ახლახან, 9-11 ნოემბერს, საქართველოში DataFest Tbilisi 2023 ჩატარდა — აღმოსავლეთ ევროპისა და ცენტრალური აზიის ფარგლებში ყველაზე მასშტაბური მონაცემთა ფესტივალი.

ასევე იხილეთ: DataFest Tbilisi 2023 დაიწყო — მასშტაბური ფესტივალი მონაცემებისა და ვიზუალიზაციის შესახებ

წლევანდელი გამოსვლების ნაწილი ხელოვნურ ინტელექტს (Artifical Intelligence — AI) დაეთმო. ამ მხრივ ერთ-ერთი ყველაზე საინტერესო გამოსვლა ნიკი სანისგან მოვისმინეთ. მან სამუშაო ადგილებზე AI-ს გავლენა იკვლია ჩინეთში, ღონისძიების დამსწრეებს კი ამ კუთხით სამუშაოს მომავალზე გვესაუბრა.

განსხვავებით სხვა სპიკერებისგან, შევნიშნე, რომ ნიკის ნაკლებად პოზიტიური მიგნებები ჰქონდა. ამას გარდა, მან სამ ისეთ საკითხზე ისაუბრა, რომლებიც ხელოვნური ინტელექტის შესახებ ხშირად არასწორად გვესმის.

სწორედ ამიტომ, გადავწყვიტე, საკითხს ჩავღრმავებოდი და ნიკის პირადად გავესაუბრე. სპიკერს საკუთარი დაკვირვებების დეტალურად გაზიარება ვთხოვე; ვისაუბრეთ როგორც კვლევის იდეასა და მიგნებებზე, ასევე სამუშაო ადგილებზე არსებულ გამოწვევებსა და სამომავლო პერსპექტივებზეც.

ნიკი სანი ამჟამად ჩეთემ ჰაუსში მუშაობს და AI-ს გავლენას შეისწავლის სამუშაო ადგილებზე; იკვლევს იმასაც, თუ როგორ მართავენ მსოფლიოს გარშემო უახლესი ტექნოლოგიების მოხმარებას. იგი საერთაშორისო სტრატეგიული ფორუმის (ISF) წევრია და ზურგს შვიდწლიანი ჟურნალისტური გამოცდილება უმაგრებს.

ნიკი, ჩინეთში კვლევაზე იმუშავეთ, რომელიც AI-ს გავლენას ეხებოდა სამუშაო ადგილებსა და დასაქმებულებზე. რა ფაქტორებმა მიგიყვანათ იმ აზრამდე, რომ ამ საკითხის შესწავლა რელევანტური და გონივრული იქნებოდა?

თუ ამ საოცარ ტექნოლოგიებს ვიყენებთ, რომ მუშახელს დრო გამოვუთავისუფლოთ, მაშ, როგორ მოხდა, რომ ეს ადამიანები მეტი დატვირთვით მუშაობენ და მით უფრო გახანგრძლივებული დროითაც კი?"

ვფიქრობ, კვლევის იდეა ჩემი ჟურნალისტური გამოცდილებიდან წამოვიდა. China tech-ის რეპორტიორი ვიყავი და ინტერვიუებს ვწერდი ტექნოლოგიურ ლიდერებთან თუ ტექნოლოგიურ ინდუსტრიაში მომუშავე ადამიანებთან. გავაცნობიერე, რომ ზოგჯერ არ ჰქონდათ დრო ჩემს ზარებზე საპასუხოდ და ინტერვიუების ჩატარება მხოლოდ შუაღამის შემდეგ შეეძლოთ, რადგან ამ დროს ამთავრებდნენ მუშაობას.

