Það er ákveðin mótsögn í umræðunni um gervigreind sem hefur ekki fengið mikla athygli. Við tölum mikið um að tæknin eigi að gera okkur afkastameiri, hjálpa nýju starfsfólki að komast hraðar inn í verkefnin og gera sérfræðiþekkingu aðgengilega öllum. Það er allt saman rétt. En sérfræðingar verða ekki til við það eitt að hafa aðgang að sérfræðiþekkingu. Þeir verða til með því að vinna sig í gegnum verkefni, gera mistök, fá leiðréttingar og byggja þannig smám saman upp reynslu og dómgreind.
Þetta verður sérstaklega áhugavert þegar við skoðum hvaða verkefni gervigreindin er að taka yfir. Það eru nefnilega að stórum hluta sömu verkefnin og nýliðar hafa lengi byrjað á: fyrstu drögin, samantektirnar, grunnvinnan í greiningunni, einfaldur kóði og yfirferðin sem tekur tíma en enginn fær verðlaun fyrir. Þetta eru verkefnin sem allir vilja losna við, en þau hafa líka verið hluti af lærdómskerfi þekkingarstarfsmannsins. Lögfræðingurinn varð ekki góður í að meta minnisblað með því að lesa eingöngu góð minnisblöð. Hann skrifaði mörg slæm fyrst. Sama á við um ráðgjafann, endurskoðandann, forritarann og flesta aðra sérfræðinga.
Þarna liggur þversögnin. Gervigreind getur hjálpað nýliðanum að verða gagnlegur miklu fyrr en áður og um leið tekið frá honum þá vinnu sem bjó til sérfræðinginn. Við erum að hækka gólfið á sama tíma og við tökum nokkur þrep úr stiganum.
Nýliðastörfin voru líka lærlingakerfi
Við höfum vanmetið þetta vegna þess að fyrirtæki bókfærðu aldrei nýliðavinnuna sem menntun. Ungi ráðgjafinn var skráður á verkefni hjá viðskiptavini. Lögfræðingurinn rukkaði tíma fyrir minnisblaðið. Endurskoðandinn vann vinnuskjalið. Þetta leit allt út eins og framleiðsla. En hluti kostnaðarins var í raun fjárfesting í framtíðinni. Fyrstu drögin voru eins konar skólagjöld sem fyrirtækið greiddi í formi launa. Það fékk vinnuna núna og vonandi sérfræðing nokkrum árum síðar.
Gervigreind getur hjálpað nýliðanum að verða gagnlegur miklu fyrr en áður og um leið tekið frá honum þá vinnu sem bjó til sérfræðinginn.
Þetta er ástæðan fyrir því að breytingin er svona hljóðlát. Þjálfunin var aldrei færð á rekstrarreikninginn. Hún var hvergi kostnaðarliður, hvergi fjárfesting, hvergi eign. Þess vegna sést það hvergi þegar hún hverfur. Fyrirtæki sem fækkar nýliðum í ár lækkar launakostnað sinn strax og stofnar um leið til skuldar sem enginn færir. Köllum hana þjálfunarskuldina. Hún gjaldfellur eftir fimm til tíu ár, þegar á að manna næsta lag sérfræðinga og enginn er tilbúinn.
Harry Collins, sem hefur rannsakað þögla þekkingu lengur en flestir, hefur bent á að mikilvægur hluti sérfræðiþekkingar verði ekki fluttur á milli manna með upplýsingum einum saman. Fólk þarf að vinna með öðrum sem kunna meira, sjá hvernig þeir hugsa, fá leiðréttingar og læra smám saman hvað skiptir máli og hvað ekki. Þetta er ekki mjög glæsilegt eða skilvirkt ferli. Það er yfirleitt hægt, endurtekið og fullt af leiðindaverkefnum. En einmitt þannig verður dómgreind til.
Rannsóknir á námsgetu hafa lengi bent í sömu átt. Árið 1985 birtu Owen og Sweller niðurstöðu sem er óþægileg fyrir hvern þann sem leggur afköst og nám að jöfnu. Nemendur sem unnu sig í gegnum stærðfræðidæmi með markvissri lausnaraðferð leystu dæmin ágætlega en lærðu nánast ekkert af þeim. Verkefnið kláraðist. Þekkingin varð ekki til. Fjörutíu árum síðar erum við að byggja heilu vinnuferlana á þeirri forsendu að þetta tvennt fari alltaf saman.
