Tématu čtvrté průmyslové revoluce se média věnují přibližně rok. K jejímu rostoucímu věhlasu hojně přispívá také Světové ekonomické fórum (WEF). Letos ve druhé polovině ledna vedle vlastního davoského zasedání zveřenilo také zprávu The Future of Jobs (Budoucnost práce). Experti předpokládají, že do čtyř let připraví čtvrtá průmyslová revoluce o práci více než sedm milionů lidí. Nahradí je stroje a ve větší míře počítačové programy.
Dvě třetiny zrušených pracovních míst připadají podle predikce na takzvané bílé límečky neboli kancelářské síly. Ty bývaly v předchozích průmyslových revolucích většinou ušetřeny. Zjednodušeně řečeno, rolníci se transformovali v dělníky, dělníci posléze v úředníky. Kam ale přesunout potenciálně nepotřebné administrativní síly všeho druhu?
Řeč není jen o intelektuálně nenáročných profesích, ale i o postech s poměrně vysokými požadavky na kvalifikaci. Stroje, jež je nahradí, totiž vykazují větší či menší schopnost se učit a rozhodovat. Dříve dokázaly být spíše jen rychlé a přesné.
Robotická revoluce
Čtvrtá průmyslová revoluce, některými komentátory označovaná robotická, dá zároveň vzniknout omezenému počtu nových postů – má jít o zhruba dva miliony. Ty budou většinou úzce souviset s obory počítačových věd, matematiky a inženýrství. Mrak nejistoty se ale objevil také nad řadou profesí úzce spojených s informačními technologiemi.
Mrak nejistoty se objevil nad řadou profesí úzce spojených s informačními technologiemi. Pokud stroje dokážou nahradit finanční, obsahové, reklamní analytiky nebo novináře, zvládnou stejný úkol i v informačních architekturách. |
Pokud stroje dokážou nahradit finanční, obsahové, reklamní analytiky nebo novináře, zvládnou stejný úkol i v informačních architekturách. Analogicky lze odvodit, že programování nebo testování aplikací už lidskou sílu v mnoha situacích a v poměrně blízkém časovém horizontu rovněž nemusí potřebovat.
Profese takzvaných datových vědců a inženýrů sice dnes patří k velmi žádaným a respondenti studie WEF je považují za velmi cenné aktivum, ale minimálně v některých oborech si odbudou pionýrskou práci, kterou následně, a dost možná nedobrovolně, předají strojům. Co se vlastně v technologické oblasti změnilo?
Zpráva Světového ekonomického fóra hovoří o vzájemném propojení a provázání dříve samostatných oblastí vědy. K nim patří například umělá inteligence (Artificial Intelligence, AI), strojové učení, robotika, nanotechnologie, trojrozměrný tisk, genetika a biotechnologie. V současnosti se tyto obory vzájemně prolínají a akcelerují nejen vlastní rozvoj, ale mnohem rychleji i generují prakticky použitelné výsledky nebo aspoň velmi konkrétní vize nasazení.
Měkké dovednosti
Situace ale nemusí být natolik dramatická už jen proto, že sedm zrušených milionů pracovních míst celosvětově nepředstavuje nijak veliké číslo. Autoři zprávy WEF se domnívají, že se spíše změní nabídka a náplň pracovních pozic. Do pěti let budou redefinovány kvalifikační požadavky pro zhruba třetinu profesí.
Ke slovu se opět dostanou měkké dovednosti, především komunikace, přesvědčování, spolupráce nebo učení druhých |
Část z nich se zjednoduší a usnadní, což experti považují za pozitivní krok. Objeví se rovněž požadavky na schopnosti, které dnes buď neexistují, nebo jim není přikládán velký význam. Radovat by se v tomto směru mohly generace mladších lidí, které vyrostly s prstem na klávesnici nebo dotykové obrazovce.
