Yapay zeka devrimi çağında eğitim ve geleceğin meslekleri nasıl şekillenecek

Yapay zekanın potansiyel faydaları hakkında ne düşünürseniz düşünün—ki ben bunların önemli olduğuna inanıyorum—eğitimde yapay zeka ile ilgili en acil sorular, zararı en aza indirmekle ilgilidir. Fordham Enstitüsü'nün yakın tarihli bir anketinde lise öğrencilerinin dörtte birinin itiraf ettiği gibi, öğrencilerin bunu makalelerde ve ödevlerde, hatta sınıf içi kısa sınavlarda ve testlerde kopya çekmek için kullanmalarını nasıl engelleyeceğiz? Ve çocuklar, her türlü kişisel sorun hakkında botlarla sohbet etmeye meyilli olduklarında onları nasıl güvende tutacağız?

Ancak yapay zeka ve eğitimle ilgili en önemli sorular işin geleceğiyle ilgilidir. Geleceğin mesleklerini tahmin etmek hiçbir zaman özellikle kolay olmamıştır, ancak hızlanan teknolojik bilişsel devrimin ortasında hangi mesleklerin küçülebileceği veya yok olabileceğine dair belirsizlik göz önüne alındığında, bunun şimdi on kat daha zor olduğu tartışılmazdır. Özellikle daha büyük öğrenciler için okulların onları geçimlerini sağlamaya hazırlamasını istiyoruz. Bu nedenle, gelecekteki kariyerlere dair her türlü makul tahmin son derece değerlidir.

Bu yüzden, bilgi oburu, özgürlükçü ve yapay zeka meraklısı Tyler Cowen tarafından şiddetle tavsiye edilen ve The Atlantic, City Journal ve başka yerlerde olumlu eleştiriler alan Luis Garicano, Jin Li ve Yanhui Wu'nun yeni kitabı Messy Jobs: The Work That AI Cannot Reach (Karmaşık İşler: Yapay Zekanın Ulaşamadığı İşler) hakkında bilgi edindiğim için mutlu oldum.

Bu, okuma listenizin en üstüne koymanız gereken bir kazanan. Özellikle ilk yarı, yapay zekanın iş piyasasına ne yapacağının ikna edici bir açıklamasını sunuyor. Hepsi ekonomist olan üç yazar, ne hepimizin plajda boş zamanın tadını çıkardığı yüksek büyüme oranlarına sahip ütopik bir gelecek, ne de kimsenin iş bulamadığı veya gelir elde edemediği distopik bir dünya bekliyor. Bunun nedeni, bir kısmı (eğitim dahil) doğrudan ekonomik çıktıyı artırmayan pek çok insan işinin kalacak olmasıdır.

Otomatize edilmesi zor olacak olanlar sadece vasıflı zanaatlar ve bakım meslekleri gibi bariz işler değildir. Aynı zamanda bilgi işinin büyük bir kısmıdır. Bu üç ekonomist, beyaz yakalı iş kıyametinden korkmamamız gerektiğini söylüyor.

Silikon Vadisi'nde ve başka yerlerde kitlesel işsizliği tahmin eden kişilerin, inşa ettikleri teknolojiyi iyi anladıklarını ancak ofis çalışanlarının gerçekte ne yaptığını kavrayamadıklarını öne sürüyorlar. Açıkçası, çok azımız bunu gerçekten biliyoruz. Üniversite arkadaşlarınızın çalıştığı işleri kaç kez düşündünüz ve "Bütün gün ne halt ediyorlar?" diye merak ettiniz? Bir düşünce kuruluşu başkanı olarak, üniversite arkadaşlarımın benim hakkımda bu soruları sorduğuna eminim!

Ancak çalışma ekonomisi, beyaz yakalı işlerin "üretim fonksiyonu" da dahil olmak üzere tam olarak bu soruları inceleyen akademisyenleri içerir. Bunun varsaydığımızdan çok daha karmaşık olduğu ortaya çıkıyor.

