Nel corso dei prossimi tre anni, 120 milioni di lavoratori nelle 12 maggiori economie del mondo potrebbero dover essere riqualificati a seguito dell'adozione diffusa di intelligenza artificiale (AI) e automazione nei luoghi di lavoro, secondo un nuovo IBM Institute for Business Value (IBV) studia.
Solo il 41% degli amministratori delegati intervistati dispone delle risorse per colmare il divario di competenze determinato dalle nuove tecnologie emergenti. Ciò significa che il 59% degli amministratori delegati intervistati non ha adottato strategie di sviluppo delle competenze per i propri dipendenti nei primi anni del 2020.
"Le organizzazioni si trovano ad affrontare crescenti preoccupazioni per il crescente divario di competenze e per il rafforzamento dei mercati del lavoro con il potenziale di impatto sul loro futuro e sulle economie mondiali", ha affermato Amy Wright, Managing Partner, IBM Talent & Transformation, IBM.
"Tuttavia, mentre i dirigenti riconoscono la gravità del problema, la metà degli intervistati ammette di non avere in atto strategie di sviluppo delle competenze per colmare le loro lacune più ampie. E le tattiche che lo studio ha trovato hanno più probabilità di colmare il divario di competenze il più veloce sono le aziende di tattica usano il minimo. Stanno emergendo nuove strategie per aiutare le aziende a riqualificare il proprio personale e costruire la cultura dell'apprendimento continuo necessaria per avere successo nell'era dell'IA. "
Lo studio IBV, "The Enterprise Guide to Closing the Skills Gap", include il contributo di 5.670 amministratori delegati situati in 48 paesi, sottolinea le sfide che le aziende dovranno affrontare nei primi anni del 2020 con la gestione della propria forza lavoro attraverso il cambiamento tecnologico.
IBM ha affermato che l '"era dell'IA" sarà un periodo di trasformazione per l'economia globale poiché il divario di competenze attraverso la formazione dei dipendenti richiederà tempo per colmare. Lo studio dell'azienda indica che saranno richiesti nuovi requisiti di competenze per i lavori a causa del rapido ritmo di IA e di adozione dell'automazione, mentre altre competenze diventano obsolete.
Lo studio delinea una guida per le aziende per promuovere meglio i talenti e colmare il divario di competenze in modo tempestivo.
IBM ha affermato che le aziende potrebbero utilizzare l'IA per determinare quali competenze sono già disponibili in tutta l'azienda e condividere tali informazioni con i dipendenti per promuovere una cultura di "apprendimento continuo".
Il mese scorso, il CEO di Tesla Elon Musk ha affermato che l'impatto dell'IA sulla forza lavoro potrebbe essere devastante.
Musk disse: "L'intelligenza artificiale renderà i lavori un po 'inutili".
Uno dei nostri rapporti di giugno descrive come l'automazione, l'ingegneria, lo stoccaggio di energia, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico abbiano il potenziale per rimodellare il mondo nel prossimo decennio, con il risultato di almeno 20 milioni di perdite di posti di lavoro in tutto il mondo .
Non vi è dubbio che la collisione tra IA e automazione sul posto di lavoro scatenerà una perturbazione economica molto più significativa di quanto visto durante la rivoluzione agricola (dal 1900 al 1940) quando gli agricoltori riorganizzarono le loro abilità per lavorare nelle città nelle fabbriche industriali. Fonte: qui
Facebook è un passo avanti nella lettura della tua mente. Il gigante dei social media è diventato un passo avanti verso lo sviluppo di un'interfaccia cervello-computer funzionante, ingrado di leggere i pensieri degli utenti.
CNBC ha riferito che Facebook ha compiuto un altro passo nello sviluppo della sua interfaccia cervello-computer, con la divisione Reality Labs dell'azienda che lavora a fianco di ricercatori dell'Università della California, San Francisco per sviluppare un dispositivo in grado di decodificare il discorso direttamente dal cervello umano su uno schermo. Un nuovo rapporto pubblicato sulla rivista Nature Communications rivela che i ricercatori stanno diventando più vicini che mai a collegare i cervelli umani direttamente ai computer.