Dnes hojně preferované a vyzdvihované technické schopnosti díky robotické revoluci mírně ztratí na významu, rozhodně v oblasti zajištění běžného provozu. Ke slovu se opět dostanou měkké dovednosti, především komunikace, přesvědčování, spolupráce nebo učení druhých. V této oblasti si humanitní obory opět najdou část svých dost možná ztracených perspektiv.
Přibližování člověku
Velmi obecně lze umělou inteligenci definovat jako schopnost inteligentního chování stroje nebo programu. Poněkud úžeji můžeme hovořit o strojích, které umějí myslet, a neomezují se pouze na přeměnu dat v informace. Generují znalosti, jež rozšiřují lidské možnosti rozhodování, případně zařízením v jakékoli podobě umožňují zcela nezávislé chování.
Umělá inteligence představuje technologii, která se umí sama učit, případně může být vzdělávána. Díky tomu se průběžně zdokonaluje a v jistých ohledech přibližuje člověku. |
Podobně zjednodušené vysvětlení umělé inteligence používá ve svých populárně vědeckých pracích Nick Bostrom, profesor Oxfordské univerzity a autor knihy Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies (Superinteligence. Cesty, hrozby, strategie). Někdy může být náročné odlišit umělou inteligenci a chytrý kód nebo zařízení. Marketingová terminologie tímto přívlastkem opatřila nejeden předmět denní potřeby.
Rozdíl spočívá v tom, že umělá inteligence představuje technologii, která se umí sama učit, případně může být vzdělávána. Díky tomu se průběžně zdokonaluje a v jistých ohledech přibližuje člověku. V současnosti již ve světě funguje řada aplikací umělé inteligence. Jak podotýká Bostrom, zatím jde převážně o jednoúčelové systémy, jež člověka překonávají především rychlostí a schopností pracovat s obrovskými objemy dat. Za příklad dává systém vyhledávání na internetu firmy Google.
Několik vybraných odvětvích
Jde bezesporu o kontinuálně se vylepšující mechanismus, který zvládá protřídit, zkategorizovat a provázat miliony vyhledávání denně, a nabídnout uživatelům „lepší“ výsledky. Připsání uvozovek jemně naznačuje, že uživatelé s výstupy nemusejí být vždy spokojeni. A zatímco v internetovém byznysu podobný empirický nedostatek v podstatě nikoho neohrožuje, v jiných odvětvích by mohl mít fatální důsledky.
Aktuální rozvoj umělé inteligence sice bývá dáván do souvislosti s obrovskými nárůsty dat, ale mnohem dříve se pravděpodobně masově prosadí v několika vybraných odvětvích s užším záběrem |
Google svým vyhledávačem ovšem obsluhuje obrovské množství jednotlivců a jejich značně těkavých dotazů. Průběžně se zdokonaluje a v logice reklamního byznysu zlepšuje. Profesor Bostrom v jednom ze svých popularizačních rozhovorů naznačuje, že existuje široká škála oborů, v nichž by se raná umělá inteligence potýkala s podstatně nižší variabilitou proměnných, a tím dosahovala výrazně lepších výsledků. Tentokrát uvozovky přidány nebyly.
Nasazení umělé inteligence může výrazně a všestranně zefektivnit rozhodování téměř v každém oboru lidské činnosti. Její aktuální rozvoj sice bývá dáván do souvislosti s obrovskými nárůsty dat, ale mnohem dříve se pravděpodobně masově prosadí v několika vybraných odvětvích s užším záběrem.
Drony
Analytici poradenských firem v této souvislosti rozlišují uplatnění umělé inteligence pro obory s kvalifikovanými zaměstnanci (programátoři, inženýři), s kvalifikovanými zprostředkovateli (farmaceuti, opraváři) a s kvalifikovanými uživateli (řidiči, zemědělci) – v závorkách jsou uvedeny pouze příklady profesí nebo rolí. Mnohým z nich už umělá inteligence v jednodušších nebo složitějších praktických případech pomáhá při rozhodování.