Tüm bilgi işleri bir boyutta değişir: dağınıklık. Spektrumun bir ucunda, müşterilerin vergilerini beyan etmelerine yardımcı olmak gibi yürütülecek tek bir tanımlanmış görev vardır. Maaş bordrolarını ve giderleri e-posta yoluyla alırsınız, bir form doldurmak için kuralları kullanırsınız ve bir sonuç alırsınız. Spektrumun diğer ucunda, karmaşık görevlerden oluşan devasa bir yığın vardır. Bir fabrika veya bir aile yönetmek, birçok farklı görevi içerir. Bunları önceden belirtmek çok zordur ve bazılarının otonom olarak otomatize edilebilmesi için birbirinden ayırmak zordur. Birçoğu çok fazla çatışma içerir.

Tek bir rutin görevden veya hatta bir rutin görevler yığınından oluşan işler otomatize edilebilir ve edilecektir. Birçok bu tür işin, Hindistan veya Filipinler'e taşınan çağrı merkezi rolleri gibi zaten dış kaynak olarak kullanıldığını unutmayın.

Ancak birçok iş, parçalanması zor ve otomatize edilmesi güç "sıkı paketler"dir. Ve bu işlerin çoğunun ortak noktası, tüm dağınıklığımız ve nevrozlarımızla ve büyük organizasyonların karmaşık iç siyasetiyle insanlarla çok fazla uğraşmaktır.

Bu nedenle, toplantılarda oturarak, meslektaşlarınız ve müşterilerinizle kararlara doğru çalışarak, müşterilere satış yaparak veya sorunları çözerek çok zaman harcıyorsanız, iyi haber: İşinizi otomatize etmek zor olacak!

Bu okullar için ne anlama geliyor? Çocuklara çok fazla grup çalışması yaptırmalı ve bitmek bilmeyen "toplantılara" katlanmalarını mı sağlamalıyız? Belki biraz, ama bu işin sadece bir parçası. Yazarlar, Harvard profesörü (ve şimdi dekan) David Deming tarafından yıllar önce tanımlanan eğilimlerin hala geçerli olacağını bekliyorlar. "Onlarca yıllık veriler boyunca tutarlı bir modelin işlediğini: İş piyasasının analitik düşünmeyi diğer insanlarla iyi çalışma yeteneğiyle birleştiren insanları giderek daha fazla ödüllendirdiğini" yazıyorlar. Deming, 1980'lerde, 90'larda ve 2000'lerde Amerikan işlerini takip etti ve hem "bilişsel beceri" hem de "sosyal beceri talepleri" açısından yüksek puan alan kariyerlerin:

…otuz yıl boyunca yaklaşık 12 yüzde puanı büyüdüğünü buldu. Bilişsel olarak zorlu ancak sosyal etkileşimi düşük (sayısal hesaplama) işler yaklaşık 3 yüzde puanı küçüldü. Talep artışı "yumuşak beceriler" için değil, hem düşünebilen hem de koordine edebilen insanlar içindi.

Bu sağduyu gibi gelebilir, ancak düzenli olarak göz ardı ediliyor. Çok sık, "kalıcı beceriler" savunucularının, sanki yapay zeka diğer her şeyin yerini alacakmış gibi, insan becerilerinin önemli olan tek şey olduğunu söylediklerini duyuyorum. Ancak yapay zekayı etkili bir şekilde kullanmak için—özellikle hataları veya yanlış yargıları tespit etmek için—derin alan uzmanlığına sahip insanlara ihtiyacımız var. Bu, öğrencilerin bilişsel kapasitelerini tam olarak geliştirmek ve bir konuda uzman olmalarına yardımcı olmak anlamına gelir. (Bu, daha fazla şey öğrenmek için bir şeyler bilmenin gerekliliğine benzer.)

Önemli olan, hem bilişsel kapasitenin hem de insan becerilerinin demokrasiye katılım, yani yetkin vatandaşlık söz konusu olduğunda da son derece önemli olduğunu unutmamaktır.

Kariyer başı hattı O halde Messy Jobs'tan gelen iyi haber, tüm ofis işlerinin ortadan kaybolmasının pek olası olmadığıdır. Ancak kötü haberler de var: Kariyer başı hatlarıyla ilgili endişeler gerçek, meşru ve çözülmesi zordur. Yazarlar, birçok beyaz yakalı mesleğin, danışmanlık firmalarının, hukuk firmalarının veya hastanelerin genç çalışanlarının emekleri için onlara ödediklerinden çok daha fazla ücret aldığı bir çıraklık modeli kullandığını açıklıyor. Bu finansal değerin çoğunu elde etmenin karşılığında, bu genç çalışanları kıdemli çalışanlar olmaları için eğitirler.

