Nvidia-CEO Jensen Huang gelooft dat kunstmatige intelligentie bepaalde werktaken zal vervangen, in plaats van het werk zelf; dit verschil kan bepalen of de toekomstige arbeidsmarkt een grootschalige werkloosheid zal inluiden of een nieuwe ronde van groei en kansen. Toen Jensen Huang afgelopen weekend sprak op de Y Combinator startup school in San Francisco, schuwde hij het niet om te praten over de impact van kunstmatige intelligentie op de arbeidsmarkt.
"Veel taken zullen worden geautomatiseerd", zei hij in een video van zijn opmerkingen die maandag door Y Combinator werd vrijgegeven. "Elke baan zal veranderen, en er zullen veel nieuwe bijkomen."
Huang Renxun maakte echter duidelijk dat werktaken niet hetzelfde zijn als banen. Daarom is hij het niet eens met de enorme werkloosheid onder bedienden die wordt voorspeld door enkele bekende leiders uit de AI-industrie. Integendeel, Huang gelooft dat kunstmatige intelligentie meer banen zal creëren, en niet het aantal banen zal verminderen.
“Het tegenovergestelde geldt voor beweringen dat AI banen zal vernietigen”, zei hij. “AI zal sommige taken automatiseren, maar het zal niet noodzakelijkerwijs banen elimineren.”
Om zijn punt te ondersteunen legde Huang uit: "Iemands werk heeft een doel, en dat doel omvat vele taken." Hij wees erop dat zelfs als sommige van deze taken worden vervangen door automatisering, het doel nog steeds zal bestaan.
Hij noemde radiologie, een beroep waarvan de ‘peetvader van de kunstmatige intelligentie’ Jeffrey Hinton voorspelde dat het spoedig overbodig zou worden. In 2016 zei Hinton dat ziekenhuizen moeten stoppen met het opleiden van radiologen, omdat deep learning hen binnen vijf jaar zou overtreffen. Hinton zei later echter in een interview dat hij te breed had gesproken en zijn opvattingen had herzien.
In tegenstelling tot de aanvankelijke voorspellingen van Hinton krimpt de radiologie echter niet. Volgens een onderzoek in het Journal of the American College of Radiology (JACR) zal het aantal praktiserende radiologen tussen 2010 en 2022 met ongeveer 12% groeien. Een ander JACR-onderzoek voorspelt dat het personeelsbestand in het veld tegen 2055 nog eens met 25,7% zal toenemen tot 40,3%, afhankelijk van de vraag of de posities van ziekenhuispersoneel blijven groeien.
"De reden is dat de achterstand bij patiënten buitengewoon ernstig is", legt Huang uit. "Nu kunnen artsen en ziekenhuizen meer patiënten behandelen. Om meer patiënten te behandelen zijn meer verpleegkundigen en radiologen nodig."
Terwijl kunstmatige intelligentie radiologen steeds meer helpt bij het analyseren van scans, zeggen experts in het veld dat het lezen van afbeeldingen slechts een deel van hun werk is. Radiologen overleggen ook met andere artsen en monitoren patiënten, terwijl interventionele radiologen de daadwerkelijke behandeling uitvoeren. Als AI de taak van het lezen van beelden overneemt, kunnen radiologen hun aandacht op andere taken richten.
Huang Renxun zei dat hetzelfde geldt voor software-ingenieurs. Zelfs als AI-agenten de taak van het schrijven van code kunnen automatiseren, zullen bedrijven nog steeds meer ontwikkelaars inhuren om steeds ambitieuzere doelen te bereiken.
Huang Renxun zei: "Er zijn veel ideeën, ambities en visies die nog moeten worden geïmplementeerd. Als we de programmeertaak kunnen automatiseren, kunnen bedrijven meer software-ingenieurs inhuren om meer bedrijven te ontwikkelen, en kunnen we ook ambitieuzere doelen stellen."
Het is waar dat Huang Renxun eerder heeft gezegd dat de voortdurende verbetering van de automatisering onvermijdelijk gepaard zal gaan met pijn. In januari van dit jaar gaf hij toe dat, net als in voorgaande perioden van grote technologische veranderingen, sommige banen volledig zullen verdwijnen. Hij zei ook dat beoefenaars die goed zijn in het gebruik van kunstmatige intelligentie degenen die niet goed zijn in het gebruik van AI zullen overtreffen.
Desondanks is Huang Renxun over het algemeen van mening dat bedrijven de productiviteitsverbeteringen die door kunstmatige intelligentie worden gebracht, zullen gebruiken om de bedrijfsschaal uit te breiden in plaats van grootschalige ontslagen.
“Dit is een klassiek voorbeeld van productiviteitsbevorderende groei”, aldus Huang. “Meer groei zal meer werkgelegenheid opleveren.”