Toimetaja märkus: See on Barbara kergelt redigeeritud ärakirjaversioon hiljutised Optimistic Outlooki podcast vestlus USA kongressi liige Jay Obernolte: Telli taskuhäälingusaade oma lemmikplatvormil.
Californiat esindades on kongresmen Jay Obernolte maja teaduse, kosmose ja tehnoloogia komitee uurimis- ja tehnoloogiakomitee esimees ning energia- ja kaubanduskomisjoni liige, mille ees ma veebruaris tunnistasin.
Eelmisel aastal juhtis ta kahepoolset Maja aruanne tehisintellekti kohta mis uurib vastutustundlikku tehisintellekti kasutuselevõttu sektorites.
Kongressimees Obernolte on ka Ameerika videomängude arendaja FarSight Studios asutaja.
Barbara Humpton:
Palun andke meie publikule 30 000 jala pikkune ülevaade sellest, kuidas näete tehisintellekti võimalusi ja riske Ameerika ettevõtetes.
Kongressi liige Obernolte:
Tehisintellekt (AI) on muutmas täielikult mitte ainult Ameerika äri, vaid ka Ameerika ühiskonda. Kahjuks arvan, et me oleme väga kehvasti suutnud selgitada optimistlikku nägemust AI-st. Meie, ameeriklaste, arvamus AI võimalikest negatiivsetest külgedest on olnud mõjutatud viimase 50 aasta ulmekirjandusest ja popkultuurist. Seega, kui küsida kelleltki AI kohta, saate tihti kuuldaTerminaator filmid, kus kurjade robotite armee tõuseb üles, et maailma üle võtta, kuid te ei saa optimistlikust juhtumist aru.
Optimistlik seisukoht on järgmine: Esiteks on AI juba praegu kõige võimsam tööriist inimteadmiste levitamiseks, mida inimkond on kunagi välja mõelnud. See suudab õpetada teile kõike, mida soovite õppida, ükskõik millises õppimisstiilis, mis teile kõige sobivam on. Teiseks hakkab see täielikult demokratiseerima juurdepääsu mitte ainult teabele ja haridusele, vaid ka ekspertide arvamusele. See muudab meie ühiskonda fundamentaalselt.
Kuid samal ajal juhtub see, et AI saab peagi kõige võimsamaks tööriistaks inimeste tootlikkuse suurendamiseks, mida inimkond on kunagi välja mõelnud. Ja see annab erakordse volituse tegutseda. Usun, et see loob tõusva heaolu laine, mis tõepoolest tõstab kõiki eluvaldkondi Ameerikas.
Barbara Humpton:
Te juhtisite Kongressis parteivälist algatust, mille tulemuseks oli Riigimaja aruanne tehisintellekti (AI) kohta, uurides AI kasutust mitmes valdkonnas – tervishoiust finantssektorini ja põllumajandusest kaugemale. Aruanne pakkus ka visiooni vastutustundlikuks AI kasutuselevõtuks, tasakaalustades innovatsiooni ja juhtimist, kui see tehnoloogia meie maailma siseneb. Kui te nüüd aruannet meenutate, millised esiletõstetud punktid teie arvates kõige rohkem silma paistavad?
Kongressi liige Obernolte:
Meie töörühma ülesandeks oli koostada aruande ettepanekuga föderaalse regulatiivse raamistikuga AI jaoks, mille pidime esitama 2024. aasta lõpuks. Mul oli 24 väga andekat ja pühendunud liiget, kumbagi partei poolt 12. Eelmisel aastal toimus meil 25 istungit ning detsembris esitasime 270-leheküljelise aruande, mis täitis meie ülesande.
Aruande peamised punktid on järgmised: ameeriklased eksivad arusaamaga, et AI-d meie riigis ei reguleerita – see ei vasta tõele. Meie oleme võtnud täiesti teistsuguse lähenemise kui näiteks Euroopa Liit, rakendades detsentraliseeritud sektoripõhist regulatsiooni.
