Хөдөлмөрийн хомсдолтой Японд хиймэл оюуны нэвтрэлт удааширч, бүтээмжийн гарцыг хойш татаж байна

Хөдөлмөрийн хурц хомсдол, хүн амын өндөррөлт, бүтээмжийн архаг асуудал Японы компаниудыг хиймэл оюунд илүү түшиглэх шаардлагатай болгож байгаа ч ажлын байрны бодит хэрэглээ АНУ, Их Британиас хоцорч байна. Эдийн засгийн хамтын ажиллагаа, хөгжлийн байгууллагын мэдээллээр Японд ажилтнуудын 8.4 хувь нь ажлын хүрээндээ хиймэл оюун ашигладаг бол АНУ-д 50 хувь, Их Британид 32 хувь байна. Харин Сингапурт ажилтнуудын 56 хувь нь хиймэл оюуныг долоо хоногт олон удаа ашигладаг гэж тусдаа статистикт дурджээ. Нэвтрэлт удааширснаар богино хугацаанд бүтээмжийн өсөлтөнд үзүүлэх өгөөж саатах эрсдэл давхар яригдаж байна.

Японы Засгийн газар хиймэл оюуны нэвтрэлтийг нэмэгдүүлэх зорилгоор “AI Promotion Act”-ыг парламентээр батлуулж, зөөлөн зохицуулалтаар хөрөнгө оруулалтыг дэмжих чиг баримжаа барьж байна. Төрийн түвшинд дохио ийм тодорхой болсон ч байгууллагуудын дотоод орчин, дэд бүтэц, эрсдэлийн хүлээлт зэрэг суурь асуудлууд нь бодит хэрэглээг өргөтгөхөд бартаа болжээ. Японы Сангийн яам компанийн түвшинд хиймэл оюун ашиглалт таван жилийн өмнөх 11 хувиас 75 хувь болж өссөн гэж мэдэгдсэн. Гэхдээ энэ нь “ашиглаж байна” гэсэн байгууллагын тайлан өссөнийх болохоос ажилтны өдөр тутмын хэрэглээ хязгаарлагдмал хэвээр гэсэн шүүмжлэл дагалдаж байна.

Техникийн талд хамгийн том саад нь мэдээллийн технологийн суурь шинэчлэлт. Олон байгууллагад компьютерийн систем хуучирсан бөгөөд ойролцоогоор 60 хувь нь 20-оос дээш жилийн настай гэж мэдээлэв. Ийм нөхцөлд өгөгдөл нэгтгэх, процессыг дижиталжуулах суурь ажил нь өөрөө удааширч, хиймэл оюуныг өргөн хүрээнд нэвтрүүлэх хүчин чадал хязгаарлагдана. Дээрээс нь 2030 он гэхэд бараг 800,000 мэдээллийн технологийн мэргэжилтний дутагдал үүсэх эрсдэлтэй гэсэн тайлан Японы дотоод чадавхын дарамтыг нэмэгдүүлж байна.

Байгууллагын шийдвэр гаргалтын соёл, эрсдэлийн хүлээлт ч адилхан нөлөө үзүүлдэг гэж эх сурвалжууд тайлбарлав. Санхүүгийн болон нэр хүндийн эрсдэлийг тэсвэрлэх түвшин бага, зөвшилцөлд суурилсан шийдвэр гаргалт удаан нь болгоомжлолыг нэмэгдүүлдэг гэж үзжээ. Kuse AI компанийн Остин Сю “Процесс, зөвшилцлийн соёл үнэхээр удаашруулдаг байгууллагууд бий” гэж хэлсэн бол “Хиймэл оюуны алдаа тэсвэрлэх түвшин бараг тэгтэй, ялангуяа үйлчлүүлэгчтэй харьцах ажилд” хэмээн онцолсон. Киотогийн Дэвшилтэт шинжлэх ухааны их сургуулийн Парриса Хагириан “Японы компаниудад ажлын байрны хиймэл оюуны хэрэглээ одоо ч хязгаарлагдмал, болгоомжтой хэвээр байна” гээд, генератив хиймэл оюун бүрэн найдвартай болоогүй тул “голчлон бичих, товчлох, мэдээлэл хайх зэрэг бага эрсдэлтэй ажилд ашигладаг” гэжээ.

Зарим компаниуд, тухайлбал Kanematsu, шинэ төгсөгч ажилд авахдаа “AI literacy”-г чухалчилж эхэлсэн ч олон алхамт ажлыг бие даан гүйцэтгэх хиймэл оюуны систем Японд ховор хэвээр байна. Салбар тус бүрийн өгөгдлийн бэлэн байдал өөр, ялангуяа эрүүл мэндийн салбарт зарим эмнэлэг өвчтөний мэдээллээ бүрэн дижиталжуулж амжаагүй нь хэрэглээг улам удаашруулж байна. Японы нэгэн эмнэлгийн ажилтан “Цаасан баримт бичиг итгэмээргүй хэмжээгээр хуримтлагддаг” гэсэн нь бодит саадаа тодорхой хэлж байна. Гэсэн ч хэрэглээний жишээ үгүй биш: Ута Ямагүчи “Би ажил дээрээ хиймэл оюуныг нэлээд олон ашигладаг” гэж ярьжээ.

Эцэст нь асуудал зөвхөн технологийн сонголт биш, байгууллагын зорилт, хөдөлмөрийн зах зээлийн бодлоготой огтлолцож байна. Мэйжигийн их сургуулийн Профессор Ясүши Огасавара “Засгийн газар хиймэл оюун, дахин ур чадваржуулалт гэж ярьдаг ч бодит байдал дээр бүрэн ажил эрхлэлтийг тэргүүнд тавьдаг” гэж хэлсэн нь шилжилтийн хурд яагаад жигд бус байгааг тайлбарлана. Хуучин системийг шинэчлэх, эрсдэлийн соёлыг өөрчлөх, чадварлаг хүний нөөцөө бэлдэх ажил зэрэгцэн урагшлахгүй бол хиймэл оюуны өгөөж “байгаа” түвшинд үлдэж, бүтээмжийг бодитоор хурдлуулах мөчлөг хойшлох эрсдэлтэй хэвээр байна.