ამან დამაეჭვა: თუ ამ საოცარ ტექნოლოგიებს ვიყენებთ, რომ მუშახელს დრო გამოვუთავისუფლოთ, მაშ, როგორ მოხდა, რომ ეს ადამიანები მეტი დატვირთვით მუშაობენ და მით უფრო გახანგრძლივებული დროითაც კი? ვიფიქრე, იქნებ რამე ისეთი მოხდა გასული ათწლეულის განმავლობაში, რამაც სამუშაო ადგილზე დინამიკა შეცვალა? ერთ-ერთი უმნიშვნელოვანესი რამ, რაც გასული ათწლეულის განმავლობაში ხდება, ხელოვნური ინტელექტია.

გავლენა იქონია იმანაც, რომ, როგორც დასაქმებული, მეც ვიყენებ მსგავს კოლაბორაციულ AI საშუალებებს სამუშაო ადგილზე, მაგალითად, Teams-ს (და ასეთი პროგრამების ჩინური ვერსიებიც გვაქვს). ეს პლატფორმები ჩემგან ბევრ მონაცემს აგროვებს. უმეტესად პირადი თუ ნაცნობების გამოცდილებით, მივხვდი: ტექნოლოგიის პრობლემა ისაა, რომ ადამიანებს საქმეს უნდა უმსუბუქებდეს, თუმცა რეალურად იგი მათ მეტი დატვირთვით ამუშავებს.

ვფიქრობ, დასაწყისისთვის ეს კარგი ვარაუდი იყო, ამიტომ კვლევის შეთავაზება, შემდეგ კი მისი ჩატარება დავიწყე 2022 წლის ოქტომბერში. ერთწლიანი პროექტი იყო, რომელიც ჩეთემ ჰაუსთან ერთად განვახორციელე.

იქნებ კვლევის ფარგლებში გადადგმულ ნაბიჯებზე დეტალურად მოგვიყვეთ, დაგეგმვის ეტაპი იქნება ეს თუ მონაცემების შეგროვება და ანალიზი.

პირველ რიგში, კვლევის დაფინანსებაზე შევიტანე განაცხადი. ორგვერდიანი შეთავაზება დავწერე იმის შესახებ, თუ რა თანხა და რა ნაბიჯების გადადგმა მჭირდებოდა; ასევე, როგორი იყო ჩემი ჰიპოთეზა და მეთოდოლოგია. შემდეგ დაფინანსება მივიღე და ლიტერატურის მიმოხილვა დავიწყე — ამ სფეროში სხვა მეცნიერთა ნაშრომების შესწავლა.

ჩემი კვლევა კონკრეტულად ჩინეთს ეხებოდა, თუმცა AI-ს გავლენის საკითხი სამუშაოსა და დასაქმებაზე უფრო და უფრო აქტუალური ხდება სამეცნიერო წრეებში. შესაბამისად, ალბათ, მთელი სამი თვე დავუთმე ნაშრომების კითხვას და მივხვდი, რა მხრივ შემეძლო კვლევის ამ სფეროში წვლილის შეტანა. შევნიშნე, რომ ჩინეთზე ბევრ უცხოელ მკვლევარს არ ჰქონდა წვდომა. ამ დროს ჩემთვის, როგორც ჩინეთის მოქალაქისთვის, უფრო მარტივი იყო ჩინეთში გამგზავრება, ვიცოდი ენა და გარემოსაც ვიცნობდი.

მეორე ფაქტორია ისიც, რომ ჩინეთი დასავლეთის ქვეყნებთან შედარებით უფრო აგრესიულად იყენებს AI-ს, რადგან მათთვის ხალხის მონაცემების შეგროვება უფრო მარტივია. შესაბამისად, მომხმარებლის შემთხვევა ოდნავ განსხვავებული იქნებოდა. ასე ჩამოვაყალიბე საკვლევი საკითხი.

ამის შემდეგ ჩინეთში დავბრუნდი ორი თვით, რათა საველე კვლევა ჩამეტარებინა. ჟურნალისტიკაში გატარებული წლებიდან თავდაპირველი კონტაქტი მყავდა, რომელიც გამოვკითხე, შემდეგ კი მან გადამამისამართა ისეთ ადამიანთან, რომელიც ამ თემისთვის რელევანტური შეიძლებოდა ყოფილიყო. ასევე, ვსარგებლობდი ტაქსით, ამ აპლიკაციებს ვიყენებდი, და მძღოლებს ვესაუბრებოდი.