See tähendab, et meie usume tulemuste reguleerimisse, mitte tööriistade reguleerimisse. AI on väga võimas tööriist, kuid lõppude lõpuks on see siiski lihtsalt tööriist. Kui arvestada AI kasutuselevõtu riske – mida tuleb mõista, et osata arutada regulatiivse kohustuse üle nende riskide leevendamisel –, on äärmiselt oluline, kuidas seda AI-d kasutatakse. Algoritm, mis on ühe kasutusvaldkonna jaoks lubamatult riskantne – näiteks AI meditsiiniseadmes, mis implanteeritakse inimese kehasse, eriti kõrge riskiga kasutus – võib teises kontekstis olla täiesti kahjutu, näiteks videomängus. Sektoripõhised reguleerijad mõistavad seda.
AI-d kasutatakse juba sellistes valdkondades nagu meditsiiniseadmed. Tegelikult on paljudele inimestele šokeeriv kuulda, et USA Toidu- ja Ravimiamet (FDA), mis on meie reguleerija meditsiiniseadmete järelevalves, on juba läbi töötanud üle tuhande taotluse AI kasutamiseks meditsiiniseadmetes.
Niisiis, üks asi, mida meie raportis omaks võtame, on jätkata seda detsentraliseeritud valdkondlikku lähenemist reguleerimisele. Siin on põhjus, miks.
Euroopa Liit on lähenenud sellele väga erinevalt. Nad on tsentraliseerinud kõik; neil on küll sektoripõhised reguleerijad, kuid nad loovad AI jaoks uue reguleeriva asutuse. Selle tulemusena vajate selle reguleerija käest luba kõigi AI kasutusjuhtude jaoks, välja arvatud kõige madalama riskiga kasutus.
Meie arvates on see vale lähenemine, sest meie hinnangul on palju lihtsam õpetada FDA-d, näiteks, asju AI kohta, mida neil võib-olla veel ei tea, kui oleks vaja õpetada täiesti uut asutust kõike, mida FDA on aastakümnete jooksul õppinud patsiendi ohutuse tagamiseks.
See kehtib ka teiste valdkondlike reguleerivate asutuste kohta. Riiklik maanteeliikluse ohutuse amet (NHTSA) tegeleb juba tehisintellekti kasutamisega autonoomses sõidukites. Föderaalne lennundusamet (FAA) tegeleb tehisintellekti ja lennukite avioonika kasutamisega. Nimekiri jätkub ja jätkub.
Barbara Humpton:
Ma arvan, et see on täiesti mõistlik. Veelgi huvitavam on see, kui vaatame asja lõppkasutaja vaatenurgast: tihti me ei ole isegi teadlikud AI olemasolust. Näiteks vaadake kaardistamisalgoritme, mida me kasutame, või lihtsaid otsinguvõimalusi, millega oleme kõik harjunud. See on esimene tehnoloogia, mis tegelikult tuleb inimesteni, selle asemel et inimesed peaksid ise tehnoloogia juurde minema, et seda kasutada.
Kongressi liige Obernolte:
On huvitav, et keegi ei ole seni loonud föderaalses seaduses ametlikku definitsiooni, mis tegelikult selgitaks, mida AI tähendab või mis on AI. See on nii seepärast, et AI olemus sõltub vaatajast. Kas see on närvivõrk? Või algoritm, mis paneb arvuti näima inimesena? Igal inimesel on erinev definitsioon.
Minu jaoks on tehisintellekt kõik, millega masinaga suhtlete, kuid tundub, et suhtlete inimesega. Sellele taandades näete, miks tehisintellekt nii mõjukas on, sest see loob viisi, mis võimaldab meil keeruka tehnoloogiaga tegelemiseks väga inimlikku liidest.