Þetta er kjarninn. Við höfum litið á fyrstu verkefni nýliðans sem ódýra framleiðslu, þegar þau voru í raun bæði framleiðsla og þjálfun. Ef gervigreindin tekur framleiðsluhlutann yfir, hver sér þá um þjálfunarhlutann? Það er ekki nóg að segja að nýliðinn geti einfaldlega farið yfir það sem vélin gerir. Yfirlestur er ekki sama þjálfun og að hafa sjálfur skrifað, reiknað, forritað eða greint. Maður getur auðvitað lært af góðu svari, en fagleg dómgreind verður tæplega til með því að vera áhorfandi að eigin starfi.
Vinnupallur eða staðgengill?
Þetta þýðir ekki að gervigreind sé slæm fyrir nám. Þvert á móti held ég að hún geti orðið eitt öflugasta námstæki sem við höfum fengið. En þá skiptir máli hvernig hún er notuð. Hér er gagnlegt að gera einfaldan greinarmun: Er gervigreindin vinnupallur eða staðgengill? Vinnupallurinn hjálpar mér að gera verkefnið sjálfur, leiðir mig áfram, spyr spurninga, bendir á veikleika og gefur endurgjöf. Staðgengillinn gerir verkið fyrir mig.
Munurinn virðist kannski smávægilegur en hann er það ekki. Ef ungur lögfræðingur skrifar sjálfur fyrstu drög að áliti og notar síðan gervigreind til að finna gloppur í röksemdafærslunni, bera saman sjónarmið og fá mótrök, þá getur tæknin hraðað náminu. Ef hann biður hins vegar vélina um að skrifa álitið frá upphafi til enda og fer svo lauslega yfir textann, þá hefur framleiðnin aukist en hluti æfingarinnar horfið. Sama á við um forritarann sem lætur vélina skrifa allan kóðann, ráðgjafann sem fær fullbúna greiningu eða stjórnandann sem biður tæknina um að hugsa stefnumótunina fyrir sig.
Yfirlestur er ekki sama þjálfun og að hafa sjálfur skrifað, reiknað, forritað eða greint. Maður getur auðvitað lært af góðu svari, en fagleg dómgreind verður tæplega til með því að vera áhorfandi að eigin starfi.
Lisanne Bainbridge skrifaði árið 1983 um kaldhæðni sjálfvirkninnar. Því betri sem sjálfvirknin verður, því sjaldnar þarf manneskjan að grípa inn í. En þegar hún þarf loksins að gera það eru verkefnin yfirleitt erfiðari og afleiðingarnar meiri. Vandinn er að á sama tíma hefur fólkið fengið minni æfingu. Þetta var skrifað um stjórnstöðvar og sjálfvirk kerfi löngu áður en nokkur hafði heyrt orðið ChatGPT, en hugmyndin á óþægilega vel við í dag. Ef við ætlum að gera fólk að eftirlitsaðilum með vélinni þarf það líklega meiri faglega þjálfun, ekki minni.
Í rannsókn frá 2023 á fyrirtæki sem hafði sjálfvirknivætt hluta af þekkingarvinnu sinni sést hvernig þetta getur þróast. Þar myndaðist vítahringur: því meira sem starfsfólkið reiddi sig á kerfið, þeim mun síður gat það metið hvenær kerfið hafði rangt fyrir sér, sem varð til þess að það reiddi sig enn meira á það. Færnin sem hefði þurft til að efast um kerfið var einmitt sú færni sem kerfið hafði tekið yfir.
Það er þess vegna ekki nóg að innleiða gervigreind í vinnuferli og gera ráð fyrir að þekkingin haldist sjálfkrafa inni í fyrirtækinu. Við þurfum að hanna notkunina þannig að tæknin taki ekki bara yfir verkefnið heldur hjálpi fólki að verða betra í verkefninu. Það er allt önnur hugsun en sú sem hefur ráðið fyrstu bylgju innleiðingarinnar, þar sem mælikvarðinn hefur helst verið hversu mikinn tíma megi spara.
Skammtímahagræðingin
Þarna kemur stjórnunarvandinn inn. Ef hægt er að vinna sama magn af vinnu með tíu starfsmönnum í stað tólf er erfitt að halda því fram að fyrirtækið eigi samt að ráða tólf vegna þess að tveir þeirra gætu orðið verðmætir sérfræðingar árið 2035. Kostnaðurinn er sýnilegur í rekstrarreikningnum í dag en ávinningurinn liggur langt fram í tímann. Gervigreind gerir þessa freistingu enn sterkari vegna þess að hún getur einmitt tekið yfir þau verkefni sem áður réttlættu ráðningu nýliðans.
