Prace bez sensu. Czy sztuczna inteligencja może je wspierać?

Dlaczego technologia wcale nie odbiera nam pracy?

Ludziom od dawna towarzyszyły zarówno nadzieje, jak i obawy, że technologia, zamiast odciążyć ich w pracy, wyręczy ich całkowicie i uczyni zbędnymi. Z historycznej perspektywy warto wspomnieć m.in. o powstaniu luddystów trwającym w Anglii na początku XIX wieku, czyli w środku rewolucji przemysłowej. Luddyści protestowali przeciwko procederowi wykorzystywania maszyn do produkowania dóbr gorszej jakości za mniejsze wynagrodzenie dla pracowników, co wciąż, przyznajmy, jest całkiem współczesnym argumentem.

W 1930 roku znany ekonomista John Maynard Keynes przewidywał z kolei, że za 100 lat będziemy jako społeczeństwo tak bogaci, że wystarczy pracować nie więcej niż 15 godzin w tygodniu, by podtrzymać wysoki standard życia. Kilkanaście lat później, w roku 1946, austriacki psychiatra Viktor Frankl, zajmujący się w swoich dociekaniach problematyką sensu życia, argumentował, że to właśnie postępująca automatyzacja znacząco skróci czas pracy. Dziś wiemy jednak, że obaj znacząco pomylili się w swoich przewidywaniach związanych z długością pracy, choć w kwestii automatyzacji mieli rację.

Dlaczego więc, mimo intensywnego rozwoju technologicznego mającego uczynić pracę łatwiejszą oraz bardziej wydajną, obserwujemy zjawiska przeciwne? Dlaczego deklarowana satysfakcja z pracy jest niska, brakuje płynącego z niej poczucia sensu, a za to dominują wszechobecny stres, pośpiech i tzw. hustle culture? Co poszło nie tak?

A może praca jednak nie ma sensu, czyli o deprofesjonalizacji

Odpowiedzią na te pytania mogą być badania zmarłego w 2020 roku amerykańskiego antropologa Davida Graebera. W swojej książce Praca bez sensu argumentował on, że wiele prac w istocie jest zbędnych, a istnieją tylko po to, by podtrzymywać iluzję zatrudnienia i feudalny porządek. Przykładem wskazywanym przez Graebera mogą być menadżerowie średniego szczebla zarządzający zespołami, które same świetnie się organizują i nie potrzebują nadzoru.

Badania Graebera są jednak o tyle przełomowe, a nawet kontrowersyjne, o ile dotykają społecznego tabu, jakim stała się praca w późnym kapitalizmie. Obecnie dużo mówimy przecież o tym, jak sztuczna inteligencja (AI) wpłynie na przyszłość wielu zawodów, natomiast o wiele mniej – jak obecnie wygląda sytuacja wielu pracowników i jaką rolę odgrywa tu technologia. Graeber zwraca tutaj uwagę na szereg systemowych problemów skutkujących namnażaniem się prac bez sensu.

Jednym z takich problemów jest spadek wartości pracy jako takiej oraz spadek znaczenia posiadanych kwalifikacji czy kompetencji zawodowych. To drugie nazywane jest fachowo deprofesjonalizacją. Jest to, najogólniej mówiąc, zjawisko, kiedy przestaje mieć znaczenie, czy osoba wykonująca jakąś pracę faktycznie się na niej zna. W kontekście wszechobecnej kultury merytokracji brzmi to mało prawdopodobnie, jednak w rzeczywistości bywa nawet jeszcze gorzej – wysokie kompetencje nieraz wręcz utrudniają wykonywanie niektórych prac bez sensu.

Ma to miejsce na przykład wtedy, gdy młoda ambitna osoba po studiach dziennikarskich podejmuje zatrudnienie w "fabrykach clickbaitowych treści", nazwanych dla niepoznaki internetowymi portalami informacyjnymi. Takie zajęcie jest dobitnym przykładem pracy bez sensu, a wszyscy w nie zaangażowani przynajmniej częściowo zdają sobie z tego sprawę. Głównym celem jest bowiem próba przechwycenia ludzkiej uwagi odpowiednio skonstruowanymi nagłówkami, a następnie spieniężanie jej pod postacią danych o klikach, polubieniach i innych metrykach np. czasie spędzanym na lekturze. W istocie, solidny warsztat dziennikarski czy poczucie misji mogą być tylko przeszkodą w realizowaniu tego celu.

Czy jednak narzędzia generatywnej AI mogą być zaprzęgnięte do takiej gry pozorów? Mogą i co gorsza – już są. Pod koniec października 2023 r. na platformie agregującej newsy Microsoft Start pojawił się artykuł z The Guardian o znalezieniu zwłok młodej kobiety w Australii. Został on „ubogacony” o automatycznie wygenerowaną przez AI ankietę dotyczącą… przyczyny śmierci ofiary.

Czy AI może wspierać "prace bez sensu"?

