რას ვკარგავთ, როცა მთელ საქმეს AI-ს ვაბარებთ და რას იტყოდა კარლ მაქსი ამაზე? | Marketer

პროგრამისტს შეუძლია AI-სთან ერთად გეგმა შეადგინოს, მისი შემოწმება მეორე აგენტს დაავალოს, შემდეგ კი მუშაობა რამდენიმე აგენტს შორის გადაანაწილოს. ისინი დაწერენ კოდს, გამოცდიან ახალ ფუნქციებს, მოძებნიან შეცდომებს და ერთმანეთის ნამუშევარსაც გადაამოწმებენ. ამ დროს ადამიანს სხვა საქმისთვის ეცლება. დაბრუნებულს კი შეიძლება დასრულებული ფუნქცია ან მთელი აპლიკაცია დახვდეს.

ასეთი სამუშაო პროცესი სწრაფია და ზოგჯერ იმაზე უკეთეს შედეგსაც იძლევა, ვიდრე ადამიანი დამოუკიდებლად მიაღწევდა. თუმცა ამ კომფორტს ნაკლებად შესამჩნევი დანაკარგიც ახლავს. როცა შესრულებას მთლიანად აგენტებს ვაბარებთ, მათთან ერთად მიდის ცდის, შეცდომის, აღმოჩენისა და სწავლის ნაწილიც.

პროგრამისტისთვის არასწორად შერჩეული კოდის ფრაგმენტი ყოველთვის მხოლოდ დაკარგულ დროს არ ნიშნავს. შეცდომის ძიებამ შეიძლება სისტემის ისეთ ნაწილამდე მიიყვანოს, რომელსაც სხვაგვარად არც შეხედავდა. გზად გაიგებს, როგორ უკავშირდება კომპონენტები ერთმანეთს, რატომ მიიღეს კონკრეტული გადაწყვეტილება და სად შეიძლება ახალი პრობლემა გაჩნდეს. თუ ამ ყველაფერს აგენტი აკეთებს, ადამიანს ხშირად მხოლოდ საბოლოო შედეგი რჩება.

ამ განცდის გასააზრებლად საინტერესოა კარლ მარქსის გაუცხოების თეორია. მე-19 საუკუნეში მარქსი აღწერდა, როგორ შორდებოდა ქარხნის მუშა საკუთარი შრომის პროდუქტს, მუშაობის პროცესს, შესაძლებლობების განვითარებასა და სხვა ადამიანებს. თანამედროვე პროგრამისტის მდგომარეობა ქარხნის მუშის მდგომარეობისგან არსებითად განსხვავდება, თუმცა სამუშაოსგან დაშორების ზოგიერთი ფორმა AI-სთან ურთიერთობაშიც შეიძლება ამოვიცნოთ.

პირველი საკუთარი ნამუშევრისგან გაუცხოებაა. შეიძლება კოდი თქვენ გეკუთვნოდეთ, მაგრამ მისი შექმნისას მიღებული გადაწყვეტილებები ბოლომდე არ გესმოდეთ. იცით, რა უნდა გაეკეთებინა სისტემას და როგორ გამოიყურებოდა საწყისი გეგმა, თუმცა არ იცით, რატომ შეიცვალა კონკრეტული სტრუქტურა, რა ალტერნატივები გამოირიცხა ან როგორ მოგვარდა ცალკეული წინააღმდეგობა.

დასრულებული კოდის წაკითხვა ამ ცოდნას ავტომატურად ვერ ანაცვლებს. ათასობით სტრიქონში ასობით მცირე არჩევანია ჩადებული. სწორედ ეს არჩევანი განასხვავებს ნამუშევრის ფორმალურ ფლობას იმისგან, რომ მას კარგად იცნობდეთ და საჭიროების შემთხვევაში თავდაჯერებით ცვლიდეთ.

მეორე ცვლილება თავად მუშაობის პროცესს ეხება. ადამიანი, რომელიც ადრე პრობლემას ეტაპობრივად უმკლავდებოდა, ახლა დავალებას გასცემს და შედეგს ამოწმებს. ამ ორ მომენტს შორის აგენტი ასრულებს საქმეს, რომელსაც ადრე იმედგაცრუებაც ახლდა და სიამოვნებაც: წარუმატებელი მცდელობა, ახალი გამოსავლის პოვნა და კმაყოფილება, როცა რაღაც საბოლოოდ ამუშავდა.

ეს სულაც არ ნიშნავს, რომ ახალი როლი აუცილებლად უსიამოვნოა. შესაძლოა, ნაკლები რუტინა და მეტი თავისუფლება ბევრისთვის მნიშვნელოვანი გაუმჯობესება იყოს. მაგრამ ვისაც საქმის კეთების პროცესი უყვარს, მხოლოდ დავალებების განაწილება და მიღებული შედეგების შეფასება იმავე კმაყოფილებას ვერ მისცემს.

მესამე საკითხი პროფესიული უნარების განვითარებაა. მუშაობისას პროდუქტის შექმნასთან ერთად გამოცდილებასაც ვიძენთ. კონკრეტული პრობლემის გადაჭრა გვივითარებს განსჯის უნარს, გვმატებს თავდაჯერებას და მომდევნო გადაწყვეტილებისთვის გვამზადებს.

ავტომატიზებული სისტემა შეიძლება ჩვენს ცოდნას ეყრდნობოდეს, თუმცა ეს არ ნიშნავს, რომ მის გაღრმავებასაც ემსახურება. თუ პროცესი ისეა მოწყობილი, რომ ადამიანს მხოლოდ გამონაკლის შემთხვევაში მიმართავს, მას პრაქტიკის ნაკლები შესაძლებლობა რჩება. დროთა განმავლობაში შეიძლება აღმოვაჩინოთ, რომ მზა შედეგის შეფასება ჯერ კიდევ კარგად შეგვიძლია, მაგრამ დამოუკიდებლად მუშაობისას მეტი დრო და ძალისხმევა გვჭირდება.