První drony patřily spíše do kategorie vznášedel na dálkové ovládání. Dnes jde o stroje, které umějí plnit náročné úkoly i v neznámém prostředí, což znamená, že reagují na situace a vyhodnocují další postup. |
Samostatnou kapitolu tématu umělé inteligence tvoří spřízněný obor robotiky. Sebevzdělávající se roboti fungují ve výrobě, dopravě, zdravotnictví nebo v domácnostech. Zatím jde většinou o stroje s omezeným účelem. Jsou ale rychlejší a přesnější než lidé, často vykazují nesrovnatelně nižší chybovost a jejich ceny se průběžně snižují. V současnosti se díky konceptu Internet věcí začínají propojovat, což dále rozšiřuje jejich intelektuální a operační záběr.
První drony patřily spíše do kategorie vznášedel na dálkové ovládání. Dnes jde o stroje, které umějí plnit náročné úkoly i v neznámém prostředí, což znamená, že reagují na situace a vyhodnocují další postup. Majitelé robotických vysavačů před deseti lety obestavovali místnosti senzory a mechanickými překážkami. Dnes umějí špičkové modely chodit po schodech a vyhýbat se pohybujícím objektům. V těchto případech však nemusí jít o aplikaci umělé inteligence.
Expertní systémy
Umělá inteligence představuje i v reáliích dnešního světa poměrně nový koncept. Ještě před deseti lety by naplnění jeho vizí bylo posouváno do daleké budoucnosti. Ačkoli lze její náznaky a prvky najít v řeckých mýtech (obr Talos, automatony boha Héfaista), v novověku (Golem) nebo ve vědecko-fantastické literatuře 19. a 20. století (Frankenstein, R.U.R.), formálně byl její výzkum zahájen v roce 1956 na univerzitě Dartmouth College v americkém státě New Hampshire.
Takzvané expertní systémy v osmdesátých letech 20. století simulovaly znalosti a expertní schopnosti jednoho nebo několika lidských odborníků |
Otcové zakladatelé byli ohledně nového oboru velmi optimističtí. Například americký počítačový vědec Herbert Simon (1916–2001) předpověděl, že stroje budou do 20 let schopné vykonávat jakoukoli lidskou práci. Dosahovaný pokrok ale nebyl natolik přesvědčivý, aby po necelých 20 letech americká a britská vláda podporu výzkumu umělé inteligence značně neomezily. Nastalo období zvané „zima umělé inteligence“.
Změnu přístupu přinesl komerční úspěch takzvaných expertních systémů v osmdesátých letech 20. století. Ty simulují znalosti a expertní schopnosti jednoho nebo několika lidských odborníků. USA mimo jiné obnovily výdaje na akademický výzkum také kvůli obavám z pokroku jiných zemí v oblasti AI.
Podpora zainteresovaných firem
Navzdory tomu se opakovalo několik období „zim umělé inteligence“, kdy veřejné výdaje na výzkum výrazně poklesly. Řada komentátorů proměnlivý přístup vlád a firem k umělé inteligenci přisuzuje někdejším velkým, a do značné míry nenaplněným vizím jejích novodobých zakladatelů. Od devadesátých let 20. století se obor rozvíjel paralelně s rostoucí dostupností výpočetní techniky a internetové konektivity.
Nástroje, postupy a přínosy umělé inteligence přestaly být zábavou pro privilegované, mohou oslovit masy (podnikové i lidské), a tudíž jejich rozvoj získal všeobecnou podporu zainteresovaných firem |
Vědci a inženýři si přestali klást velké cíle a zaměřili se na aplikaci teoretických poznatků umělé inteligence ve specifických a funkčně omezených úlohách, například v logistice nebo kontrole kvality. Využívali cenově dostupný a stále výkonnější hardware a postupně zjišťovali, které problémy bude efektivnější řešit nejen automatizovaně, ale i s pomocí průběžného učení systémů.
