Det pratas just nu mycket om auto­ma­ti­sering av tjänster och vad detta kommer att innebära för samhällen och vårt sätt att se på arbete framöver. Vår vilja att effek­ti­visera arbete är inget nytt utan något som drivit mänsk­lig­heten framåt sedan vi lärde oss att till­verka verktyg av trä och sten för att under­lätta jakt, fiske och jordbruk. Det som är annorlunda idag är att utveck­lingen går så otroligt mycket snabbare nu än för 100, 1000 eller 10 000 år sedan. Detta beror på ett enkelt samband: i takt med att samhällen blir mer utvecklade så ökar också deras utveck­lingstakt, just på grund av att de är mer utvecklade.

Tekno­logisk utveckling är alltså inte linjär utan snarare expo­nen­tiell. Om vi blickar bakåt i historien så ser det ut som att utveck­lingen har varit relativt linjär sen sten­åldern. Om vi istället hade haft möjlig­heten att blicka framåt så hade kurvan pekat nästan rakt uppåt. Det beror på att vi just nu befinner oss i den punkten när kurvan precis har börjat svänga kraftigt uppåt. Utveck­lings­kurvans utseende gör också att det är mycket svårt att göra prognoser. Man kan nästan ta för givet att de prognoser som görs är för konser­vativa. Förarlösa bilar som tar över jobb inom trans­port­sektorn är bara början. Även inom tjäns­te­man­na­sektorn finns det mycket som kan, och kommer att, auto­ma­ti­seras. Det finns till exempel redan idag algo­ritmer som kan producera enklare nyhets­ar­tiklar om sport och företags kvar­tals­re­sultat.

Det går alltså väldigt fort just nu. Om man dessutom slänger in den framtida utveck­lingen av arti­fi­ciell intel­ligens (AI) i ekva­tionen så blir det spän­nande på riktigt. I dags­läget har utveck­lingen nått fram till det som kallas Arti­ficial Narrow Intel­li­gence (ANI). Kort uttryckt: AI som är speci­a­li­serad inom ett område, som att spela schack eller att föreslå vilka personer som du kan tänkas vilja lägga till som vän på Facebook. Nästa steg inom AI kallas Arti­ficial General Intel­li­gence (AGI). Dit når vi när vi lyckas skapa en dator som är lika intel­ligent som en människa inom alla områden. Google, Facebook, Baidu, Microsoft och IBM inve­sterar alla stora pengar i forskning som syftar till att utveckla AGI. Efter att vi nått den punkten är det sannolikt att vi så småningom kommer att utveckla Arti­ficial Superin­tel­li­gence (ASI). ASI beskrivs som en intel­ligens som är många gånger smartare än de skar­paste hjär­norna inom alla områden. Att gå från AGI till ASI kan komma att ske mycket snabbare än vad vi kan före­ställa oss.

För att uttrycka det så enkelt som möjligt: om mänsk­lig­heten lyckas med att uppfinna en superin­tel­ligent dator så kommer den vara bättre än människor på allt. Detta inklu­derar att uppfinna nya och bättre superin­tel­li­genta datorer. Dessa nya datorer kommer i sin tur vara bättre än sina före­gångare på att uppfinna superin­tel­li­genta datorer. Detsamma gäller för nästa gene­ration datorer och nästa och nästa och nästa… Denna expo­nen­tiella tillväxt av intel­ligens brukar kallas ”intel­li­gens­ex­plo­sionen”. Att förutspå vad som kommer att ske efter intel­li­gens­ex­plo­sionen är av förklarliga skäl svårt, för att inte säga omöjligt. Det kräver tillgång till koncept och idéer som vi inte kan före­ställa oss. Det kan låta som science fiction men när man har bett de som forskar i ämnet förutspå vid vilken tidpunkt vi kommer att ha uppnått AGI så hamnar medianen av alla svar någon­stans runt år 2040. Om du är född efter 1960 är chan­serna alltså relativt stora för att du kommer att få vara med om födelsen av riktig arti­fi­ciell intel­ligens under din livstid.

Den acce­le­re­rande teknik­ut­veck­lingen i kombi­nation med utveck­lingen av arti­fi­ciell intel­ligens gör att auto­ma­ti­se­ringen av tjänster med stor sanno­likhet kommer att explodera inom en inte alltför avlägsen framtid. När en stor del av arbets­mark­naden försvinner, först gradvis och sedan plötsligt, är det rimligt att före­ställa sig att det kommer att bli väldigt oroligt, åtminstone under en över­gångs­period. Det är därför Teslas grundare, Elon Musk, och en rad andra inno­va­törer inom IT och teknologi har börjat prata om basin­komst eller medbor­garlön som en nödvän­dighet framöver. I en provins i Kanada fattade man nyligen beslut om att införa basin­komst på prov.

Detta väcker förstås en mängd frågor kring hur finan­sie­ringen ska lösas och vad människor ska syssla med när de inte längre jobbar. Stads­odling? Frivilligt samhälls­arbete? Alldeles klart är i alla fall att det inte kommer att gå att förhålla sig passiv till den samhälls­om­välvning vi står inför. Nationer och företag har allt att vinna på att börja förbereda sig redan nu.

Eftersom människan under så lång tid har varit den mest intel­li­genta varelsen på vår planet är det förstå­eligt att folk blir oroliga när de försöker före­ställa sig en dator som är tusenfalt mer intel­ligent än den smar­taste av oss. Det är därför viktigt att även komma ihåg vilka enorma fördelar vi alla kan få genom att ta hjälp av arti­fi­ciell intel­ligens för att driva på utveck­lingen inom exem­pelvis medi­cinsk forskning eller hante­ringen av klimat­för­änd­ringar. För elbolag finns det till exempel stor potential i att använda AI för att effek­ti­visera elpro­duk­tionen. I takt med att fler använder sig av en mix av förnybar el och fossil­ba­serad el blir det allt svårare att göra prognoser för elpro­duk­tionen. Med hjälp av AI kan progno­serna bli mycket mer träff­säkra vilket kommer att leda till en effek­tivare elpro­duktion.

Det är just i effek­ti­vi­se­ringen av olika system som vi kan göra klimat­vinster genom att använda oss av AI. Det gäller allt­ifrån hushålls­ap­pa­rater som varnar om de håller på att gå sönder till ener­gi­ef­fektiv uppvärmning av bostäder och arbets­platser. Vi ska inte förvänta oss att AI kommer att ”lösa klimat­för­änd­ringarna” och att vi därför inte behöver förändra våra bete­enden. Det är dock rimligt att tro att arti­fi­ciell intel­ligens kommer att vara ett av våra vikti­gaste verktyg i kampen för att hindra klimat­för­änd­ringarna.

Erik Wennergren

Publi­cerat på fredag 3 mars, 2017