AI: szansa na awans czy kolejna bariera dla młodych?

Start nie jest równy

Na rynek pracy nikt nie wchodzi z tego samego miejsca. Szkolne wyniki w dużej mierze zależą od domu, z którego pochodzimy: im zamożniejsza rodzina, tym zwykle lepsze oceny. Podobną zależność widać w skali całych krajów — im większe nierówności dochodowe wśród dorosłych, tym wyraźniejsze różnice w wynikach uczniów.

W teście PISA dystans w matematyce między polskimi uczniami z najzamożniejszych i najuboższych rodzin sięga 96 punktów. W Finlandii spada do 83. Za tymi liczbami kryje się zupełnie inny poziom przygotowania do pierwszej pracy. To rodzi pytanie: czy nowe technologie zmniejszą ten dystans, czy raczej go powiększą?

AI w klasie: pomoc czy pułapka?

Powodów do ostrożnego optymizmu nie brakuje. Sztuczna inteligencja potrafi w kilka sekund wyjaśnić zadanie, dobrać dodatkowe ćwiczenia i cierpliwie przeprowadzić ucznia przez cały tok rozumowania, a przy okazji zdjąć część obowiązków z barków nauczyciela. Dzięki temu nauka programowania czy matematyki bywa prostsza niż kiedykolwiek.

Jest jednak i druga strona. Nauczyciele obawiają się, że wypracowania coraz częściej będzie pisać algorytm, a coraz rzadziej sam uczeń. Bez nowych zasad oceniania technologia może podzielić klasę: jedni szybko zrobią z niej korepetytora, inni potraktują ją jak ściągę. Jeśli mniej uprzywilejowani uczniowie otrzymają w tej sprawie słabsze wsparcie od nauczycieli i rodziców, nierówności edukacyjne mogą się pogłębić.

Pierwsze badania naukowe dotyczące eksperymentalnego wprowadzania AI do szkół pokazują skromne, ale pozytywne efekty. Na ocenę długofalowych skutków trzeba jeszcze poczekać, ale już dziś można pozwolić sobie na ostrożny optymizm. Optymizm warunkowy. Ponieważ poza samą technologią nauczyciele i rodzice muszą otrzymać konkretną wiedzę o tym, jak pomagać dzieciom korzystać z tych narzędzi.

Problem nierówności cyfrowych dawno przestał sprowadzać się wyłącznie do dostępu. Internet ma dziś niemal każde polskie gospodarstwo domowe, więc nierówność przesunęła się z pytania, czy ktoś jest w sieci, na pytanie, jak z niej korzysta. A tu różnice są ogromne. Co najmniej podstawowe kompetencje cyfrowe ma w Polsce zaledwie około 44 proc. Dorosłych. Wyraźnie poniżej unijnej średniej. Wielu rodziców po prostu nie potrafi pokazać dziecku, jak zamienić ekran w narzędzie nauki, a nie tylko rozrywki.

Łatwo przewidzieć, czym może się to skończyć. Uczeń z uboższego domu, który już dziś ma słabsze wyniki, sięgnie po AI na telefonie — z nawykami, umiejętnościami i higieną cyfrową wyniesionymi z codziennego używania mediów społecznościowych. Lepiej sytuowany rówieśnik, mający własny sprzęt i pomoc w domu, szybciej zrobi z niej realne wsparcie w nauce. Bez reakcji szkoły i państwa sztuczna inteligencja tę różnicę powiększy, zamiast ją zasypać.

Pierwsza praca pod większą presją

Ta sama logika zadziała przy zdobywaniu pierwszej pracy. Bezrobocie wśród osób w wieku 15–24 lat jest w Polsce niższe niż średnia unijna, ale wciąż wyraźnie wyższe niż wśród starszych. Początek kariery to nadal często krótkie umowy i niepewne warunki.

Paradoksalnie dzieje się to w gospodarce, która pracowników bardzo potrzebuje. Wskaźnik zatrudnienia osób w wieku 20–64 lat wzrósł z około 60 proc. w 2006 roku do blisko 78 proc. dziś, a roczniki wchodzące na rynek pracy są coraz mniej liczne. Pracownika trudniej dziś znaleźć niż kilkanaście lat temu — co wcale nie znaczy, że każdemu młodemu będzie łatwo.

