Maailma Majandusfoorumi töögrupi Global AI Council (GAIC) ajendusel valmis 2021. novembris raport teemal tehisintellekti positiivsed majanduslikud tulevikud. Raporti koostamise eesmärk oli leida üles võimalikud tulevikud, mille poole pürgida. Raporti koostamiseks intervjueeriti/kaasati töötubades rohkem kui 150 mõtteliidrit ja 14 juhtivat ökonomisti. Tähelepanu pöörati tehnoloogia lõhestavale võimele, mis kiirendab praegust ebavõrdsust. Koos töökohtadega kaob töö ise, mis vahel on inimesele peale sissetuleku ka elule mõtet andev tegevus.

Raport oli mõeldud üldise arutelu alustamiseks ja loodetavasti seda mõttekäiku jätkavad kõik, kes raportit või kokkuvõtet loevad, arutades võimalikult paljude ühiskonna liikmetega, et leida üles tuleviku, kuhu me tahame suunduda.

Probleemi tõsidust ilmestab 2013. aasta uuring juhtivate arvutiteadlaste seas. Vastati, et 50% tõenäosusega on aastateks 2040-2050 olemas tehisintellektid, mis suudavad teha paremini kõiki inimülesandeid. 2075. aastaks on saabumise tõenäosus tõusnud juba 90%-le.

2017. aasta uuringus küsiti 352 tehisintellekti eksperti, kes olid esinenud hiljuti tippkonverentsidel – NIPS ja ICML. Kokkukogutud prognoos oli, et 45 aasta pärast on 50% tõenäosus, et meil on kõrg-tasemel tehisintellekt olemas. 9 aasta pärast ehk 2026 on see reaalsus tõenäosusega 10%. 

Töökohtade täieliku automatiseerimise saabumine oli palju konservatiivsem, pannes selle verstaposti 122 aasta kaugusele ja 10% võimaluse täielikuks asenduseks 20 aasta jooksul. Siiski oli palju lahknevusi arvamustes – Aasia arvutiteadlased ennustasid 44 aasta võrra varasemaks võimsate masinate tulekut võrreldes Põhja-Ameerika kolleegidega.Kurjakuulutav leid oli, et tehisintellekti teadlaste arvates on nende tööviljakus suurem oma karjääri teises pooles.

Probleemid ennustades ennustamatut

Ennustades me kujutame ette ja projekteerime. Mõlema abil loodame ette valmistada ennast ja meie käitumist kõige vastu, mida võib juhtuda homme või mitme aasta pärast. Projekteerimise probleemiks kujuneb tihti olukord, kus otsitakse trende ajalooliste andmete seas, mida on kõige lihtsam koguda ja talletada, jättes nüansse välja. Eksiarvamus võib olla, et kuna varasemad tööstusrevolutsioonid on jätnud inimestele töökohad alles, siis jäävad need ka seekord alles. 

Ette kujutamisel on omad probleemid, sest me tihti ei mõtle piisavalt radikaalsetele võimalustele. Lihtsam on öelda, et nende juhtumise tõenäosus on liiga väike, mis siiski ei lükka ümber seda, et need stsenaariumid võiksid juhtuda. Avastatud on, et kui me kujutame ette tulevikku, siis aktiveeruvad samad kohad ajus, mis mineviku meenutamise puhul. Meie aju pole objektiivne ette kujutamisel, olles nii pessimistlik kui ka optimistlik tulevikule mõeldes. 

Lisaks kalduvad inimesed arvama, et praegused kultuuri- ja moraalinormid kindlasti meenutavad tuleviku inimeste omi. Uskumus on, et kestma jäävad meile sarnased käitumismustrid ja ideed, mitte toimub kardinaalseid muutusi. Sellist kindlameelsust loetakse futurismi achilleuse kannaks. Näitena toodi John Maynard Keynes’i 1930. aasta essee “Majanduse võimalused meie lastelastel”, mille kohaselt aastal 2030 on ainult 15-tunnised töönädalad ja nädalalõpp kestab 5 päeva. Elu suurimaks väljakutseks kujuneb vaba aja täitmine.