W ostatniej dekadzie, a zwłaszcza w ostatnim roku, obserwujemy intensywny rozwój narzędzi AI. To synergiczny efekt, który stał się możliwy za sprawą rozwoju wielu czynników: infrastruktur Big Data i sieci neuronowych, umożliwiających gromadzenie i analizę olbrzymich zbiorów danych, upowszechnienie się smartfonów oraz innych urządzeń cyfrowych, które te dane generują, oraz dostępności coraz szybszego internetu. Jednocześnie firmy technologiczne z Doliny Krzemowej narzucają narrację, według której jeśli jakąś czynność da się zautomatyzować – ponieważ pozwala na to AI – to należy to zrobić, ponieważ jest to ekonomiczną koniecznością.

To ze wszech miar mylna, a zarazem niebezpieczna i szkodliwa argumentacja. Leży ona jednak u podstaw myślenia, że rozwój sztucznej inteligencji doprowadzi do masowego bezrobocia lub sprawi, że ktoś bardziej biegły w tej materii pozbawi pracy kogoś mniej biegłego. W tym kontekście sporo mówi się też o konieczności podnoszenia swoich kwalifikacji – w domyśle, by uwzględnić w nich coraz większą rolę AI. Czy jednak na pewno jest to konieczne?

Pojawiają się już analizy sugerujące, że koszty wprowadzenia sztucznej inteligencji w organizacjach są wysokie – na tyle wysokie, że narzędzia generatywnej AI może czekać w 2024 roku zimny prysznic. Np. eksperci z Massachusetts Institute of Technology przekonują, że wdrażanie AI w firmach wciąż wymaga współpracy wielu działów, niekiedy daleko idących reorganizacji czy zmian w kulturze pracy – a to kosztuje. Nie bez przyczyny w naukach o zarządzaniu wiadomo już od dekad, że rozwój technologiczny wcale nie czyni nas bardziej produktywnymi – a już na pewno nie wszystkich i nie od razu.

Wzorem XIX-wiecznych luddystów możemy się też pytać, czy odbiorcy produktu czy usługi, którą wytwarzamy, dostają gorszą jakość wskutek użycia AI. To zresztą stało się przedmiotem niedawno zakończonego strajku scenarzystów w USA, którzy nie chcieli poprawiać scenariuszy po sztucznej inteligencji.

Wydajna niewydajność

W tych samych naukach o zarządzaniu mówi się także o tzw. wydajnej niewydajności. Zjawisko to zachodzi, gdy technologia używana jest do wydajniejszego robienia rzeczy i tak z gruntu niewydajnych np. pisania maili, z których nic nie wynika. Generatywne modele AI, w szczególności duże modele językowe (LLM), są w stanie sporządzić tysiące takich wiadomości w okamgnieniu.

Jeśli popatrzymy na typologię bezsensowych prac Graebera, to w zasadzie wszystkie wymienione tam rodzaje prac nadają się do tego, by zostać zautomatyzowane przez AI. Czy sprawi to, że nabiorą przez to więcej sensu? Absolutnie nie. Weźmy np. programistów łatających z gruntu wadliwy kod. Są oni niczym strażacy doraźnie gaszący pożary, którzy nie likwidują ich przyczyn – za chwilę pożar znów wybuchnie, kod się posypie i tak w kółko. AI może takie z prace wykonywać szybciej i zapewne taniej. Ale czy z sensem?

Co ciekawe, inne bezsensowne prace z grupy tzw. zbirów (polegające na wyrządzaniu krzywdy lub naciąganiu innych), jak telemarketerzy czy wszelkiej maści akwizytorzy – zostały już po części zautomatyzowane pod postacią namolnych telefonów mówiących robotycznym głosem. Rozmaite raporty dotyczące wpływu AI na rynek pracy są zgodne, że właśnie takie stanowiska mają największy potencjał na automatyzację.

Niewydajna wydajność

To, co niewidoczne dla menadżerskiego szkiełka i oka (oraz dla technologii) to ludzkie relacje i zależności, które także przenikają naszą pracę i mają na nią niebagatelny wpływ. Antropologia zna mnóstwo przykładów, kiedy to całe rodziny latami pracowały „niewydajnie” w rolnictwie, opierając się użyciu rozmaitych maszyn. Sensem tego oporu był właśnie sam fakt, że oto cała rodzina wspólnie angażuje się w pracę i każda osoba może czuć się potrzebna.

W czasach nowoczesnych niewydajną wydajność widać chyba najbardziej na przykładzie pracy zdalnej wprowadzanej masowo w lockdownach, kiedy to pracownicy utracili możliwość spontanicznych spotkań – jakże potrzebnych dla obiegu informacji w firmie, nie wspominając już o dobrostanie psychicznym. Stąd cyfrowe twory takie jak metaversum mogą stać się na razie co najwyżej Zoomem na sterydach, ponieważ mimo rozwoju tych technologii nic nie zastąpi realnego kontaktu z drugim człowiekiem. Nawet jeśli kontakt ten zajmie nieco więcej czasu i energii, niż wygenerowanie szablonowego maila za pomocą ChatGPT albo avatara w VR.

Tekst powstał bez udziału narzędzi generatywnej AI.