Ihmiset vievät koneiden työt
Aloitin tämän tekstin kirjoittamisen Demos Helsingin Työ 2040 -julkaisun julkaisupäivän iltana. Olin kirjoittanut puolisen vuotta tulevaisuusraporttia työn tulevaisuudesta. Pää on aika täynnä erilaisia työn määritelmiä. Yksi määritelmä on jäänyt vaivaamaan minua:
“Työ on se aktiviteetti, jonka miehet ja naiset suorittavat kohdatakseen sen, mitä työorganisaatio ei ole antanut ilmi jo ennakkoon.”
Määritelmä jäi ensin mieleen vain siitä syystä että siinä on kummallisesti lähdetty erottelemaan työntekijöiden sukupuolia — en tiedä sitten johtuuko tuo käännöksestä. Mutta nyt jälkeenpäin on myönnettävä, että jokin muukin tässä Ammattiliitto Pro:n Karri Lybeckin tekstistä silmiini osuneessa psykiatri Christopher Dejoursin määritelmässä kolahti.
Kun julkaisusta joutuu päästämään irti, päähän syntyy uutta tilaa: ajatuksilla ei ole enää yhtä tiivistä rakennetta mihin tarttua ja jotkin lukot aukeavat. Huomaan että vieläkin pohdin, mitä tuo Dejoursin määritelmä itseasiassa tarkoittaa.
Ja sitten, yhtäkkiä, ymmärrän sen.
Brian Christianin kirjassa “The most human human” on yksi osuvimmista ensimmäisistä sivuista mitä muistan:
“Claude Shannon, artificial intelligence pioneer and founder of information theory, met his wife, Mary Elisabeth, at work. This was Bell Labs in Murray Hills, New Jersey, the early 1940s. He was engineer, working on wartime cryptography and signal transmission.
She was a computer.”
Computer, tai computist, viittaa ammattiin: näissä tehtävissä työskentelevät naiset laskivat työkseen laskuja. Kirjan tarinasta tekee vielä kummallisemman se, että Claude Shannonin kirjoittama “kaikkien aikojen tärkein gradu”, jossa hän yhdisti boolelaisen logiikan ja sähkömekaniikan, oli keskeisessä roolissa modernin tietokoneen keksimisessä. Tämä keksintö poisti Mary Elisabethin Shannonin ammatin niin täydellisesti, että koko ammattinimike rinnastetaan nykyään ainoastaan laitteeseen. Sanan alkuperä on silti ammattinimikkeessä: Alan Turing käytti termiä “digital computer” nimenomaan analogisena* rinnastuksena “human computeriin”.
Tartutaan hetkeksi Turingin käsitepariin: human-digital. Mitä on inhimillinen** toiminta? Mikä tekee meistä ihmisiä? Voi todeta, että inhimilliseen toimintaan liittyy oppiminen, viestiminen, hoksaaminen ja ymmärtäminen. Kahdessa ensimmäisessä näistä neljästä tietokoneet ovat tulleet jo aika päteviksi. Ihmistä erottaa apinasta esimerkiksi kyky symboliseen kieleen. Koneoppimisen myötä tietokoneiden neuroverkoissa syntyy tavallaan samankaltaista toimintaa.
Ihmisyyden erityisyys lepää siis kovin kapealla kaistaleella.
Miten tämä liittyy työhön? Ehkä inhimillistä toimintaa ylipäätään on nimenomaan se, mitä ei voida ennalta ohjeistaa.
Pyydän sinua pieneksi hetkeksi käsittelemään digitalisaatiota jonain muuna kuin pelkkänä teknologisena kehityksenä tai tekstinkäsittelynä tietokoneen ymmärrettävässä muodossa. Millainen on täysin digitalisoitunut yhteiskunta. Vastaan: digitalisaation yhteiskunta on algoritmien yhteiskunta. Se on sääntöjen yhteiskunta, jossa mikään ei kytkeydy (tai hyperkytkeydy) ennen kuin kaikki on standardoitu: rajapinnat, data, palvelut, alustat. Digitaalisessa yhteiskunnassa kaikki on rajattu, nimetty, määritelty, speksattu, ohjeistettu.
