Nie AI a abstrahujące od ludzi procedury zabierają pracę – czyli krótka historia stenografii

W tym artykule chciałabym odnieść się do tego, w jaki sposób sztuczna inteligencja może wspomagać specjalistów w codziennej pracy. Mogłabym oczywiście opowiadać o różnych zastosowaniach i w punktach zaprezentować, co każdy mógłby zyskać, korzystając z AI, jednak postanowiłam skupić się na pracy stenotypisty. Ale co najważniejsze – jak się przekonasz, drogi Czytelniku, to nieefektywne procedury, które nie dbają o komfort człowieka i abstrahują od tego co ludzkie, zabierają pracę, a nie sama mechanizacja, komputeryzacja czy sztuczna inteligencja. 

Inspiracją do napisania tego artykułu jest moje doświadczenie zawodowe. Od lat zajmowałam się marketingiem cyfrowym oraz analityką dla kancelarii prawnych oraz podatkowych, a także współpracowałam z agencjami marketingowymi, które obsługują firmy z tych branż. To właśnie tam mogłam przekonać się, jak ważna jest kwestia zapisu przebiegu rozpraw i jak bardzo zawód protokolanta nie należy do najłatwiejszych. Palącym problemem były częste wnioski o sprostowanie protokołu z rozpraw oraz wydłużający się czas trwania posiedzeń sądowych ze względu na notowanie przy uwzględnieniu różnych okoliczności powstałych podczas procesu i potrzebę przerywania wypowiedzi osobom zeznającym. A wszystko przez to, że ludzkie zachowanie nie jest robotyczne, świadkowie nie zawsze wiedzą, jak zachować się w sądzie, często pojawiają się też ludzkie emocje, a stenotypista musi skupić swoją uwagę pomimo wielu rozpraszających bodźców.

Nieefektywne w obliczu ludzkich spraw procedury sprawiły, że w 2010 roku wprowadzono do określonych typów rozpraw protokół elektroniczny, a więc zapis dźwiękowy, najzwyklejsze nagranie o określonych parametrach. Funkcjonuje on obok pisemnego protokołu skróconego, a w pewnych sytuacjach powstaje również transkrypcja pełna, zawierająca szczegółowy zapis wypowiedzi. Można powiedzieć, że komputeryzacja zastąpiła pracę człowieka w pewnym zakresie, chociaż stało się to na długo przed powstaniem generatywnej sztucznej inteligencji i bez wykorzystania AI.

Myśl o tym, jak trudne jest szybkie notowanie wypowiedzi przy dużym rozproszeniu uwagi, skłoniła mnie do zastanowienia się nad rolą sztucznej inteligencji we wspomaganiu pracy stenotypisty. W końcu w wielu przestrzeniach praca ta jest nadal wykonywana przez specjalistów, którzy muszą wykazać się profesjonalizmem w warunkach nie zawsze sprzyjających pracy.

Stenografia – czyli krótka historia zawodu stenotypisty

Od wieków w różnych sytuacjach istotne było szybkie notowanie przebiegu spotkań. W starożytnym Rzymie w tym celu stosowano system zapisu znany jako noty tyrońskie. Korzystając z symbolicznego, uproszczonego systemu skrótowego notowania, możliwe stało się zapisywanie mów urzędników w szybkim tempie, przy jednoczesnym wiernym oddaniu treści wystąpień. Przez wieki stenografia rozwijała się jako system znaków zapisywanych ręcznie.