Õigesti sai ennustatud, et tehnoloogia areng viib enamik ülesandeid meie käest ära, aga jõudes 1930. aasta essees ennustatud jõukuse tasemele lähemale, jäi ikkagi stiimul töötada alles. Vajadus säilis, sest automatiseerimise hüved ei levinud võrdselt või kuna 1930ndate standard jääb ikkagi alla tänapäeva inimeste soovitule.

Majandusmudelid kui kasulikud tööriistad ehk miks muretseda

“Neoklassikaline tootmisfunktsiooni” majandusmudel kirjeldab majandust kui kohta, kus sisendid nagu tööjõud ja raha kombineeruvad tulemiteks. Arusaam oli, et tehnoloogia ja tema areng ei saa mõjuda halvasti töötegijatele. Arvati, et see  on võrdlemisi kasulik ühtedele ja vähesele määral kahju toov teistele. Absoluutselt kahjulik aga mitte kunagi.

1980ndatel suurenes kõrgema haridusega inimeste hulk ja eeldati nende palga langust.

Tuli hoopis palgatõus, sest uute tehnoloogiate efektiivseks kasutamiseks oli vaja harituid inimesi ja nõudlus oli nii suur, et kasvanud ülikooli lõpetanute arv ei kompenseerinud ikkagi seda ära. 

21. sajandil vähenes keskmiselt haritud töötajate osakaal ja palgad, jättes puutumata kõrgelt ja madalalt haritud. Erinevuseks leiti, et tööd võib jaotada ülesanneteks ja ülesanded omakorda rutiinsuse järgi ehk keskmiselt haritud töötajate ülesanded olid lihtsalt rutiinsemad. Loodeti, et tulevasi inimesi ja nende töökohti jääb kaitsma tugev piir rutiinse ja mitterutiinse vahel.  

Uuem arusaam on, et piirid nihkuvad pidevalt tehisintellekti võimete ja seega rutiinse olemuse osas ehk olukord ei ole võibolla turvaline kellelegi. Lootus on, et pigem tekivad GPS-ile sarnased arengud, kus tehnoloogia abistab töötajat. Seetõttu töötegija saab paremat ja odavamat teenust osutada, mis omakorda suurendab efektiivse ja kvaliteetse teenuse nõudlust. Teistpidi võib aga areng asendada töötaja, kui auto lõpuks sõidab ise. 

Kokkuvõtvalt on toimunud pidev võitlus inimest nii komplementeeriva kui asendava jõu vahel, mis minevikus on pigem hoidnud inimesi õnneks töökohtadel. Kuid nagu ennist sai mainitud, siis minevikule ei ole mõistlik lootma jääda.

Mis hakkavad meid segama teel parema tehisintellekti poole

Praegu jälgitakse ebavõrdsust riikides Gini koefitsiendi abil, mis mõõdab sissetuleku või vara ebavõrdsust. Numbrid näitavad, et OECD riikides elanikkonna ülemisel 10 protsendil on  majapidamiste sissetulekud suurenenud kiiremini kui alumisel 10 protsendil. Kui vaadata veel kontsentreeritumaid osakaale, siis seda suuremad erinevused tulevad välja.

Ebavõrdsus on ilmnenud töötegijate ja tööpakkujate ehk kapitali omanike vahel. Kuigi viimase 20 aasta jooksul on üldine produktiivsus suurenenud 30%, siis palk ainult 16%. Üks ilmne tegur, miks omanikud on saanud suurema tulu endale, on tehnoloogia areng ja edaspidi ka tehisintellekti oma. Globaliseerumine ja institutsionaalsed muutused on lisandunud veelgi sellele, et soosida tööpakkujaid rohkem.

Paljud töökohad arvatavasti aga kaovad järk-järgult, sest riigid ei ole samal arengutasemel ja seega ei jää madalalt haritud korraga töötuks. Arengumaad ühel hetkel siiski liiguvad edasi ja nende elatustasemed ning tarbimine kasvab. See annab osaliselt madala haridusega inimestele jätkuvalt tööd.

