b'\n_START_ARTICLE_\nTehnolo\xc5\xa1ka brezposelnost\n_START_SECTION_\nAvtomatizacija delovnih mest\n_START_PARAGRAPH_\nDandanes si te\xc5\xbeko predstavljam \xc5\xbeivljenje brez naprav, ki nam olaj\xc5\xa1ajo delovni proces \xe2\x80\x93 \xc5\xa1tevilni stroji v industriji omogo\xc4\x8dajo hiperprodukcijo, razne naprave nam omogo\xc4\x8dajo hitrej\xc5\xa1e opravljanje storitev (pla\xc4\x8dilo parkirnine, avtomati s hrano, polnitev urbane, rezervacija knjig v knji\xc5\xbenici\xe2\x80\xa6). Kot primere najnovej\xc5\xa1ih tehnologij v zadnjih letih se tako pogosto omenja drone, 3D tiskalnike ter splo\xc5\xa1no avtomatizacijo in robotizacijo v storitvenih in proizvodnih sektorjih. S pomo\xc4\x8djo avtomatizacije smo tako dobili kar nekaj prednosti, kot so npr. ni\xc5\xbeji stro\xc5\xa1ki v industriji, ve\xc4\x8dja varnost delavcev (predvsem pri delu z nevarnimi snovmi) ter izogibanju monotonosti ponavljanju enega in istega (to namre\xc4\x8d namesto \xc4\x8dloveka dela stroj), s prednostmi pa pridejo tudi pomanjkljivosti oz. omejitve. _NEWLINE_Avtomatizacijo bi v grobem lahko opredelili kot proces, pri katerem neko delo namesto \xc4\x8dloveka opravlja stroj. Sam izraz "avtomatizacija" se tako nana\xc5\xa1a na sistem, ki bo opravil to\xc4\x8dno to, kar je od njega zahtevano s strani programerja. Dejanja stroja so tako definirana \xc5\xbee vnaprej, stroj sam pa nima mo\xc5\xbenosti vplivati na kon\xc4\x8dni izid, tudi \xc4\x8de se situacija tekom opravljanja dela spremeni. Eden od prvih pojavov avotmatizacije je npr. stroj, ki ga je zasnoval Richard Arkwright leta 1750, in sicer je stroj s pomo\xc4\x8djo vodnega kolesa bomba\xc5\xbe preoblikoval v niti. Navadno pa  proces avtomatizacije mo\xc4\x8dno povezujemo predvsem z nastopom industrijske revolucije, in sicer so se na za\xc4\x8detku 19.stoletja za\xc4\x8deli pojavljati prvi stroji, s katerimi so delodajalci \xc5\xbeeleli pospe\xc5\xa1iti proizvodnjo v industrijskih obratih. To seveda takratnim zaposlenim ni bilo v\xc5\xa1e\xc4\x8d, saj so se bali tega, da jih bodo stroji popolnoma izpodrinili, posledi\xc4\x8dno pa bi izgubili slu\xc5\xbebo in edini vir zaslu\xc5\xbeka (\xc5\xbee v 18. stoletju se je pojavilo gibanje ludistov pod vodstvom Neda Ludda, ki ni bila naklonjena vklju\xc4\x8devanju strojev v industrijo). Strojev so se zato \xc5\xbeeleli znebiti, in sicer tako, da so jih razbijali. Kljub za\xc4\x8detnim negativnim stali\xc5\xa1\xc4\x8dem ljudi do strojev, je \xc4\x8dlove\xc5\xa1tvo od industrijske revolucije dalje pri\xc4\x8da pospe\xc5\xa1enemu napredku. Kopi\xc4\x8denje znanja in uporaba strojev sta zahodnemu svetu omogo\xc4\x8dila delo, transport in stil \xc5\xbeivljenja na na\xc4\x8din, ki je bil \xc5\xa1e dve stoletji nazaj predstavljiv le najve\xc4\x8djim futuristom. Napredek pa je s seboj vedno znova prinesel tudi te\xc5\xbeave, ena izmed katerih je tudi tehnolo\xc5\xa1ka brezposelnost.