Velký zvrat pro umělou inteligenci přinesl rozvoj služeb internetu (zmíněné vyhledávání), mobilních zařízení (zejména digitální asistenti), cloudových služeb a konceptu Big Data (velkých dat). Nástroje, postupy a přínosy umělé inteligence přestaly být zábavou pro privilegované, mohou oslovit masy (podnikové i lidské), a tudíž jejich rozvoj získal všeobecnou podporu zainteresovaných firem.
Současné komerční nasazení prvků umělé inteligence doprovází jev, jenž oboroví komentátoři nazývají „paradoxním efektem AI“. Laická veřejnost podle jejich mínění stále žije v historicky daném očekávání, že opravdová umělá inteligence dorazí v daleké budoucnosti. Dnes se proto její dílčí aplikace označují termíny „skutečně chytrý program“ nebo „chytré zařízení“. A téměř všichni čekáme, že nám AI v daleké budoucnosti úplně vyrazí dech.
Vytváření vhodných podmínek
Zmíněný rozvoj mobilních zařízení, velkých dat, internetových a cloudových služeb a dnes všude zmiňovaného Internetu věcí postupně vytvořil a stále vytváří vhodné podmínky pro rozvoj inteligentních řešení, jež by narůstající masy transakcí, dat, informací a propojení zvládaly nejen zpracovávat, ale i spravovat. Samoučící se systémy představují v podstatě jediné, dnes viditelné východisko.
Rozvoj mobilních zařízení, velkých dat, internetových a cloudových služeb a dnes všude zmiňovaného Internetu věcí postupně vytvořil a stále vytváří vhodné podmínky pro rozvoj inteligentních řešení |
Další výhodu v rozvoji AI představují i nedávné pokroky v oblasti paralelního zpracování dat nebo neuronových sítí. Díky jim mají aplikace umělé inteligence k dispozici mnohem větší kapacity výpočetní síly než dříve a nově navržené algoritmy pro takzvané hluboké učení. Tímto termínem se označuje zhruba deset let stará disciplína strojového učení, která operuje s vysokou mírou abstrakce nad zdrojovými daty, mnoha procesními vrstvami v komplexních strukturách a nelineární transformací.
Manoj Saxena, exmanažer společnosti IBM, vedle technologického pokroku řadí k významným faktorům rozvoje AI také rostoucí ekonomickou dostupnost moderních prostředků a služeb ICT. Argumentuje především vysokou mírou adopce cloud computingu. Díky němu se dříve finančně nedostupná řešení stala dosažitelná i pro menší podniky. Síťový efekt by tedy mohl akcelerovat zájem o aplikace umělé inteligence v masovém měřítku.
Stejně jako v případě každé přínosné technologie budou z jejího nasazení nejvíce těžit ti první, pionýři. A Saxena nejspíše ví, o čem mluví, neboť se umělou inteligencí zabýval hned v několika firmách a v IBM vedl divizi Watson Solutions. Ano, jde o onen superpočítač, který se v roce 2011 proslavil vítězstvím v kvízové soutěži Jeopardy. Nyní jeho technologie tvoří v IBM základ takzvaného kognitivního byznysu.
Investování a burzovních obchodů
V současnosti se aplikace AI nejvíce objevují v datově náročných oblastech. Zjednodušují práci s velkými objemy informací, transakcí a uživatelů. Využívají je například firmy Spotify, Netflix nebo Amazon při obsluze svých zákazníků, uživatelů a návštěvníků. Účel nasazení umělé inteligence je v těchto službách jasný. Zvýšit zájem zákazníků prostřednictvím co možná nejvyšší míry přizpůsobení relevantních nabídek. A očekávané i skutečné zvyšování tržeb nedoprovází enormní zvýšení nákladů na obsluhu klientely.
