24-vuotiaalle Kiara Nirghinille, soveltavan tekoälylaboratorion Chiman perustajalle ja teknologiajohtajalle, kertomus, jonka mukaan hänen sukupolvensa käyttää tekoälyä huijauskoodina, ei ole pelkästään väärä: se jättää huomiotta ihmisen kognition perustavanlaatuisen muutoksen.
Stanfordin tietojenkäsittelytieteen opiskelija ja toveri Peter Thiel väittivät, että vaikka vanhemmat sukupolvet pitävät tekoälyä omaksuttavana työkaluna, Z-sukupolvi näkee sen äidinkielekseen. Tähän sujuvuuteen liittyy kuitenkin ainutlaatuinen taakka: “AI-ahdistus” pysyä tekniikan tahdissa, joka on tällä hetkellä “pahin” koskaan.
Puhuessaan Fortune Brainstorm AI:ssä San Franciscossa Nirghin käsitteli jännitteitä Z-sukupolven käsityksen ja heidän todellisuudensa välillä rakentajina. “Totuus on, että nuorempi sukupolvi ei hyväksy tekoälyä”, hän sanoi. “Kasvamme sujuvasti tekoälyssä.” Tämä ero on välttämätön työpaikalla. Vaikka johtaja saattaa nähdä työntekijän käyttävän tekoälyagenttia pikanäppäimenä, Nirghin sanoi näkevänsä muutoksen itse työn arkkitehtuurissa.
“Emme ajattele koodaamista tyhjästä”, hän selitti. “Ajattelemme koodausta rinnakkaisella salausagentilla.” Sukupolvi Z ei ole kaukana sukupolvien oikotie, vaan edelläkävijä, hän väitti.
“Se muuttaa perusteellisesti tapaa, jolla kirjoitat, miten teet testejä, kuinka haet työpaikkoja tai erilaisia hakemuksia, koska se ei ole tyhjästä”, Nirghin sanoi työskentelystä rinta rinnan agentin kanssa. “Luulen, että se todella tarkoittaa sitä, että tämä laaja käyttötapausten ja sovellusten taso, jota näemme, on todellakin nuoremman sukupolven edelläkävijä.”
Myytti “laiskuudesta” vs. syvällinen ajattelu
Yksi yleisimmistä digitaalisten syntyperäisten sukupolven kritiikistä on se, että riippuvuus suuriin kielimalleihin (LLM) heikentää kriittisen ajattelun taitoja. Nirghin torjuu sen jyrkästi. “Mielestäni suurin virhe on se, että nuoret käyttävät tekoälyä ollakseen ajattelematta asioita”, hän sanoi, ja että he käyttävät sitä “oikopoluna”.
Sen sijaan Nirghin sanoi, että taitavat käyttäjät hyödyntävät näitä työkaluja kognitiivisen työn purkamiseen, jotta he voivat tutkia monimutkaisia aiheita intensiivisemmin. Hän sanoi, että se ei ole niin yksinkertaista kuin “kognitiivisen kuorman” siirtäminen tekoälymalliin, vaan pikemminkin kyse on “erilaisesta… jopa “syvemmin” ajattelusta tietystä aiheesta, koska agentti vie sinulta tuntikausia turhaa työtä.
Esimerkkinä hän mainitsi rahoitusmarkkinoita koskevien perusteellisten tutkimusraporttien tekemisen, joiden manuaalinen luominen voi kestää tunteja. Automatisoimalla tämän työn hän sanoi, että käyttäjä voi vapaasti analysoida seurauksia sen sijaan, että hän vain kerää tietoja. “Mitä se avaa sinulle?” hän kysyi yleisöltä ja kehotti heitä pohtimaan, kuinka paljon enemmän he voivat tehdä näillä “sormenpäillään” olevilla työkaluilla.
