Annonse
Professor Daniel Susskind holder innlegg ved HiOA. Foto: Camilla Skjær Brugrand.

Oxford-professor​– Vi vil ikke oppleve masseledighet, men heller en enorm omorganisering av arbeidskraft

Gjennom ny teknologi mener professor Daniel Susskind ved Oxford University at vi vil finne nye og bedre løsninger på problemer som tradisjonelt sett bare har blitt løst av bestemte yrkesgrupper.

– Begrepet jobb er faktisk ubrukelig fordi det oppfordrer oss til å tenke på arbeidet ulike yrkesgrupper gjør som udelelig enheter av ting, forteller professoren under et seminar om profesjonene i digitaliserings tid som ble arrangert av Høgskolen i Oslo og Akershus før jul.

Han mener det er mer hjelpsomt å dele inn arbeidet profesjonene gjør i de ulike oppgavene som skal utføres for å få en bedre forståelse av hvordan den nye teknologien vil påvirke arbeidshverdagen vår fremover.

Flere tror at roboter og kunstig intelligens vil ødelegge mange yrkesgrupper, men Susskind tror ikke det er slik teknologien kommer til å påvirke arbeidsmarkedet. Han mener endringene som kommer vil være mye mer hjelpsomme.

– Teknologien vil gripe inn og endre måten vi løser oppgaver. Vi vil ikke oppleve massearbeidsledighet, men heller en enorm omorganisering av arbeidskraft som profesjonelle vil utføre, sier han.

Tips til karrierevalg

I boken «The Future of the Professions» prøver Susskind og faren hans Richard Susskind å spå hvordan fremtidens arbeidsliv vil se ut. De skriver blant annet at mange av arbeidsoppgavene i dag er ukjente for dagens profesjoner og at de kanskje vil kreve andre ferdigheter enn ulike yrkesgrupper blir opplært til å kunne i dag.

Flere av påstandene i boken setter spørsmålstegn om tradisjonelle yrker i det hele tatt skal utføre de opphavene de gjør i dag, i fremtiden.

Begrepet jobb er faktisk ubrukelig

Men hvilken yrkesretning skal man da oppfordre ungdom til å velge i dag når fremtiden er såpass usikker? Ifølge Susskind finnes det to strategier for å sikre seg arbeid i fremtiden.

– Det er to type områder som maskiner komplimenterer i stedet for å erstatte mennesker: Den første er en rekke oppgaver som mennesker effektivt kan konkurrere med maskiner om å gjøre, som problemløsningsoppgaver, kreative oppgaver og mellommenneskelige oppgaver. Det andre området med oppgaver går ut på å bygge disse maskinene og systemene, designe og ta i bruk disse kompliserte maskinene. Jeg ville nok råde unge til å velge å være med på å skape fremtidens teknologi, sier han.

Optimalisere profesjonene

Daniel Susskind tror det vil skje en radikal endring i profesjonene til blant annet leger, advokater, ingeniører, journalister og konsulenter. Under innlegget hans i Oslo kom han med to fremtidsspådommer.

Den første spådommen går ut på mer effektivisering i profesjonene. Man vil i større grad optimalisere måten ting blir gjort.

Leger snakker med pasienter via Skype, arkitekter bruker design-programvarer for å illustrere komplekse bygninger og lærere som bruker læringsmateriale på nett i sine klasserom. Rett og slett å optimalisere den tradisjonelle måten man alltid har jobbet på.

Gjennom teknologi vil vi finne nye og bedre løsninger på problemer som tradisjonelt sett bare har blitt løst av bestemte yrkesgrupper

Den andre spådommen går ut på at teknologien aktivt forskyver profesjonelle bort fra jobben de utfører. Maskiner kan i økende grad operere alene eller opereres av personer som ikke har kvalifikasjonene til bestemte yrkesgrupper. Maskiner vil ta over oppgavene som vi assosieres med visse profesjoner.

