האם עובדים נרתעים מתחרות עם רובוטים, מחשש לאכזבה?

בניסוי שנערך לאחרונה על ידי צוות משותף של כלכלנים ורובוטיקנים מהאוניברסיטה העברית ומאוניברסיטת קורנל שבניו יורק, התחרו אנשים ברובוט וביצעו משימה הנחשבת מייגעת – ספירת כמות ההופעות של האות G במחרוזות תווים אקראיות. באוניברסיטה העברית הסבירו כי הסיכוי של כל משתתף לזכות בניסוי זה בפרס כספי נקבע לפי ההפרש בין התוצאה שלו בביצוע המשימה לבין תוצאת הרובוט בביצוע אותה משימה.

במחקר השתתפו הדוקטורנטים, גיא ישי ובניה דרייפוס, ופרופ' אורי חפץ, שלושתם מהמחלקה לכלכלה ומהמרכז לחקר הרציונליות באוניברסיטה העברית. הרובוטיקנים שלקחו חלק במחקר הם הדוקטורנט אלאפ קשירסגר ופרופ' גיא הופמן מאוניברסיטת קורנל.

באוניברסיטה אמרו כי תוצאות הניסוי הראו כי ככל שהרובוט תוכנת לבצע את המשימה באופן מהיר יותר, ביצועי המשתתפים האנושיים במשימה ירדו. הירידה בביצועי המשתתפים לא הייתה מאוד דרמטית (מדובר ב-8.4 אחוזי ירידה בביצועי המשתתפים כתוצאה מהכפלת ביצועי הרובוט פי 9), אך היא הייתה עקבית ומורגשת סטטיסטית. בנוסף, ההערכה של המשתתפים שלהם כלפי עצמם והחיבה שלהם כלפי הרובוט ירדו ככל שהרובוט היה מהיר יותר.

הבנה טובה יותר של סביבות העבודה של העתיד

חשיבות ראשונה של הממצאים היא כלכלית, הסבירו באוניברסיטה, שכן הם תומכים ברעיון לפיו אנשים מעריכים תגמולים לא רק לפי ערכם האבסולוטי, אלא גם ביחס לציפיותיהם. יכול להיות שמשתתפי הניסוי ניסו למנוע מעצמם להתאכזב מאי-התממשות ציפיות. על פי הסבר זה, כאשר הרובוט היה איטי ולא יעיל, ציפיותיהם לזכות בפרס היו גבוהות יותר ולכן הם עבדו קשה יותר כדי להבטיח לעצמם סיכוי גבוה יותר לזכות בפרס, ולא להתאכזב ביחס לציפיותיהם הגבוהות. מנגד, כאשר הרובוט היה מהיר ויעיל, ציפיותיהם לזכות בפרס היו נמוכות יותר ולכן הסיכוי להתאכזב ירד ואיתו ירדה מעט המוטיבציה.

עוד הוסיפו באוניברסיטה כי הרעיון לפיו אנשים רוצים להימנע מאכזבות ביחס לנקודת ייחוס קשור ל"שנאת ההפסד", שאפיינו החוקרים פורצי הדרך שהחלו את דרכם האקדמית באוניברסיטה העברית עמוס טברסקי וזוכה פרס הנובל דניאל כהנמן, עוד לפני 40 שנה. זה רעיון שהגיע מתחום הפסיכולוגיה ואומץ בהמשך כחלק מהמודלים הכלכליים. המחקר הכלכלי כיום מנסה להתקדם צעד אחד קדימה ולהבין מה קובע את נקודת הייחוס במקרים שונים.

״הניסוי שלנו תומך ברעיון שציפיות מהוות לפחות חלק מנקודת הייחוס, כלומר, שאנו משווים את מצבנו באופן עקבי למה שציפינו שיהיה״, אמר פרופ' חפץ. ״השאלה מהי נקודת הייחוס עדיין פתוחה ומסקרנת חוקרים רבים, וצעד חשוב נוסף מבחינתנו הוא להבין לא רק מה מרכיב אותה אלא גם כיצד היא מתעדכנת. אנחנו משנים את נקודות הייחוס שלנו כל הזמן, ובפרט כאשר אנחנו מוזנים במידע ולומדים משהו חדש שלא ידענו קודם על העולם או על עצמנו. בעקבות עדכון נקודת הייחוס אנו עשויים לשנות החלטות כלכליות משמעותיות בחיים, ואולי אפילו לשנות תפיסות נורמטיביות, למשל לגבי מה הוגן ומה לא בעולם הכלכלי. הבנת התהליכים האלה מסקרנת אותנו ומובילה את המחקר שלנו".

מימין לשמאל – בניה דרייפוס, פרופ' אורי חפץ וגיא ישי. צילום: יח"צ

דרייפוס הוסיף כי "בתכנון ניסוי שמחובר באופן הדוק לתאוריה הדברים הקטנים ביותר עשויים להיות חשובים, במיוחד כשעוסקים בנושא עדין כמו הציפיות שאנשים מחזיקים בהם מראש. למשל, עשויים להיות חיזויים שונים במקרה בו נותנים למשתתפי הניסוי את הפרס שזכו בו כמה דקות אחרי הניסוי ובמקרה בו נותנים להם את הפרס יום אחרי הניסוי". גיא ישי: "בסופו של דבר תהליך קבלת ההחלטות של אנשים הוא עדיין קופסא שחורה בשבילנו. אנחנו חושבים כל הזמן איך לשפר את המבחנים האמפיריים שלנו כדי למצוא ראיות ישירות יותר להסברים התאורטיים".

חשיבות נוספת של הממצאים, ציינו, היא תרומתם להבנה טובה יותר של סביבות העבודה של העתיד, שישלבו אנשים ורובוטים בדרכים שונות. לטענת החוקר גיא הופמן, ״כבר היום אנו רואים אנשים ורובוטים עובדים זה לצד זה במשימות דומות בעבודה, למשל בסופר עם קופות אוטומטיות לצד קופאים, או בפסי ייצור אוטומטיים למחצה. בעתיד אנו צפויים לראות יותר ויותר מקרים כאלה. הניסוי מבליט את העובדה שחלק מהאינטראקציה בין אנשים ורובוטים יכול להיות מאופיין בתחרות, גלויה או סמויה, ולאו דווקא בשיתוף פעולה פורה. במצב זה, חשוב להבין כיצד הרובוטים עשויים להשפיע על התחושות ועל התמריצים של העובדים האנושיים כדי לשפר את סביבות העבודה שלנו. חשוב להדגיש שמדובר בניסוי אחד שבחן את הנושא, וצריך לזכור שיש עוד עבודה מדעית רבה בנושא בהמשך".