Secondo quanto riferito, i ricercatori hanno lavorato con tre pazienti attualmente sottoposti a trattamento per epilessia al fine di sviluppare il dispositivo. Ai pazienti sono stati impiantati elettrodi nel cervello e i ricercatori passeranno l'anno successivo a testare la tecnologia. I ricercatori dell'UCSF hanno affermato che i risultati della ricerca potrebbero aiutare a dare ai pazienti che non sono in grado di parlare a causa di gravi lesioni cerebrali un nuovo modo di comunicare. - Breitbart Notizie
I ricercatori hanno affermato che è più probabile che le prove di successo vengano utilizzate come parte degli sforzi di Facebook per sviluppare occhiali per la realtà aumentata.
Today we’re sharing an update on our work to build a non-invasive wearable device that lets people type just by imagining what they want to say. Our progress shows real potential in how future inputs and interactions with AR glasses could one day look.
"Attualmente è voluminoso, lento e inaffidabile", ha detto Facebook. "Ma il potenziale è significativo, quindi riteniamo che valga la pena continuare a migliorare questa tecnologia all'avanguardia nel tempo."
Musk ha affermato in un recente evento che la società prevede di iniziare processi umani entro la fine del 2020. Facebook sta rapidamente saltando nell'intelligenza artificiale e nella lettura della mente in un momento in cui l'umanità si sta rapidamente avvicinando alla "singolarità" o al punto di non ritorno quando arriva all'apprendimento automatico.
La singolarità è il momento in cui gli umani possono creare una macchina di intelligenza artificiale più intelligente. Ray Kurzweil, il capo dell'ingegneria di Google, afferma che la singolarità avverrà nel 2045 . Louis Rosenberg afferma che in realtà siamo più vicini di così e che il giorno arriverà nel 2030. Patrick Winston del MIT vorrebbe farvi credere che probabilmente sarà un po 'più vicino alla previsione di Kurzweil, anche se fissa la data al 2040, in particolare . - SHTFPlan
Kurzweil ha affermato che il lavoro in corso in questo momento "cambierà la natura dell'umanità stessa". Ha detto che i robot "raggiungeranno l'intelligenza umana entro il 2029 e la vita come la conosciamo finirà nel 2045".Esiste il rischio che la tecnologia superi l'umanità e rendere la società umana irrilevante nella migliore delle ipotesi e estinta nella peggiore.
Un poker-bot progettato da ricercatori di Facebook e Carnegie Mellon University ha costantemente battuto alcuni dei migliori giocatori umani del mondo in una serie di sei giocatori di poker senza limite di Texas Hold'Em, secondo The Verge .
Il sistema di intelligenza artificiale, chiamato Pluribus, ha giocato oltre 10.000 mani nel corso di 12 giorni. In una situazione, ha giocato insieme a cinque giocatori umani e in un altro, ha giocato con altri cinque giocatori di IA. Il bot ha vinto, in media, cinque dollari per mano con vincite orarie di circa $ 1000, che i ricercatori hanno definito un "margine decisivo di vittoria".
Noam Brown, uno scienziato ricercatore di Facebook AI Research ha dichiarato:
"È sicuro dire che siamo a un livello sovrumano e che non cambierà".
Chris Ferguson, un sei volte campione delle World Series of Poker, ha dichiarato: "Pluribus è un avversario molto difficile con cui giocare. È davvero difficile bloccarlo su qualsiasi tipo di mano. "
In un articolo pubblicato di recente, lo scienziato dietro al robot ha affermato che le vittorie rappresentano una pietra miliare significativa nella ricerca sull'intelligenza artificiale. Altri computer hanno imparato giochi come Chess and Go, ma il Texas Hold Em da sei persone è sempre stato un punto di riferimento più alto da raggiungere.
Questo perché le informazioni necessarie per vincere la partita sono spesso nascoste ai giocatori - coinvolgono più giocatori e complessi risultati di vittoria.Un gioco come Go è più facile per l'intelligenza artificiale, nonostante abbia più combinazioni di tavole possibili degli atomi nell'universo osservabile, perché tutte le informazioni sono almeno disponibili per essere viste. Questo rende più facile per l'IA allenarsi.
