Z rozhodnutí AI nezaměstnatelní: Co s lidmi? | Kapitola 6

Dalším významným pokrokem budou neuromorfní čipy, tedy fakticky akcelerátory umělých neuronových sítí. Ty jsou určené pro deep learning a hodí se pro úlohy, ve kterých klasická AI selhávala, jako je například rozeznávání tváří. V současnosti existuje řada takových projektů, jako je IBM True North (2014),  Intel Loihi 2 (2021) a nebo BrainChip Akida (2022), který je nízkonapěťový a je určený pro aplikace typu chytrá domácnost.

Neuroakcelerátory se používají v serverových farmách už docela dlouhou dobu, neuromorfní čipy ale mají tak nízkou spotřebu, že je možné používat je v automobilech, robotech či zařízeních pro chytrou domácnost. To otevírá novou třídu aplikací, které byly zatím komplikované a nákladné. Pravda, neuromorfní devkit v podobě počítače stále přijde asi na deset tisíc dolarů, pokud se ale spokojíte jen s PCIe verzí, je už za pět set dolarů.

Děje se to velice rychle – i strojvedoucí metra na nové trase D potřebovat nebudeme. S tím, jak nám padají další a další práce, donedávna neautomatizovatelné, nám rostou nároky pro ty ostatní. Peterson už před časem upozorňoval na to, že zhruba 20 % populace má problém s nalezením adekvátní práce, protože prostě nemají dostačující IQ. To sice obecně stoupá, ale schopnosti strojů stoupají mnohem rychleji.

I když technologie nezruší všechna pracovní místa, protože některé případy jde automatizovat opravdu velmi špatně, tak podstatně sníží jejich počet. To znamená, že o volné pozice bude větší soutěž – a logika klasického kapitalismu říká, že pokud máte za stejné peníze více kandidátů, vyberete si prostě toho nejlepšího. Vytěsňování není důsledkem diskriminace, ale toho, že počet pozic klesá, což znamená, že si zaměstnavatel může vybírat buď levněji – anebo za stejné peníze lépe.

A tohle je problém, to je skutečná podstata problému. Tvrzení, „že to tak bylo vždycky“, je směšné: Za prvé, nebylo to tu vždycky. A za druhé, technologické skoky mají masivní dopady, které máme tendenci podceňovat. A důsledky jsou brutální. 

Tak například populace koní byla v USA v roce 1900 21,5 milionu – a do roku 1915 rostla, až dosáhla 26,5 milionu. Pak přišla auta – a populace koní se začala propadat, v roce 2003 to bylo už jen 9,2 milionů a v roce 2016 dokonce už jen 7,2 milionu. A to prosím v situaci, kdy lidská populace USA roste: V roce 1900 to bylo 76 milionů, v roce 1915 100,5 milionů, v roce 2016 323 milionů. V roce 1915 tak připadal jeden kůň na necelé čtyři lidi, zatímco v roce 2016 to je jeden kůň na čtyřicet pět lidí. 

Ano, koně tam už jsou nadbyteční, koně už odletěli na Mars: A může za to vzestup automobilu. Počet lidí asi nebudeme redukovat podle stejného vzoru, ale tenhle příklad ukazuje, co se stane, když zmizí hlavní smysl pro existenci hospodářského zvířete – a zůstanou jen náklady bez výnosů. Je extrémně naivní domnívat se, že se to samé nezopakuje s prací. I namakané sebevědomé chytré hochy z Wall Street do značné míry nahradila AI: Generaci Flash Boys stačí zlomek lidí, kteří obchodovali s papíry dřív, stroje jsou rychlejší a efektivnější.