Łatwiejszy start nie eliminuje bowiem ryzyka potknięcia, a potknięcie nie każdego kosztuje tyle samo. Z badań fińskiego rynku pracy wynika, że młodzi z najuboższych rodzin po utracie pracy doświadczają dwukrotnie wyższego bezrobocia i o 118 proc. większych strat w zarobkach niż rówieśnicy z domów najzamożniejszych. Tych drugich częściej chronią rodzinne kontakty, oszczędności i pomoc. Co gorsza, ślad po takim potknięciu nie znika od razu: utrata pierwszej pracy potrafi obniżać zarobki przez kolejne lata, najmocniej u tych, którzy mają najmniej zabezpieczeń.

Nie każda technologia dzieli

Czy nowe technologie muszą pogłębiać nierówności? Historia podpowiada, że niekoniecznie. Gdy w latach 90. komputery wchodziły do niemieckich firm, zadziałały jak „stopień pośredni” w awansie zawodowym. Otworzyły lepsze posady przed pracownikami z gorzej wykształconych rodzin i zmniejszyły dzielący ich dystans.

Dzisiejsza generatywna AI jest jednak inna. Komputery wypierały przede wszystkim pracę rutynową; AI wkracza w złożone zadania umysłowe i zmienia sam sposób ich wykonywania.

Tu pojawia się najciekawsza teza w całej debacie. David Autor, ekonomista z MIT badający wpływ technologii na nierówności, przekonuje, że AI może osłabić monopol wąskiej elity ekspertów na zaawansowaną wiedzę. Działając jak osobisty doradca, daje osobom bez prestiżowego dyplomu szansę na wykonywanie trudniejszych zadań, które dziś wymagają drogich specjalistów np.: w analizie prawnej, administracji medycznej czy programowaniu. To, czy z tego potencjału powstaną realne, dobrze płatne miejsca pracy, zależy od tego, jak wdrożymy tę technologię.

W Polsce stawka jest wysoka. Choć wyższe wykształcenie zdobywa już blisko połowa trzydziestolatków, szansa na dyplom wciąż mocno zależy od wykształcenia rodziców. Dzieci osób bez wyższego wykształcenia mają nawet o 35–40 punktów procentowych mniejszą szansę na ukończenie studiów. Jeśli AI miałaby cokolwiek wyrównać, to właśnie tutaj.

Co powinno zrobić państwo

Nikt nie wie, jak dokładnie AI przemodeluje rynek pracy. Wiemy za to, że wcześniejsze fale technologii nie zawsze zwiększały nierówności, a o tym, w którą stronę przechylała się szala, zwykle decydowała reakcja państwa. Co więc można zrobić dziś?

Najwięcej zależy od szkoły. Zamiast zakazywać AI, powinna ona uczyć, kiedy wolno z niej korzystać, a kiedy uczeń musi zmierzyć się z zadaniem sam. Nadmierne wyręczanie się technologią ogranicza wysiłek umysłowy, a bez wysiłku nie ma skutecznej nauki. Wiedza o tym, jak działają algorytmy, nie może być zamknięta w jednym przedmiocie. Równie dobrze można ćwiczyć ją na lekcji polskiego czy WOS-u, wspólnie sprawdzając, co AI podpowiedziała trafnie, co zmyśliła, a czego niedopowiedziała.

Sama technologia nie powinna trafiać do klas wszędzie i na siłę. Ma sens tam, gdzie pod okiem nauczyciela pomaga nadrobić konkretne braki, a lekcję da się zaplanować tak, by nadążali za nią uczniowie uczący się w różnym tempie. Wtedy AI faktycznie pomaga nadrabiać zaległości, zamiast powiększać przepaść.

Generatywna AI wyrówna szanse tylko wtedy, gdy trafi również do tych, którzy dziś startują z gorszej pozycji. Jeśli podniesie kompetencje osób bez prestiżowych dyplomów i pozwoli im wykonywać bardziej złożone zadania, może spłaszczyć rynkowe podziały. Dlatego najważniejsze nie jest samo tempo rozwoju technologii, lecz to, czy szkoły, uczelnie i instytucje rynku pracy zdążą nauczyć młodych z niej korzystać. Zanim pierwsze zawodowe potknięcia zamienią się w trwałą stratę.