Nel 2015, un sistema di machine learning batteva i professionisti umani a due giocatori di Hold Em, ma alzare il numero a cinque avversari aumentava significativamente la complessità del gioco. Sono state utilizzate alcune strategie cruciali per affrontare questo problema:
Innanzitutto, hanno insegnato a Pluribus a giocare a poker facendolo giocare contro copie di se stesso - un processo noto come auto-gioco. Questa è una tecnica comune per l'allenamento dell'IA, con il sistema in grado di apprendere il gioco attraverso tentativi ed errori; giocando centinaia di migliaia di mani contro se stesso. Anche questo processo di formazione è stato straordinariamente efficiente: Pluribus è stato creato in soli otto giorni utilizzando un server 64 core dotato di meno di 512 GB di RAM.La formazione di questo programma sui server cloud costerebbe solo $ 150, rendendolo un affare rispetto al cartellino del prezzo da centomila dollari per altri sistemi allo stato dell'arte.
Quindi, per affrontare la complessità extra di sei giocatori, Brown e Sandholm hanno trovato un modo efficace per l'IA di guardare avanti nel gioco e decidere quale mossa fare, un meccanismo noto come funzione di ricerca. Piuttosto che cercare di prevedere come i suoi avversari avrebbero giocato fino alla fine del gioco (un calcolo che sarebbe diventato incredibilmente complesso in pochi passaggi), Pluribus è stato progettato per guardare solo due o tre mosse avanti. Questo approccio troncato è stato il "vero passo avanti", afferma Brown.
Pluribus era "straordinariamente bravo nel bluffare i suoi avversari"e chi lo giocava contro lo lodava per la sua inesauribile coerenza e il modo in cui poteva spremere i profitti dalle mani magre.Era anche "prevedibilmente imprevedibile", e lo faceva solo giocando le carte che gli erano state distribuite, senza guardare il riconoscimento facciale o le scoperte.
Brown dice che il bluff può essere un'arte che può essere ridotta a strategie matematicamente ottimali: "L'intelligenza artificiale non vede il bluff come ingannevole. Vede solo la decisione che renderà più denaro in quella particolare situazione. Ciò che mostriamo è che un'IA può bluffare e può bluffare meglio di qualsiasi umano. "
Il fatto che l'intelligenza artificiale abbia ora migliorato gli umani in sei persone con Hold Em significa che ora c'è molto che gli umani possono imparare dai computer quando si tratta di giocare a Hold Em.
I ricercatori sperano anche che le tecniche utilizzate per creare il robot AI possano essere trasferibili ad altre situazioni, come la sicurezza informatica, la prevenzione delle frodi e le negoziazioni finanziarie.
Non c'è nulla di intrinsecamente redditizio né per la robotica né per l'intelligenza artificiale.
Su richiesta del collega / autore Douglas Rushkoff (il suo ultimo libro è Team Human ), pubblicherò il Rapporto sulle musiche della scorsa settimana, che è stato distribuito solo agli abbonati e ai patroni del sito.)
L'assunto principale di Universal Basic Income (UBI) e altri piani per ridistribuire la ricchezza e il reddito in modo più ampio è che il mondo sta diventando più ricco, e quindi il pool di reddito e ricchezza che può essere tassato è in continua espansione.
Questo insieme di ricchezza e reddito disponibili è così vasto, siamo certi, che tassare i super ricchi non intaccherà in realtà la loro ricchezza o l'economia nel suo insieme.
Ma cosa succede se il mondo sta diventando sempre più povero in ogni senso importante? Che cosa succede se il declino del tenore di vita del 90% inferiore delle famiglie che ho spesso affrontato non è semplicemente il risultato del 10% superiore che prende una quota maggiore dell'output (guadagni), ma dell'intera torta che si restringe?
Credo che il costante declino del potere d'acquisto del lavoro - la fonte del reddito della maggior parte delle famiglie - non sia solo il risultato del modo in cui il reddito è distribuito, ma di una riserva in costante diminuzione della ricchezza del mondo reale. Dobbiamo iniziare qualsiasi discussione sulla ricchezza totale / sul reddito chiedendo: cosa stiamo misurando con valute come i dollari? Cosa non viene misurato?
Come spesso notato nei miei scritti, ottimizziamo ciò che misuriamo , e dal momento che misuriamo gli account finanziari incorporati nei mercati, massimizziamo l'accumulo di valuta e misuriamo ciò che acquista nei mercati.
Ma come ho spiegato nei miei libri, i mercati offrono solo beni e servizi nel qui e ora. Mancano meccanismi per misurare i costi del ciclo di vita delle merci, il degrado delle attività di pesca selvagge, la perdita di fertilità del suolo (esaurimento), il costo opportunità di ciò che si sarebbe potuto fare con il denaro sprecato sul consumo e così via.