Suurema kindlusega saavad raporti koostajad öelda, et inimesele peaksid jääma tegevused, mis nõuvad sotsiaalseid oskusi, inimeste mõtlemise tundmist, loomingulisust ja originaalsust, personaalset suhtlust, kõrgemat kognitsiooni ja haridust. 

Mõned üksikud firmad võivad muutuda tehisintellekti tõttu väga võimsaks. Inimesed tahavad kasutada eelkõige “superstaar”-firmade tooteid kui mõne muu isegi kui ainult veidi kehvemate firmade omi. Kui inimesed näevad, et enamus kasutab just selle firma teenust, siis toimub ka võrgustumise efekt ja suurema tõenäosusega kasutatakse üksikute firmade teenuseid.

Superstaar-firmade tekkeks annab hoogu juurde esimesena turule tulija efekt. Digitaalsete toodete eripära on, et nad on kergesti eskaleeruvad ja nõudlusega sammu pidamise kulu on minimaalne. Hea kasumi ja oma suhtelise gigantsusega on ka lihtsam teha lobitööd ja pidurdada teiste turule sisenejate kasvu. 

Digitaalsete toodete valmistamine nõuab vähem inimjõudu kui varasemad traditsioonilised tooted. Sellepärast jääb hetkel tööjõu põhjal ülesehitatud maksusüsteem hätta õiglaselt maksustamisega. Juba praegu on teada, et kuskil 500-650 miljardit dollarit aastas jääb globaalselt maksude kõrvalehoidmise tõttu valitsustel saamata. Ehk juba praegu on keeruline jääda lootma väheste peale, et nad õiglaselt jaotaks maksude abil oma hüvangut kõikidele.

Tõusta võib rahulolematus ja status quo säilitamiseks võivad firmad tahta jätta paika kapitalile soodsaid maksusüsteeme, teha korraliku lobitööd ja unustada tegeleda edasiviiva innovatsiooniga. Seega suruvad üksikud firmad oma võimu ja ulatusega enda arvamust peale, mis raporti koostajate arvates võib murendada demokraatlikke väärtusi.

Kuhu sihtida?

Inimeste kollektiivne arvamus, et tehisintellekt on üks kindel süsteem või masin ja selle  vastu peavad tuleviku seadused valmis olema, on raporti koostajate sõnul ekslik. Nad üritavad veenda, et kitsa võimekusega masinate mõju võib olla  sarnaste transformatiivsete tagajärgedega. Eriti, kuna praegused edulood on pärit kitsa-võimekusega masinate arendusest. 

Seega peame me hoidma silma peal nii laia kui ka kitsaste tehisintellekti süsteemide arengul, sest tegelikult on vähe aega hariduses ja majanduses, et tuua ühte väljamõeldud stsenaariumitest ellu. Valitsused tihti ütlevad, et “ülemineku plaanid” on kujundamisel, aga ilma selge sihtpunktita ei saa raporti koostajate arvates olla kuhugi üleminekut. 

Oluline on mõista, et käesolev raport pigem tahab näidata, mis on kaardil olemas ja mille poole saab pürgida, kui inimkonnal on tahtmist. Kindlasti ei ole tegemist tööga, mis kirjeldab  meie oleviku trajektoori sihtpunkti. Ülemineku plaanide sihtpunktiks tõi raport välja kuus tulevikku. Täpsustatud said iga võimaluse iseloom ja olemus, probleemid ja lahenduste jaoks rakendamist vajavad seadused ja poliitikad.

Jagatud majanduslik jõukus

Ühtsema globaalse maksusüsteemiga kaoksid ära maksuparadiisid ja kohalikele jäänud rahaga saaks toetada töötuks jäänuid. Tugevad rahvusvahelised institutsioonid saaksid hakkama tehisintellekti kasutusest tekkiva jõukuse laiali jagamisega, mis oleks 10 korda suurem praegusest. Probleemiks saavad olema tehnoloogia ebaühtlane mõju, süvenev keskmist haridust vajavate töökohtade kadu ja rahvusvahelise koostöö käima saamine.