Z czasem odręczne notowanie ustąpiło maszynowemu. Następnie stenografia maszynowa została zastąpiona komputerową – nazywaną stenotypią. Stenotypia, aby była efektywna, wymaga jednak ogromnych umiejętności specjalisty oraz odpowiednich klawiatur, które umożliwiają przyśpieszony zapis słów przy użyciu różnych kombinacji klawiszy. Przyjmuje się, że średnia prędkość pisania na klawiaturze QWERTY (czyli tej, którą każdy zna z laptopów) to około 200 znaków na minutę, czyli 35-45 słów w ciągu 60 sekund. Oczywiście prędkość ta wzrasta w przypadku osób pracujących na co dzień z tekstem czy kodem. Stenotypiści osiągają 200-250 słów, a nawet do całej strony znormalizowanego maszynopisu (1800 znaków, 300 słów) w ciągu minuty. Dla porównania przyjmuje się, że średnia prędkość ludzkiej mowy to około 150 słów na minutę. Chociaż oczywiście jest to zmienne w zależności od języka, okoliczności i cech konkretnego człowieka.

Presja w pracy stenotypisty

Nietrudno wyobrazić sobie, że od lat stenotypia sprawiała wiele problemów. Z pewnością w części zapisów dostrzegano pewne błędy lub niedociągnięcia, a pozyskanie dobrego specjalisty było bardzo trudne. Nauka zawodu i poświęcenie dużej ilości czasu na ćwiczenia to zaledwie początek. Istotne jest bowiem przygotowanie stenotypisty do konkretnego miejsca pracy, gdyż znajomość specyficznych terminów i pojęć minimalizuje ryzyko błędów podczas pisania. 

Oczywiście stenotypista musi wykazywać się również dużą odpornością i umiejętnością skupienia uwagi pomimo czynników ją rozpraszających. Warto podkreślić, że mówimy o szybkim i poprawnym pisaniu przez wiele godzin dziennie, przy maksymalnym skupieniu na wypowiadanych słowach. Często praca odbywa się w sporym gwarze i przy wielu czynnikach rozpraszających uwagę. Nie można zapominać, że z czasem nie tylko presja, ale różne okoliczności oraz nowe aspiracje zawodowe mogą przyczyniać się do rezygnacji z dalszego pełnienia obowiązków. 

Rozpoznawanie mowy i współtworzenie tekstów z AI 

Nie dziwi zatem fakt, że poszukiwano sposobu na symultaniczny zapis z wykorzystaniem urządzeń, ale co najważniejsze na wspomaganie pracy stenotypisty tak, aby możliwe było bardziej komfortowe wykonywanie zadań. Połączenie wygody pracy z lepszymi efektami i wyższą jakością stanęły u podstaw tworzenia algorytmów, które wspierały specjalistów w ich obowiązkach.

Obecnie programy mogą z większą lub mniejszą dokładnością rozpoznawać mowę i przetwarzać ją na tekst. Wykorzystanie sztucznej inteligencji speech-to-text w procesie respeakingu w programach nadawanych na żywo, podczas wydarzeń czy w filmach to popularny temat i z pewnością częściej omawiany niż problemy codziennej pracy stenotypisty. Chociaż to właśnie w tym zawodzie wsparcie AI okazuje się bardzo pomocne.

Sztuczna inteligencja w rękach stenotypistów

Pomimo rozwoju AI nadal praca stenotypistów jest ceniona w wielu kontekstach. Algorytmy od lat wspomagają pracę w tworzeniu transkrypcji. Najbardziej rozpoznawalnym miejscem, w którym specjaliści codzienne współpracują z systemami wspomagania zapisu przez algorytmy, jest parlament. Praca w ciągłym szumie i hałasie z pewnością mogłaby wiązać się z licznymi pomyłkami. Dzięki wspomaganiu przez programy możliwe jest wykonywanie zadań efektywnie, a doświadczenie człowieka w tym aspekcie jest nieocenione. 

Oczywiście istnieje możliwość tworzenia tekstów na podstawie mowy wyłącznie przez AI. Rozwój sztucznej inteligencji daje coraz lepsze efekty w tym zakresie, jednak jest kilka zastrzeżeń, o których warto pamiętać.