Velké uplatnění v uplynulých letech našla umělá inteligence také ve světě investování a burzovních obchodů. Příslušné algoritmy se v této oblasti velmi rychle vyvíjejí a zdokonalují. |
Chytré algoritmy představují základ mnoha dalších internetových služeb. Například jde o systémy zaměřené na automatické dražby reklamního prostoru, jako jsou Rocket Fuel, The Rubicon Project nebo Criterio. Velké uplatnění v uplynulých letech našla umělá inteligence také ve světě investování a burzovních obchodů. Příslušné algoritmy se v této oblasti velmi rychle vyvíjejí a zdokonalují. Výhoda investičních systémů spočívá v jejich užším zaměření a dostupnosti historických dat.
Běžní smrtelníci si mohou aplikace AI vyzkoušet ve svých chytrých mobilních telefonech. Jejich označení je, jak bylo naznačeno, poněkud zavádějící. Historicky reflektuje pouze přítomnost otevřeného operačního systému, v němž si uživatel může poměrně libovolně měnit funkcionality v podobě aplikací. Před několika lety se v nich ale objevily nástroje, které na umělou inteligenci sází jednoznačně. Jde o slavné digitální asistenty, například Siri, Cortana, Alexa nebo Now. Jejich výskyt se samozřejmě neomezuje pouze na mobilní telefony.
Průběžné sebezdokonalování
Digitální asistenti postupně získávají přehled o aktivitách svého uživatele a dokáží je aktivně predikovat.Při dnešním obvyklém celodenním zapojení mobilního telefonu do života mnoha jedinců mají nástroje umělé inteligence dostatek impulsů pro průběžné sebezdokonalování. Textové ovládání je nahrazováno pohodlnějším hlasovým, reaktivní výsledky hledání ustupují do pozadí před preemptivními.
Při dnešním obvyklém celodenním zapojení mobilního telefonu do života mnoha jedinců mají nástroje umělé inteligence dostatek impulsů pro průběžné sebezdokonalování |
Ty nereagují na impuls uživatele, podbízejí se samy. Ráno se například není třeba dívat z okna, asistent svého humanoida sám upozorní na potřebu deštníku. Podobných situací vzniká bezpočet a část z nich lze úspěšně zpeněžit. Například společnost Amazon si zažádala o patent na „anticipované zásilky“. Obchodník připraví zboží ještě před samotnou realizací nákupu. Vychází pouze ze znalosti chování zákazníka v prostředí internetového obchodu a nejspíše i z jeho dostupné digitální stopy.
Nasazování robotů na místa lidí se děje v řadě průmyslových oborů od druhé poloviny 20. století. Dlouhou dobu se nedalo hovořit o robotické revoluci, ale spíše o automatizační. Změnu přináší právě rozvoj a zavádění umělé inteligence. Ta může představovat mozek robota, jeho fyzická schránka pak tělo ovládané s pomocí AI. Obě entity mohou samozřejmě fungovat nezávisle. Z robota se ale v podobném případě stává „bezduchý“ stroj, automat. A umělá inteligence se zase nedokáže bezprostředně realizovat ve fyzickém světě.
Nezávislé jednání
Tradiční průmysloví roboti postupně nahrazovali lidské síly v automatizovatelných provozech, například při výrobě automobilů. Dnes na ně sázejí i výrobci spotřební elektroniky nebo potravin, tedy obory s dosud velmi intenzivním zapojením lidské práce. Strojová síla se ale stává levnější než lidská, vytváří méně chyb a díky mnoha senzorům zaznamená případné nedostatky, jež by pracovníkům unikly.
Roboti vybavení umělou inteligencí se dokáží obejít i bez lidských pokynů a kontroly. Zvládnou nezávislé jednání. |
Své automatizačně-robotizační vize musela loni mírnit například společnost Foxconn, jeden z největších světových výrobců elektroniky a výpočetní techniky. Původní plány na více než dvoutřetinovou náhradu lidské síly roboty do pěti let snížila na třetinovou.
