Souhrn
Šéf AI divize Microsoftu Mustafa Suleyman v rozhovoru pro Financial Times předpověděl, že umělá inteligence dosáhne úrovně lidského výkonu ve většině, ne-li všech profesionálních úkolech bílokošarových prací během příštích 12 až 18 měsíců. Tato automatizace už nyní ovlivňuje oblasti jako software engineering, kde AI asistenti generují většinu kódu. Předpověď navazuje na podobné varování od šéfa Anthropic Dario Amodeiho o ztrátě až 50 procent vstupních bílokošarových pozic.
Klíčové body
- AI dosáhne lidské úrovně ve většině bílokošarových úkolů (práce u počítače) do 12-18 měsíců.
- V software engineeringu AI asistenti již produkují většinu kódu.
- Entry-level pozice jsou ohroženy kvůli repetitivní povaze úkolů.
- Navazuje na předpovědi jiných lídrů AI, jako Dario Amodei z Anthropic.
- Dopad se projevuje v klesajících příležitostech pro mladé pracovníky.
Podrobnosti
Mustafa Suleyman, spoluzakladatel DeepMind a nyní šéf nově založené AI divize Microsoftu, poskytl rozhovor Financial Times, kde zdůraznil rychlý pokrok generativní AI. Podle něj se blížíme k bodu, kdy AI překoná člověka v takzvaných white-collar tasks – tedy úkolech spojených s kancelářskou prací u počítače, jako je analýza dat, psaní zpráv, programování nebo administrativní úkoly. Konkrétně zmínil software engineering: profesionálové zde využívají nástroje jako GitHub Copilot nebo Cursor, které generují až 80 procent kódu na základě přirozeného jazyka. Tyto AI coding assistants fungují na velkých jazykových modelech (LLM), trénovaných na miliardách řádků kódu, a umožňují rychlou prototypizaci aplikací bez hlubokých znalostí syntaxe.
Suleymanova předpověď není izolovaná. Minulý rok Dario Amodei, CEO Anthropic – firmy specializující se na bezpečné LLM jako Claude – varoval, že AI ohrozí až polovinu vstupních bílokošarových pozic. Tyto role, často repetitivní (např. datový vstup, základní analýzy), jsou ideální pro automatizaci. Microsoft sám investoval miliardy do OpenAI a integruje modely GPT do produktů jako Microsoft 365 Copilot, který automatizuje tvorbu e-mailů, prezentací a tabulek v Excelu. Copilot slouží k zesílení produktivity: uživatel zadá požadavek v češtině nebo angličtině a AI vygeneruje obsah, který lze upravit.
Jako expert na AI však musím zdůraznit limity. Současné LLM excelují v generování textu a kódu, ale selhávají v komplexním uvažování, kde je potřeba dlouhodobá paměť nebo kreativita mimo trénovací data. Například v právu nebo medicíně AI asistuje, ale nerozhoduje bez lidského dohledu kvůli halucinacím – vymýšleným faktům. Pokrok v agentických systémech (AI, které plánují vícekrokové úkoly) jako Auto-GPT by mohl tuto mezeru zmenšit, ale 12-18 měsíců je ambiciózní odhad. Historicky předpovědi o masové automatizaci (např. z 90. let o počítačích) vedly spíš k novým rolím než k vymizení.
Proč je to důležité
Tato předpověď od klíčové postavy Microsoftu signalizuje, jak giganti jako Microsoft, Google a OpenAI vidí budoucnost: AI není jen nástroj, ale náhrada za rutinní práci. Pro průmysl to znamená přeškolování zaměstnanců na dohled nad AI (prompt engineering, validace výstupů) a nové role v AI etice nebo datové vědě. Pro uživatele – zejména mladé absolventy – klesající vstupní pozice ztěžují kariérní start, což může zvýšit nerovnosti. V širším kontextu to urychluje debatu o univerzálním základním příjmu a regulacích AI, protože masová automatizace by mohla uvolnit pracovní sílu pro inovace v robotice nebo vědě. Nicméně bez průlomu v generalizaci AI (směrem k AGI) zůstane Suleymanův termín spíš aspirací než realitou. (512 slov)
Zdroj: 📰 Windows Central