Il declino delle falde acquifere e il restringimento dei ghiacciai che alimentano i fiumi di acqua dolce non rendono possibile la "scoperta dei prezzi" dei mercati.
Di conseguenza, l'espansione del "denaro" crea l'illusione di aumentare la ricchezza quando in realtà il capitale naturale da cui dipendiamo sta diminuendo rapidamente. Ma dal momento che non misuriamo questo in "prezzo", viene ignorato.
Se combiniamo la perdita del potere d'acquisto del lavoro con l'enorme perdita di capitale naturale / ricchezza, diventa evidente che aggiungere zero alla "ricchezza" finanziaria non ci ha reso realmente più ricchi in termini di ciò che possiamo comprare con i nostri lavoro e quali risorse ci sono ancora disponibili per la futura "crescita".
Una seconda ipotesi dei sostenitori della UBI / redistribuzione è che la robotica e l'intelligenza artificiale (AI) aumenteranno enormemente la ricchezza dell'umanità sostituendo il lavoro umano ad una frazione del costo.
Questa assunzione è fatta così facilmente e spesso, è facile trascurare che le affermazioni non sembrano mai provenire da quei robot di fabbricazione - un'impresa molto capitale e ad alta intensità di risorse, e ad alta intensità di manodopera, una volta aggiunti gli interventi di manutenzione e riparazione.
Ci sono un certo numero di ipotesi economiche chiave che vengono fatte sotto la superficie di questa affermazione che ignorano ogni sorta di realtà scomode.
Prendi il semplice esempio di un robot aspiratore Roomba. La presunzione è che questo dispositivo di risparmio del lavoro sostituirà il lavoro umano. Ma poiché non mi pago per pulire la mia casa, non c'è riduzione del costo del lavoro; c'è solo un ulteriore consumo di risorse e capitali.
I fautori dell'idea che la robotica / IA genererà una nuova grande ricchezza che tutti possiamo toccare senza compromessi ignorano l'impatto enormemente deflazionistico della tecnologia in generale e della tecnologia mercificata in particolare: una volta che la robotica e l'intelligenza artificiale diventano mercantili (cioè pezzi e la codifica è disponibile ovunque a un costo in costante diminuzione), i prezzi scenderanno, riducendo i profitti a margini sottili come il rasoio.
Questa è la storia della produzione mercantile in Cina , dove poche aziende raccolgono profitti significativi e la maggior parte si aggrappano a margini estremamente sottili.
"I profitti guadagnati da 1.444 società quotate nel consiglio di amministrazione delle PMI e nel consiglio di crescita non sono nemmeno pari a una volta e mezza il profitto della Banca industriale e commerciale della Cina".
Perché la robotica commodity e il software AI dovrebbero essere diversi?
Considera Uber e Lyft, che stanno perdendo miliardi di dollari nella loro scala attuale. Si presume che i profitti emergano in qualche punto magico quando i loro redditi aumentano e le spese diminuiscono. Ma data la presenza della concorrenza e la struttura dei costi, come possono questi servizi aumentare i prezzi abbastanza da generare un profitto?
Per quanto riguarda l'eliminazione delle spese dei conducenti attraverso auto a guida autonoma: se guardiamo a modelli di business mercificati come Uber e Lyft, troviamo che la componente del lavoro è in realtà piuttosto marginale. Tagliare $ 1 miliardo di costi eliminando i conducenti presuppone un monopolio e attrezzature e software che sono proprietari, cioè un mezzo per spingere i prezzi più alti su una base di clienti con poche altre opzioni.
Ma se sappiamo qualcosa sulla spinta alle auto che guidano da soli, conosciamo la concorrenza in modo feroce e globale, e tutte le parti necessarie - sensori, software di visione artificiale, ecc. - stanno rapidamente diventando merce.
La verità è che questi servizi non sono intrinsecamente redditizi: il costo di gestione di un veicolo molto complesso non sarà mai vicino allo zero, e nemmeno la responsabilità. Molte altre opzioni di trasporto saranno sempre disponibili per i clienti, a partire da passeggiate, trasporti pubblici, bicicletta, organizzare un giro con un amico e il giro del "mercato nero" che inevitabilmente si presenterà per tagliare la quota di Uber della quota.
La tecnologia che può essere commercializzata è fantasticamente deflazionistica: i costi diminuiscono e i margini di profitto si avvicinano presto allo zero.
