I et Aftenposteninnlegg 20 juni diskuterer fagsjef Sigrun Aasland i
Agenda hva roboter ikke kan og hva norske skoler i større grad må tilføre vår
barn for å kunne konkurrere bedre mot robotene. Den underliggende frykten er at
robotene tar over jobbene våre.
La meg begynne med det siste: det er ikke klart fra arbeidsstatistikken
at arbeidsledigheten stiger med økt automatisering. Michales og Graetz ved
London School of Economics undersøkte effekten av økt robotifisering i 17 utviklede
land. Deres konklusjon er klar: det er ingen bevis for at roboter reduserer den totale sysselsettingen. Data fra USA viser at sysselsettingsgraden har økt siden
1984. Men to ting synes klart: rutinepregede jobber
blir automatisert i stort omfang og at lønnen for en gjennomsnittsarbeider
synes å stagnere og i mange tilfeller reduseres til tross økt produktivitet som
følge av økt automatisering.
Mens en fallende kjøpekraft i middelklassen er et økonomisk
kjøpekraftproblem og et politisk ulikhetsproblem, vil vi i en moderne økonomi
måtte leve med at alt som kan bli digitalisert vil bli digitalisert. Klassiske
eksempler er bøker og aviser. I kjølvannet av dette har vi sett at mens antall bokbindere
og journalister har blitt redusert, har avisene ansatt en rekke programmerer og
dataanalytikere. Det nye er at med kunstig intelligens har roboter og
datamaskiner rykket opp i arbeidskjeden. I dag er det ingen som ikke vil bli
påvirket av kunstig intelligens. Davenport og Kirby (2015) definerer tre
perioder i hvordan maskiner har og kommer til å påvirke oss mennesker:
- Periode 1 (19-århundre): maskiner tar over de skitne og farlige jobbene innen industri
- Periode 2 (20-århundre): maskiner tar over de kjedelige jobbene innen administrasjon og service
- Periode 3 (21-århundre): maskiner tar over beslutninger innen feks prising av flybilletter og pasient-diagnoser
Ikke mindre slo IBMs maskin Watson med klar margin Ken
Jennings og Brad Rutter - de to fremste Jeopardy vinnerne gjennom tidene. IBM
har nå gått ett skritt vider og utviklet Dr Watson som skal assistere leger i
diagnostisering av pasienter samt foreslå ulike behandlingsformer.
I diskusjonen om roboter finnes det to skoler: de som hyller
utviklingen og de som frykter den. I den første leiren finner vi
MIT-professorene Brynjolfsson og McAfee kjent gjennom boken ”The Second MachineAge”. I den andre leiren har vi Martin Ford kjent gjennom boken ”Rise of theRobots: Technology and the Threat of a Jobless Future”. Et mer balansert syn
finner man i en artikkel i MIT Technology Review: ”Will Advances inTechnology Create a Jobless Future?” skrevet av David Rotman.
I juniutgaven av ledelsesmagasinet Harvard Business Review (HBR 2015) skriver
Davenport og Kirby om ulike tilpasningsstrategier for arbeidstakere.
- Step up: få en høyere utdanning som gjør det mulig å få det store bilde over arbeidsoppgavene
- Step aside: utvikl en flerperspektiv tilnærming ved å kombinere ulike disipliner
- Step in: ta viderutdanning på universitet innen naturvitenskapelige fag
- Step narrowly: gå dypt innen et smalt område – bli ekspert
- Step forward: hold deg helt i fronten innen ulike datadisipliner