Zagrożenie utratą miejsc pracy w wyniku rozwoju superinteligencji

Czy systemy przewyższające ludzką inteligencję mogą całkowicie zastąpić ludzi w większości zawodów, a jeśli tak, to czy konieczne będzie wprowadzenie powszechnego dochodu podstawowego lub innej formy rekompensaty dla osób tracących źródło utrzymania?

Czym jest superinteligencja i dlaczego temat jest ważny?

Sztuczna inteligencja rozwija się w tempie, które jeszcze dekadę temu wydawało się niemożliwe. Obecne systemy potrafią analizować dane, komunikować się z ludźmi i rozwiązywać skomplikowane problemy, jednak ich możliwości ograniczają się do wąskich dziedzin. Tymczasem na horyzoncie pojawia się koncepcja superinteligencji — systemu, który przewyższy ludzkie zdolności poznawcze we wszystkich obszarach.

Nick Bostrom (szwedzki filozof, kierownik Future of Humanity Institute na University of Oxford) definiuje superinteligencję jako inteligencję znacznie przekraczającą najlepsze ludzkie umysły w kreatywności, planowaniu i rozumowaniu. Jej potencjalne powstanie rodzi pytania o przyszłość pracy, gospodarki i całego społeczeństwa. Czy superinteligentne systemy zastąpią ludzi w większości zawodów? Jakie zmiany będą potrzebne, by zapewnić stabilność ekonomiczną w takim świecie?

W obliczu analiz wskazujących, że AI może wpłynąć na setki milionów miejsc pracy, refleksja nad tymi zagadnieniami staje się nie tylko aktualna, ale i niezbędna. Celem artykułu jest przedstawienie możliwych skutków rozwoju superinteligencji oraz omówienie potencjalnych rozwiązań społecznych i ekonomicznych.

Pytanie nie brzmi już, czy sztuczna inteligencja zmieni rynek pracy, ale jak szybko i w jakim zakresie te zmiany nastąpią.

Definicje superinteligencji według różnych autorów

1. Definicja Nicka Bostroma (Oxford University)

Superinteligencja to forma inteligencji, która przewyższa najlepsze ludzkie umysły w niemal każdej dziedzinie, w tym kreatywności naukowej, ogólnej mądrości i umiejętnościach społecznych.

2. Definicja – Wikipedia

Superinteligencja – hipotetyczny agent przewyższający intelektualnie każdego istniejącego człowieka, praktycznie we wszystkich aspektach, w tym również kreatywnością, mądrością i umiejętnościami społecznymi.

3. Definicja Ray’a Kurzweila (dyrektor techniczny Google)

Superinteligencja to inteligencja tak potężna, że będzie w stanie przewyższyć zbiorową inteligencję wszystkich ludzi na Ziemi.

Przykłady zawodów już zastępowanych przez sztuczną inteligencję

Choć koncepcja superinteligencji wciąż pozostaje w sferze przyszłości, obecna generacja sztucznej inteligencji już zaczyna zmieniać rynek pracy. Coraz więcej firm, chcąc zwiększyć efektywność i obniżyć koszty operacyjne, zastępuje pracowników technologią. Poniżej przedstawiamy przykłady zawodów, które są już w dużym stopniu automatyzowane lub ograniczane dzięki AI.

Marketing

Generatywna sztuczna inteligencja jest w stanie tworzyć treści marketingowe — od pomysłów na kampanie, przez teksty reklamowe, aż po materiały graficzne i wideo. Firmy, takie jak chińska agencja BlueFocus, całkowicie zrezygnowały z usług zewnętrznych copywriterów i grafików, przechodząc na rozwiązania oparte na AI. W branży marketingowej obserwuje się zmniejszenie zespołów i ograniczenie liczby pracowników kontraktowych.

Obsługa klienta

Rozwój chatbotów i wirtualnych asystentów doprowadził do radykalnych zmian w obsłudze klienta. IKEA wprowadziła bota o imieniu Billie, który przejął znaczną część zadań call center. Firma Dukaan zastąpiła aż 90% swojego zespołu wsparcia klienta autorskim chatbotem, co pozwoliło jej zmniejszyć koszty tej funkcji o 85%. Klarna ogłosiła, że ich rozwiązania oparte na AI mogą wykonać pracę równoważną pracy 700 agentów obsługi.

Usługi gastronomiczne

Automatyzacja wkroczyła także do branży gastronomicznej. McDonald’s oraz Jamba Juice wprowadzają kioski samoobsługowe i systemy automatycznego przyjmowania zamówień, co zmniejsza zapotrzebowanie na pracowników. W niektórych lokalizacjach McDonald’s testuje niemal w pełni zautomatyzowane restauracje.