Ahdistus äärettömästä paranemisesta
Nirghin sanoi, että hänen sukupolvensa kohtaa pelottavan todellisuuden, jota ihmiset eivät arvosta: vanhenemisen säälimätön nopeus ja oma tietoisuus tästä tosiasiasta. Hän sanoi, että tekoälypeloilla on joitain yhtäläisyyksiä “ilmastoahdistuksen” kanssa. Hän huomautti, että osa hänen varhaisista tutkimuksistaan koski ilmastonmuutosta, ja hän selitti ilmastoahdistuksen ajatukseksi, että “tämä ilmastonmuutosliike on tulossa, emmekä todellakaan tiedä mitä tehdä, mutta tiedämme, että se on tulossa eikä kukaan toimi niin nopeasti ratkaistakseen ongelman.”
Se on sidottu ymmärrykseen siitä, että nykyinen tekniikka, niin vaikuttava kuin se saattaakin näyttää, on primitiivistä verrattuna tulevaan. “Nykyiset mallit ovat typerimpiä kuin koskaan”, Nirghin varoitti. “Tästä lähtien jokainen malli on nopeampi, edistyneempi ja älykkäämpi.”
Hän sanoi, että sukupolven Z työntekijöille tämä luo korkeapaineisen ympäristön, jossa edellä pysyminen on päivittäinen vaatimus. Nirghin huomautti, että viimeaikaiset mallien julkaisut ovat “tunkeutuneet vertailuarvoihin niin valtavasti”, että aiemmat ominaisuudet voivat nyt “kymmenkertaistua” yhdessä yössä; Kuvittele, että tulet huomenna töihin ja pystyt tuottamaan 10 kertaa enemmän kuin eilen. Jos työntekijä ei ole jatkuvasti tietoinen näistä päivityksistä, he “jävät jälkeen”. Pelko ei ole liian monien oikoteiden käyttäminen, mutta jokaisen polun ja jokaisen päivityksen löytäminen tuon 10-kertaisen tavoitteen saavuttamiseksi.
Maku kuin uusi IQ
Jos älykkyyttä hyödynnetään eksponentiaalisesti parantuvien mallien avulla, mistä tulee uusi inhimillisen arvon mittari? Nirghinin mukaan se on “makua”.
Nirghin, jonka kokemukseen kuuluu työskentely Stanfordin ihmiskeskeisissä tekoälylaboratorioissa, väitti, että tarkkuuteen liittyvät vertailuarvot eivät enää kuvaa sitä, mikä tekee tuotteesta menestyvän. Hän mainitsi esimerkin koodausagenteista, jotka ilman ihmisen ohjausta saattoivat hallitsemattomasti lisätä “kirkkaita hymiöitä” käyttöliittymään, koska he “rakastavat” tiettyjä suunnittelutyyppejä.
“Tiedät, että jokin on värinäsalattua, jos olet koskaan työskennellyt salausagentin kanssa”, hän vitsaili. Tulevaisuuden työvoiman erottava tekijä ei ole kyky luoda koodia tai tekstiä, vaan ihmiskeskeinen harkinta sen määrittämiseksi, mitä käyttäjät todella haluavat nähdä. “Kun mallit, käyttötapaukset ja tehot muuttuvat”, Nirghin sanoi, “avaintekijä on maku.”
Nirghinin neuvot ulottuvat hänen ikäisensä ulkopuolelle ja tavoittavat heitä tällä hetkellä johtavat vanhemmat sukupolvet. Hän korosti, että “tekoälyn sujuvuus on yhtä tärkeää jo työvoimassa oleville ihmisille”, ja hän kehotti heitä aseistautumaan työkaluilla, kuten ChatGPT tai Gemini päivittäisinä “perämiehinä”.
Lopulta Nirghin sanoi, että hän ei näe tekoälyn nopeaa kehitystä uhkana työllisyydelle, vaan haasteena sopeutumiselle. Olipa kyseessä hallinnollisten prosessien automatisointi tai “syvien tutkimusagenttien” käynnistäminen, näiden mallien tarjoama taloudellinen “vapautus” on jo uskomatonta, vaikka ne eivät koskaan parantuneetkaan. Mutta perässä pysyminen on uusi pääsymaksu tulevaisuuden työn kannalta.