შესაბამისად, კვლევა ბევრი რამის კომბინაციაა, თუნდაც ძველი კონტაქტების და ასევე ახლების, რომლებიც პროექტზე მუშაობისას შედგა. შემდეგ მონაცემები შევკრიბე და მათ დასამუშავებლად სხვადასხვა საშუალება გამოვიყენე.

მონაცემები მხოლოდ ინტერვიუებისა და საუბრის გზით შეაგროვეთ?

დიახ, ინტერვიუების, და AI ხელსაწყოების მიმოხილვით. სამუშაო ადგილებისთვის ბევრი AI საშუალებაა ხელმისაწვდომი ონლაინ. შევდიოდი ამ პროდუქტებში, მათ რეკლამებს ვუყურებდი და ვაკვირდებოდი, რა ტიპის ფუნქციას ყიდდნენ.

ამას გარდა, ზოგჯერ კლიენტთა მხარდაჭერის სერვისსაც ვესაუბრებოდი, კომპანიის გაყიდვების სპეციალისტს, და ტექნოლოგიის მახასიათებლების უფრო დეტალურ აღწერას ვთხოვდი.

შესაბამისად, კვლევა ინტერვიუებისა და ჩემივე სამაგიდო კვლევის ერთგვარი კომბინაციაა.

კვლევის ზოგად მიგნებებს ხომ არ გაგვიზიარებდით?

ფინანსური კუთხით რაც მეტი რესურსი გაქვს, მით უკეთ შეძლებ, AI გონივრულად გამოიყენო; მეორე მხრივ, როცა რესურსი არ გაქვს, მას მეტად აგრესიული გზით იყენებ, რაც მუშახელზე უარყოფითად მოქმედებს".

ვფიქრობ, ზოგიერთი მათგანი ჩემს ჰიპოთეზას შეესაბამება. მგონია, რომ რეალობაში AI მართლაც ამუშავებს დასაქმებულებს მეტი დატვირთვით, რადგან სამსახურში მათ ქცევას დეტალურად აფასებს.

მეორე მხრივ, არის მოულოდნელი შედეგებიც. ვამბობთ, რომ კომპანიები AI-ს პროდუქტიულობის გასაუმჯობესებლად იყენებენ, თუმცა სხვადასხვა კომპანია მას საკმაოდ განსხვავებული მიზნებით იყენებს.

მაგალითად, დახვეწილი AI სისტემის გამოყენებას უფრო დიდი ტექნოლოგიური კომპანია შეძლებს, რომელსაც ბევრი ფინანსური რესურსი აქვს. იგი ნაკლებად დაარღვევს მუშახელის პირად სივრცეს ასე აგრესიულად, რადგან, შეიძლება ითქვას, თანამშრომლების შემოქმედებითობას ეყრდნობა ფინანსური მოგებისა და ზრდის კუთხით.

ამის საპირისპიროდ, მცირე მეწარმეებს, პატარა კომპანიებს, ნამდვილად არ აქვთ ფინანსური რესურსი დიდი AI სისტემების დასანერგად. მათ მხოლოდ ის შეუძლიათ, რომ ძველ გზას მიმართონ და მუშახელს, მაგალითად, სამუშაო მაგიდის დატოვებაში შეუშალონ ხელი ან მათი სამუშაო დრო თუ შეტყობინებები ამოწმონ.

ერთგვარი დაყოფააა, პოლარიზაცია. ფინანსური კუთხით რაც მეტი რესურსი გაქვს, მით უკეთ შეძლებ, AI გონივრულად გამოიყენო; მეორე მხრივ, როცა რესურსი არ გაქვს, მას მეტად აგრესიული გზით იყენებ, რაც მუშახელზე უარყოფითად მოქმედებს. ეს ჩემთვის საკმაოდ საინტერესოა.