Barbara Humpton:
Olin väga põnevil, et sain sel aastal võimaluse teie komisjoni ees tunnistusi anda, et rääkida AI-st ja tootmisest. Te uurisite süvitsi AI mõju tootmisele. Me olime tegelikult püüdnud teha vahet tol ajal nimetatud „tarbija-AI“ ja tootmisvaldkonnas kasutatava AI vahel – esimene on see, mida me kasutame oma eraelus, ärilises tegevuses ja meelelahutuses, ning teine on AI, mis jõuab tootmise maailma, kus meil on kontroll andmete üle, mida kasutatakse põhimudelite koolitamiseks, samuti kontroll selle kasutamise ja inimsekkumise üle tootmiskeskkonnas. Päeval, mil ma tunnistusi andsin, esitasite küsimuse, mis näitas, et mõtlete sektoripõhise lähenemise suunas.
Kongressi liige Obernolte:
Ja see on suurepärane punkt, et sektoripõhine regulatsioon võimaldab teha vahet nende kahe kasutuse vahel, sest tööstusliku AI puhul on keskkond, milles see töötab, väga piiratud. Kujutage ette AI-d, mis juhib paar robotikätt tootmisliinil, ümbritsetuna ettevaatuslintidega, et inimesed sinna ei satuks, ning robotikätega valmistatakse konkreetset vidinat – see on suurepärane näide tööstuslikust AI-st.
Meie, reguleerijatena, hindaksime selle riske, küsides: „Millised on halvimad võimalikud stsenaariumid?“ Või nagu juristid ütlevad, „parade of horribles“ ehk kõige kohutavamate sündmuste jada. Ja mida me teeme, et neid riske leevendada? Kuna keskkond on piiratud, on asjad, mis võivad valesti minna, palju kitsamalt määratletud. Kui te teete kvaliteedikontrolli vidina osas, mida AI valmistab, olete tegelikult kontrollinud suure osa AI kasutuselevõtu riskidest selles olukorras.
Kui võrrelda seda AI tarbijarakendusega, näiteks vestlusroboti (chatbot) puhul, siis riskide ulatust on väga raske ennustada. Kas vestlusrobot võiks aidata kellelgi luua bioloogilist relva? Või panna teismelist arendama enesetapumõtteid? Või näidata tõsiseid rassilisi eelarvamusi? Kuna AI kasutuselevõtt tarbijakeskkonnas on palju avatum ja ettearvamatu, peame nende asjade pärast muretsema, samas kui tööstuslikus AI-s on riskide kontroll palju lihtsam.
Tasakaalustatud visioon tehisintellekti reguleerimiseks
Autor: Barbara Humpton, Siemensi USA president ja tegevjuht
Minu jaoks on tehisintellekt kõik, millega masinaga suhtlete, kuid tundub, et suhtlete inimesega. Sellele taandades näete, miks tehisintellekt nii mõjukas on, sest see loob viisi, mis võimaldab meil keeruka tehnoloogiaga tegelemiseks väga inimlikku liidest.
Barbara Humpton:
Ma olen tihti kuulnud teid rääkimas avaliku ja erasektori partnerluse olulisusest Ameerika AI-liidri rolli edendamisel. Kui vaadata seda maastikku, on üks meie rahvuslikest eesmärkidest säilitada see juhtpositsioon. Kui ma õigesti mäletan, sisaldab teie töörühma AI aruanne suurepärast osa, mis käsitleb valitsuse, ülikoolide ja tööstuse ökosüsteemide olulisust teadus- ja arendustegevuses. Tahaksin kuulda teie arvamust, kuidas ettevõtted ja valitsus saavad koos töötada nende ökosüsteemide arendamiseks ja laiendamiseks.
Kongressi liige Obernolte:
Ma arvan, et see nõuab meid kõiki koostööd ja suruma samas suunas, et säilitada USA domineerimine tehisintellekti arendamisel ja kasutuselevõtmisel. Üks asi, mille pärast oleme väga mures, on see, et piirialses tehisintellekti arendamises puudub konkurents. Frontier-AI algoritmi väljatöötamine on arvutusvõimsuse ja andmete osas nii kalliks läinud, et oleme mures, et ainult suurimatel tehnoloogiaettevõtetel on selleks ressursse.