Obor robotiky se z hlediska své finální produkce dlouhou dobu zaměřoval spíše na tvorbu nástrojů, často velmi pokročilých. Od svých prvopočátků ale měl mnohem větší ambice, které se postupně začaly naplňovat prostřednictvím AI.
Roboti vybavení umělou inteligencí se totiž dokáží obejít i bez lidských pokynů a kontroly. Zvládnou nezávislé jednání. V prvních etapách by podle Rodney Brookse, australského odborníka na robotiku, mohli nahradit lidskou sílu v běžných, jednoduchých a časově náročných činnostech. Za příklad dává úklid, třídění a likvidaci odpadu nebo logistiku.
Největší odbytové segmenty
Organizace International Federation of Robotics (IFR) ve svých statistikách rozlišuje dvě základní kategorie robotů. První označuje za průmyslovou a druhou za servisní. Ve druhém případě jde o systémy poskytující různé služby. Nejspíše nepřekvapí, že nejvíce robotů ze servisní kategorie v současnosti odebírají bezpečnostní a obranné složky. Před třemi lety šlo o téměř deset tisíc kusů.
Velký potenciál si vlády v zemích s rychle stárnoucí populací slibují od asistenčních robotů pro staré osoby a handicapované. Zdravotnictví a sociální péče představují největší odbytové segmenty pro kategorii takzvaných spolupracujících robotů. |
Druhá pozice ve statistikách organizace IFR patří robotům na dojení. Ti úspěšně pronikli už i do našich končin. Třetí místo s výrazným odstupem, necelé dva tisíce kusů, obsadili roboti pro logistiku, čtvrté připadlo automatickým vozidlům pro průvodcovské služby. Střední a dolní patra žebříčku prodejů servisních robotů obsazují typy, které podle mnoha expertů čekají velmi zářné zítřky. Průvodce v muzeích nahradí takzvaní PR roboti. Ti se mohou úspěšně etablovat také v maloobchodě.
Nejednou se již v médiích objevily zmínky o medicínských robotech. Jejich roční odbyt se má podle IFR v následujících letech přiblížit hranici dvou tisíc kusů. Velký potenciál si vlády v zemích s rychle stárnoucí populací slibují od asistenčních robotů pro staré osoby a handicapované. Právě zdravotnictví a sociální péče představují největší odbytové segmenty pro kategorii takzvaných spolupracujících robotů.
Ti jsou mimo jiné navrženi pro velmi efektivní interakci s člověkem. Rozumí konverzaci, dokáží zabránit kolizím, převezou těžké náklady včetně samotného člověka. Japonská vláda v roce 2013 představila program podpory vývoje robotů pro sociální služby. Průkopníky se v této oblasti staly společnosti Toyota a Panasonic.
Úplná samořiditelnost
Umělá inteligence se rychle uplatňuje v oborech, které patřily k atraktivním tržním segmentům i bez její přítomnosti. Jedním z velkých příkladů jsou automobily. Jejich výrobci do nich průběžně integrují nejnovější technologické výdobytky a oba světy – automotive a ICT – se v mnoha ohledech vzájemně přizpůsobují. Palubní počítač a zábavní systém ve vozidlech představují jen nejviditelnější prvky spolupráce.
Namísto dnešních asistenčních programů a funkcí nastoupí úplná samořiditelnost automobilů. Raj Rajkumar, profesor na Carnegie Mellon Univerzity, očekává, že se to stane do roku 2020. |
Zcela současným tématem se staly takzvané propojené automobily. Díky dostupným senzorům, čipům a přenosovým technologiím si vozidla dokážou vyměňovat důležité informace, případně komunikovat s třetí stranou. Zcela praktickou aplikaci letos schválil Evropský parlament. Nová vozidla od 31. března 2018 budou muset disponovat dlouhé roky diskutovaným systémem eCall.