– Disse to fremtidsspådommene vil skje parallelt fremover, men i fremtiden vil den andre fremtidsspådommen dominere. Gjennom teknologi vil vi finne nye og bedre løsninger på problemer som tradisjonelt sett bare har blitt løst av bestemte yrkesgrupper. Dette vil bli en utfordring for de etablerte yrkene, sier Susskind.

Hvorfor har vi yrker?

Årsaken til at vi i det hele tatt har ulike yrker i samfunnet vårt er fordi enkeltmennesker ikke klarer å håndtere alle utfordringer de støter på i hverdagen. Ingen kan vite alt.

Mennesker har begrenset kunnskap om verden rundt seg, derfor oppsøker vi ulike yrkesgrupper for å løse hverdagslige problemer.

– I et trykk-basert samfunn er ulike yrker måten vi håndterer disse problemene på, forklarer Susskind.

Profesjonene har kunnskapen og erfaringene som kreves for å takle disse problemene. De har en praktisk evne til å løse problemer som de som trenger hjelp ikke har. Hvert enkelt yrke står ansvarlig for mengden kunnskap profesjonen har i sin helhet. Leger har monopol på kunnskap om medisin, samme som advokater har om rettslære.

– Profesjonene ekskluderer andre mennesker fra å yte samme tjeneste som dem selv utfører, legger Susskind til.

Omvelting

Vi lever derimot ikke lenger i et trykk-basert samfunn lenger. Vi lever i et internet/teknologibaser samfunn.

– De tradisjonelle yrkene skrangler, tjenestene er for dyre, flesteparten av folk har ikke tilgang til førsteklasses profesjonell hjelp eller noen som helst profesjonell hjelp. Bare veldig privilegerte eller et fåtall heldige har tilgang til disse tjenestene. I overgangen fra et trykk-basert samfunn til et teknologisk samfunn er det interessant å se på nye former for å organisere disse tjenestene. Vil det komme nye måter å organisere de tjenestene som frem til nå har være knyttet og utført av et fåtall profesjoner? Trenger vi de tradisjonelle portvaktene i det hele tatt? spør Susskind.

Mer tilgjengelig

I dag har flere mennesker enn tidligere tilgang på alt fra utdanning til medisinsk hjelp – alt takket være internett.

For eksempel meldte flere mennesker seg opp til nettstudier på Harvard på ett år enn det noen sinne har deltatt studenter på forelesningene. Khan Academy er et ikke-kommersielt utdanningsnettsted som har hele ti millioner unike brukere i måneden.

Et annet eksempel på hvor tilgjengelig kunnskap har blitt er helsenettverket WebMD som har guider over symptomer og behandlinger. De har hele 190 millioner unike brukere i måneden. Det er flere besøk enn til alle legene som jobber i Storbritannia.

Tidligere i år annonserte et forskningsteam fra Stanford University at de har utviklet et system som kan avgjøre om det er fare for å utvikle kreft i en føflekk med samme nøyaktighet som en hudlege kunne gjort. Systemet differerer mellom normale og farlige føflekker like godt som en av verdens beste hudleger ville gjort.

De tradisjonelle yrkene skrangler

– Programmet fungerer ikke slik at det prøver å kopiere vurderingene til legen, systemet forstår ingenting om medisin. Systemet har derimot en enorm database med mange tilfeller av føflekkreft og kjører en algoritme for å fange opp mønster og er innstilt på å fange opp de tilfellene som ligner, forklarer Susskind.

Systemet utfører oppgaven på en umenneskelig måte basert på en analyse av flere tilfeller av føflekkreft enn det en hudlege kan håpe på å vurdere gjennom hele karrieren.

Nedbrytning av profesjonene

Internett gjør det mulig å gjøre den profesjonelle hjelpen tilgjengelig for alle.

Enten tar bidragsyterne betalt for informasjonen ellers så legger regjeringen og frivillige organisasjoner denne informasjonen ut gratis på internet.

