Três coisas a saber sobre a IA e o porvir do trabalho (opinião)

Desde o lançamento público do ChatGPT no final de 2022, a perceptibilidade sintético disparou da relativa obscuridade à quase onipresença. A taxa de adoção para ferramentas de IA generativa tem ultrapassado o dos computadores pessoais e da Internet. Há um otimismo generalizado de que, por um lado, a IA gerará propagação econômico, estimulará a inovação e elevará o papel de por superioridade “trabalho humano. ” Por outro lado, há uma impaciência palpável de que a IA atrapalhe a economia através da automação da força de trabalho e exacerba as desigualdades pré-existentes.

História shows que Ensino e treinamento são fatores -chave para atormentar a volatilidade econômica. No entanto, não está totalmente simples porquê os provedores de ensino pós-secundária podem equipar os alunos com os recursos necessários para prosperar em uma força de trabalho cada vez mais acionada pela IA.

Cá na Universidade do Tennessee, o Meio de Pesquisa e Oportunidade de Knoxville, estamos liderando um estudo de três anos Em parceria com o Parecer de Regentes do Tennessee, a Avance CTE e a Associação de Curso e Ensino Técnica para explorar esse objecto. Até agora, entrevistamos mais de 20 especialistas em IA, economia do trabalho, curso e ensino técnica (CTE) e desenvolvimento da força de trabalho. Cá estão três coisas que você deve saber.

1. A IA generativa é o presente, não o porvir.

Primeiro, a IA não é novidade. O ChatGPT continua a tiranizar a atenção por justificação de sua capacidade impressionante de raciocinar, redigir e falar porquê um humano. No entanto, a ciência de desenvolver máquinas e sistemas para imitar as funções humanas existe há décadas. Muitas pessoas estão ouvindo sobre o aprendizagem de máquina pela primeira vez, mas alimenta suas recomendações da Netflix há anos. Dito isto, IA generativa faz Represente um salto para a frente – um grande. O aprendizagem de máquina simples não pode criar um concerto, redigir e depurar código de computador ou gerar uma lista de compras para sua família. A IA generativa pode fazer todas essas coisas e infinitamente mais. Certamente parece futurista, mas não é; Ai é o presente. E a IA generativa do presente não é a IA da amanhã.

Nossas entrevistas com especialistas deixaram simples que ninguém sabe onde a IA estará em 15, 10 ou até cinco anos, mas o consenso prevê que o ritmo da mudança será dramático. Porquê estudantes, provedores de ensino e empregadores podem seguir?

Primeiro, não podemos desligar ferramentas, aplicativos ou casos de uso específicos. A solução não é simplesmente incorporar o ChatGPT na sala de lição, embora leste seja um bom ponto de partida. Estamos em um veículo em subida velocidade; Nosso foco na janela precisa estar na paisagem circundante, não nos objetos que passam. Precisamos de políticas educacionais que promovam a eficiência organizacional, incentivem a inovação e fortalecem as parcerias público-privadas. Precisamos de liderança educacional focada nos processos, infraestrutura e recursos necessários para implantar rapidamente tecnologias, quebrar silos disciplinar e prometer salvaguardas do aluno. Precisamos de desenvolvimento e treinamento profissional sistêmico e sustentado para professores em manobra, e precisamos reimaginar porquê preparamos e contratamos novos professores. Em suma, precisamos nos concentrar na construção de instituições e salas de lição mais ágeis, mais adaptáveis, menos isoladas e menos reativas, porque a IA generativa porquê sabemos que não é o porvir; Ai é um prenúncio do que está por vir.

2. Concentre -se em habilidades, não empregos.

É extremamente difícil de prever quais ocupações individuais serão impactadas – positivas ou negativamente – por IA. Simplesmente não podemos saber com certeza se cirurgiões ou matadores de mesocarpo estão em maior risco de automação orientada à IA. Não é somente o pressentimento, mas também é falhoso pensamento, enraizado em um mal -entendido de porquê tecnologia impactos funcionam. As tarefas constituem empregosos empregos constituem ocupações e ocupações constituem indústrias. As lições de inovações tecnológicas anteriores nos dizem que as tecnologias agem diretamente sobre tarefas e ocupações somente indiretamente. Se, por exemplo, a habilidade humana necessária para concluir várias tarefas relacionadas ao trabalho puder ser substituída por máquinas inteligentes, a elaboração de habilidades da ocupação mudará. Uma ocupação inteira pode ser eliminada se uma parcela suficientemente subida das habilidades puder ser automatizada por máquinas. Dito isto, é também verdadeiro (e provavelmente) que novas tecnologias possam mudar a elaboração de habilidade de uma ocupação de uma maneira que realmente aumenta a demanda por trabalhadores humanos. Mudanças nas demandas por habilidades no mercado de trabalho podem até gerar empregos totalmente novos. O ponto é que a abordagem tradicional do pensamento da ensino em termos de cursos, cursos e diplomas é um desserviço.

