Milyen területen tanuljon, diplomázzon a mai fiatal? Mivel tud hosszú távra biztos jövedelmet szerezni?

Ezek a kérdések mindig aktuálisak voltak, de még sose volt ennyire gyors a változás, sose volt ennyire bizonytalan a következő egy-két évtized.

Abban meglehetős az egyetértés, hogy a fizikai munkakörök jelentős része automatizálható – a gyári munkától a mezőgazdaságon át a szolgáltatásokig. Vajon érdemes még egyáltalán szakmát tanulni? Most még igen, még rengeteg jó szakemberre van szükség a világon, de nagyon gyors a változás abban, hogy mit hagynak meg nekünk a gépek.

Azt is látjuk már néhány éve, hogy a „fehér galléros” munkakörökben is gyorsan terjed a gépesítés. Az irodai, adminisztratív munkákat (pl. a pénzügyi osztályokon) tízezrével alkalmazott „robotok” veszik át. Azért tettem idézőjelbe a robotot, mert ezek a robotok nem láthatók, nem jelennek meg a maguk fizikai valójában, hiszen csak szoftverekről van szó. Ezek a szoftverek gyorsan megtanulják az egyszerű, ismétlődő lépésekből álló munkafolyamatokat az emberektől, majd átveszik tőlük. A pillanatnyi hatása annyi ennek a folyamatnak, hogy az emberek érdekesebb, alkotóbb, hasznosabb munkát kapnak. A cikkekben ismertetett esetekben nem járt elbocsátással az sem, amikor 1800 ilyen robot állt be, sőt az sem, amikor a pénzügyi osztályon a dolgozók 80%-át cserélték le ilyen robotokra.

Eddig diploma nélkül betölthető munkakörökben láttuk a robotok jelentős elterjedését. Vajon mi a helyzet a diplomásokkal? A nem műszaki területeken komoly dolgok történnek, mutatok néhány példát.

Jogi területen vannak ígéretes kezdetek. Az egyik terület a dokumentumok elemzése abból a szempontból, hogy mennyire relevánsak egy adott jogvita szempontjából. Angliában már születtek olyan bírósági határozatok, amik elismerték az ilyen módszerek helyénvalóságát. Ezekben az ügyekben emberi munka és kulcsszavas keresés helyett szoftvert alkalmaztak dokumentumok relevanciájának eldöntésére. A bíró indoklása el is magyarázza, hogy hogyan (a Predictive Coding fejezetben található).

Mik voltak a szempontok? Költség és konzisztencia. Az adott ügyben 3 millió dokumentumot kellett átnézni, és azok közül kiválogatni az ügy eldöntésében lényegeseket. Ezt emberi erővel sok pénz és idő felhasználásával lehetne megtenni, és egyáltalán nem biztos, hogy nem lenne benne sok hiba. A szoftveres megoldás a “mesterséges intelligencia” szokásos betanítási módszerét követte: kisebb mintán (1600-1800) megmutatják a szoftvernek, hogy mik a fontos dokumentumok, majd a szoftver keres. Az eredmények egy részét megvizsgálják emberek, és visszajeleznek a gépnek, hogy jól dolgozott-e, ami ennek alapján tanul, ügyesedik.

Ez még csak a kezdet, itt a gépnek még elég csekély szerepe van a per eldöntésében, de már ezen a kezdeti szinten is számít a szoftver minősége és az esetleges szándékosan beleírt “hiba” (amire néhány példát láthatunk ebben a cikkben). A mesterséges intelligencia kutatói arra számítanak, hogy hamarosan ennél komolyabb szerepe is lesz a gépnek jogi területen is, ezért a mesterséges intelligencia alapelvei között is esik szó erről a problémáról.

Itt még nem érnek véget a jogi alkalmazási lehetőségek! Egy fiatal (19 éves) programozó egy év munkával és az IBM Watson felhasználásával megalkotta a DoNotPay szolgáltatást. Ez kezdetben csak a parkolási büntetések megfellebbezésében nyújtott segítséget. Hogyan tud segíteni? Kikérdezi az ügyfelet a körülményekről, majd a válaszok alapján megírja a fellebbezést. Már az első pár hónapban (akkor még csak egy államban) 3 millió dollárt szerzett vissza az ügyfeleinek. Idén nyár óta már az USA 50 államában és az Egyesült Királyságban segít 1000 különböző fajta jogi eljárásban.

Ez csak egy apró falatja a nagy tortának, és a nagy játékosok sokkal több időt, pénzt és szakértelmet tudnak bevetni, mint ez a fiatal programozó, aki teljesen ingyen nyújtja a szolgáltatást. Pillanatnyilag főleg a kezdő jogászokat érinti az ügy, az ő munkájukat tudja gyorsabban, pontosabban és olcsóbban elvégezni a gép. Ez nem kevés! A McKinsey becslése szerint a jogászok összes munkájának 23%-át lehet így automatizálni a technika mai szintjén. A kezdő diplomások helyett vagy mellett gépek lesznek a jogi csapatok tagjai, őket fogják a tapasztalt vezetők irányítani. Érdekes jövő! Ismerve a világcégek szemléletét (a kezdőkből a lelket is kipréselik, elképesztő óraszámban dolgoztatják, és apró hibákért is kirúgják őket), a napi 24 órában, villámgyorsan, kevés hibával dolgozó robotok lesznek a főnökök kedvenc munkatársai. Vajon kapnak majd kedvezményeket, előléptetést, jobb irodát?