Solo per questo motivo, la robotica e l'intelligenza artificiale potrebbero tagliare i costi di vari beni e servizi, ma a spese dei profitti.
C'è un'eccezione, ovviamente: la gente pagherà di più per lo status. Le persone pagano somme eccessive per un telefono Apple perché ha uno stato immateriale ma molto ambito. Ma non esiste un equivalente nella grande maggioranza dei settori merceologici. Pochissime persone pagheranno di più per un giro Uber basato sul marchio dell'azienda. Quale status unico e molto ambito è associato a Uber o Lyft? La risposta è negativa, così come lo è per la memoria digitale, le fotocamere dei telefoni cellulari e migliaia di altre tecnologie mercificate.
Apple ha lo status perché protegge la sua integrazione proprietaria di software e hardware che lo rendono difficile da mercificare. Ma Android e componenti a basso costo stanno eliminando i vantaggi funzionali delle offerte proprietarie di Apple.
C'è solo una mela a livello globale. Pochissime imprese sfuggono alla mercificazione delle loro attività e generalmente presentano forti barriere all'ingresso. Gli impianti di fabbricazione di semiconduttori costano fino a $ 2 miliardi ciascuno; questa è un'alta barriera all'ingresso in un mercato altamente volatile e incerto. Poche aziende sono disposte a scommettere i $ 2 miliardi in un campo già affollato di concorrenti.
Contare su centinaia di società superprofessionali per generare una nuova grande ricchezza da tassare e ridistribuire ignora le dinamiche del mondo reale della tecnologia, della concorrenza e, soprattutto, della mercificazione.
Riassumiamo:
1. Il problema è che abbiamo basato la nostra intera civiltà sulla "crescita", l'espansione senza fine del consumo di risorse, energia e capitale, l'espansione permanente di tutto: lavoro, consumatori, credito e così via.
La robotica e l'intelligenza artificiale semplicemente si aggiungono al fardello del pianeta. Non lo riducono. I robot sono intrinsecamente energetici e ad alta intensità di risorse, ad alta intensità di capitale e complessi. Ogni robot è un ciclo di prodotto o un guasto di un componente lontano dall'essere solo un altro pezzo di spazzatura industriale destinato alla discarica o al cantiere di riciclaggio, ma non c'è alcuna garanzia che il robot venga smaltito correttamente, poiché riciclare manufatti complessi è intrinsecamente costoso
Il codice software AI può essere "libero", ma il sistema per manifestare l'intelligenza artificiale nel mondo reale è enormemente ricco di risorse e capitale: il costo dei chip di produzione non è banale e i processori assetati di energia richiedono enormi quantità di energia per operare e sostituirsi.
2. Proprio come l'alto costo e la complessità della robotica e dell'intelligenza artificiale sono intrinseci, non c'è nulla di intrinsecamente redditizio né per la robotica né per l'intelligenza artificiale. La semplice sostituzione del lavoro umano non genera automaticamente enormi profitti per decenni; i concorrenti elimineranno anche il loro lavoro umano. Maggiore è il capitale investito nell'attività, più marginale è il ruolo del lavoro nel processo di produzione. Sostituire il lavoro umano genera solo profitti finché i concorrenti non eliminano i loro lavoratori, o fino a quando la nuova tecnologia non obsoleta l'intero modello di business.
3. Il capitale naturale e le riserve del pianeta vengono sfruttati e consumati a un ritmo che garantisce l'interruzione di elementi essenziali come grano e acqua dolce. Non ci sono soluzioni tecnologiche economiche per l'esaurimento del capitale naturale. Nessun robot o software di intelligenza artificiale può ripristinare il suolo impoverito o sostituire il terreno lavato via.
Se aggiungiamo la perdita di capitale naturale e i costi completi del ciclo di vita del nostro sistema globale "di crescita", stiamo perdendo terreno e diventando sempre più poveri di giorno in giorno. Avere banche centrali crea più "denaro" può generare una ricchezza fantasma per un breve periodo, ma come dice il proverbio, Nature Bats Last. Contare sulla ricchezza fantasma per alimentare un sistema insostenibile è delirante.
Stiamo aggiungendo conoscenza e informazioni al pool di conoscenze dell'umanità, ma se non usiamo quella "ricchezza" per cambiare i difetti fondamentali nella "crescita" e la dipendenza dalla ricchezza fantasma, stiamo diventando sempre più poveri di giorno in giorno.