Tworzenie treści i pisanie

Generatywna AI znacząco wpłynęła na rynek pracy dziennikarzy i copywriterów. MSN już w 2020 roku zwolniło dziesiątki dziennikarzy, zastępując ich oprogramowaniem generującym wiadomości. Buzzfeed również zredukował swój zespół redakcyjny, wykorzystując AI do tworzenia treści internetowych.

Tłumaczenia

Sztuczna inteligencja przejmuje także zadania tłumaczy. Firma Duolingo ograniczyła współpracę z tłumaczami kontraktowymi, korzystając zamiast tego z systemów AI do tworzenia tłumaczeń na swoją platformę edukacyjną.

Autonomiczne taksówki

Rozwój autonomicznych pojazdów zaczyna wpływać na branżę transportową. Firmy takie jak Waymo czy Cruise testują i wprowadzają robotaksówki w dużych miastach USA, co ogranicza zapotrzebowanie na kierowców w przewozach pasażerskich.

Przykłady firm zastępujących pracowników sztuczną inteligencją

• Google – wdrożyło AI w dziale sprzedaży reklam i obsłudze klienta, co zbiegło się w czasie z falą zwolnień w 2024 roku.

• Salesforce – Firma inwestuje w Einstein AI do automatyzacji sprzedaży, obsługi i marketingu. W 2023–2024 r. zwolniła ok. 10% kadry (8000 osób), ograniczając zapotrzebowanie na ludzi w tych działach.

• IBM – IBM w 2023 r. wstrzymał zatrudnianie na ok. 7800 stanowisk w HR i finansach, planując ich zastąpienie AI.

• BeeSpeaker  – to aplikacja do nauki angielskiego skoncentrowana na mówieniu, oferująca lekcje z AI tutorami i realistyczne rozmowy do praktyki

 

Przejęcie zawodów przez sztuczną inteligencję — przyszłość

W nadchodzących dekadach sztuczna inteligencja (AI) zmieni krajobraz pracy na niespotykaną dotąd skalę. Według raportu McKinsey Global Institute (2023), około 30% godzin pracy na całym świecie może zostać zautomatyzowanych do 2030 roku. Wpływ ten jednak nie będzie równomierny — niektóre zawody niemal całkowicie znikną, podczas gdy inne jedynie zmienią charakter.

Zawody najbardziej zagrożone automatyzacją

1. Prace biurowe i administracyjne

Zawody takie jak asystenci administracyjni, pracownicy działów księgowości czy obsługi klienta są już teraz intensywnie przejmowane przez chatboty i systemy automatyzacji procesów (RPA – Robotic Process Automation). Według World Economic Forum (WEF, 2023), do 2027 roku około 44% rutynowych zadań administracyjnych będzie wykonywana przez AI.

2. Transport i logistyka

Zawodowi kierowcy (ciężarówek, taksówek) oraz magazynierzy są narażeni na przejęcie pracy przez autonomiczne pojazdy i roboty magazynowe. McKinsey szacuje, że do 2035 roku systemy autonomiczne mogą przejąć nawet 70% prac w branży logistycznej w krajach rozwiniętych.

3. Usługi finansowe

Analizy kredytowe, doradztwo inwestycyjne oraz obsługa podstawowych usług bankowych są w coraz większym stopniu realizowane przez algorytmy. PwC w swoim raporcie z 2024 roku przewiduje, że do 2030 roku 40% zadań związanych z analizą danych w finansach zostanie przejęte przez AI.

Zawody częściowo zmienione przez AI

1. Edukacja

AI wspiera już dziś nauczycieli poprzez personalizację programów nauczania, jednak rola pedagoga jako przewodnika i mentora pozostanie kluczowa. OECD (2023) ocenia, że około 20–30% zadań nauczycieli zostanie zautomatyzowanych, ale bez całkowitego zastąpienia człowieka.

2. Opieka zdrowotna

Sztuczna inteligencja ułatwia diagnozowanie chorób i analizę wyników badań obrazowych (np. radiologii), ale lekarze, pielęgniarki i terapeuci nadal będą niezbędni w procesie leczenia i kontaktu z pacjentami. Według MIT (2024), AI zautomatyzuje do 25% rutynowych zadań medycznych.

3. Prawo

Systemy oparte na AI potrafią już analizować umowy czy przewidywać wyniki procesów sądowych, ale rola prawnika w zakresie negocjacji, interpretacji prawa oraz reprezentacji w sądzie pozostanie. Deloitte przewiduje, że do 2030 roku AI przejmie do 30% pracy kancelarii prawniczych.