I tillegg deler og redigerer folk hverandres informasjon på internett, som Wikipedia er et eksempel på. Resultatet er samarbeid om modernisering fra flere hold.

Susskind peker derimot på en rekke utfordringer knyttet til de digitale endringene av profesjonene:

  • Mer for mindre utfordringen. profesjonene blir spurt om å levere mer og mer med mindre ressurser.

  • Ny konkurranse: de nye utfordrerne ligner ikke mye på de tradisjonelle yrkene.

  • Man ser en nedbrytning av profesjoner.

  • Mange rutineoppgaver kan automatiseres.

Enorm datakraft

Takket være eksponentiell vekst vil datahandlingskraft innen 2020 være på linje men en menneskelig hjerne. Dette betyr at i 2050 vil en datamaskin ha datahandlingskraften til hele menneskeheten samlet. Man kan bruke disse maskinene til å utføre oppgaver som før var sett på som umulig. De nye teknologiske områdene blir ofte delt inn i fire områder:

  • Store data: Samtidig som mer og mer av livene våre blir digitale, blir hver avgjørelse vi tar og hva vi klikker på lagret. Denne enorme mengden data kan bli brukt til å skape mønstre. Ved hjelp av slike mønstre kan man for eksempel spå resultater av en rettsak basert på tidligere saker, personene involvert osv.

  • Problemløsninger: Et eksempel på problemløsning er IBMs Watson. Apple har Siri og Amazon har Alexa, der man stiller systemene spørsmål på naturlig språk og får svar umiddelbart.  

  • Kunstig emosjonell intelligens: Dette er systemer som kan respondere på menneskelige emosjoner. Det finnes i dag systemer som kan skille mellom ansiktsuttrykk og følelser enn det et menneske kan. Man kan for eksempel skille mellom faktisk smerte og falsk smerte.  

  • Roboter: I dag har noen av verdens største bilprodusenter satt i gang testing og produksjon av selvkjørte biler.

  • LES OGSÅ: Digitalisering gir sykepleiere mer tid og mindre papirarbeid

– Dette er de fire største områdene hvor man ser for oss at teknologi vil spille en stor rolle. Poenget er at det er ingen målstrek. Ingen kommer til å si at «nå er jobben gjort». Det vil bare utvikle seg videre, sier Susskind.

Moralske vurderinger

Det har kommet mange nye måter å løse problem som profesjonene tidligere har løst. Men hvem skal egentlig eie og kontrollere morgendagens løsninger når mange av de tradisjonelle oppgavene til profesjonene blir erstattet av teknologi?

Vil et fåtall teknologiselskaper som Facebook, Apple og Google ha enerett på løsningene som før tilhørte et mangfold av yrkesgrupper?

Hvilke oppgaver burde ikke løses av maskiner? Burde alt automatiseres?

Det fins i dag systemer i USA som rådfører i spørsmål om prøveløslatelse av fanger. Hva vil vi føle om maskiner skal ta avgjørelser om livstidsdommer? spør Susskind.

Vi har mange systemer som kan diagnostisere og behandle sykdom. Men hva ville vi tenkt om en maskin som tok avgjørelsen om å skru av en livsstøtte-system?

– Dette er vanskelige moralske spørsmål, sier Susskind.

Når fakta er uklare, når det er usikkerhet involvert i en avgjørelse eller når man ikke vet hva man skal gjøre, går man til eksperter for å få moralske vurdering basert på ekspertens erfaring. Spørsmålet er om dette vil endre seg når maskiner sitter på mer kunnskap enn ekspertene.

Kan maskiner ta moralske vurderinger?

– I mange tilfeller er svaret selvsagt ja. Det er presist hva disse maskinene er gode på. De kan håndtere mye større mengder data enn det mennesker kan og gi dataene mening på en måte mennesker alene rett og slett ikke kan, sier Susskind. 

Annonse
Annonse