Fyrstu vísbendingar erlendis eru athyglisverðar í þessu samhengi. Rannsakendur við Harvard hafa rakið ferilskrár og starfsauglýsingar 65 milljón starfsmanna hjá rúmlega 280 þúsund fyrirtækjum. Þar sést að eftir að fyrirtæki innleiða gervigreind fækkar nýliðum hjá þeim miðað við önnur fyrirtæki, á meðan reyndara starfsfólki fækkar ekki. Fækkunin kemur ekki fram í uppsögnum heldur í hægari ráðningum. Það er miklu hljóðlátari þróun. Enginn er rekinn, engin stór frétt verður til og enginn sér atvinnuleysisskráningu sem hefði annars orðið. Nýliðinn er einfaldlega ekki ráðinn.
Hagstofan spurði í fyrsta sinn í ár hvernig íslensk fyrirtæki nota gervigreind. Tæpur helmingur notar hana. Fjórðungur getur sagt til um í hvaða verkefni.
Athyglisverðast er þó tímasetningin. Hluti fækkunarinnar varð áður en sjálfvirknin hafði skilað mælanlegum árangri. Stjórnendurnir voru ekki að bregðast við framleiðniaukningu sem hafði komið fram. Þeir voru að bregðast við framleiðniaukningu sem þeir bjuggust við. Fyrirtækin eru með öðrum orðum farin að greiða fyrir gervigreindina með nýliðum sínum áður en hún er farin að borga sig.
Nýliðatapið
Hér þarf að fara varlega með tölur. Ein tala hefur verið á sveimi í umræðunni, sem segir að nýliðaráðningar hafi hrunið um áttatíu prósent hjá fyrirtækjum sem innleiða gervigreind. Sú tala er rangfærsla á rannsókninni sem hún á að vera sótt í, þar sem talað er um níu prósent á sex ársfjórðungum. Það er nógu mikið. Við þurfum ekki að ýkja það. Gögnin eru líka enn ung og hafa ekki verið ritrýnd, svo það væri rangt að draga of miklar ályktanir. En mynstrið er nógu skýrt til að við ættum að fylgjast með því.
Á Íslandi vitum við minna en við ættum að vita. Hagstofan spurði í fyrsta sinn í ár hvernig íslensk fyrirtæki nota gervigreind. Tæpur helmingur notar hana. Fjórðungur getur sagt til um í hvaða verkefni. Fjórtán prósent hafa mótað stefnu um notkunina. Sex af hverjum sjö fyrirtækjum sem nota gervigreind hér á landi hafa því enga stefnu um það hvernig hún er notuð. Einhver hluti þeirra er samt þegar farinn að láta hana hafa áhrif á það hverja þeir ráða.
Sérstaklega á þetta við um sérfræðiþjónustuna. Lögmannsstofur, endurskoðunarfyrirtæki og ráðgjafarfyrirtæki hafa lengi byggt á ákveðnum píramída. Margir koma inn neðst, vinna grunnvinnuna, læra af reyndara fólki og hluti þeirra þróast síðan upp í sérfræðinga og eigendur. Það sem gerir þetta módel sérstakt er að grunnvinnan gegnir tveimur hlutverkum. Hún er seld viðskiptavininum og hún fjármagnar þjálfunina í leiðinni. Ef gervigreind fjarlægir stóran hluta hennar lítur það fyrst út eins og hreinn ávinningur: færri nýliðar, sama framleiðsla, betri framlegð. En það sem er þá búið að gerast er að fyrirtækið hefur fjarlægt bæði tekjustofn og skóla í einni aðgerð, án þess að hafa nokkurn tímann skráð seinni hlutann.
Þetta er einmitt það sem gerir umræðuna um framleiðni stundum of einfalda. Við mælum það sem kemur út úr kerfinu í dag en ekki það sem kerfið er hætt að byggja upp fyrir morgundaginn. Fyrirtæki getur því orðið hagkvæmara til skamms tíma og veikara til langs tíma, án þess að hvorug niðurstaðan sjáist strax.
Þjálfun sem aukaverkun
Það er þó ekkert óhjákvæmilegt við þessa þróun, og það sést best á því að þetta er ekki að gerast alls staðar.