Algoritmit ovat ohjeita. Ohjeet ovat sääntöjä.
Italialainen lakko on mielenilmaus, jossa tuotanto käytännössä seisautetaan tekemällä työtehtävät täsmälleen niinkuin ne on käsketty tekemään. Se on täydellinen esimerkki Dejoursin työmääritelmän oivallisuudesta: tosiasiassa työ on ulkoista ennakkoon asetetulle. Dejoursin määritelmää seuraten työ on siis jotain sellaista, joka tehdään algoritmien jälkeen.
Olennaista ei ole se, tekeekö algoritmisoidut tehtävät ihminen tai kone. Jos toteuttaa vain ohjeita, kyseessä ei ole Dejoursin määritelmän mukainen työ. Italialainen lakko on sekä seurauksiltaan että itse toiminnan näkökulmasta ihan yhtä lailla lakko kuin kotiin jääminen olisi. Mitä jos työn tulevaisuuden tai nykyisyyden haaste ei olekaan se, että työ katoaa, vaan se, että työ määritellään yhä tarkemmin: tuotanto*** algoritmisoituu ainakin sillä tavalla, että me ihmiset jäämme sen vangiksi toteuttamaan ennalta määrättyä eityötä. Tämä ennalta määrätty eityö on mahdollista automatisoida, jos niin halutaan.
Naurettavaa, saatat ajatella. Kyllähän Ford ohjeisti eli algoritmisoi työtehtävät jo 1900-luvun alussa! Toki, mutta ei tieto näistä algoritmeista ole kadonnut: ihmiskunnalla on ollut 120 vuotta aikaa kerryttää toiminnan reseptejä yhä uusiin tuotannon ja palvelun muotoihin. Algoritmisoituminen kiihtyy, kasautuu ja lisääntyy: yhä uusia tuotteita ja palveluita voidaan tehdä, mutta lisääntyneiden ohjeiden vuoksi niiden tekeminen vaatii yhä vähemmän ja vähemmän (dejoursilaista) työtä, toisin sanottuna siis yhä kapeampi osa tuotannosta on inhimillistä toimintaa.
Tämä ei ole uusi ajatus. Näkemys siitä, että yhä kiihtyvän kapitalismin myötä ihmisten toimintaa määrittävät säännöt lisääntyvät kunnes ihmisyyttä ei ole jäljellä kuin sääntöjen hitsaamassa ahtaassa rautahäkissä****, esiintyy esimerkiksi Weberillä, joka käyttää tästä byrokratian sivutuotteesta nimeä stahlhartes Gehäuse: teräksenkova kuori. Mutta Weber ei aavistanut sitä, että byrokratian kiristävä nuora voi toimia myös automaation mahdollistajana. Tarkkaan ohjeistetut tehtävät voidaan automatisoida. Toimintaympäristöt joihin on mahdollista kuvitella säännöstö*****, voidaan automatisoida. Tällä tavalla on mahdollista vapauttaa ihmisiä algoritmein määritetystä puurtamisesta takaisin työhön.
Kerrataanpa: Työ on se aktiviteetti, jonka miehet ja naiset suorittavat kohdatakseen sen, mitä työorganisaatio ei ole antanut ilmi jo ennakkoon. Täysin digitalisoituva yhteiskunta pyrkii maksimoimaan sen, mikä on ennakkoon ilmiannettu. Koska tuotanto ja palvelut on halvempia tehdä ilman Dejoursin määritelmän mukaista työtä, siis liiemmin ajattelematta, on ohjeiden kasautuminen luonnollinen seuraus kapitalismista. Se johtaisi siihen että yhä pienempi osa ihmisten tekemästä raadannasta on (inhimillisen piiriin kuuluvaa) työtä, ellei automaation avulla olisi mahdollista vapauttaa ihmisiä täysin määritellyistä tehtävistä inhimilliseen toimintaan.
Mitä tästä seuraa? Ainakin yhtä tärkeää kuin hahmottaa kuinka suuri osa nykyisistä töistä, työpaikoista tai ammatinkuvista on automatisoitumassa, on ymmärtää, kuinka iso osa erilaisista asioista joita ihmiset tekevät on jo täysin määritelty. Toisin sanoen on tunnistettava, mitkä tuotannon osat on jo algoritmisoitu mutta ei automatisoitu!