\n_START_SECTION_\n1. Razli\xc4\x8dne stopnje in oblike avtomatizacije\n_START_PARAGRAPH_\n\xc4\x8ce izhajamo iz definicije, da je avtomatizacija proces, pri kateri stroj opravlja neko nalogo ali delo namesto \xc4\x8dloveka, predpostavljamo, da lahko stroj popolnoma nadomesti \xc4\x8dloveka ali pa le prevzema dolo\xc4\x8dene naloge. Raziskovalci so tako \xc5\xbeeleli \xc4\x8dim bolj definirati, katere so vmesne stopnje, ki bi lahko zapolnile prostor med dvema ekstremoma in pa tudi, na katerih podro\xc4\x8djih avtomatizacija poteka. _NEWLINE_Model Sheridana in Verplanka predpostavlja dve glavni stopnji, in sicer nizko vklju\xc4\x8denost \xc4\x8dloveka in visoko vklju\xc4\x8denost, pri \xc4\x8demer na najni\xc5\xbeji stopnji \xc4\x8dlovek v celoti upravlja, na najvi\xc5\xa1ji stopnji pa je stroj popolnoma avtonomen. Model sta potem razdelila na 10 stopenj, s katerimi sta \xc5\xbeelela dopolniti kontinuum med visoko in nizko vklju\xc4\x8denostjo \xc4\x8dloveka, pri \xc4\x8demer vsaka vi\xc5\xa1ja stopnja nakazuje porast avtonomnosti ra\xc4\x8dunalnika oz. stroja, torej dolo\xc4\x8da lokus kontrole. Tako npr. na drugi stopnji ra\xc4\x8dunalnik uporabniku predlaga mo\xc5\xbene re\xc5\xa1itve, \xc5\xa1e vedno pa je uporabnik tisti, ki se na koncu odlo\xc4\x8di, kaj bo storil v nadaljevanju, na \xc4\x8detrti stopnji lahko ra\xc4\x8dunalnik ponudi alternativo, vendar odlo\xc4\x8ditev \xc5\xa1e vedno sprejme \xc4\x8dlovek, po \xc5\xa1esti stopnji pa odlo\xc4\x8ditve sprejema predvsem ra\xc4\x8dunalnik (tako se npr. na osmi stopnji ra\xc4\x8dunalnik o postopkih odlo\xc4\x8da sam, uporabnika pa o svoji izbiri seznani le, \xc4\x8de je bil sprva na to opozorjen oz. \xc4\x8de uporabnik izrecno zahteva pojasnitev). Poleg predpostavljene 10-stopenjske lestvice so Parasuraman, Sheridan in Wickens modelu dodali \xc5\xa1e informacijsko-procesno teorijo in na podlagi tega razvili 4-stopenjski model, ki naj bi bil ekvivalenten funkcijam, ki se jih lahko avtomatizira. Te stopnje so pridobivanje informacij, analiza informacij, izbira akcije in odlo\xc4\x8danje ter akcija oz. implementacija akcije, vsako od teh stopenj pa lahko avtomatiziramo na podlagi 10-stopenjske lestvice.\n_START_SECTION_\n1.1 Avtomatizacija pridobivanja informacij\n_START_PARAGRAPH_\nPridobivanje informacij zajema tako zaznavanje kot tudi shranjevanje informacij. Z zgornjim modelom so raziskovalci \xc5\xbeeleli prikazati, kako poteka avtomatizacija pridobivanja informacij, in sicer so kot primer navedli radarje, ki spremljajo lete. Na najni\xc5\xbeji stopnji tako poznamo radarje, ki so namenjeni zaznavanju letal, ki prihajajo na letali\xc5\xa1\xc4\x8de, in sicer tako, da spremljajo dejavnost na nebu, nato pa uporabniku po\xc5\xa1iljajo informacije o njihovi legi, hitrosti in smeri leta. Pri zmerni stopnji mora ra\xc4\x8dunalnik \xc5\xbee selekcionirati posamezne informacije in jih vrednotiti po posebnih kriterijih (npr., da ra\xc4\x8dunalnik na zaslonu ozna\xc4\x8di letala, ki so najbolj kriti\xc4\x8dna za pristajanje in jih mora uporabnik prioritizirati), na najvi\xc5\xa1ji stopnji pa informacijski sistem sam podaja navodila glede na informacije, ki jih pridobi. Kako uporabna je avtomatizacija na tem podro\xc4\x8dju lahko ponazorimo tudi z uporabo kamere, ki nam pomaga pri zbiranju vidnih in slu\xc5\xa1nih informacij, saj nadomesti dolgotrajno in monotono delo, ki bi ga sicer opravljal \xc4\x8dlovek, celoten proces pa naredi veliko bolj zanesljiv in objektiven.