Zawody najmniej narażone na automatyzację

Twórcze zawody (artyści, projektanci), role wymagające empatii (psychologowie, terapeuci) oraz wysokiej klasy specjalistyczne zawody techniczne (inżynierowie AI, biotechnolodzy) są wskazywane jako najmniej podatne na pełną automatyzację. World Economic Forum zaznacza, że umiejętności kreatywne, społeczne i analityczne będą najbardziej poszukiwane w przyszłości.

 

Sztuczna inteligencja w sektorze IT​

Sektor technologii informacyjnych znajduje się w centrum rewolucji sztucznej inteligencji. Wiodące firmy technologiczne intensywnie wdrażają rozwiązania AI, które nie tylko zwiększają produktywność, ale także wpływają na strukturę zatrudnienia i wymagane kompetencje. Poniżej przedstawiamy aktualny obraz wpływu AI na branżę IT, oparty na najnowszych danych i analizach.​

Automatyzacja kodowania i zmiany w zatrudnieniu

• Microsoft: Według CEO Satyi Nadelli, AI generuje obecnie od 20% do 30% kodu w projektach firmy, w zależności od języka programowania.

• Google: CEO Sundar Pichai poinformował, że ponad 30% nowego kodu w Google jest generowane przez AI, co stanowi wzrost z 25% w październiku 2024 roku.

• Meta: Mark Zuckerberg przewiduje, że w ciągu roku AI będzie odpowiedzialna za około połowę prac nad modelem Llama.

Te dane wskazują na znaczący wzrost wykorzystania AI w procesie tworzenia oprogramowania, co prowadzi do zmian w strukturze zatrudnienia i wymaganych umiejętnościach.​

Wzrost bezrobocia w sektorze IT

W styczniu 2025 roku stopa bezrobocia w sektorze IT w USA wzrosła do 5,7% z 3,9% w grudniu 2024 roku, przewyższając ogólną stopę bezrobocia wynoszącą 4%. Wzrost ten przypisuje się rosnącemu wpływowi automatyzacji i AI w branży technologicznej, szczególnie w zakresie generatywnej AI, która prowadzi do znacznych inwestycji w infrastrukturę AI, ale nie w tworzenie nowych miejsc pracy w IT.

Wpływ na młodszych programistów

Rozwój generatywnej AI budzi obawy dotyczące perspektyw zawodowych dla młodszych programistów. Ankieta wykazała, że 42% respondentów uważa, że młodzi inżynierowie są „w trudnej sytuacji”. Postępy AI, takie jak te w Google i Meta, znacznie zwiększyły produktywność i zmniejszyły zapotrzebowanie na ludzkich programistów. W rezultacie maleje liczba ofert pracy dla początkujących inżynierów, choć doświadczeni deweloperzy pozostają cenni.

Przyszłość zatrudnienia w IT

Pomimo obaw o automatyzację, prognozy wskazują na wzrost zatrudnienia w sektorze IT. Według danych U.S. Bureau of Labor Statistics, zatrudnienie w sektorze usług profesjonalnych, naukowych i technicznych, który obejmuje rozwój oprogramowania i naukę o danych, ma wzrosnąć o 10,5% w latach 2023–2033, ponad dwukrotnie więcej niż średnia krajowa. W szczególności zatrudnienie w dziedzinie nauki o danych ma wzrosnąć o 42% w tym okresie.

Wnioski

Sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje rutynowe zadania w IT, ale także przekształca sposób pracy i wymagane kompetencje. Chociaż niektóre role mogą zostać zredukowane, pojawiają się nowe możliwości w obszarach wymagających kreatywności, zarządzania projektami i integracji AI. Kluczowe będzie dostosowanie się do zmieniającego się krajobrazu poprzez rozwój umiejętności i elastyczność zawodową.

