Quantumrun

BILDEKREDITT:

iStock

AI-utvidet arbeid: Kan maskinlæringssystemer bli vår beste lagkamerat?

I stedet for å se på AI som en katalysator for arbeidsledighet, bør det sees på som en utvidelse av menneskelige evner.

Forfatter:
forfatternavn
Quantumrun Foresight
November 10, 2023

Oppsummering av innsikt

Dynamikken mellom mennesker og maskiner utvikler seg, med kunstig intelligens (AI) som går inn i roller som øker menneskelige evner og endrer det tradisjonelle bruker-verktøy-forholdet til en mer samarbeidende interaksjon. Fra helsevesen til programvareutvikling, AIs rolle forvandles til rollen som en uunnværlig assistent, som hjelper til med oppgaver som dataanalyse, administrasjon av pasientjournaler eller til og med å lære å kode. Denne overgangen medfører også en rekke implikasjoner, inkludert behovet for nye regulatoriske rammer, kontinuerlig læring for arbeidsstyrken og potensialet for mer effektiv og sikker operasjonspraksis på tvers av ulike sektorer.

AI-utvidet arbeidskontekst

Samspillet mellom mennesker og maskiner har alltid vært et fokuspunkt for diskusjon, spesielt med fremkomsten av AI og maskinlæringsteknologier (ML). En vanlig frykt er at AI kan være en grobunn for feilinformasjon eller falske nyheter, noe som skaper mistillit blant enkeltpersoner. Imidlertid viser AI et enormt potensial for å øke menneskelige evner og drive frem kreativitet og innovasjon. Mange eksperter hevder at den nåværende anvendelsen av AI ikke har nådd toppen; det er ofte henvist til et rent bruker-verktøy-forhold i stedet for et samarbeidspartnerskap.

AI innkapsler nå komplekse resonneringsevner og autonome handlinger, noe som gjør den til en aktiv enhet i stedet for et passivt verktøy som utelukkende imøtekommer menneskelige krav. Skiftet går mot en mer samarbeidende interaksjon der mennesker og AI engasjerer seg i en toveis dialog, slik at beslutningstaking og utførelse av oppgaver kan deles. Ved å gjøre det kan mennesker gjennomgå og justere AI-responsene, og avgrense målene sine basert på innsikten fra AI. Dette nye paradigmet kan potensielt føre til en redefinering av arbeidsdeling mellom mennesker og intelligente maskiner, og maksimere styrken til begge.

Blant de bemerkelsesverdige fremskrittene på dette domenet er store språkmodeller (LLM). OpenAIs ChatGPT, for eksempel, kan behandle og generere menneskelignende tekst basert på informasjonen som gis til den, og gir verdifull innsikt, utkast eller forslag som kan spare tid og stimulere til kreativ tenkning. I mellomtiden kan bildegeneratoren DALL-E 3 lage realistiske fotografier, tegneserier og til og med memer. Konsulentfirmaet Deloitte innkapsler dette utviklende forholdet ved å foreslå at mennesker nå kan jobbe på maskiner, med maskiner og for maskiner, og antyder en fremtid hvor interaksjonen vår med AI er mer sammenvevd og gjensidig berikende.

Forstyrrende påvirkning

Tom Smith, en AI-oppstartseier, tok fatt på en utforskning av OpenAIs automatiserte programvareprogrammerer, Codex, og oppdaget at nytten overskred bare samtaleevner. Etter hvert som han gikk dypere, fant han Codex dyktig i å oversette mellom forskjellige programmeringsspråk, og antydet en potensiell forbedring av kodeinteroperabilitet og forenkling av utvikling på tvers av plattformer. Erfaringene hans førte ham til konklusjonen at i stedet for å utgjøre en trussel mot profesjonelle programmerere, kan teknologier som Codex fungere som katalysatorer for menneskelig produktivitet.

I helsesektoren presenterer bruken av AI en lovende vei for å øke den diagnostiske nøyaktigheten og effektiviteten til leger. Selv om AI kanskje mangler den intuitive touchen til menneskelige leger, står den som et reservoar av tidligere kasusdata og behandlingshistorier, klar til å bli tilgjengelig for å informere om bedre kliniske beslutninger. Bistanden strekker seg til å administrere pasientenes journaler og medisinhistorier, en oppgave av betydelig betydning, men likevel tidkrevende for travle utøvere. Utover disse oppgavespesifikke hjelpemidlene, varsler introduksjonen av AI-drevne samarbeidsroboter eller cobots på produksjons- eller byggeplasser en betydelig reduksjon i skaderisiko.

I mellomtiden står AIs evne til å kartlegge, optimalisere og overvåke komplekse arbeidsflyter som et bevis på dens potensielle rolle i å forbedre operasjonell effektivitet. De tverrindustrielle applikasjonene, fra programvareutvikling til helsevesen og industrielle operasjoner, understreker et skifte mot en mer samarbeidende menneske-maskin-synergi. Etter hvert som LLM-er og datasyn blir mer raffinert og utbredt, kan de føre til ikke bare en reimagining av individuelle roller, men også til en bredere organisatorisk transformasjon.

Implikasjoner av AI-utvidet arbeid

Mulige implikasjoner av AI-utvidet arbeid kan omfatte:

Fremveksten av AI som en uunnværlig assistent på ulike domener, inkludert virtuelle assistenter, chatbots og kodehjelpere, bidrar til økt effektivitet og produktivitet på tvers av flere sektorer.
Implementering av regulatoriske rammeverk rundt menneske-AI-arbeidsrelasjoner, som avgrenser omfanget og grensene for oppgaver, som fremmer et veldefinert driftsmiljø og klarhet i rolleavgrensningen.
Utplassering av AI i dataanalyseroller, leverer kritisk innsikt i finans og industri og hjelper til med å formulere datadrevne strategier og informerte beslutningsprosesser.
Utviklingen av flere hjelpeteknologier i AI-laboratorier, som forbedrer evnen til AI som verdifulle lagkamerater, spesielt innen helsevesenet, noe som kan føre til bedre pasientbehandling og effektiv sykehusdrift.
Et skifte mot kontinuerlig læring og oppkvalifisering blant arbeidsstyrken for å holde tritt med AI-fremskritt, og fremme en kultur for livslang læring og tilpasningsevne.
Den potensielle endringen i forretningsmodeller ettersom selskaper kan utnytte AI for å senke driftskostnadene, forbedre kundeengasjementet og tilby nye tjenester eller produkter, noe som katalyserer et skifte mot mer datasentriske modeller.
Økonomiske fordeler som stammer fra AI-forbedret effektivitet kan føre til kostnadsbesparelser for forbrukerne, muligens oversettes til lavere priser på varer og tjenester og høyere levestandard.
Et politisk skifte ettersom regjeringer engasjerer AI for bedre politikkanalyse, levering av offentlige tjenester og informert beslutningstaking, om enn med utfordringer angående personvern og etiske hensyn.
Potensielle miljøfordeler som AI kan hjelpe til med å optimalisere ressursallokering, redusere avfall og bidra til mer bærekraftig driftspraksis i industrien.