1. Wysokie nasycenie emocjonalne. 
   Nadzór specjalisty nad tekstem tworzonym przez sztuczną inteligencję pozwala szybko wyłapać potencjalny błąd wynikający z braku rozpoznania kontekstu. Specjalista znający kontekst danej wypowiedzi, może dostrzec nawet niepozorne odstępstwa w zapisie, związane chociażby z emfazą, a więc z podkreśleniem wyrazu emocjonalnego.
2. Komunikacja wysokospecjalistyczna. 
   Przy tłumaczeniach nadzór specjalisty może okazać się niezbędny w sytuacjach, w których stosowany jest wysokospecjalistyczny język, przywoływane są terminy o ściśle określonym znaczeniu, pojawiają się trudne do wychwycenia detale kulturowe, a tłumaczenie mogłoby okazać się mało czytelne dla odbiorców zakotwiczonych w innej kulturze.
3. Komunikacja wysokiego kontekstu.
   Współpraca AI-człowiek w przypadku oficjalnych pism, tłumaczeń, gdzie dla systemu sztucznej inteligencji nie są dostępne pełne informacje o charakterze formalno-prawnym czy proceduralnym, będzie niezbędna. W końcu skąd AI może posiadać informacje o tym, jak wygląda procedura wewnętrzna w danej organizacji, jeżeli nikt tej informacji nie poda. 
4. Komunikacja przy wysokim ryzyku.
   W przypadku komunikacji, w której konsekwencje błędu mogą generować istotne problemy, wskazane jest decydowanie się na współpracę człowieka ze sztuczną inteligencją. Pozwala to minimalizować ryzyko wystąpienia błędu lub na korygowanie błędu przed wystąpieniem jego konsekwencji.

Stenotypiści w procesach sądowych nadal mają ręce pełne roboty

Jednocześnie stenotypiści w pewnych kontekstach faktycznie zostali zastąpieni technologią – a więc możliwością nagrania obrazu oraz dźwięku. Nie wynikało to jednak z wdrożenia sztucznej inteligencji, a z faktu, że zapis audio oraz audiowizualny okazał się w wielu kontekstach wystarczający. Takie decyzje wspomagał rozwój sprzętu, jego wysoka jakość i dostępność w akceptowalnej cenie przy satysfakcjonujących parametrach. Nie bez znaczenia był też obniżający się koszt magazynowania cyfrowego zapisu audiowizualnego. 

Przy okazji uwypukliło się zapotrzebowanie na pracę osób zajmujących się stenotypią na innym etapie postępowania – a więc w momencie, gdy potrzebne jest przygotowanie skróconego protokołu czy transkrypcji. Warto podkreślić, że skrócony protokół wymaga umiejętności selekcji i oddzielenia tego, co jest najważniejszym etapem postępowania, a co – pomijalnym dla takiego protokołu. Zatem tutaj praca ludzi nadal pozostaje niezastąpiona, chociaż może być z powodzeniem wspomaga przez AI, aby przyśpieszyć proces. 

Tworzenie i analiza treści wspomagana przez AI na potrzeby kancelarii prawnej

Same transkrypcje powstają także na potrzeby analiz prowadzonych przez prawników. Nie muszą one w takich sytuacjach spełniać rygorów formalnych, jednak powinny dobrze oddawać to, co zostało powiedziane przez świadków. Z pewnością nikomu nie trzeba tłumaczyć, jak jedno słowo w procesie cywilnym może diametralnie zmienić całą interpretację sytuacji. Z punktu widzenia prawników, którzy tworzą treści odwołania od wyroku lub strategię czy taktykę dalszych działań, tego typu analizy są bezcenne i stanowią istotne źródło informacji. To kolejne aspekty, które z powodzeniem można wspomagać sztuczną inteligencją, aby nie pominąć istotnego detalu. W końcu – sytuacja, w której jakiś szczegół umknie jednej ze stron postępowania, będzie okazją do wygrania sporu przez drugą.