\n_START_SECTION_\n1.2 Avtomatizacija analize informacij\n_START_PARAGRAPH_\nAvtomatizacija analize informacij zajema razli\xc4\x8dne kognitivne funkcije, kot je npr. delovni spomin. Tako lahko npr. uvedemo razli\xc4\x8dne algoritme, s katerimi obdelujemo informacije in razvijamo napovedne modele. Eden od primerov, kako bi na tej ravni uporabili avtomatizacijo, so v letalstvu zasloni, ki napovedujejo smer potovanja letala ali pa npr. sistemi, ki napovedujejo trenutno stanje nuklearnih reaktorjev, hkrati pa napovedujejo tudi, kaj se bo z njimi zgodilo.\n_START_SECTION_\n1.3 Avtomatizacija sprejemanja odlo\xc4\x8ditev\n_START_PARAGRAPH_\nNa tretji stopnji sprejemamo odlo\xc4\x8ditve in izbiramo dejavnosti, s katerimi bomo te odlo\xc4\x8ditve sprejeli. Avtomatizacija na tej stopnji pomeni, da se odlo\xc4\x8damo med tem, koliko svobode pustimo ra\xc4\x8dunalni\xc5\xa1kemu sistemu, da se odlo\xc4\x8da namesto nas. Prednost ra\xc4\x8dunalni\xc5\xa1kega sistema je v tem, da lahko procesira veliko ve\xc4\x8d informacij naenkrat kot \xc4\x8dlovek, njegovo odlo\xc4\x8danje pa navadno pogojuje logika. Najenostavnej\xc5\xa1i primer je igranje \xc5\xa1aha s pomo\xc4\x8djo aplikacije, ki nam preko algoritmov v ozadju ponuja najbolj smiselne premike figur. Najbolje pa stopnjo avtomatizacije na tem podro\xc4\x8dju prika\xc5\xbeemo s Sheridanovo 10-stopenjsko taksonomijo.\n_START_SECTION_\n1.4. Avtomatizacija dejanj\n_START_PARAGRAPH_\nZadnja stopnja se nana\xc5\xa1a na izvr\xc5\xa1itev planiranega dejanja. Na tej stopnji se avtomatizacija ka\xc5\xbee v razli\xc4\x8dnih stopnjah prisotnosti stroja pri izvajanju akcije, pri \xc4\x8demer je tipi\xc4\x8dni predstavnik najni\xc5\xbeje stopnje npr. kodralnik za lase, saj je uporabnik tisti, ki dolo\xc4\x8da, kdaj se bo naprava vklopila in izklopila, do katere mere naj se segreje ipd, medtem ko avtopiloti ponazarjajo vi\xc5\xa1jo stopnjo avtonomnosti tehnologije.\n_START_SECTION_\n3. Sodelovanje med \xc4\x8dlovekom in strojem\n_START_PARAGRAPH_\nKljub vsem omejitvam in pomislekom, ki jih avtomatizacija prina\xc5\xa1a s sabo, ostaja dejstvo, da avtomatizacijo zasledimo v skoraj vseh sferah na\xc5\xa1ega \xc5\xbeivljenja. Vse pomembnej\xc5\xa1e vpra\xc5\xa1anje postaja, kako optimizirati sodelovanje med \xc4\x8dlovekom in strojem oz. robotom, torej, kako dose\xc4\x8di, da bosta obe strani sodelovali in pripomogli k bolj\xc5\xa1emu delovnemu okolju. Najbolj u\xc4\x8dinkovita mesta so tista, ki zagotavljajo optimalno delovanje \xc4\x8dloveka in naprave, kar pa seveda ni vedno mo\xc5\xbeno, saj tudi pri ra\xc4\x8dunalniku lahko prihaja do napak, pri \xc4\x8demer te\xc5\xbeave lahko prizadenejo tudi opravljanje zelo preprostih nalog. Prav tako se pojavljajo vpra\xc5\xa1anja glede varnosti in etike pri vnosu tehnologije na