See on väga kahjulik, eriti akadeemia ja ettevõtlikkuse kontekstis, sest need on kaks jõudu, mis on viimase saja aasta jooksul tõeliselt edendanud Ameerika teaduslikku avastustegevust, ja me tahame tagada, et see traditsioon jätkuks. Kui rääkida eriti akadeemiast, siis akadeemilistes keskkondades tehtud uurimistööga kaasnevad väga soovitavad omadused, nagu läbipaistvus, avaldamine ja kaasautoreid kontrolliv hindamine (peer review). Need on asjad, mida kaotad, kui uurimistööd tehakse ainult suletud uste taga suurimate korporatsioonide poolt.
Üks asi, mida me töörühma aruandes ütleme, on soovitada kodifitseerida praegu kasutatava pilootprogrammi nimega NARE, riiklik tehisintellekti uurimisressurss, mis teeb andmekogumid kättesaadavaks akadeemikutele ja ettevõtjatele, et tagada, et selliseid uuringuid tehakse jätkuvalt väljaspool suurettevõtteid. See on väga oluline.
Ja muide, et öelda - arvestades, et olen ise väikevalitsuse konservatiiv - annetatakse kõik need ressursid. Kõik, mida föderaalvalitsus teeb, on olla väravahoidja nendele ressurssidele juurdepääsu korraldamisel. Selle põhjuseks on asjaolu, et nende ressursside tarnijad jagavad meie eesmärki tagada, et ettevõtjatel ja akadeemikel oleks neile jätkuvalt juurdepääs.
Barbara Humpton:
Just see innovatsiooniökosüsteem on tõepoolest viinud USA sellesse ülemaailmse juhtpunkti. Nüüd vahetame oma fookuse vaid minutiks ja räägime tehisintellekti mõjust inimestele.
Olete kuulnud mind oma tunnistuses ütlemas, et ma usun, et tehisintellekt ei asenda inimesi. Me teame, et iga kasutusele võetud uute tööriistade ja tehnoloogia laine on tegelikult laiendanud seda, mis on inimlikult võimalik.
Jagan teiega ühte kiiret lugu tehisintellekti kasutamisest minu ettevõtte tegevuses.
Meil olid teadlased, kes töötasid selle kallal, kuidas kaaspiloot tootmiskeskkonda viia. Saksamaal asuvas tehases, kus töötas esimene ja teine vahetus, paigaldasid teadlased uue kopiloodi ja inimesed hakkasid seda kasutama. Rahuloluuuringutes oli nii esimese kui ka teise vahetuse tagasiside suurepärane. Kuid teadlased märkasid andmetes midagi veidrat. Teine vahetus kasutas seda rohkem kui esimest vahetust. Miks see oli?
Nii tegid teadlased tegelikult intervjuusid teise vahetuse töötajatega, kes ütlesid: „Eelmistel aegadel, kui teise vahetuse ajal oli midagi valesti läinud, pidime helistama ekspertidele - siin on keset ööd ja me ei taha neid häirida, nii et kasutame kaaspilooti.”
See on selline asi, kus, jah, tehisintellekt muudab absoluutselt meie tööviisi, kuid muudab see ka inimesed tõeliselt produktiivsemaks ja tõstab teadmiste taset. Kas kuulete selliseid lugusid?
Kongressi liige Obernolte:
Väga palju. Meil on terve peatükk meie töörühma aruandes haridus- ja tööjõuküsimuste kohta. Ja mõte, mida me väga tugevalt rõhutame, on see, et arvame, et nagu te ütlete, loob tehisintellekt palju rohkem töökohti, kui see tõrjub välja, kuid see on häiriv, nagu uued tehnoloogiad alati on.