W tym przypadku istotne jest zweryfikowanie, kiedy wystarczająca będzie analiza zapisu dźwiękowego wspomagana przez AI, kiedy tworzenie transkrypcji i przeprowadzenia analizy samodzielnej, a kiedy wspomaganej sztuczną inteligencją. Obiektywnie w tych sytuacjach zadecyduje czas, który posiada zespół, jego możliwości w kontekście innych obowiązków, a także specyfika sprawy. 

Sam proces tworzenia transkrypcji wewnątrz kancelarii nie zawsze prowadzony jest przez zawodowych stenotypistów, a dłuższy okres jej przygotowania skraca czas na prowadzenie analiz i budowanie koncepcji dalszych działań. Tutaj po raz kolejny wydaje się, że wsparcie AI w tym zakresie może poprawić jakość pracy i przekierować uwagę na tematy bardziej kluczowe dla zespołu. Nie oznacza to, że wyznaczone osoby w ogóle nie powinny zajmować się tworzeniem takich transkrypcji, ponieważ ich współpraca ze sztuczną inteligencją może być nieoceniona, również na etapie anonimizacji. W efekcie to, co dany pracownik bez wsparcia AI wykonywałby przez kilka dni, można uzyskać w ciągu jednego dnia, zyskując czas na dalsze przeanalizowanie materiału.

Sztuczna inteligencja wspiera specjalistów

Stenografia to świetny przykład na to, że sama mechanizacja, komputeryzacja, automatyzacja czy rozwój AI nie wypierają z zasady pracowników z rynku pracy. Jej historia pokazuje, że zmieniała ona swoje oblicza w zależności od epoki, wykorzystując nowe zdobycze technologii do wspomagania pracy. Natomiast niska efektywność procedur i abstrahowanie od możliwości człowieka – owszem. Decyzja w 2010 roku, by tworzyć zapisy dźwiękowe lub audiowizualne z rozpraw, w istocie wynikała z zaobserwowanych problemów: wydłużenia czasu oraz liczby wniosków o sprostowanie protokołu. Jednocześnie stenotypiści nadal pracują w takich miejscach jak parlament, a także tworzą transkrypcje i skrócone protokoły sądowe. Co więcej sztuczna inteligencja wspomaga ich pracę, dzięki czemu mogą wykonywać ją bardziej komfortowo przy zachowaniu oczekiwanej poprawności.

Dlaczego warto podkreślić, że to nieefektywność, nieludzki charakter i niski komfort procedur powoduje zastąpienie pracy ludzkich rąk mechanizacją czy komputeryzacją? Właśnie dlatego, że próba ochrony takich procedur może doprowadzić do utraty miejsc pracy. Wczesne wdrażanie systemów wspomagających pracę specjalisty – takich jak AI – to sposób na to, aby jego wkład nadal był doceniany oraz na bardziej komfortowe i efektywne wykonywanie zadań. Dbanie o zachowanie przestarzałych procedur o wątpliwej efektywności może spowodować, że praca ludzka zostanie zastąpiona rozwiązaniami nie z odległej przyszłości, a ze znanej nam tu i teraz rzeczywistości. Przykładem może być decyzja z 2010 roku, by w pewnych sprawach funkcjonowała w pełni automatyczna procedura zapisu audio lub audiowizualnego rozpraw. W ówczesnych czasach dostępne algorytmy nie były wystarczające do tego, żeby w pełni zastąpić pracę stenotypisty, a i wspomaganie w kontekście rozpraw było problematyczne. To technologia tworzenia nagrań – znana wtedy od lat – stała się podstawą zmian. W tym wypadku procedura zakładała zmianę przestrzeni wykonywania pracy przez stenotypistów, pozostawiając ich wkład istotnym na innym etapie. Zwracając uwagę na te ludzkie aspekty rozpraw, ich emocjonalny charakter, stworzono procedury, które uwzględniały specyfikę pracy i dawały poczucie bezpieczeństwa wszystkim uczestnikom procesu.