podro\xc4\x8dja, kot sta npr. varnost (npr. uporaba dronov v vojski, zana\xc5\xa1anje na naprave, da poro\xc4\x8dajo o stanju reaktorjev) in zdravstvo (zbiranje zdravstvenih kartotek v ra\xc4\x8dunalniku). Sprva je sicer veljalo, da so stroji in ra\xc4\x8dunalniki nadome\xc5\xa1\xc4\x8dali predvsem rutinska in manufakturna mesta, v zadnjem \xc4\x8dasu pa avtomatizirane naprave vidimo na skoraj vsakem delovnem mestu, na katerem bi nam vpeljava nove tehnologije omogo\xc4\x8dala ni\xc5\xbeje stro\xc5\xa1ke ter ve\xc4\x8djo zanesljivost in u\xc4\x8dinkovitost kot \xc4\x8dlovek. Kljub temu, pa je \xc5\xa1e vedno v vsaj ve\xc4\x8dini tovrstnih primerov \xc5\xa1e vedno uporaben \xc4\x8dlove\xc5\xa1ki faktor - tako npr. v vesolje po\xc5\xa1iljamo plovila, podatke zbira in analizira ra\xc4\x8dunalnik, \xc5\xa1e vedno pa ljudje nadzirajo in spremljajo dogajanje, naprave servisirajo in vpeljujejo vedno bolj zapletene algoritme za re\xc5\xa1evanje te\xc5\xbeav. To izhaja predvsem iz prepri\xc4\x8danja, da smo ljudje v primerjavi s stroji bolj fleksibilni, prilagodljivi in ustvarjalni, posledi\xc4\x8dno pa tudi la\xc5\xbeje reagirajo v spremenljivih in nepredvidljivih situacijah. Zato imajo nadzorniki v ve\xc4\x8dini primerov \xc5\xa1e vedno mo\xc5\xbenost, da obidejo sistem in ro\xc4\x8dno izvedejo zahteve (npr. piloti lahko izklopijo avtopilot in reagirajo po svoje, \xc4\x8de ocenijo situacijo druga\xc4\x8de od sistema). _NEWLINE_V \xc5\xbeelji, da bi delovna mesta postala \xc5\xa1e bolj fleksibilna, efektivna in produktivna ter da bi zmanj\xc5\xa1ali obseg dela in koli\xc4\x8dino stresa na delovnem mestu, so se pojavili tudi napredki pri integraciji strojev v delovno okolje. Sprva je bil namen olaj\xc5\xa1ati upravljanje z napravami, in sicer z enostavnej\xc5\xa1imi ukazi, bolj podrobnimi navodili za uporabo in z izobra\xc5\xbeevanjem zaposlenih, kako z napravami pravilno ravnati. S tem so se ukvarjale tudi prve raziskave, ki so preu\xc4\x8devale interakcijo med \xc4\x8dlovekom in robotom (ang. human robot interaction oz. HRI), in sicer so bile sprva usmerjene na daljinsko upravljanje z napravami (npr. Robonaut). V tovrstnih situacijah \xc4\x8dlovek opravlja delo nadzornika, sodelavca, vzdr\xc5\xbeevalca oz. programerja in pa tudi upravljavca. Tako npr. v avtomobilski industriji uporabljajo robote, ki varijo vrata, prena\xc5\xa1ajo bremena, pritrjujejo dele, v industriji pa upajo, da bodo tovrstni roboti lahko v prihodnosti tudi podajali orodja \xc4\x8dlove\xc5\xa1kim delavcem. Kljub temu, da roboti v tovrstnih obratih delujejo zelo blizu ljudi, pa so stiki \xc5\xa1e vedno zelo omejeni, ve\xc4\x8dina naprav tudi ni narejena za precizna dela. Kasneje so se raziskave za\xc4\x8dele ukvarjati s t.i. IAD (ang. Intelligent Assistant Devices) oz. Coboti, ki se od svoje starej\xc5\xa1e razli\xc4\x8dice razlikujejo v tem, da so sposobni vstopati v interakcijo z ljudmi, ne da bi jih pri tem nekdo konstantno nadziral. Najnovej\xc5\xa1e raziskave pa se ukvarjajo tudi z umetno inteligenco in njenim vplivom na delovna mesta.