Kuni trükipressi tulekuni on tehnoloogiad häirivad, kuid need on loonud palju rohkem töökohti, kui need on häirinud. Meil ühiskonnana on kohustus ennekõike varustada oma noori tööriistadega, mida nad vajavad tehisintellekti tööruumis edu saavutamiseks. Me vajame pühendumist ümberkvalifitseerimisele, sest mõned töökohad on ümberasustatud ja inimesed vajavad abi, et ümberkvalifitseerida teistes valdkondades. Peame nende sotsiaalse turvavõrgu üles ehitama, et keegi pragudest läbi ei kukuks.
Kuid lõppkokkuvõttes kavatseme luua rohkem töökohti, kui me välja tõrjume. Ma arvan, et suur osa ärevusest selle teema ümber on valesti paigal. Toon teile konkreetse näite minu koduriigist Californiast.
Meil oli eelmisel aastal Hollywoodi stsenaristide väga häiriv streik. Streigi üks keskseid küsimusi oli see, et stsenaariumi kirjutajad esitasid vastu tehisintellekti kasutamisele filmistuudiote poolt filmistsenaaride automatiseeritud kirjutamiseks. Selles oli omamoodi ütlematu eeldus, et tehisintellekti suurem kasutamine loob Hollywoodi stsenaristidele vähem töökohti.
Mõtlesin, kui lühinägelik see on? Kui vaatan tulevikku, kümne aasta pärast, kujutan ette Netflixi sisselülitamist ja saadet, mis on loodud generatiivse tehisintellekti poolt reaalajas just minu jaoks, lähtudes sellest, mida ma täna tahaksin vaadata ja mida olen minevikus nautinud vaadata - selle asemel, et vaadata saadet, mis loodi üks kord kõigi jaoks. Meil on selleks tehnoloogia. Ja ma olen kindel, et leidub uuenduslikke ettevõtjaid, kes seda ära kasutavad.
See on stsenaristidele palju, palju rohkem töökohti. Ja jah, stsenaristid teavad, kuidas kasutada tehisintellekti oma tootlikkuse suurendamiseks. See kehtib paljude erinevate valdkondade kohta.
Toon teile veel ühe näite. Iga-aastane uuring keskkooli lõpetajate kohta toimub. Üks küsimusi on: „Millise karjääri poole te kõige rohkem püüate?” Kui ma suureks kasvasin, olin Apollo kosmoseprogrammi lõpus ja karjäär number üks, mille poole noored püüdlesid, oli astronaut. Me kõik tahtsime olla astronaut. Väga vähesed meist said tegelikult astronautideks, kuid see ajas terve põlvkonna ameeriklasi STEM-valdkondadesse, mis oli meie riigile uskumatult kasulik.
Kas oskate eelmisel aastal arvata, milline oli Ameerika keskkooli lõpetajate vastus number üks?
Barbara Humpton:
Mul pole aimugi.
Kongressi liige Obernolte:
Sotsiaalmeedia mõjutaja.
Niisiis, ignoreerides hetkeks mõnevõrra häirivaid asju, mis vastus ütleb meie noorte kohta, mõelge sellele: kuidas te enne Interneti tulekut sõnastaksite kellelegi, mis on sotsiaalmeedia mõjutaja, mida nad teevad, ja miks nad pakuvad ühiskonnale väärtust, mille eest inimesed neile maksavad?
Kujutage ette, kui keeruline oleks seda vestlust pidada. Teil pole sõnavara, kui te ei mõista Internetist ja viisi, mis on inimesi kokku toonud ja inimesi ühendanud, ning sellest, kuidas inimesed praegu Interneti kaudu oma elu elavad, eks?
Niisiis, kiiresti edasi - tehisintellekti tõttu luuakse terve spekter töökohti. Meil pole praegu isegi sõnavara, et kirjeldada, millised need töökohad saavad, kuid me võime vaadata tagasi ajalugu, mitte ainult internetile, vaid tööstusrevolutsioonile, trükipressile - kõik need tehnoloogilised revolutsioonid on tekitanud ümberpaigutusi, kuid võimaldanud ka inimeste edu ja loonud palju, palju rohkem töökohti, kui nad on ümber asunud. Olen 100 protsenti kindel, et see kehtib ka tehisintellekti kohta.
