Quantumrun

Ofbyldingskredyt:

iStock

AI-augmented wurk: kinne masine-learsystemen ús bêste teammate wurde?

Ynstee fan AI te sjen as in katalysator foar wurkleazens, moat it sjoen wurde as in útwreiding fan minsklike mooglikheden.

Skriuwer:
Namme fan auteur
Quantumrun Foresight
Novimber 10, 2023

Ynsjoch gearfetting

De dynamyk tusken minsken en masines evoluearret, mei keunstmjittige yntelliginsje (AI) dy't yn rollen stapt dy't minsklike mooglikheden fergrutsje en de tradisjonele brûker-ark-relaasje feroarje nei in mear gearwurkjende ynteraksje. Fan sûnenssoarch oant softwareûntwikkeling feroaret de rol fan AI yn dy fan in ûnmisbere assistint, dy't helpt by taken lykas gegevensanalyse, it behearen fan pasjintrecords, of sels learje hoe te koade. Dizze oergong bringt ek in ferskaat oan gefolgen nei foaren, ynklusyf de needsaak foar nije regeljouwingskaders, trochgeande learen foar it personiel, en it potinsjeel foar effisjinter en feiliger operasjonele praktiken yn ferskate sektoaren.

AI-augmented wurk kontekst

De ynteraksje tusken minsken en masines hat altyd in fokuspunt fan diskusje west, foaral mei de komst fan AI en masine learen (ML) technologyen. In mienskiplike eangst is dat AI in briedplak kin wêze foar misynformaasje of falsk nijs, wat mistrouwen ûnder yndividuen oanwakket. AI toant lykwols enoarm potensjeel yn it fergrutsjen fan minsklike kapasiteiten en it foarútstribjen fan kreativiteit en ynnovaasje. In protte saakkundigen stelle dat de hjoeddeiske tapassing fan AI hat net berikt syn hichtepunt; it wurdt faaks degradearre nei in gewoane brûker-ark relaasje ynstee fan in gearwurkingsferbân.

AI omfettet no komplekse redenearingsmooglikheden en autonome aksjes, wêrtroch it in aktive entiteit is ynstee fan in passyf ark dat allinich oan minsklike easken foldocht. De ferskowing is nei in mear gearwurkjende ynteraksje dêr't minsken en AI meidogge oan in twa-wei dialooch, wêrtroch beslútfoarming en útfiering fan taken wurde dield. Dêrby kinne minsken AI-antwurden besjen en oanpasse, har doelen ferfine op basis fan de ynsjoggen fan de AI. Dit nije paradigma kin potensjeel liede ta in opnij definiearje fan arbeidsferdieling tusken minsken en yntelliginte masines, it maksimalisearjen fan de sterke punten fan beide.

Under de opmerklike foarútgong yn dit domein binne grutte taalmodellen (LLM's). OpenAI's ChatGPT, bygelyks, kin minsklike tekst ferwurkje en generearje op basis fan de ynformaasje dy't deroan wurdt fied, en leveret weardefolle ynsjoch, konsepten, as suggestjes dy't tiid kinne besparje en kreatyf tinken stimulearje. Underwilens kin de ôfbyldingsgenerator DALL-E 3 realistyske foto's, stripferhalen en sels memes meitsje. Advysburo Deloitte ynkapselet dizze ûntwikkeljende relaasje troch te suggerearjen dat minsken no kinne wurkje oan masines, mei masines, en foar masines, hingje op in takomst wêr't ús ynteraksje mei AI mear ferweefd is en ûnderling ferrykend.

Disruptive ynfloed

Tom Smith, in AI-startup-eigner, begon in ferkenning fan OpenAI's automatisearre softwareprogrammeur, Codex, en ûntduts dat it nut oerstsjûge fan gewoane konversaasjemooglikheden. Doe't hy djipper dûkte, fûn hy Codex betûft yn it oersetten tusken ferskate programmeartalen, en hingje op in potinsjele ferbettering fan koade ynteroperabiliteit en ferienfâldiging fan cross-platform ûntwikkeling. Syn ûnderfinings liede him ta de konklúzje dat ynstee fan in bedriging foar profesjonele programmeurs, technologyen lykas Codex kinne fungearje as katalysatoren foar minsklike produktiviteit.