\n_START_SECTION_\nPozitivni in negativni pogled tehnolo\xc5\xa1ke brezposelnosti\n_START_PARAGRAPH_\nPogled na razvoj tehnolo\xc5\xa1ko brezposelnost lahko lo\xc4\x8dimo na pozitivnega in negativnega. Ob uvedbi ra\xc4\x8dunalni\xc5\xa1kega ban\xc4\x8dnega asistenta, ki opravi osnovne interakcije s strankami, se je povpre\xc4\x8dno \xc5\xa1tevilo zaposlenih v banki v ZDA z 20 v letu 1988 skr\xc4\x8dilo na 13 v letu 2004. Ker pa so s tem banke prihranile stro\xc5\xa1ke in pove\xc4\x8dale produktivnost, so lahko na podlagi povpra\xc5\xa1evanje ustanovile nove podru\xc5\xbenice in s tem v kon\xc4\x8dni fazi pove\xc4\x8dale \xc5\xa1tevilo zaposlenih. To je lep primer, ki ponazarja, kako nova tehnologija prevzame rutinirana dela, povi\xc5\xa1a dohodek in omogo\xc4\x8da prerazporeditev delovnih mest. _NEWLINE_Bolj pesimisti\xc4\x8den pogled pa opozarja na mno\xc5\xbei\xc4\x8dno izgubo delovnih mest v manufakturnih obratih. \xc4\x8ceprav so se ta mesta do sedaj prenesla na druga podro\xc4\x8dja, opozarjajo, da se bo z nadaljnjim razvojem umetne inteligence to spremenilo. Na robotizacijo ni tako reko\xc4\x8d odporno nobeno delovno mesto, bolj ogro\xc5\xbeena pa so tista z ve\xc4\x8d rutine ne glede na kognitivno zahtevnost. Tako kot so roboti zamenjali delavce v avtomobilskih tovarnah, tako lahko zamenjajo dolo\xc4\x8deno zdravstveno osebje. Podjetje Enlitic iz Kalifornije v ZDA razvija umetno inteligenco, ki z globokim u\xc4\x8denjem kopi\xc4\x8di svoje znanje, ki ga nato uporablja pri interpretaciji radiolo\xc5\xa1kih in drugih diagnosti\xc4\x8dnih slik. Raziskave ka\xc5\xbeejo, da lahko radiologi spregledajo preko 25% obolenj, medtem ko je povpre\xc4\x8dje Enliticove programske opreme kar 50% bolj\xc5\xa1e. Program ima v svoji bazi na tiso\xc4\x8de diagnosti\xc4\x8dnih slik in diagnoz, poleg tega pa podatke dopolni z izvidi krvi in drugimi preizkusi iz \xc4\x8desar pridobi kompleksno sliko ter lahko v nekaj milisekundah obdela ogromne koli\xc4\x8dine informacij, kar je nevzdr\xc5\xbena konkurenca delu \xc4\x8dloveka. Verjetnost, da se bo dolo\xc4\x8deno delovno mesto robotiziralo, je odvisno od rutine dela in ne od same zahtevnosti, saj lahko ra\xc4\x8dunalnik obdela velike koli\xc4\x8dine informacij, roboti pa so \xc5\xa1e preve\xc4\x8d primitivni za zelo spremenljiva dela. Ekonomisti opozarjajo, da je v ZDA v 702 poklicih 47% tak\xc5\xa1nih, ki so podvr\xc5\xbeeni avtomatizaciji. _NEWLINE_Z vrtoglavim razvojem procesorske tehnologije in umetne inteligence smo ustvarili popolnega delavca, ki dela 24 ur na dan, 7 dni v tednu, je pri svojem delu veliko natan\xc4\x8dnej\xc5\xa1i in u\xc4\x8dinkovitej\xc5\xa1i kot katerikoli \xc4\x8dlovek in bo lahko v naslednjih nekaj desetletjih opravljal katerokoli delo. Tu ne govorimo le o avtomatizaciji tovarni\xc5\xa1kih procesov, ampak od avtomatizacije najenostavnej\xc5\xa1ih do najzahtevnej\xc5\xa1ih del. Razvoj samodejne vo\xc5\xbenje daje zelo perspektivne rezultate in samodejno u\xc4\x8denje robotov v medicini dokazuje, da bodo roboti prevzeli tudi najzahtevnej\xc5\xa1e