AI papildytas darbas: ar mašininio mokymosi sistemos gali tapti geriausiu mūsų komandos draugu?

• Autorius:
• autoriaus vardas

  Quantumrun Foresight
• Lapkritis 10, 2023

Įžvalgos santrauka

Dinamika tarp žmonių ir mašinų vystosi, dirbtiniam intelektui (AI) žengiant į vaidmenis, kurie padidina žmogaus galimybes ir keičia tradicinį vartotojo ir įrankio ryšį į labiau bendradarbiaujančią sąveiką. Nuo sveikatos priežiūros iki programinės įrangos kūrimo, dirbtinio intelekto vaidmuo tampa nepakeičiamu asistentu, padedančiu atlikti tokias užduotis kaip duomenų analizė, pacientų įrašų tvarkymas ar net mokantis koduoti. Šis perėjimas taip pat sukelia įvairių pasekmių, įskaitant naujų reguliavimo sistemų poreikį, nuolatinį darbuotojų mokymąsi ir veiksmingesnės bei saugesnės veiklos įvairiuose sektoriuose potencialą.

AI papildytas darbo kontekstas

Žmonių ir mašinų sąveika visada buvo pagrindinis diskusijų taškas, ypač atsiradus AI ir mašininio mokymosi (ML) technologijoms. Įprasta nuogąstavimai, kad dirbtinis intelektas gali būti dezinformacijos ar netikrų naujienų auginimo terpė, skatinanti asmenų nepasitikėjimą. Tačiau AI demonstruoja didžiulį potencialą didinant žmogaus gebėjimus ir skatinant kūrybiškumą bei naujoves. Daugelis ekspertų teigia, kad dabartinė AI taikymas nepasiekė savo zenito; ji dažnai nukrenta į vartotojo ir įrankio ryšį, o ne į bendradarbiavimo partnerystę.

AI dabar apima sudėtingas samprotavimo galimybes ir savarankiškus veiksmus, todėl jis yra aktyvus subjektas, o ne pasyvus įrankis, tenkinantis tik žmogaus poreikius. Perėjimas prie labiau bendradarbiaujančios sąveikos, kai žmonės ir dirbtinis intelektas užmezga dvipusį dialogą, leidžiantį priimti sprendimus ir atlikti bendras užduotis. Tai darydami žmonės gali peržiūrėti ir koreguoti AI atsakymus, patobulindami savo tikslus, remdamiesi AI pateiktomis įžvalgomis. Ši nauja paradigma gali paskatinti iš naujo apibrėžti darbo pasidalijimą tarp žmonių ir išmaniųjų mašinų, maksimaliai padidinant abiejų stipriąsias puses. 

Tarp reikšmingų pažangų šioje srityje yra didelių kalbų modeliai (LLM). Pavyzdžiui, „OpenAI“ „ChatGPT“ gali apdoroti ir generuoti į žmogų panašų tekstą pagal jam pateiktą informaciją, suteikdama vertingų įžvalgų, juodraščių ar pasiūlymų, kurie gali sutaupyti laiko ir paskatinti kūrybišką mąstymą. Tuo tarpu vaizdo generatorius DALL-E 3 gali sukurti tikroviškas nuotraukas, komiksus ir net memus. Konsultacijų įmonė „Deloitte“ apibendrina šiuos besivystančius santykius teigdama, kad žmonės dabar gali dirbti su mašinomis, su mašinomis ir mašinomis, o tai rodo ateitį, kurioje mūsų sąveika su dirbtiniu intelektu bus labiau persipynusi ir viena kitą praturtinanti.

Trikdantis poveikis

Tomas Smithas, DI startuolio savininkas, pradėjo tyrinėti OpenAI automatizuotą programinės įrangos programuotoją Codex ir atrado, kad jo naudingumas pranoksta tik pokalbio galimybes. Kai jis gilinosi, jis pastebėjo, kad „Codex“ yra įgudęs versti tarp skirtingų programavimo kalbų, o tai užsiminė apie galimą kodo sąveikumo patobulinimą ir kelių platformų kūrimo supaprastinimą. Jo patirtis paskatino jį padaryti išvadą, kad tokios technologijos kaip Codex gali veikti kaip žmogaus produktyvumo katalizatorius, o ne kelti grėsmę profesionaliems programuotojams. 