AI-ს გავლენასთან დაკავშირებით არაერთი მოსაზრება არსებობს. DataFest Tbilisi 2023-ის ფარგლებში იმ დასკვნებზე ისაუბრეთ, რომლებიც ზოგჯერ სულაც არაა მართალი. იქნებ ამ დებულებებზე განავრცოთ?

• პირველი მცდარი დასკვნა ისაა, რომ AI დატვირთვას ამცირებს.

რეალურად, აღმოვაჩინეთ, რომ კომპანიებისთვის იგი სამუშაო ძალის გარკვეულ ნაწილს ზოგავდა, თუმცა დანარჩენი მუშახელისთვის დატვირთვა უფრო ინტენსიური ხდებოდა. ეს იმიტომ, რომ დარჩენილ თანამშრომლებს იმავე რაოდენობის საქმის შესრულება ნაკლები ადამიანური რესურსის პირობებში უწევდათ. ამავდროულად, AI უნაკლო არაა. შესაბამისად, ადამიანებს, თავიანთი ჩვეული სამუშაოს შესრულების გარდა, AI-ს მიერ დაშვებული შეცდომების გამოსწორება და მისი გაწვრთნაც სჭირდებოდათ. ეს მთლიანად დამატებითი საქმეა, ამიტომ მათთვის ძალიან სტრესული იყო.

ისიც უნდა აღინიშნოს, რომ, ვინაიდან ყველა მარტივ საქმეს AI ასრულებს, მათთვის სამუშაო უფრო რთულდებოდა. ყოველდღიურად რთული საკითხების გადაჭრა უფრო დამღლელი შეიძლება იყოს.

• მეორე მცდარი ვარაუდი ისაა, რომ AI პროდუქტიულობას აუმჯობესებს.

ზოგჯერ ადამიანები სტრატეგიას შეიმუშავებენ ხოლმე, რომ ტექნოლოგიით დამყარებულ კონტროლს შეეწინააღმდეგონ, ამან კი საპირისპირო შედეგი შეიძლება გამოიღოს.

მაგალითისთვის, კომპანიაში მუშახელმა შეიძლება ისეთი მარტივი თუ ხანმოკლე საქმეების შესრულებას მიანიჭოს უპირატესობა, რომლის რაოდენობაც მარტივად ისაზღვრება. ეს იმისთვის, რომ AI-ს საზომებზე უკეთესად გამოჩნდეს. ამ დროს ნაკლებად სრულდება რთული საქმე, რომელიც ხანგრძლივ პერსპექტივაში ზრდისთვისაა საჭირო. ამ შემთხვევაში, იმის მიუხედავადაც კი, რომ კონკრეტულ თვეში დასაქმებული სქემაზე ძალიან კარგად ასრულებს საქმეს, რეალურად, ეს კომპანიის ზრდას არ წაადგება, რადგან არაა ინოვაცია და შემოქმედებითი ძალა.

• მესამე მცდარი ვარაუდი ისაა, რომ AI პირადი განვითარებისთვის სასარგებლოა.

თუკი სამომავლოდ AI შეცდომას დაუშვებს, როგორ მიხვდება ადამიანი, რომ AI-მა შეცდომა დაუშვა?"

სწორედ აქ იჩენს თავს ის საკითხი, რომ AI-მა, შესაძლოა, სოციალური დაწინაურების შესაძლებლობები შეამციროს. ეს იმიტომ, რომ ქვეყნებში, განსაკუთრებით განვითარებად სახელმწიფოებში, ბევრი დაბალი რანგის თანამშრომელია. მათი კარიერული უნარები ნაბიჯ-ნაბიჯ, თანდათანობით, უნდა დაიხვეწოს.