Jeho centrální jednotka v případě havárie vyhodnotí s pomocí dat z různých senzorů závažnost nastalé situace a informaci odešle na dispečink. Jeho pracovníci se s posádkou spojí, případně na místo hned vyšlou zásahové jednotky. Příznivci nařízení očekávají desetiprocentní snížení úmrtnosti při silničních nehodách.
Namísto dnešních asistenčních programů a funkcí nastoupí jejich úplná samořiditelnost. Raj Rajkumar, profesor na Carnegie Mellon Univerzity, očekává, že se to stane do roku 2020. Autonomní vozidla představují další evoluční fázi automobilismu, která navazuje na dnešní etapu propojených automobilů. Veškeré potřebné technologie podle Rajkumara lidstvo v podstatě již má. Jen je musí náležitě sestavit, otestovat a standardizovat.
Sdílení automobilů
O průkopnících v oblasti autonomních vozidel se není třeba šířit. Dnes k nim patří v podstatě všechny velké světové automobilky – a nejeden hráč technologického byznysu. Asi nejvíce mediální pozornosti poutají projekty firmy Google, jejíž samořiditelná auta se již v některých částech světa ve zkušebním režimu prohánějí.
Služby sdílení automobilů díky autonomním vozům velmi pravděpodobně zažijí zlatý věk. Zákazníci si objednají přepravní prostředek, který k nim sám dorazí ve stanovený čas. |
Není bez zajímavosti si připomenout, co vše si od autonomních vozidel odborníci slibují. V prvé řadě zvýšení bezpečnosti provozu, a to i v situaci, kdy jeho další účastníci nebudou sedět v samořiditelném, a pro jistotu dodejme inteligentním automobilu. Další prospěch spočívá ve snížení spotřeby paliv a energií v dopravě. Pro výrobce a prodejce je dobrou zprávou, že se samořiditelné vozy stanou dostupné i pro lidi, kteří z různých důvodů nemohou sami řídit.
Špatnou zprávou pro stejnou skupinu zainteresovaných je, že může nastat snížení agregátní poptávky po automobilech. Inteligentní systémy totiž dokážou využití automobilu optimalizovat a pro mnoho lidí, kteří si umějí vypočítat celkové náklady vlastnictví, se stane jejich koupě zbytečná. Služby sdílení automobilů díky autonomním vozům velmi pravděpodobně zažijí zlatý věk. Zákazníci si objednají přepravní prostředek, který k nim sám dorazí ve stanovený čas.
Přizpůsobení
Zrod a masový rozvoj internetu zásadně změnil tradiční hospodářská odvětví, která spoléhala na takzvanou informační asymetrii – například cestovní agentury nebo realitní kanceláře. Poskytovatelé příslušných služeb vlastnili informace, k nimž se klienti mohli jen obtížně dostat bez jejich pomoci.
Stejně jako v případě předchozích průmyslových revolucí lze i u nakročující čtvrté věřit, že se sociální a ekonomické systémy technologickým proměnám světa dříve či později přizpůsobí |
Umělá inteligence ruší další asymetrii, tentokrát znalostní. Přístup k informacím již nepředstavuje problém, ani konkurenční výhodu. Tou zůstávají expertní znalosti a jejich flexibilní tvorba. Umělá inteligence dokáže nabídnout obojí, penzum vědomostí a rychlou diagnostiku nebo analýzu problému. Díky tomu přímo ohrožuje i profese s velmi vysokými kvalifikačními požadavky.
Asi není na místě hovořit přímo o hrozbě, rýsuje se teprve na horizontu a hrozí svým potenciálem spíše obrazně. Stejně jako v případě předchozích průmyslových revolucí lze i u nakročující čtvrté věřit, že se sociální a ekonomické systémy technologickým proměnám světa dříve či později přizpůsobí.
