تأثير الذكاء الاصطناعي على أنماط العمل الناس ل
تأثير الذكاء الاصطناعي على أنماط عمل الناس
وقال عدد من المتحدثين في المؤتمر MIT مؤخرا على معلومات استخباراتية ومستقبل العمل الاصطناعي أن الطريقة الناس يتحدثون عن تغيير العمل وطريقة عملها بسبب الذكاء الاصطناعي (AI) وأتمتة غالبا ما تكون غير واقع.
في حلقة نقاش حول الأساطير التكنولوجيا AI، ناقش العديد من المتحدثين كيف AI لا يمكن أن تفعل كل شيء يفعله الناس، وكيف يمكن للناس أن يكون جزءا من العملية الجديدة التي يجري تطويرها. وقال الرئيس التنفيذي لشركة Jobcase فريد جوف أن لدينا الفرصة لاستخدام AI إلى "تمكين الناس فعلا" بدلا من مجرد استخدام AI في مكان العمل أو المهام.
وقال جوف تم استبدال تلك التكنولوجيا وظائف للنصف القرن الماضي، مع أكبر المشاكل التي يجري الركود في الأجور والعمالة الناقصة. ينبغي لنا أن نفهم أن الذكاء الاصطناعي والأتمتة يمكن إنجاز المهام، وليس وظيفة، لذلك لا يمكن أن تحل محل كل شيء يمكن أن يفعل البشر. وقال جوف أننا ينبغي أن تنظر "الآلات والبشر، وليس آلات أو الناس."
مشكلة أخرى أشار جوف أن نفكر البشر هيكلة المشكلة بشكل صحيح عند استخدام التعلم الآلي (ML) أو AI للحصول على الإجابة الصحيحة. وتحدث عن كيفية إنفاق الناس لوقت التكيف مع المهام الجديدة. كما تحدث عن كيف لا يكون آلات لمعالجة كافة المدخلات حول القرارات. على سبيل المثال، تحدث جوف حول استخدام الذكاء الاصطناعي في رأس المال البشري واكتساب المواهب، وانه يشعر بالقلق من شأنه أن في كثير من الأحيان أن تحل هذه الأنظمة للعثور على وظيفة، بدلا من الإبقاء على أفضل المواهب. نظم ŤThese قد يكون متحيزا ضمنا، وأنها تميل إلى النظر في الموظفين المحتملين عن وظيفة في الشركة بدلا من معرفة الفريق الذي هو الانسب للموظف للعمل مع. انه "يخشى أننا قد يكون حل المشكلة خاطئة."
وقالت جولي شاه، وهو أستاذ مشارك في قسم للملاحة الجوية والفضاء في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا واحدة الاعتقاد الخاطئ هو أن نتمكن من فقط تعيين عوامل بناء على البيانات الموجودة تلقائيا. انها تنفق الكثير من الوقت على أرضية المصنع، ومشاهدة زملائها ممارسة كيفية بناء نماذج جديدة.
واضاف "اننا لا نعرف كيفية إعداد خط الإنتاج في أفضل وسيلة"، قالت. هذا هو السبب في "ضوء حالا" لم تظهر المصانع التحسن. بدلا من ذلك، يستمر البشر أعاد على أساس الظروف المتغيرة، وعملية أكثر نجاحا. قبل آلة المتداول، واحتياجات النظام لفهم لنا، ونحن بحاجة إلى فهم سلوك النظام.
وقال شاه أن البشر تجلب الكثير من المعرفة والخلفية لاتخاذ القرارات التي من الصعب تنظيم أو حتى وصفها. وتشير إلى أنه في العديد من النماذج اليوم، وتفسير القرارات غالبا ما تكون مشكلة. بدلا من ذلك، اقترح شاه باستخدام "خبراء المجال" لتوجيه عملية التفكير الكمبيوتر للمساعدة في تحديد الأفكار والأولويات ضمنية. كلا جوف وشاه أنه ينبغي أن الذكاء الاصطناعي لم تحدد النتائج، ولكن واحدة من العديد من الأدوات التي يمكن أن الأفضل أن تستخدم كأداة لصنع القرار الإنسان.
"، إعادة تدريب وإعادة التدريب لا يعني الناس بحاجة إلى الجلوس أمام أجهزة الكمبيوتر ورمز" قال الخزعبلات. وأشار إلى أن الناس غالبا ما يتحدثون عن إعادة تدريب عمال مناجم الفحم حتى يتمكنوا من السيطرة على الترميز ومماثلة الأفكار. بدلا من ذلك، وقال: نحن بحاجة إلى تزويد الناس مع مجموعة واسعة من التعليم ما بعد الثانوي، ولكن علينا أن ندرك أن "ليس كل شخص يحتاج للذهاب إلى الكلية." وقال ان هناك طلب كبير على الناس في صناعات مثل اللحام والسباكة، وتساءل عما إذا كانت هناك فرصة أكبر ل "شهادة الصغيرة."
سكوت بريفوست، نائب رئيس قسم الهندسة في Adobe المدرب، يصر منظمة العفو الدولية أن اليوم هو في الواقع "العمال تمكين" توسيع التجربة الإبداعية من خلال أتمتة ما يتعين على الناس القيام به ولكن لا نريد أن نفعل. 74٪ من الزبائن أدوبي يقولون انهم يقضون نصف وقتهم أداء المهام المتكررة غير خلاقة.
يبدو بريفوست لمساعدي الإبداعي والمساعدين التسويق لمساعدتك من خلال العمل كله. وقال ان "المبدعين" والمسوقين لن تختفي، ولكن قد تتغير أدوارهم. وسوف تصبح المبدعين مديري الفني أكثر مما كانت عليه في الإنتاج مزيدا من التفاصيل. ونتيجة لذلك، سوف يتحول التركيز في حل المشكلات الإبداعية والابتكار والتعاون الجيد.
