La intel·ligència artificial ens deixarà sense feina? Aquesta és una de les preguntes de moda els últims temps a casa nostra. I és una pregunta que pot semblar adient veient la millora dels models d’intel·ligència artificial en poder resoldre múltiples proves d’alta complexitat tècnica en ciències naturals, enginyeria de programació o matemàtiques; veient com la durada de les tasques que poden resoldre es duplica cada set mesos, o veient l’aparició de models d’agents autònoms que estan revolucionant l’enginyeria de programació informàtica. Així és normal pensar que, si poden fer tot això, sembla qüestió de temps que ens comencin a substituir a les nostres feines.
Ara bé, cal tenir presents dues coses: primer, les nostres feines no són una entitat monolítica, sinó una col·lecció de tasques diverses amb nivells diferents de complexitat. Per exemple, un lampista no només arregla canonades; també ha d’emplenar factures i rebuts, portar la comptabilitat del negoci, contactar amb clients, planificar feina amb altres autònoms, etcètera. I segon, aquests models no ho saben fer tot. De moment, excel·leixen en tasques basades en coneixement que es pot codificar i implementar en entorns digitals. Això pot representar un percentatge relativament important en certes ocupacions, però no en representa la totalitat.
Per explorar amb més detall aquesta interacció de la intel·ligència artificial amb les feines que fem, aprofitarem dos articles recents de la literatura econòmica: d’una banda, un article dels professors David Autor i Neil Thompson sobre automatització i treballadors experts, i de l’altra, un article dels professors Joshua Gans i Avi Goldfarb sobre automatitzar feines on les tasques siguin complementàries entre si.
Autor i Thompson presenten un marc on els efectes de l’automatització sobre els nivells d’ocupació i els salaris depenen del nivell d’expertesa requerit per fer les tasques que no han pogut ser automatitzades. Així, en una feina qualsevol, si la intel·ligència artificial automatitza les tasques que requereixen un nivell relativament baix d’expertesa farà que els nivells d’ocupació baixin i que els salaris pugin, ja que el nombre de treballadors amb prou expertesa per dur a terme les tasques que queden serà menor i, en estar més sol·licitats, els seus salaris seran majors. En el cas contrari, si l’automatització afecta les tasques de més expertesa, aquest procés reduirà salaris i augmentarà ocupació, ja que les barreres d’entrada a la feina seran menors.
D’altra banda, Gans i Goldfarb estudien un procés similar – l’automatització de tasques en feines diverses – però partint d’una premissa diferent. En el seu marc, les qualitats de les tasques en una feina són complementàries entre sí. És a dir, la qualitat del producte final dependrà de la qualitat d’execució conjunta de totes les tasques prèvies.
En aquest escenari, les conseqüències de l’automatització seran diferents que en el cas anterior. Sota la premissa de tasques complementàries, l’automatització de certes tasques farà que els treballadors d’aquestes feines puguin dedicar més temps a la resta de tasques, millorant la qualitat del producte final. A més, això també tendiria a augmentaria els salaris dels treballadors implicats, ja que serien més valuosos per poder produir el producte corresponent.
Com veiem amb aquests dos articles, les conseqüències de l’arribada de la intel·ligència artificial a les nostres feines encara no són clares. Dependrà de quines tasques es poden substituir, en quines indústries, i quins treballadors es veuran més afectats. Els canvis s’intueixen substancials, però no han de ser inequívocament negatius. El futur encara no està escrit. I, en tot cas, el valor humà sempre hi serà present.