Tehnoloogiad on häirivad, kuid need on loonud palju rohkem töökohti, kui need on häirinud. Meil ühiskonnana on kohustus ennekõike varustada oma noori tööriistadega, mida nad vajavad tehisintellekti tööruumis edu saavutamiseks. Me vajame pühendumist ümberkvalifitseerimisele, sest mõned töökohad on ümberasustatud ja inimesed vajavad abi, et ümberkvalifitseerida teistes valdkondades. Peame nende sotsiaalse turvavõrgu üles ehitama, et keegi pragudest läbi ei kukuks.
Barbara Humpton:
Vanemad on minult sageli küsinud, millist nõu ma nende lastele annaksin. Mida nad peaksid õppima, et olla tulevikuks valmis? Ja ma olen inimestele öelnud: ütle oma lastele, et nad mängiksid oma videomänge. Mida arvate sellest teooriast?
Kongressi liige Obernolte:
Ma ütleksin: harjuge sellega, et saate masinaga sõnastada, kuidas probleemi lahendada, ja laske masinal seda teha.
Varem nimetasime seda arvutiprogrammeerimiseks. Ma arvan, et nüüd, kui ütleme programmeerimist, viitame rohkem sellele, mida minu põlvkond varem skriptimiseks kutsus. See on palju kõrgem tase. Kui hakkasin programmeerimist, oli see väga madala taseme keeles, mida nimetatakse „montaažikeeleks”, mis on keel, mida kiibid räägivad. Hiljem sain kõrgema taseme keeled nagu C ja seejärel objektorienteeritud keeled.
Tehisintellektiga saab sellest kõrgemal veel üks kiht, kus saate tehisintellektile protseduuriliselt sõnastada, mida soovite. Inimesed, kes tehisintellekti kasutamisel kõige tõhusamad, on need, kes oskavad kõige paremini sõnastada, mida nad tahavad, et tehisintellekt teeks ja kuidas seda teha. Ja need on uskumatult kasulikud oskused.
Kuid lubage mul siduda selle ka millegi muuga. Inimesena, kes on minu karjääri jooksul palganud tuhandeid ja tuhandeid inimesi nii erasektoris kui ka viimase 20 aasta jooksul valitsusametis, võin teile öelda järgmist: Palun, lapsed, õppige kirjutama. See on praegu üks nõutumaid tööoskusi. Kuid noored ei lõpeta võimega võtta midagi, mida nad tahavad öelda, ja seda edastada. Ja see on AI puhul ikkagi väga oluline.
See on huvitav punkt, sest kooliõpetajate seas on suur ärevus laste pärast, kes kasutavad AI-d esseede kirjutamiseks. See meenutab veidi vaidlust, mis meil oli minu lapsepõlves, kas arvutid peaksid lubatud olema pika jagamise (long division) tegemiseks. Meile öeldi, et ei, pead õppima selle arhailise protsessi kümnendkohtadega ja kandmise reeglitega. Kuid lõpuks naersime – nüüd kannab igaüks endaga arvutit kaasa mobiiltelefonis. Tõenäoliselt ei oska täiskasvanuna keegi enam pikka jagamist teha.
AI on sarnane. Me mõistame, et on asju, mida tehisintellekt meie heaks teeb, mis vabastavad meid mõtlema mõistetele kõrgemal tasemel. Nii et selle asemel, et mõelda sellele, kuidas kavatsete konkreetset punkti sõnastada, mõtlete sellele, kuidas veenda.