მეოთხე დანაკარგი კოლეგებთან ურთიერთობას უკავშირდება. წარმოვიდგინოთ, რომ პროგრამისტს კოდის ნაწილი ზედმეტი ეჩვენება და მის წაშლას აპირებს. კოლეგასთან საუბარში ირკვევა, რომ ის წინა წელს მომხმარებელთან გამოვლენილი პრობლემის გამო დაამატეს. ერთად მსჯელობის შემდეგ გადაწყვეტენ, რა უნდა დარჩეს და რისი ამოღებაა შესაძლებელი.

ასეთი საუბარი ტექნიკურ პასუხზე მეტს იძლევა. ერთი თანამშრომელი ხედავს, რომ მეორე მის გადაწყვეტილებას გარკვევის გარეშე არ ცვლის. მეორე კი რწმუნდება, რომ ძველი მიდგომის გადახედვა შესაძლებელია და კითხვას პირად თავდასხმად არავინ აღიქვამს. ასე თანდათან ნდობაც ყალიბდება. აგენტმა შეიძლება იგივე ისტორია მოძებნოს და ზუსტად იგივე ცვლილება შემოგვთავაზოს. დავალება შესრულდება, მაგრამ კოლეგებს ერთმანეთის უკეთ გაცნობისა და თანამშრომლობის კიდევ ერთი მცირე შესაძლებლობა აღარ ექნებათ.

ამ დანაკარგების გათვალისწინება ავტომატიზაციაზე უარის თქმას არ მოითხოვს. უფრო სასარგებლოა სამუშაოს ისე განაწილება, რომ სხვადასხვა დავალებაში ადამიანის მონაწილეობის დონეც განსხვავდებოდეს.

სრული ავტომატიზაცია კარგად ერგება ნაცნობ, განმეორებად საქმეებს. თუ კონკრეტული ოპერაცია უკვე მრავალჯერ შეგვისრულებია და მისგან ახალს თითქმის აღარ ვსწავლობთ, აგენტისთვის მისი გადაბარება გამართლებულია. მაგალითად, ყოველდღიური საინფორმაციო შეჯამების მომზადება შეიძლება წინასწარ შეთანხმებული წესებით მიმდინარეობდეს და მუდმივ ჩარევას არ საჭიროებდეს.

უფრო ახლო ზედამხედველობა საჭიროა მაშინ, როცა რთულ სისტემაზე ვმუშაობთ და მისი გაგებაც გვინდა. ასეთ შემთხვევაში აგენტი მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილების მიღებამდე უნდა შეჩერდეს, ახსნას არჩევანი და ადამიანს განხილვის საშუალება მისცეს. მხოლოდ თანხმობის ღილაკზე დაჭერა საკმარისი არ არის. უნდა შეგვეძლოს ახსნა, რატომ გამოდგება შემოთავაზებული გზა, რა ალტერნატივა არსებობდა და რა მოხდება, თუ პროცესის რომელიმე ნაწილი ვერ იმუშავებს.

ზოგი ამოცანის თავად შესრულებაც ღირს. ახალი ტექნოლოგიის შესწავლა ან უცნობი პრობლემის გადაჭრა შეიძლება მეტ დროს მოითხოვდეს, მაგრამ სწორედ ეს დრო გვაძლევდეს საჭირო გამოცდილებას. ზოგჯერ არჩევანის მიზეზი კიდევ უფრო მარტივია: ადამიანს თავისი საქმის კეთება სიამოვნებს.

იმ კოდის გაგებაც შეიძლება, რომელიც აგენტმა დაწერა. ამის ერთ-ერთი გზაა, მას საინტერესო მონაკვეთებისთვის ტესტების მომზადება ვთხოვოთ, შემდეგ კი გამართვის ხელსაწყოთი შესრულებას ნაბიჯ-ნაბიჯ მივყვეთ. ტესტის წარმატებით გავლა ჯერ კიდევ არ ნიშნავს, რომ ყველაფერი ვიცით. გასარკვევია, რას ამოწმებს ის, რა რჩება მის მიღმა და როგორ იქცევა სისტემა განსხვავებულ პირობებში.

ასე მუშაობისას ზოგი პროექტი უფრო ნელა დასრულდება. შესაძლოა, კიდევ ერთი მზა ფუნქციის ნაცვლად რამდენიმე საათი სწავლას დაეთმოს. თუ წარმატებას მხოლოდ შესრულებული დავალებების რაოდენობით ვზომავთ, ამ არჩევანის დასაბუთება რთულია. თუმცა პროფესიული განვითარება, დამოუკიდებელი განსჯა და საქმისგან მიღებული სიამოვნებაც სამუშაოს მნიშვნელოვანი შედეგებია.

აგენტების მუდმივი ხელმისაწვდომობა კიდევ ერთ ცდუნებას ქმნის. რადგან სისტემას ღამითაც შეუძლია მუშაობა, მისი გაჩერება დაკარგულ შესაძლებლობად გვეჩვენება. ჩნდება სურვილი, ყოველთვის ახალი დავალება მოვუძებნოთ.

მაგრამ ტექნოლოგიის შესაძლებლობა ვალდებულებას არ გვაკისრებს. შეგვიძლია გადავწყვიტოთ, რა დაგვხვდეს დილით დასრულებული, რომელ საქმეში გვინდა თავად მონაწილეობა და როდის აღარ გვჭირდება კიდევ ერთი შედეგი. ამ არჩევანის შენარჩუნებაც ისეთივე მნიშვნელოვანია, როგორც ავტომატიზაციით დაზოგილი დრო.