"მიუხედავად ამისა, AI-მ ყველა საშუალო დონის სამუშაო წაიღო, მდივნის საქმე იქნება ეს თუ ბუღალტრის. აქამდე შესაძლებელი იყო, რომ დაბალი რანგის თანამშრომლები მომზადებულიყვნენ და ოდნავ უკეთესი ანაზღაურების საოფისე სამუშაო ენახათ, თუმცა ახლა, როცა ეს როლები აღარ არსებობს, ისინი შემდეგი დონის საქმემდე ვეღარ მივლენ. ეს ხელოვნური ინტელექტის დამსახურებაა".

სწორედ ამიტომ, როდესაც AI-ს მხრიდან სამსახურის ჩანაცვლების პოტენციალს განვიხილავთ, ადამიანების შემგუებლობაც უნდა გავითვალისწინოთ. მათი მხრიდან კარიერული წინსვლის სიჩქარე ზოგჯერ შესაბამისი არაა. ამასთანავე, სწავლა, გამოცდილება, ადამიანის ზრდისთვის ასევე მნიშვნელოვანია, რადგან საკუთარ საქმეში წლების განმავლობაში მიღებულ გამოცდილებასთან ერთად ვიხვეწებით.

მაგალითისთვის, კარგმა ექიმმა ათასობით შემთხვევა უნდა განიხილოს ათწლეულების განმავლობაში, რათა სპორტთან დაკავშირებულ პრობლემებში ზედმიწევნით გაერკვეს. თუკი AI სწავლის შესაძლებლობებს წაგვართმევს, უმცროსი ექიმი ამგვარ უნარებს ვეღარ აითვისებს, ათასობით ასეთ შემთხვევასთან წვდომა ვეღარ ექნება. ამასთანავე, თუკი სამომავლოდ AI შეცდომას დაუშვებს, როგორ მიხვდება ადამიანი, რომ AI-მა შეცდომა დაუშვა?

შესაბამისად, სწავლა უსათუოდ მნიშვნელოვანია და ამ ტიპის დასკვნა ხელახლა უნდა განვიხილოთ უფრო სრულყოფილად, ნაცვლად მისი უკრიტიკოდ მიღებისა.

კვლევა ჩინეთში ჩაატარეთ. როგორ ფიქრობთ, შეგვიძლია თუ არა, მისი მიგნებები სხვა ქვეყნებზე განვაზოგადოთ?

ვფიქრობ, ჩინეთში პირად მონაცემებს უფრო აგრესიულად იყენებენ დასკვნების გამოსატანად. მეორე მხრივ, დასავლეთსა და სხვა ქვეყნებში საკითხს უდნავ უფრო ფრთხილად უდგებიან. ეს სულაც არ ნიშნავს, რომ ტექნიკურად არ შეუძლიათ ამის გაკეთება. ამას უბრალოდ რეგულაციები და კულტურა უშლის ხელს.

წარმოიდგინეთ, ეს კომპანიები რომ მეტი კონკურენციის, წნეხის ქვეშ ყოფილიყვნენ, სავარაუდოდ, ისინიც მიმართავდნენ მსგავს მიდგომებს ვინმესთან გამომჟღავნების გარეშე. შესაბამისად, ვფიქრობ, მსგავსებები უთუოდ არის.

უკვე ნათელია, რომ შესაძლებელია, AI-ს დანერგვამ მუშახელზე უარყოფითად იმოქმედოს. თქვენი აზრით, რა დადებითი შედეგები შეიძლება მოგვიტანოს AI ტექნოლოგიების ფართოდ დანერგვამ?

AI-სთან დაკავშირებით არაერთი შესაძლებლობა არსებობს.

მაგალითისთვის, ვაკანსიისთვის აქამდე უამრავი ფორმა უნდა შეგევსოთ ონლაინ. ახლა უკვე შეგიძლიათ, საკუთარი რეზიუმე ატვირთოთ, AI კი თავისით ამოიღებს ინფორმაციას და ავტომატურად შეავსებს თქვენ ნაცვლად, რაც ბევრ დროს დაზოგავს. ამის გათვალისწინებით, შეგეძლებათ, მეტ ვაკანსიაზე შეავსოთ განაცხადები.

