nationwide Institutes of Well being, Korinek menjelaskan, “tidak ada yang bertanya, ‘Bagaimana pengaruhnya terhadap pasar tenaga kerja?’”

Untuk mendukung jurnalisme MIT Expertise Overview, mohon pertimbangkan menjadi pelanggan.

Katya Klinova, pakar kebijakan di Kemitraan AI di San Francisco, sedang mencari cara untuk membuat ilmuwan AI memikirkan kembali cara mereka mengukur kesuksesan. “Ketika Anda melihat penelitian AI, dan Anda melihat tolok ukur yang digunakan hampir secara common, semuanya terkait dengan pencocokan atau perbandingan dengan kinerja manusia,” katanya. Artinya, ilmuwan AI menilai program mereka, katakanlah, pengenalan gambar terhadap seberapa baik seseorang dapat mengidentifikasi suatu objek.

Tolok ukur tersebut telah mendorong arah penelitian, kata Klinova. “Tidak mengherankan bahwa apa yang telah keluar adalah otomatisasi dan otomatisasi yang lebih kuat,” tambahnya. “Tolok ukur sangat penting bagi pengembang AI—terutama bagi ilmuwan muda, yang memasuki AI secara massal dan bertanya, ‘Apa yang harus saya kerjakan?’”

Tetapi tolok ukur untuk kinerja kolaborasi manusia-mesin masih kurang, kata Klinova, meskipun dia telah mulai bekerja untuk membantu menciptakan beberapa. Berkolaborasi dengan Korinek, dia dan timnya di Partnership for AI juga menulis panduan pengguna untuk pengembang AI yang tidak memiliki latar belakang ekonomi untuk membantu mereka memahami bagaimana pekerja mungkin terpengaruh oleh penelitian yang mereka lakukan.

“Ini tentang mengubah narasi dari satu di mana inovator AI diberikan tiket kosong untuk mengganggu dan kemudian terserah masyarakat dan pemerintah untuk menghadapinya,” kata Klinova. Setiap perusahaan AI memiliki semacam jawaban tentang bias dan etika AI, katanya, “tetapi mereka masih belum ada untuk dampak tenaga kerja.”

Pandemi telah mempercepat transisi digital. Dapat dimengerti bahwa bisnis telah beralih ke otomatisasi untuk menggantikan pekerja. Tetapi pandemi juga menunjukkan potensi teknologi digital untuk memperluas kemampuan kita. Mereka telah memberi kami alat penelitian untuk membantu menciptakan vaksin baru dan menyediakan cara yang layak bagi banyak orang untuk bekerja dari rumah.

Karena AI tak terhindarkan memperluas dampaknya, perlu diperhatikan apakah ini mengarah pada kerusakan yang lebih besar pada pekerjaan yang baik—dan lebih banyak ketidaksetaraan. “Saya optimis kita dapat mengarahkan teknologi dengan cara yang benar,” kata Brynjolfsson. Namun, tambahnya, itu berarti membuat pilihan yang disengaja tentang teknologi yang kami buat dan investasikan.


Ditinjau

“Perangkap Turing: Janji & Bahaya Kecerdasan Buatan Seperti Manusia”
Erik Brynjolfsson
Daedalus, Musim Semi 2022

“Jenis AI yang salah? Kecerdasan buatan dan masa depan permintaan tenaga kerja”
Daron Acemoglu dan Pascual Restrepo
Cambridge Journal Of Areas, Economic system and Society, Maret 2020

Roda Gigi dan Monster: Apa Itu Ekonomi, dan Apa Seharusnya
Diane Coyle
Pers Universitas Princeton

Total
0
Shares
Leave a Reply

Your email address will not be published.

Related Posts