Ümbermõtestatud firmad

Suured firmad võtavad sihiks luua tehisintellekte, mis oleks kasulikud inimkonnale ilma, et nad ise koguksid massiliselt mõjuvõimu. Muutuma peaksid firmade omandistruktuurid. Näiteks võiks kõik töötajad või elanikkond saada otseselt kasumist osa. Kõige tugevama raskusena peab ühiskond vastu saama praegusele dünaamikale, kus jõukus ja võim kipuvad koonduma väheste firmade kätte. Selleks peab ajakohastama monopolivastast poliitikat.

Paindlikud tööturud

Inimeste loovuse ja leidlikkuse abiga mõeldakse kadunud töökohtade asemel uued võimalused, kuidas ennast rakendada. Elluviimiseks on vaja tõhustada haridust ja võimaldada ümberkoolitamist. Lisaks peame rakendama sotsiaalseid toetusi neile, kelle tulevik saab kannatada automatiseerimise pärast. Keeruliseks teeb fakt, et ainult rohkema väljaõppe võimaldamine ei ole alati piisav, et lahendada pidevat töötust, sest kõik inimesed ei suuda ennast ümber koolitada näiteks hilisemas eas.

Inimkeskne tehisintellekt

Ühiskond leiab kuldse kesktee, milles inimene ja masin teevad koostööd. Firmad ise hakkavad looma inimesega koos töötavaid tehisintellekte, seni on maksusüsteemis fookus läinud tööjõu asemel liigse automatiseerimise peale. Tehisintellekti arendamisel on aga raske öelda, kas see lõpuks asendab inimest või tekib enneolematu sünergia. 

Eneseteostus läbi töö

Tugevad ametiühingud ja tööliste kaasatus juhatustes võimaldavad rohkemat eneseteostust kui ühelgi teisel sajandil. Masinad teevad rutiinseid, igavaid ja ohtlike töid. Alles jäävad inimestele produktiivsed, paindlikud ja eneseteostust võimaldavad ametid. Töö, mis on aga inimestele jäetud, pole tingimata alati eneseteostust võimaldav. Produktiivsemate ja paindlike lahenduste nimel võivad töötajad jääda tehisintellekti järelevalve alla, mis vajab reguleerimist. 

Kodanike võimestamine ja inimkonna õitseng

Tuleviku kodanikud saavad avastada maailma selle kõige laiemas mõistes, tegeleda enese arendamisega, vabatahtlikuks olemise või ükskõik millega, millest nad rõõmu tunnevad. Töö kui eneseteostuse puudumine võib mõned inimesed viia meeleheitele. Probleemne võib olla ebaühtlane ligipääs vaba aega sisustavatele võimalustele ja sotsiaalse solidaarsuse puudumine, kuna osa inimestest töötavad siiski elatise nimel. Valitsuste ülesanne on luua töökohti tahtjatele ja jälgida, et kodanike tegevus tooks ühiskonda kokku.

Kuidas mõõta muudatuste edukust

Üldine konsensus raporti tarvis küsitletute vahel on, et SKP on muutumas järjest kehvemaks heaolu mõõtmise tööriistaks. Parema välja mõtlemine on keeruline. SKP on algusest peale olnud pigem kaudne heaolu mõõdik ja ta ei suuda tihti adekvaatselt mõõta majanduse olukorda ega ka investeeringuid mittemateriaalsesse. SKP asendamiseks on pakutud SKP-H, kus H tähistab hüvesid, mida saadakse tasuta ja tihti ei kajastu SKPs.

Teine lahendus oleks tuua juurde mitmeid mõõdikuid SKP kõrvale, mis toetaks ja vähendaks üksteise nõrkusi. Näitena oleks tervelt elatud aastate pikkus, haridus, õnnelikuse indeksid, aga hoiduma peaks siiski objektiivsete näitajate poole. Kõige kindlam kandidaat SKP kõrvale on varasemalt mainitud Gini koefitsient.