Sveikatos priežiūros sektoriuje dirbtinio intelekto taikymas yra daug žadantis būdas padidinti praktikuojančių gydytojų diagnostinį tikslumą ir efektyvumą. Nors dirbtiniam intelektui gali trūkti intuityvaus žmogaus gydytojų prisilietimo, jis yra ankstesnių atvejų duomenų ir gydymo istorijų rezervuaras, paruoštas prieigai prie geresnių klinikinių sprendimų. Pagalba apima pacientų medicininių įrašų ir vaistų istorijų tvarkymą – tai labai svarbi, tačiau daug laiko reikalaujanti užduotis užsiėmusiems gydytojams. Be šių konkrečioms užduotims skirtų pagalbinių priemonių, dirbtinio intelekto varomų bendradarbiaujančių robotų ar kobotų įdiegimas gamybos ar statybų aikštelėse rodo, kad sužalojimų rizika gerokai sumažėja.

Tuo tarpu AI gebėjimas planuoti, optimizuoti ir prižiūrėti sudėtingas darbo eigas rodo galimą jos vaidmenį didinant veiklos efektyvumą. Kelių pramonės šakų taikomosios programos, nuo programinės įrangos kūrimo iki sveikatos priežiūros ir pramonės operacijų, pabrėžia perėjimą prie labiau bendradarbiaujančios žmogaus ir mašinos sinergijos. Kadangi LLM ir kompiuterinis matymas tampa vis tobulesnis ir vyraujantis, jie gali paskatinti ne tik pergalvoti atskirus vaidmenis, bet ir platesnę organizacinę pertvarką.

AI papildyto darbo pasekmės

Galimos AI papildyto darbo pasekmės gali būti: 

• AI, kaip nepakeičiamo pagalbininko įvairiose srityse, įskaitant virtualius asistentus, pokalbių robotus ir kodavimo pagalbininkus, išpopuliarėjimas, prisidedantis prie didesnio efektyvumo ir produktyvumo keliuose sektoriuose.
• Reguliavimo sistemų, susijusių su žmogaus ir DI darbo santykiais, įgyvendinimas, apibrėžiantis užduočių apimtį ir ribas, o tai skatina gerai apibrėžtą veiklos aplinką ir vaidmenų atskyrimo aiškumą.
• Dirbtinio intelekto naudojimas atliekant duomenų analizės vaidmenis, suteikiant svarbių įžvalgų finansų ir pramonės srityse ir padedant formuluoti duomenimis pagrįstas strategijas ir pagrįstus sprendimų priėmimo procesus.
• Kuriant daugiau pagalbinių technologijų dirbtinio intelekto laboratorijose, didinant AI, kaip vertingų komandos draugų, gebėjimus, ypač sveikatos priežiūros srityje, o tai gali padėti pagerinti pacientų priežiūrą ir veiksmingesnę ligoninės veiklą.
• Perėjimas prie nuolatinio mokymosi ir darbo jėgos kvalifikacijos tobulinimo, kad neatsiliktų nuo dirbtinio intelekto, skatinant mokymosi visą gyvenimą kultūrą ir gebėjimą prisitaikyti.
• Galimi verslo modelių pokyčiai, nes įmonės gali panaudoti dirbtinį intelektą, kad sumažintų veiklos sąnaudas, pagerintų klientų įtraukimą ir pasiūlytų naujų paslaugų ar produktų, taip skatinant perėjimą prie modelių, orientuotų į duomenis.
• Dėl dirbtinio intelekto padidinto efektyvumo ekonominė nauda gali padėti vartotojams sutaupyti, o tai gali lemti mažesnes prekių ir paslaugų kainas bei aukštesnį gyvenimo lygį.
• Politinis pokytis, kai vyriausybės pasitelkia dirbtinį intelektą, siekdamos geresnės politikos analizės, viešųjų paslaugų teikimo ir pagrįstų sprendimų priėmimo, nors kyla problemų dėl duomenų privatumo ir etinių sumetimų.
• Galima nauda aplinkai, nes dirbtinis intelektas gali padėti optimizuoti išteklių paskirstymą, sumažinti atliekas ir prisidėti prie tvaresnės veiklos pramonės šakose.

Klausimai, kuriuos reikia apsvarstyti

• Kaip dar AI gali paskatinti žmogaus užduotis?
• Kokie galimi darbo su AI sistemomis apribojimai?