Робота на основі штучного інтелекту: чи можуть системи машинного навчання стати нашим найкращим партнером?

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresight
• Листопад 10, 2023

Короткий огляд

Динаміка між людьми та машинами розвивається, коли штучний інтелект (ШІ) виконує ролі, які розширюють людські здібності та змінюють традиційні відносини між користувачем і інструментом на більш спільну взаємодію. Від охорони здоров’я до розробки програмного забезпечення роль штучного інтелекту перетворюється на незамінного помічника, який допомагає виконувати такі завдання, як аналіз даних, керування картами пацієнтів або навіть навчання програмуванню. Цей перехід також породжує низку наслідків, включаючи потребу в новій нормативно-правовій базі, безперервному навчанні для робочої сили та потенціалі для більш ефективних і безпечних методів роботи в різних секторах.

Контекст роботи, доповнений AI

Взаємодія між людьми та машинами завжди була фокусом дискусій, особливо з появою технологій ШІ та машинного навчання (ML). Загальноприйнятим страхом є те, що штучний інтелект може стати живильним середовищем для дезінформації або фейкових новин, підживлюючи недовіру серед людей. Однак штучний інтелект демонструє величезний потенціал у розширенні людських здібностей і просуванні вперед творчості та інновацій. Багато експертів стверджують, що нинішнє застосування ШІ не досягло свого зеніту; це часто зводиться до простих стосунків між користувачем і інструментом, а не до спільного партнерства.

ШІ тепер інкапсулює складні можливості міркування та автономні дії, що робить його активним, а не пасивним інструментом, який задовольняє виключно людські потреби. Перехід у бік більш спільної взаємодії, коли люди та штучний інтелект беруть участь у двосторонньому діалозі, що дозволяє спільно приймати рішення та виконувати завдання. Роблячи це, люди можуть переглядати та коригувати реакції ШІ, уточнюючи свої цілі на основі інформації, наданої ШІ. Ця нова парадигма потенційно може призвести до перегляду розподілу праці між людьми та розумними машинами, максимізуючи переваги обох. 

Серед помітних досягнень у цій галузі — великі мовні моделі (LLM). Наприклад, ChatGPT OpenAI може обробляти та генерувати текст, схожий на людину, на основі наданої йому інформації, надаючи цінну інформацію, чернетки чи пропозиції, які можуть заощадити час і стимулювати творче мислення. Тим часом генератор зображень DALL-E 3 може створювати реалістичні фотографії, комікси та навіть меми. Консалтингова фірма Deloitte узагальнює ці відносини, що розвиваються, припускаючи, що люди тепер можуть працювати на машинах, з машинами та для машин, натякаючи на майбутнє, де наша взаємодія з ШІ буде більш переплетеною та взаємозбагаченою.

Руйнівний вплив

Том Сміт, власник стартапу зі штучним інтелектом, почав досліджувати автоматизований програматор OpenAI, Codex, і виявив, що його корисність перевершує звичайні розмовні можливості. Коли він заглибився глибше, то виявив, що Codex вміє перекладати між різними мовами програмування, що натякає на потенційне покращення сумісності коду та спрощення кросплатформної розробки. Його досвід привів його до висновку, що замість того, щоб становити загрозу для професійних програмістів, такі технології, як Codex, можуть діяти як каталізатори продуктивності людини. 

У секторі охорони здоров’я застосування штучного інтелекту є багатообіцяючим шляхом для підвищення діагностичної точності та ефективності практикуючих лікарів. Хоча штучному інтелекту може бракувати інтуїтивного дотику лікарів-людей, він є резервуаром даних про минулі випадки та історій лікування, доступ до якого готовий для прийняття кращих клінічних рішень. Допомога поширюється на ведення медичних записів пацієнтів та історій прийому ліків, завдання надзвичайно важливе, але потребує багато часу для зайнятих лікарів. Крім допомоги при виконанні конкретних завдань, впровадження роботів або коботів на основі штучного інтелекту на виробничих або будівельних майданчиках віщує суттєве зниження ризиків травм.

Водночас здатність штучного інтелекту планувати, оптимізувати та контролювати складні робочі процеси є свідченням його потенційної ролі у підвищенні операційної ефективності. Міжгалузеві додатки, від розробки програмного забезпечення до охорони здоров’я та промислових операцій, підкреслюють зрушення до більш спільної взаємодії людини та машини. Оскільки магістратури та комп’ютерне бачення стають більш витонченими та поширеними, вони можуть призвести не лише до перегляду окремих ролей, але й до ширшої організаційної трансформації.

Наслідки роботи, доповненої ШІ

Можливі наслідки роботи, доповненої ШІ, можуть включати: 

• Розвиток ШІ як незамінного помічника в різних сферах, включаючи віртуальних помічників, чат-ботів і помічників у кодуванні, що сприяє підвищенню ефективності та продуктивності в багатьох секторах.
• Впровадження нормативної бази, що оточує робочі відносини між людиною та штучним інтелектом, окреслюючи обсяг і межі завдань, що сприяє чіткому робочому середовищу та чіткому розмежуванню ролей.
• Розгортання штучного інтелекту в ролі аналізу даних, надання критичної інформації про фінанси та промисловість і допомога у формулюванні керованих даними стратегій і процесів прийняття обґрунтованих рішень.
• Розробка додаткових допоміжних технологій у лабораторіях штучного інтелекту, що покращує можливості штучного інтелекту як цінних товаришів по команді, особливо в охороні здоров’я, що може сприяти кращому догляду за пацієнтами та ефективній роботі лікарень.
• Перехід до безперервного навчання та підвищення кваліфікації серед робочої сили, щоб йти в ногу з прогресом штучного інтелекту, сприяючи культурі навчання протягом усього життя та адаптації.
• Потенційна зміна бізнес-моделей, оскільки компанії можуть використовувати штучний інтелект для зниження операційних витрат, покращення взаємодії з клієнтами та пропонування нових послуг або продуктів, що каталізує перехід до моделей, орієнтованих на дані.
• Економічні переваги, які випливають із підвищення ефективності штучного інтелекту, можуть призвести до економії коштів для споживачів, що, можливо, призведе до зниження цін на товари та послуги та підвищення рівня життя.
• Політичні зміни, оскільки уряди залучають штучний інтелект для кращого аналізу політики, надання державних послуг і прийняття обґрунтованих рішень, хоча й з проблемами щодо конфіденційності даних і етичних міркувань.
• Потенційні переваги для навколишнього середовища, оскільки штучний інтелект може допомогти в оптимізації розподілу ресурсів, зменшенні відходів і сприянні більш стійким методам роботи в галузях.

Питання для розгляду

• Як ще ШІ може покращити людські завдання?
• Які можливі обмеження роботи з системами ШІ?