Sina ja mina vestleme. Kuidas ma saaksin teid veenda, et minu seisukoht on õige? Ma tahan teile rääkida ühe loo; Ma tahan teile rääkida selle avastusreisi, mille tegin, et proovida panna teid minuga kaasa tulema. Ja siis võiksin kasutada tehisintellekti, et aidata mind oma ümbrise valmistamise mutrite ja poltide osas. Inimesed, kes saavad tehisintellekti kasutamisel kõige edukamaks, teavad, kuidas seda teha.
Barbara Humpton:
1980. aastate versioon minust, mis kasutas arvutipungikaarte, võtab absoluutselt omaks selle uue ajastu, kuhu me siseneme. Lisaks sellele ei tea, kas mingil tasemel on vabade kunstide haridus taas moes.
Koolitajatega rääkides õpime isikupärastatud haridust. Igaühel meist võib olla tehisintellekti juhendajaid, kes õpivad meie õppimisstiili ja suudavad meid siis oma kiirusel teele viia. Meie jaoks on lihtsalt nii palju võimalusi, et see viib mind selleni, mida mulle meeldib taskuhäälingus igalt oma külalistelt küsida, sest mulle meeldib oma külalistelt õppida nende optimistlikest väljavaadetest.
Kongressi liikmena on teil uskumatu võimalus mõjutada Ameerika innovatsiooni. Milles olete tehisintellekti ajastul kõige optimistlikum?
Kongressi liige Obernolte:
Kõigepealt käsitlen küsimust, mille tõstatasite vabade kunstide hariduse kohta. Ja minu vastus on: jah ja ei.
Tehisintellekt muudab täielikult meie lähenemisviisi haridusele. Viimase 150 aasta jooksul oleme aga omaks võtnud selle mudeli, mis ütleb, et kui olete noor, lähed omandama selle asja, mida me nimetame hariduseks. Teete seda keskkoolist alustades, ja siis lähed ülikooli, ja siis võib-olla jätkate kraadiõppe. Siis lõpetate ja kasutate seda haridust kogu ülejäänud karjääri jooksul.
See mudel on tehisintellekti võimendatud õppimise objektiivi kaudu täiesti vananenud kahel põhjusel.
Esiteks, meil on võimalus olla elukestev õppija. Me saame õppida kõike, mida tahame, igal ajal, kui tahame. Miks me siis pühendaksime kogu selle aja, kui oleme noored, lihtsalt õppida asju, kui õppimine ise on midagi, mida me kogu oma elu teeme?
Kaks, seal hakkab olema vajadus elukestva hariduse omaksvõtmiseks. Tehnoloogia tempo lihtsalt kiireneb jätkuvalt ja pole võimalik, kuidas inimene saaks juba alguses, nooruses omandada kõike, mida peab teadma ja mitte pühenduma õppimisele. Statistika ütleb praegu, et keskmise keskmise vanema lõpetaja sel aastal on oma elu jooksul kolm karjääri - mitte kolm erinevat töökohta või kolm erinevat tööandjat, vaid kolm erinevat karjäär, mis on uskumatu asi.
Kuid palusite optimistlikku juhtumit. Nii et mõelge sellele:
Kui lähete tagasi ja vaatate meie majandusajalugu selle 250 aasta jooksul, kui Ameerika Ühendriigid on olnud riik, leiate, et meie sisemajanduse kogutoodangu igat suurt laienemist on kuulutanud meie tööjõu tootlikkuse vastav kasv. Need kaks on otseselt omavahel seotud. Ameerika töötaja tootlikkus soodustab meie majanduse kasvu.
Viimase kuue aasta jooksul, alates COVID-i algusest, oleme töötajate tootlikkus järk-järgult langenud. Ma arvan, et tehisintellekt saab järgmiseks katalüsaatoriks tohutule tootlikkuse plahvatusele, mis mitte ainult ei tõsta meie sisemajanduse kogutoodangut meie majanduses, vaid tõstab kõigi Ameerika majanduse majanduslikku varandust. See on uskumatult võimas asi.
Avaldatud: 26. august 2025