kirur\xc5\xa1ke operacije. \xc4\x8ceprav je razvoj procesorske mo\xc4\x8di, ra\xc4\x8dunalni\xc5\xa1kih programov in umetne inteligence zelo hiter, se predvideva pravo ekspanzijo s popularizacijo kvantnega ra\xc4\x8dunalnika, ki je trenutno \xc5\xa1e v fazi razvoja. Predvideva se, da bodo v naslednjih desetletjih milijoni ljudi v razvitem svetu ostali brez dela in v enakem politi\xc4\x8dno-ekonomskem sistemu tudi brez ustreznih dohodkov. Podro\xc4\x8dje transporta v ZDA zaposluje ve\xc4\x8d kot 3 milijone ljudi. Z razvojem samodejne vo\xc5\xbenje, ki obljublja ve\xc4\x8djo natan\xc4\x8dnost, vztrajnost in varnost, je ve\xc4\x8dina teh delovnih mest ogro\xc5\xbeenih. Te\xc5\xbeave se obetajo ob mogo\xc4\x8dem hitrem prehodu na samodejno vo\xc5\xbenjo, ki bi se zgodil v okviru nekaj let in zaposlenim \xc5\xa1oferjem ne bi ponudil prilo\xc5\xbenost za prekvalifikacijo in ponovno zaposlitev. Na umetno inteligenco ni odporna niti umetnost. Glasbeniki ne lo\xc4\x8dijo ve\xc4\x8d med glasbo, ki jo napi\xc5\xa1e algoritem in kak\xc5\xa1no neznano skladbo znanega avtorja. Predvidevanja o razvoju tehnolo\xc5\xa1ke brezposelnosti gredo v pozitivno in negativno smer, a z gotovostjo ne moremo potrditi nobenega scenarija. Med intelektualci poteka burna debata, iz katere je najbolj znan spor med ustanoviteljem Facebooka Markom Zuckerbergom in ustanoviteljem Tesle Motors in SpaceX Elonom Muskom. Prvi je velik podpornik razvoja umetne inteligence, medtem ko Musk trdi, da je potrebno razvoj in uporabo umetne inteligence nadzorovati, saj je to najve\xc4\x8dja gro\xc5\xbenjo obstoju \xc4\x8dloveka odslej. Z njim se strinja tudi fizik Stephen Hawking, ki je zapisal: \xc2\xbbResni\xc4\x8dno tveganje z AI-jem ni zloba, ampak nesposobnost. Super inteligenten AI bo izjemno dober pri izpolnjevanju svojih ciljev, \xc4\x8de pa ti cilji ne bodo uravnote\xc5\xbeeni z na\xc5\xa1imi, smo v velikih te\xc5\xbeavah\xc2\xab. Znanih je \xc5\xbee nekaj dogodkov, ko je umetna inteligenca pri svojem delu opustila angle\xc5\xa1\xc4\x8dino in pri\xc4\x8dela uporabljati svoj jezik sporazumevanja._NEWLINE_Banka St. Luis je za podro\xc4\x8dje ZDA pripravila pregled gibanja zaposlitev v odstotkih glede na tip dela, torej rutinirano - kognitivno in ro\xc4\x8dno in nerutinirano kognitivno in ro\xc4\x8dno. Opazna je polarizacija slu\xc5\xbeb, na manj zahtevna nerutinska ro\xc4\x8dna dela in zelo zahtevna nerutinska dela. Rutinske slu\xc5\xbebe rahlo a stabilno upadajom, kar ka\xc5\xbee na kr\xc4\x8denje srednjega razreda in vedno ve\xc4\x8dje lo\xc4\x8devanje na slab\xc5\xa1e pla\xc4\x8dan spodnji razred in bolje pla\xc4\x8dan visok razred.