Yn 'e sûnenssektor presintearret de tapassing fan AI in kânsrike wei om de diagnostyske krektens en effisjinsje fan medyske praktiken te fergrutsjen. Wylst AI de yntuïtive touch fan minsklike dokters miskien misse kin, stiet it as in reservoir fan gegevens fan ferline gefallen en behannelingskiednis, klear om tagong te krijen om bettere klinyske besluten te ynformearjen. De assistinsje wreidet út foar it behearen fan medyske records en medikaasjehistoarjes fan pasjinten, in taak fan wichtich belang, mar tiidslinend foar drokke praktiken. Beyond dizze taak-spesifike helpmiddels, de yntroduksje fan AI-oandreaune gearwurkjende robots of cobots yn fabrikaazje of bou sites heralds in substansjele reduksje yn blessuere risiko 's.

Underwilens stiet de mooglikheid fan AI om komplekse workflows yn kaart te bringen, te optimalisearjen en te kontrolearjen as in testamint fan har potensjele rol by it ferbetterjen fan operasjonele effisjinsje. De cross-yndustry-applikaasjes, fan softwareûntwikkeling oant sûnenssoarch en yndustriële operaasjes, ûnderstreekje in ferskowing nei in mear gearwurkjende synergy fan minske-masine. As LLM's en komputerfisy mear ferfine en foarkommen wurde, kinne se liede ta net allinich in reimagining fan yndividuele rollen, mar ek in bredere organisatoaryske transformaasje.

Gefolgen fan AI-augmented wurk

Mooglike gefolgen fan AI-augmented wurk kinne omfetsje:

De opkomst fan AI as in ûnmisbere assistint yn ferskate domeinen, ynklusyf firtuele assistinten, chatbots, en kodearring assistinten, bydraacht oan ferbettere effisjinsje en produktiviteit oer meardere sektoaren.
Ymplemintaasje fan regeljouwingskaders omgeande wurkferhâldingen tusken minske en AI, it definiearjen fan 'e omfang en grinzen fan taken, dy't in goed definieare operasjonele omjouwing en dúdlikens yn' e rolôfdieling befoarderje.
Ynset fan AI yn rollen foar data-analyze, it leverjen fan krityske ynsjoggen yn finânsjes en yndustry en helpe by it formulearjen fan data-oandreaune strategyen en ynformearre beslútfoarmingprosessen.
De ûntwikkeling fan mear assistinte technologyen yn AI-labs, it ferbetterjen fan de kapasiteit fan AI as weardefolle teamgenoaten, benammen yn 'e sûnenssoarch, wat kin liede ta bettere pasjintesoarch en effisjinte sikehûsoperaasjes.
In ferskowing nei trochgeand learen en opwurdearjen ûnder it personiel om tred te hâlden mei AI-foarútgongen, it befoarderjen fan in kultuer fan libbenslang learen en oanpassingsfermogen.
De potinsjele feroaring yn bedriuwsmodellen, om't bedriuwen AI kinne benutte om operasjonele kosten te ferleegjen, klantbegelieding te ferbetterjen en nije tsjinsten of produkten oan te bieden, en in ferskowing nei mear data-sintraal modellen katalysearje.
Ekonomyske foardielen dy't fuortkomme út AI-ferbettere effisjinsje kinne liede ta kostenbesparring foar konsuminten, mooglik oersetten nei legere prizen foar guod en tsjinsten en in hegere libbensstandert.
In politike ferskowing as oerheden AI ynsette foar bettere beliedsanalyse, levering fan publike tsjinsten, en ynformeare beslútfoarming, hoewol mei útdagings oangeande gegevensprivacy en etyske oerwagings.
Potinsjele miljeufoardielen as AI kinne helpe by it optimalisearjen fan boarneallokaasje, ferminderjen fan ôffal en bydrage oan duorsumer operasjonele praktiken yn yndustry.