Természetesen, a DoNotPay nem jogász. Itt egy csomó ok, amiért nem az.

Az lényeges, hogy jelenleg csak a nagy egységes (vagy közel egységes) jogrendszerű és egységes nyelvű területek jönnek szóba, ott lehet igazán hatékonyan alkalmazni a technológiát. A magyar jogászokat még nem fenyegeti ez a veszély, de az EU jogharmonizációja növeli a gépek alkalmazási lehetőségét. El tudom képzelni, hogy a GDPR (általános adatvédelmi rendelkezés, ami 2018 májusában lép érvénybe) – lévén új terület és egységes – lehet a „robot jogász” egyik első alkalmazása az Európai Unióban.

Olvastam egy másik érdekes jogi alkalmazást, ez Lisa, az elfogulatlan robot. Elsősorban arra találták ki, hogy szerződések kidolgozásában segítse egyszerre mindkét felet. Az ügyvédek nem dolgozhatnak egyszerre mindkét oldalnak, de a robot akár ezt is megteheti. A felek elmondják neki, hogy mit akarnak elérni, és segítséget kapnak tőle (akár egy elkészített szerződés formájában) ahhoz, hogy a megtalálják a kölcsönösen előnyös megoldást, a win-win eredményt. Megalkotói arra a problémára kerestek megoldást, hogy az emberek és a kis cégek jelentős része nem fordul ügyvédhez, mert nincs rá ideje, nem is érti, amit az ügyvéd mond, kényelmetlenül érzi magát, ha ügyvéddel kell tárgyalnia, munkaidőn kívül alig talál ügyvédet stb.

Nem a jogi munka az egyetlen, ahol már megvetette a lábát az automatizált tanácsadás! Az orvosok munkájának egy részét is kiválóan tudja elvégezni a gép. Arról nincs szó, hogy egy orvos minden feladatát el tudná látni, de fontos részterületeken gyors, pontos és olcsó tud lenni. Nincs messze az idő (sőt, talán már itt is van), amikor néhány fitnesz és egészségügyi kütyü és szoftver, valamint a felhőben ülő elemző rendszer komoly szerepet vállalhat az egészségügyi alapellátásban. Ha mellette még videókapcsolatba is lehet lépni az orvossal, aki minden mérési eredményünket és azok gépi kiértékelését látja, akkor gyorsabban, pontosabban, olcsóbban lesz elsődleges diagnózisunk. Erre is vannak már működő példák – nem meglepő módon elsősorban Amerikában. Kedves Olvasó, ha érdekel, mit tud és hogyan működik egy ilyen eszköz, itt találhatod a leírását. Annak, aki sok időt szeretne eltölteni a téma tanulmányozásával, ezt a hosszú listát tudom ajánlani.

Jó hír, hogy itthon is vannak már olyan háziorvosok, akik örömmel fogadják, ha a betegük otthoni mérések eredményeit hozza a rendelőbe. Így sokkal megalapozottabb lehet a diagnózis, mint egy pillanatban mért adatok alapján.

Itt még nem ér véget a példák hosszú sora! Vannak olyan kutatások, amik szerint a felsőoktatásban is érdemes bevetni a gépesített tanárt. Az első sikereket a matematika tanításában érték el. Itt sem arról van szó, hogy megszabadulnak a humán tanároktól – a gép csak a munkájuk egy részét veszi át (és csinálja eredményesebben, kevesebb kimaradó diákkal).

Szóval, vissza a kezdeti kérdésemhez: milyen diplomának induljon neki a fiatal? A fenti példákat mind humán területekről hoztam, de ez nem jelenti azt, hogy pl. mérnökök munkája ne lenne veszélyben.

Milyen tudás kell ahhoz, hogy az elkövetkező évtizedekben legyen jó és érdekes munkája az embernek? Hivatkoznék Bőgel professzor három évvel ezelőtti előadására: adattudóssá kell válni, olyan emberré, aki a gépek által összegyűjtött mérhetetlen mennyiségű és változatosságú adat feldolgozását, elemzését tudja irányítani. Ehhez érdemes több szakmában járatosnak lenni. Az adattudósok manapság főleg orvosok, biológusok, fizikusok, asztrofizikusok. Mi bennük a közös? A szakmájuk tudásanyaga szerteágazó. A lényeg az, hogy sok dolog iránt kell érdeklődni, sok dologhoz kell érteni (köztük a matematikához is, de nem kell matematikusnak lenni).

Azt hiszem, nem is az a kérdés, hogy miből legyen diplomája az embernek. Inkább az a kérdés, hogy az új, digitális, elektronikus világhoz mi a viszonya. A jogi, orvosi, oktatási, mérnöki munkát végző gépeket emberek hozzák létre, ők tanítják be őket. Olyan emberek, akik az adott szakterületen és a gépek világában is otthonosan mozognak. Talán ez a megfejtés: tanuljuk meg a mesterséges intelligencia világát!