Ihmiset vievät koneiden työt
Työn tulevaisuuksiin liittyen suurin pelkoni on se, että ihmiset vievät koneiden tehtävät. Tuntuuko siltä, että tällainen väite on ei vastaa todellisuutta? On väitetty, että Britanniassa on autonpesu tehdään yhä harvemmin automaatissa. Uudet bensa-asemat eivät rakenna autonpesuautomaatteja. Sen sijaan autoja pesevät maahanmuuttajat (pdf; Paul Mason The Guardianissa******). Muistan, kuinka Nokia ei jossain vaiheessa kännykkäaikakauttaan siirtynyt tuotantorobotteihin, koska ihmislinjaston “uudelleenkoodaaminen” oli nopeampaa. Lisäksi esimerkiksi Toyota******* ja Mercedes ovat siirtyneet pois automatisoiduista autotehtaista takaisin kohti ihmisen tekemää työtä.
Onko näillä matalapalkkaisilla töillä jokin tarkoitus yhteiskunnassa? Pitäisikö niistä, tai erityisesti siitä että automaatiokehitys taantuu joillain aloilla, olla kiitollinen? Monien yläluokkaisten ihmisten elämänkokemukseen kuuluu käsitys siitä, että nuorena oli hyvä käydä tekemässä koulutusta vaatimattomia töitä. Matalapalkkaiset työt voivat tosiaan olla työttömälle pääsy työelämään (pdf). Toisaalta on todettu matalapalkkainen työ ja erityisesti osa-aikainen työ madaltavat mahdollisuuksia korkeapalkkaiseen työhön jatkossa. Tämä johtuu siitä, että työnantajat katsovat työntekijöiden matalapalkkaista työhistoriaa osoituksena siitä, että kyseessä on matalan tuottavuuden työntekijä. Lisäksi matalapalkkaisissa töissä ei juuri kerry uuden yhteistyötalouden (vrt. Kilpi: pdf) sosiaalista pääomaa (Lähde johon en ole perehtynyt) eikä matalapalkkatyöllistetyllä ole enää aikaa ja resursseja etsiä korkeapalkkaisempaa työtä.
Tästä näkökulmasta lukio-aikainen harjoittelupaikka McDonaldsissa on jo ennaltamäärätysti osalle ihmisistä ohimenevä harjoitteluvaihe ja osalle ensitahdit tyypillisistä työelämäkuukausista. Luokka ja asema määrittävät tätä enemmän kuin muut tekijät.
Se, että nämä nämä matalapalkkaiset työt automatisoituisivat, ei vaikuta todennäköiseltä, sillä automaatio kohdistuu erityisesti keskipalkkaisiin tehtäviin, joissa on paljon automaatiolle herkkiä tietotyötehtäviä. Ne tehtävät automatisoituvat ensin, joissa on suuri arvonlisä mutta vain vähän tarvetta inhimilliselle toiminnalle — nasevaksi esimerkiksi kelvannee juristin tehtävät (WSJ, FT, Economist). Kun näistä tehtävistä poistuu ihmisiä työnhakijoiksi, paine kohdistuu (lopulta) matalapalkkatöihin. Vain harva pystyy vaihtamaan irtisanotun työnsä vaativampaa ammattiin. Matalapalkka-aloilla taas työmarkkinoiden kilpailu kovenee, joten näiden tehtävien automatisointi tulee vähemmän kannattavaksi!
Silti matalapalkkaisen tuotannon (l. kaikkien rutiinitöiden) täysautomatisointi olisi tehtävä. Kun tarkkaan ohjeistetut, algoritmisoidut matalapalkkatyöt automatisoituvat, tulevaisuuden entry level job on ajattelutyötä tai mestari-oppipoika-tyylistä käsityötä. Ne asiat, joilla tarkkaan ohjeistetussa matalapalkkatuotannossa oppii, kuten kuuliaisuus, suoritustehokkuus, yhteistyö ja säntillisyys, on opittavissa muuallakin kuin Mäkkärissä. Sitä paitsi on epäselvää kuinka paljon näitä oppeja todella tarvitaan.