Trzy zawody odporne na rewolucję AI według Billa Gatesa

W obliczu dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji i automatyzacji, wiele zawodów stoi przed ryzykiem zastąpienia przez maszyny. Jednak Bill Gates, współzałożyciel Microsoftu, wskazuje trzy profesje, które pozostaną niezbędne w nadchodzącej erze AI: programiści, eksperci energetyczni i biolodzy.​

1. Programiści: Architekci AI

Paradoksalnie, osoby tworzące systemy AI są najmniej narażone na ich zastąpienie. Choć AI potrafi generować kod, nadal brakuje jej precyzji i umiejętności rozwiązywania złożonych problemów, które są domeną ludzkich programistów. Ludzie są niezbędni do debugowania, udoskonalania i rozwijania AI, co czyni ich umiejętności coraz bardziej wartościowymi. ​

2. Eksperci energetyczni: Strażnicy zasilania

Sektor energetyczny jest zbyt rozległy i skomplikowany, by AI mogła nim samodzielnie zarządzać. Niezależnie od źródła energii — czy to ropa, energia jądrowa czy odnawialna — potrzebni są specjaliści do nawigowania po regulacjach, opracowywania zrównoważonych rozwiązań i radzenia sobie z nieprzewidywalnymi globalnymi potrzebami energetycznymi. Gates podkreśla, że choć AI może wspomagać analizę i efektywność, ludzka ekspertyza jest niezastąpiona w podejmowaniu decyzji i zarządzaniu kryzysowym. ​

3. Biolodzy: Odkrywcy życia

Biolodzy, zwłaszcza w dziedzinie badań medycznych i odkryć naukowych, polegają na kreatywności, intuicji i krytycznym myśleniu — cechach, których AI wciąż nie potrafi naśladować. Chociaż AI może analizować ogromne zbiory danych i wspomagać diagnozowanie chorób, nie jest w stanie formułować przełomowych hipotez ani dokonywać intuicyjnych skoków w badaniach. Gates przewiduje, że biolodzy nadal będą odgrywać kluczową rolę w postępie medycyny i zrozumieniu złożoności życia.

Pomimo optymizmu co do potencjału AI, Gates ostrzega, że w ciągu dekady sztuczna inteligencja może osiągnąć poziom, na którym ludzka ekspertyza przestanie być niezbędna w wielu dziedzinach. W obliczu tej transformacji, Gates radzi pracownikom dostosować się i rozwijać umiejętności, które będą cenione w nowym krajobrazie zawodowym.

Dochód podstawowy — idea, historia i debata

Czym jest dochód podstawowy?

Dochód podstawowy (ang. Universal Basic Income, UBI) to koncepcja, według której każda osoba w społeczeństwie otrzymywałaby regularne, bezwarunkowe wypłaty od państwa — niezależnie od sytuacji zawodowej, dochodów czy majątku. Celem dochodu podstawowego jest zapewnienie minimalnego bezpieczeństwa finansowego każdemu obywatelowi oraz wsparcie wolności wyboru pracy, edukacji czy aktywności społecznej.

Dochód podstawowy różni się od zasiłków tym, że:

• jest powszechny (dla wszystkich),

• jest bezwarunkowy (nie wymaga spełniania określonych kryteriów),

• jest regularny (wypłacany w stałych odstępach czasu).

Kto proponował dochód podstawowy?

Choć idea wydaje się nowoczesna, jej korzenie sięgają kilku stuleci:

• Thomas More (1516) w „Utopii” sugerował społeczeństwo, w którym nikt nie cierpi z powodu ubóstwa.

• Thomas Paine (XVIII w., USA) zaproponował w „Agrarian Justice” coś, co przypominało wypłatę każdemu dorosłemu obywatelowi z tytułu dziedziczonego prawa do ziemi.

• Milton Friedman, laureat Nagrody Nobla w dziedzinie ekonomii (XX w.), promował koncepcję tzw. negatywnego podatku dochodowego — bliskiego idei dochodu podstawowego.

• W XXI wieku za UBI opowiadają się m.in. Elon Musk, Mark Zuckerberg, Andrew Yang (kandydat na prezydenta USA) oraz ekonomista Philippe Van Parijs.

W ostatnich latach przeprowadzono także eksperymenty pilotażowe w Finlandii, Kanadzie, Kenii czy Stanach Zjednoczonych.

Czy dochód podstawowy to dobre rozwiązanie?

Debata na temat UBI jest intensywna, a argumenty są podzielone.

Zalety:

• Bezpieczeństwo ekonomiczne: Redukcja ubóstwa i eliminacja tzw. „pułapki biedy”.

• Wspieranie wolności: Ludzie mogą podejmować ryzyko (np. zakładanie firm) lub rozwijać się artystycznie i edukacyjnie.

• Przygotowanie na automatyzację: W świecie, gdzie AI i roboty przejmują wiele zawodów, UBI może być tarczą ochronną.

• Prostota administracyjna: UBI eliminuje konieczność skomplikowanego systemu świadczeń i kontroli kwalifikacji.

Wady:

• Wysoki koszt: Finansowanie powszechnych wypłat wymagałoby znacznego zwiększenia podatków lub zmniejszenia innych wydatków publicznych.