სხვა მაგალითი შეიძლება მოვიყვანოთ ბიზნესის შემთხვევაში. უკვე შესაძლებელია, ტექნოლოგიის გამოყენებით უფრო დეტალურად ვაწარმოოთ სამუშაო პროცესის მონიტორინგი. ამის წყალობით უამრავი თანამშრომლის აყვანა აღარ იქნება საჭირო.

უკვე შესაძლებელია ისიც, რომ ნაკლებად მნიშვნელოვანი საქმეები საჭიროების შემთხვევაში მესამე მხარეს გადააბაროთ. როდესაც საჭირო აღარ იქნება, უბრალოდ შეწყვეტთ სერვისის მიღებას. ეს ბიზნესებს მეტ მოქნილობას ანიჭებს ბაზარზე და მეტი კონკურენციის საშუალებას აძლევს, რადგან მუშახელზე უამრავი თანხის გაღება აღარ უწევთ; ასე მათ შეუძლიათ, ბაზრის ცვლილებას უკეთ მოერგონ ხოლმე. თავისთავად, ეს ზოგი თანამშრომლისთვის ცუდი ამბავია, რადგან სრულგანაკვეთიანი სამსახური ხელმისაწვდომი აღარაა.

კვლევის ფარგლებში AI-ს გავლენასთან დაკავშირებით არაერთი გამოწვევა გამოიკვეთა. როგორ ფიქრობთ, რა შეიძლება დაგვეხმაროს ამ ყველაფერთან გამკლავებაში?

ერთ-ერთი პრობლემა, რომელსაც ხაზი სცენაზეც გავუსვი, ისაა, რომ ტექნოლოგიებთან დაკავშირებით გადაწყვეტილებებს ტექნოლოგიური კომპანიები და ბიზნესმენები იღებენ და არა ის ადამიანები, რომლებზეც აღნიშნული ტექნოლოგიები ზემოქმედებს.

"ვფიქრობ, ამჟამად არ გვაქვს ასეთი მექანიზმი, რომელიც გადაწყვეტილებების მიმღებ პირებსა და იმ მუშახელს შორის კომუნიკაციას გაამარტივებს, რომლებზეც AI უშუალოდ ზემოქმედებს".

მაგალითისთვის, მთელი ეს მუშახელი მხოლოდ იმიტომ იყენებს კონკრეტულ ტექნოლოგიას, რომ კომპანიამ დანერგა. მათ არ აქვთ უარის თქმის უფლება, ზოგჯერ ეს კონტრაქტის ნაწილიცაა.

შესაბამისად, ვფიქრობ, პრაქტიკის გაუმჯობესების ერთ-ერთი გზა ისაა, რომ დასაქმებულებს საშუალება მიეცეთ, საკუთარი წუხილი პროდუქტის გუნდამდე ან იმ ტექნოლოგიურ კომპანიებამდე მიიტანონ, რომლებიც აღნიშნულ ტექნოლოგიას ქმნიან. ასე გაჟღერდება, რომ მსგავსი ტექნოლოგია ამგვარად არ უნდა იყოს მოწყობილი, რადგან დასაქმებულს პრაქტიკაში ცუდ პირობებს უქმნის.

ვფიქრობ, ამჟამად არ გვაქვს ასეთი მექანიზმი, რომელიც გადაწყვეტილებების მიმღებ პირებსა და იმ მუშახელს შორის კომუნიკაციას გაამარტივებს, რომლებზეც AI უშუალოდ ზემოქმედებს.

თუ სტატიაში განხილული თემა და ზოგადად: მეცნიერებისა და ტექნოლოგიების სფერო შენთვის საინტერესოა, შემოგვიერთდი ჯგუფში – შემდეგი ჯგუფი.