\n_START_SECTION_\nUniverzalni temeljni dohodek\n_START_PARAGRAPH_\n\xc4\x8ce so predvidevanja strokovnjakov pravilna, se nam obeta katastrofa na trgu dela, kateri hitro sledi socialna katastrofa. Z avtomatizacijo bomo izgubljali vedno ve\xc4\x8d delovnih mest, ob tem pa se poraja vpra\xc5\xa1anje, ali bo izobra\xc5\xbeevalni sistem sposoben v hitrem \xc4\x8dasu ustrezno iz\xc5\xa1olati odpu\xc5\xa1\xc4\x8dene delavce za nove poklice. Predvidevanje nakazujejo, da ne, saj se je ra\xc4\x8dunalnik (umetna inteligenca) sposoben u\xc4\x8diti hitreje ter je zato sama avtomatizacija hitrej\xc5\xa1a. Avtomatizacijo seveda poganja dobi\xc4\x8dek, saj so za delodajalca cenej\xc5\xa1i roboti kot pa delavec s svojo pla\xc4\x8do in vsemi dav\xc4\x8dnimi obremenitvami ter prispevki, kar nas pripelje do naslednje posledice: akumulacije bogastva. Delovnih mest bo vedno manj, torej bo vedno ve\xc4\x8d brezposelnih in vedno ve\xc4\x8d dru\xc5\xbebenega bogastva bo odteklo v roke pe\xc5\xa1\xc4\x8dice. _NEWLINE_Kako bodo torej pridobili sredstva za osnovno pre\xc5\xbeivetje vsi, ki bodo zaradi hitrega tehnolo\xc5\xa1kega napredka in avtomatizacije izgubili slu\xc5\xbebo. Socialna dr\xc5\xbeava ima dva cilja \xe2\x80\x93 da vsakomur zagotovi \xc5\xbeivljenje vredno \xc4\x8dlovekovega dostojanstva in pogoje za osebni razvoj (Socialna dr\xc5\xbeava)._NEWLINE_\xc5\xbde pred 150 leti se je porodila ideja o univerzalnem temeljnem dohodku (v nadaljevanju UTD), ki se je nato skozi slabi dve stoletji pojavljala v razli\xc4\x8dnih oblikah (Brezpogojni osnovni dohodek). Danes razli\xc4\x8dne dr\xc5\xbeave posku\xc5\xa1ajo s poskusnimi uvedbami UTD (primer: mesta na \xc5\xa0vedskem, Finskem, v \xc5\xa0paniji); v sami osnovi pa gre za dohodek, ki ga dr\xc5\xbeava v enotni vi\xc5\xa1ini in v rednih intervalih izpla\xc4\x8duje vsakemu odraslemu \xc4\x8dlanu dru\xc5\xbebe, ki ima v tej dr\xc5\xbeavi stalno prebivali\xc5\xa1\xc4\x8de. Tako dr\xc5\xbeavljanom zagotovi reden dohodek, ki zagotavlja finan\xc4\x8dno in posledi\xc4\x8dno tudi delno socialno varnost, ter omogo\xc4\x8da prerazporejanje bogastva v dru\xc5\xbebi._NEWLINE_Zagovorniki UTD vidijo v njegovi uvedbi mnogo prednosti, ki jih dr\xc5\xbeave glede na trenutno ureditev ne morejo zagotoviti. Klju\xc4\x8den argument nasprotnikov je, da UTD podpira lenobo, saj zagotovi sredstva vsem, ne glede na to, ali so zaposleni, ali bi si \xc5\xbeeleli delati, ali so zmo\xc5\xbeni dela itd. Poleg postopnega uvajanja, ki ga Van Parijs opisuje (UTD je potrebno uvajati postopno, sprva v manj\xc5\xa1ih vsotah ter na omejenih skupinah oseb \xe2\x80\x93 nato pa to s\xc4\x8dasoma pove\xc4\x8devati), je potrebno tudi omeniti, da gre pri UTD za zelo politizirano debato, saj se tu sre\xc4\x8data dva pre\xc5\xbeivela koncepta gospodarskega razvoja \xe2\x80\x93 socializem in liberalni kapitalizem, ki pa si nasprotujeta \xc5\xbee od sredine 19. stoletja. V primeru implementacije v lu\xc4\x8di socializma nas \xc4\x8daka zastoj razvoja, v primeru liberalnega kapitalizma pa razredni boj za dodatne socialne transferje revnim in dav\xc4\x8dne olaj\xc5\xa1ave za bogate. Izmenjevanje ene in druge ideje v dolo\xc4\x8deni dr\xc5\xbeavi je v zgodovini vedno pospremila krvava revolucija (primer Afrike in celotne 2. polovice 20. stoletja). Na UTD lahko pogledamo kot na re\xc5\xa1itev zunaj teh dveh modelov, kot samostojno re\xc5\xa1itev, ki je pravilno implementirana lahko re\xc5\xa1itev posledic tehnolo\xc5\xa1ke brezposelnosti.'