• Potencjalne zmniejszenie motywacji do pracy: Krytycy obawiają się, że część osób mogłaby całkowicie zrezygnować z aktywności zawodowej.

• Ryzyko inflacji: Większy popyt bez zwiększenia podaży dóbr mógłby prowadzić do wzrostu cen.

• Skuteczność w zwalczaniu nierówności: Niektórzy ekonomiści twierdzą, że lepszym rozwiązaniem byłoby bardziej celowane wsparcie najbiedniejszych.

Różnice między sztuczną a ludzką inteligencją

W dyskusji o przyszłości pracy w erze sztucznej inteligencji kluczowe jest rozumienie fundamentalnych różnic między ludzką inteligencją a inteligencją maszynową. W swoim artykule „Artificial intelligence vs. human intelligence: Differences explained” (2024), Michael Bennett z Northeastern University wskazuje trzy główne obszary, w których AI i ludzki umysł różnią się zasadniczo.

1. Sposób uczenia się: One-shot learning vs. Multishot learning

Ludzie potrafią nauczyć się nowej koncepcji po zaledwie jednym lub kilku przykładach. To zjawisko znane jako one-shot learning sprawia, że człowiek jest niezwykle elastycznym i efektywnym uczniem.
AI natomiast, aby osiągnąć podobny poziom kompetencji, wymaga przetworzenia milionów przykładów. Sztuczna inteligencja rozwija swoje modele poprzez multishot learning, co czyni ją znacznie mniej efektywną w szybkim przyswajaniu nowych informacji.

2. Imaginacja vs. Rekonstrukcja danych

Ludzka inteligencja cechuje się wyjątkową zdolnością do tworzenia wyobrażeń rzeczy, które nie istnieją ani nie były bezpośrednio doświadczone.
AI natomiast, nawet w swojej najbardziej zaawansowanej formie (np. generatywnej AI), potrafi jedynie rekombinować istniejące dane. Proces ten, który Bennett nazywa „syntetyczną recytacją”, polega na odtwarzaniu i łączeniu znanych elementów, bez tworzenia prawdziwie nowych idei.

3. Integracja wielozmysłowa

Człowiek bez trudu łączy bodźce ze wzroku, słuchu, dotyku, smaku i węchu, tworząc spójną i dynamiczną reprezentację rzeczywistości.
AI, w przeciwieństwie do ludzi, w większości przypadków operuje jedynie na jednym typie danych naraz (np. tekst, obraz, sygnał audio). Nawet zaawansowane systemy, takie jak autonomiczne pojazdy, łączą dane z różnych sensorów, ale robią to poprzez współdziałanie wielu wyspecjalizowanych modułów AI, a nie w sposób płynny i naturalny jak człowiek.

Sprawdź w jakim stopniu twój zawód jest zagrożony przez sztuczną inteligencję:

QR code

https://willrobotstakemyjob.com/

 

 

Bibliografia:

Bennett, M. (2024). Artificial intelligence is humanlike. There are differences, however, between natural and artificial intelligence. Here are three ways AI and human cognition diverge. Northeastern University. Published 7 October 2024. https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/feature/Artificial-intelligence-vs-human-intelligence-Differences-explained

Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press.

Kurzweil, R. (2005). The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology. Viking Press.

Technology.org. (2024). Jobs That AI Has Already Replaced. Dostęp online: https://www.technology.org/2024/09/20/jobs-that-ai-has-already-replaced/

O’Sullivan, Isobel. The Companies That Have Already Replaced Workers with AI in 2024 & 2025. Tech.co, 8 lutego 2025. Dostępne online: https://tech.co/news/companies-replace-workers-with-ai

https://pl.freepik.com/obraz-premium-ai/robot-pracujacy-przy-komputerze-wsrod-ludzi-maszyna-piszaca-na-klawiaturze-w-biurze-zespol-it-przyszlosci_85232926.htm

ET Online. (2025, 28 marca). Bill Gates predicts only three jobs will survive the AI takeover. Here is why. The Economic Times. https://economictimes.indiatimes.com/magazines/panache/bill-gates-predicts-only-three-jobs-will-survive-the-ai-takeover-here-is-why/articleshow/119533999.cms

Van Parijs, P., & Vanderborght, Y. (2017). Basic Income: A Radical Proposal for a Free Society and a Sane Economy. Harvard University Press.

World Economic Forum. (2023). Future of Jobs Report 2023. Retrieved from https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2023

McKinsey Global Institute. (2023). The State of AI in 2023. Retrieved from https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023

​