Siis: Huono automaatio on sellaista automaatiota, jossa ihminen tekee itsestäänselvää tuotantoa. Hyvä automaatio on sellaista automaatiota, jossa robotti antaa ihmiselle aikaa ihmetellä. Ihmetellä mitä? Perustavanlaatuisia toiminnan syitä, keinoja määritellä ongelma paremmin, esteettisiä näkökulmia, uusia yhdistelmiä, ihmisyyttä itseään.
Vaikka yksikään puolue ei suostuisi ottamaan tehtävää asialistoilleen, työllisten ja työttömien on vaadittava täysautomaatiota.
Siinä on nimittäin ihan riittävästi tehtävää jokaiselle meistä, että yritämme automatisoida kaikki ne asiat jotka on tarkkaan määriteltävissä.
Hajanaisia loppuhuomioita koneoppimisesta
Koneoppimisen keskeinen anti keskusteluun on se, että enää ei tarvita ihmisen kykyä määritellä tehtävä: riittää että tehtävä tunnistetaan ylipäätään määriteltävissä olevaksi. Harmillisesti näitä tehtäviä on yllättävän vähän: oikeastaan jos Heidenbergin epätarkkuusperiaate pakottaa kaiken ihmisen vuorovaikutuksen riittävän pitkän ajan sisällä määrittelemättömiin. Kuin lämpömittari, joka vääjäämättä vaikuttaa mitattavan veden lämpötilaan itse, ihminen myös muovaa toista ihmistä, puhe muovaa kieltä. Siksi oppivan koneen on opittava jatkuvasti: toistuvasti kehitettävä toimintaa kuitenkin pitäen yllä ihmistoiminnalle tyypillistä koherenssia. Siellä ei vielä olla.
*Kasku tarkoituksella: en voinut vastustaa kiusausta
** Oletko joskus miettinyt, miksi ihminen vääntyy suomeksi englannin kanssa ongelmalliseksi inhimilliseksi (vrt. human — inhuman)? Syy on se, että alkuperäisempi suomen kielen sana ihmiselle on inhiminen. Yritäpä taivuttaa…
*** Käytän tässä sanaa tuotanto erotuksena Dejoursin määrittelemästä “työstä” ja viittaan sillä erilaisen puurtamisen muotojen lopputuloksellisuuteen (työtä tehdään jostain syystä, esimerkiksi jotta saadaan lapsille jäätelöitä). En käytä työtehtävä-sanaa koska se vaikuttaa tavallaan viittaavan vain asioihin, jotka eivät kuulu Dejoursin määritelmään. Yhtä lailla jäsennystä voisi tehdä Arendtin työ, tuotanto, toiminta -jaottelun kautta (work, labor, action). Tällöin inhimillistä toimintaa olisi varmasti action, poliittinen toiminta, mutta myös work siinä mielessä että sillä tavalla yritetään vähentää ei-inhimillistä, ei-työhön kuuluvaan laboria. Tässä tekstissä käytän kuitenkin sanaa tuotanto viittaamaan laajemmin ylipäätään tavoitteelliseen toimintaan, joka usein on markkinoiden piirissä.
**** Rautahäkki, iron cage, on Talcott Parsonssin käännös Weberin termistä stahlhartes Gehäuse.
***** Tai joihin tietokone voi löytää säännöstön
****** Tarina on ehkä turhan herkullinen: molempien linkkien varsinaiset luvut tulevat ilmeisesti bensa-asemien etujärjestöltä. Ensin linkatussa artikkelissa tehdään arvio ilmiön laajuudesta myös case-tutkimuksella Leicesterin kaupungissa ja päädytään siihen että ilmiö olemassa mutta sen laajuus on väitettyä pienempi
****** Autotehtaiden omissa pressitiedotteissa korostuu työntekijöiden asiantuntijuus, ja vaikuttaakin siltä, että monilta osin näiden autotehtaiden työntekijöiden työ ei ole täysin ohjeistettua. Japanilainen Kaizen -ajattelu mahdollistaa työllisille ainakin jonkinlaisen tilan oman työn muokkaamiseen (ks. job crafting).