Í rannsókn sem birtist í fyrra kemur fram að þýsk fyrirtæki sem innleiða gervigreind fjölga lærlingum og auka símenntun. Ekki fækka. Fjölga. Ástæðan er varla sú að þýskir atvinnurekendur séu göfugri en aðrir. Hún er sú að í Þýskalandi er lærlingsstaðan til sem stofnun, með lagalegri umgjörð, vottun, fjármögnun og skýrri leið í gegnum kerfið. Þegar ný tækni kemur inn er eitthvað áþreifanlegt til staðar sem þarf að verja og þróa.
Það væri einkennileg niðurstaða ef fyrirtæki fjárfestu milljörðum í gervigreind til að auka aðgang að þekkingu en kæmu síðan að því nokkrum árum síðar að þau hefðu fækkað tækifærunum sem fólk þurfti til að öðlast hana.
Í þekkingarvinnu höfum við gert hið gagnstæða. Þjálfunin var falin inni í verkefnunum sjálfum. Enginn skráði fyrstu drögin sem fræðslu. Enginn gerði kostnaðargreiningu á rauða pennanum hjá reyndari samstarfsmanni. Enginn bar sérstaka ábyrgð á því að ungur ráðgjafi fengi smám saman erfiðari verkefni. Þetta gerðist bara vegna þess að þannig var vinnan skipulögð. Þjálfunin var aukaverkun af framleiðslunni.
Það er stærsta áskorunin sem gervigreindin skapar fyrir mannauðsstjórnun. Þjálfun sem er aukaverkun lifir illa af sjálfvirkni. Þegar verkefnið hverfur, hverfur þjálfunin með því, nema einhver hafi áður gert hana sýnilega. Þjálfun sem er meðvituð ákvörðun á miklu meiri möguleika. Fyrirtæki sem ætla að sjálfvirknivæða nýliðaverkin þurfa því á sama tíma að hanna nýtt lærdómskerfi, jafnvel þótt þau kalli það eitthvað allt annað.
Hvað verður um stigann?
Það væri auðvelt að enda hér á svartsýnni niðurstöðu, en hún væri röng. Gervigreind getur líka verið stórkostlegt tækifæri fyrir nýliða. Ungt fólk getur fengið aðgang að þekkingu, endurgjöf og verkfærum sem fyrri kynslóðir hefðu aðeins fengið eftir margra ára reynslu. Nýliðinn getur orðið nytsamlegur hraðar, prófað fleiri hluti og fengið meiri endurgjöf. Gervigreind lyftir gólfinu.
En hærra gólf er ekki það sama og styttri leið að sérfræðiþekkingu. Ef við gætum okkar ekki getum við á sama tíma tekið nokkur þrep úr stiganum. Það er þá ekki tæknin sem er vandamálið heldur hvernig við hönnum vinnuna í kringum hana. Það væri einkennileg niðurstaða ef fyrirtæki fjárfestu milljörðum í gervigreind til að auka aðgang að þekkingu en kæmu síðan að því nokkrum árum síðar að þau hefðu fækkað tækifærunum sem fólk þurfti til að öðlast hana.
Ég veit ekki hversu langt þessi þróun er komin á Íslandi. Það veit heldur enginn annar, því enginn er að mæla það. Við höfum engar tölur um hvernig þjálfun nýliða í íslenskum fyrirtækjum hefur breyst síðustu þrjú ár. Óvissan er ekki niðurstaða. Hún er afleiðing þess að hafa ekki spurt
Stjórnendur þurfa þess vegna að spyrja aðeins annarra spurninga en hingað til. Hvaða verkefni hjá okkur eru ekki bara vinna heldur æfing? Hvar er gervigreindin vinnupallur fyrir nýliða og hvar er hún orðin staðgengill? Og ef við ráðum færri nýliða í dag, hvaðan eiga sérfræðingarnir okkar að koma eftir fáein ár?
Dómgreind og fagþekking verða verðmætari eftir því sem gervigreindin verður betri. En dómgreind verður ekki til sjálfkrafa. Hún verður til í vinnunni, mistökunum, samtölunum og endurtekningunni. Það sem við kölluðum áður leiðinleg nýliðaverkefni var verðmætari innviður en við héldum.
Gervigreind lyftir gólfinu. En hún má ekki taka stigann með sér.
Höfundur er forseti Akademias.