Por outro lado, nosso foco precisa estar nas habilidades que os alunos adquirem, independentemente da disciplina ou do caminho de graduação. Uma resposta previsível à subida da IA ​​é encanar mais alunos para o STEM e outros supostos cursos de Ai. Mas nossas conversas, juntamente com a pesquisa existente, sugerem que os alunos podem se beneficiar também de se formar em estudos liberais ou história da arte, desde que estejam equipados com habilidades sob demanda que não podem (ainda) ser substituídas por máquinas inteligentes.

Não podemos mais permitir que as disciplinas “possuam” certas habilidades. Todo aluno, em todas as áreas de estudo, deve estar equipado com habilidades técnicas e transferíveis. As habilidades técnicas permitem que os alunos realizem tarefas específicas de ocupação. Habilidades transferíveis – porquê pensamento crítico, adaptabilidade e originalidade – transcendem ocupações e tecnologias e alunos de posição para os “trabalho do porvir. ” Para nutrir essa transição, precisamos de abordagens inovadoras para empacotar e fornecer ensino e treinamento. Os líderes institucionais podem ajudar a equipar os professores com recursos de desenvolvimento profissional e incentivos para quebrar os silos disciplinares. Também precisamos reconsiderar as abordagens atuais à avaliação institucional e no nível do curso. Os acreditadores podem ajudar pressionando as instituições a pensar além das métricas tradicionais da eficiência institucional.

3. A IA em si é uma habilidade, e uma que você precisa ter.

De nossas conversas com especialistas, uma percepção é aparente: existem poucos cantos da força de trabalho que serão deixados intocados pela IA. Simples, a IA ainda não é capaz de desobstruir um ralo, tirar fotos de tálamo, instalar ou reparar motores a jato, aparar árvores ou produzir um envolvente de sala de lição do jardim de puerícia. Mas a IA, se ainda não mudou, muda as maneiras pelas quais esses trabalhos são realizados. Por exemplo, o software movido a IA pode examinar dados do sistema de encanamento para prever problemas, porquê vazamentos de chuva, antes que eles aconteçam. As ferramentas de IA podem examinar da mesma forma sistemas de aeronaves, sensores e registros de manutenção para prever as necessidades de manutenção de aeronaves antes de se tornarem perigosas, minimizando o tempo de inatividade das aeronaves. Há um caso viável de uso de IA para todos os setores agora. O fator -chave para prosperar na economia da IA ​​é, portanto, a capacidade de usar a IA de maneira eficiente e sátira, independentemente da ocupação ou indústria de alguém.

AI é boa, mas ainda não é perfeita. Os empregos ainda exigem supervisão humana. Discernir a qualidade das fontes ou sintetizar pontos de vista contraditórios para fazer julgamentos significativos continuam sendo habilidades humanas exclusivamente que atravessam todas as ocupações e indústrias. Para prosperar no presente e no porvir do trabalho, devemos adotar e nutrir esse conjunto de habilidades enquanto colaboram efetivamente com a tecnologia de IA. Essa colaboração eficiente em si é uma habilidade.

Para inaugurar essa mudança de paradigma, precisamos de formuladores de políticas em nível federalista e estadual para priorizar a privacidade e a segurança do usuário da IA ​​para que as ferramentas possam ser confiáveis ​​e implantadas rapidamente nas salas de lição em todo o país. Também é imperativo fazer um investimento geracional em pesquisas aplicadas na interação Human-AI para que possamos identificar e escalar as melhores práticas. Na sala de lição, os alunos precisam de exposição abrangente e testar com a IA no início e fins de seus programas. É uma habilidade valiosa trabalhar muito com os outros e, em uma era moderna, é também necessário trabalhar muito com as máquinas. Parafraseando Jensen HuangCEO da NVIDIA: os alunos não vão perder seus empregos para a IA; Eles perderão o serviço para alguém que usa a IA.