Ancak yapay zeka, genç seviyesindeki görevlerin çoğunu genç çalışanlar kadar veya onlardan daha iyi yapabiliyorsa, bu model çöker. Firmaların genç çalışanlarının emekleri için yüksek ücret talep etmeleri zordur. Bu da eğitim ve gelişimlerine yatırım yapamayacakları anlamına gelir.

Yazarlar, yapay zekaların hala çok fazla nokta kontrolüne ve denetime ihtiyaç duyduğuna ve bunun genç çalışanların makul derecede iyi yapmayı öğrenebilecekleri bir şey olduğuna işaret etmek dışında çözümler açısından pek bir şey sunmuyorlar. Ama bu gerçek bir sorun!

Olumlu bir notla bitiriyorum. Garicano ve meslektaşlarıyla ofis işleri konusunda aynı fikirde olmasanız bile, diğer kariyerlerin yapay zeka mücadelesinden sağ çıkacağı açıktır: bakım mesleklerindekiler. Ve tahmin edin ne oldu? Amerika'nın K-12 eğitim sistemi bu alandaki en büyük işverenlerden biridir. Yapay zekaların çoğu öğrenciye öğretmede çok etkili hale geleceğini düşünmüyorsanız (ki ben düşünmüyorum, bunun büyük bir kısmı motivasyon sorunundan kaynaklanıyor), öğrencilerin öğrenmesine, büyümesine ve gelişmesine yardımcı olmak için hala insanlara ihtiyacımız olacak.

Üniversite mezunları kariyer başı işleri için daha az seçenekle karşılaşırlarsa, okullarımız, genel öğretmen başvuru kalitesinin belirgin bir şekilde arttığı bir durgunluk döneminde olabileceği gibi, daha güçlü adayları işe almak için iyi bir konumda olmalıdır. Danışmanlık dükkanları ve hukuk firmalarından gelen daha az rekabetle, Teach For America, sınıflara yetenek çekmenin diğer yolları gibi, bir diriliş için iyi konumlanmış görünüyor.

Ve eğer yapay zeka ekonomik büyümeyi artırırsa, bu, özellikle kaliteyi niceliğe tercih etmeyi seçersek, öğretmenlere ve diğer eğitim profesyonellerine makul derecede iyi ödeme yapmak için gelir sağlamalıdır. Kitabın yazarlarının yazdığı gibi, Baumol'un "maliyet hastalığı" (ekonominin emek yoğun kısımlarının genel olarak artan üretkenliğe ayak uydurmakta zorlandığı durum), iyi maaşlı insan odaklı işlerin yapay zekadan gelen mücadeleden sağ çıkmasıyla Baumol'un lütfu haline gelebilir.

Bunların hiçbiri rehaveti savunmuyor. Yapay zeka zaten iş dünyasını sarsıyor ve eğitimcilerin bugünün öğrencilerini yaşayacakları dünyaya hazırlamak için değişimlere yakından dikkat etmeleri gerekiyor. Ancak dünyaya net bir bakış, daha iyi kararlar almamıza yardımcı olabilir ve Messy Jobs, bugün bulabileceğimiz kadar net bir kristal küredir.

Michael J. Petrilli, Thomas B. Fordham Enstitüsü'nün başkanı, Stanford Üniversitesi Hoover Enstitüsü'nde misafir araştırmacı ve Education Next'in yönetici editörüdür.

Cilt 26, Sayı 2 Education Next'in web içeriğine abone olun ve en son eğitim haberlerini, görüşlerini, araştırmalarını, incelemelerini ve podcast'lerini haftalık olarak gelen kutunuza almaya başlayın. Aşağıya tıklayın ve Education Next'teki eğitim sohbetine katılın.

Eğitim Politikası ve Yönetişimi Programı Harvard Kennedy Okulu 79 JFK Caddesi, Cambridge, MA 02138 Telefon (617) 496-5488 E-posta Education_Next@hks.harvard.edu