İnsanların 'çalışması modellerine yapay zeka etkisi
İnsanların iş modellerine yapay zeka etkisi
yapay zeka ve gelecek çalışmaları MIT'nin son toplantısında bazı konuşmacılar onlar çünkü yapay zeka (AI) ve otomasyon çalışan insanlar işlerini değiştirme hakkında konuşma tarzın ve yolu çoğu zaman gerçeklik olmadığını söyledi.
AI teknolojisi mitler hakkında bir panelde bir çok konuşmacının AI herşeyi insanların yaptığı yapamaz nasıl ve insanlar geliştirilmektedir yeni bir sürecin parçası olabilir nasıl ele aldı. Jobcase CEO'su Fred Goff biz "gerçekten güçlendirmek insanlar" yerine sadece işçi veya görevleri yerine yapay zeka kullanarak AI kullanma fırsatına sahip olduğunu söyledi.
Goff Teknolojinin en büyük sorun ücretler ve eksik istihdam durgunluk olmak üzere son yarım yüzyıl için iş yerine edildiğini kaydetti. onlar her şeyi insanların yapabileceği yerini alamaz böylece, görevleri değil işler başarabilirsiniz yapay zeka ve otomasyon anlamalıdır. Goff düşündüğümüz gerektiğini söyledi "makineleri ve insanları değil, makineleri veya kişileri."
Goff işaret başka sorun biz onlar doğru cevabı almak için makine öğrenimi (ML) ya da AI kullandığınızda insanlar doğru sorunu yapılandırılmış düşünüyorum olmasıdır. İnsanların yeni görevlere adapte zaman harcamak nasıl anlattı. O da makineler kararları çevresindeki tüm girdileri işlemek gerekmiyor nasıl anlattı. Örneğin, Goff insan sermayesi ve yetenek elde etme yapay zeka kullanarak konuştuk ve o tür sistemler genellikle oldukça iyi yetenek istinat daha iş bulmak çözülmüş olacağını endişeliydi. ŤThese sistemler örtük önyargılı olabilir ve bunlar çalışanın iyi çalışmak için uygundur hangi takımın endam yerine şirketin işi için potansiyel çalışanlara bakmak eğilimindedir. O, "biz yanlış problem çözme olabileceğinden korkan."
Bir yanlış kanı biz sadece otomatik olarak mevcut verilere dayalı faktörleri ayarlayabilmenizdir Julie Şah MIT'de Havacılık ve Uzay Bölümü'nde doçent söyledi. O meslektaşları yeni modeller nasıl oluşturulacağını pratik izlerken, fabrika katta çok zaman harcıyor.
"Biz en iyi şekilde üretim hattını kurmak için nasıl bilmiyorum," dedi. "Işık-off" fabrikalar gelişme göstermiştir değil bu yüzden. Bunun yerine, insanlar değişen koşullara dayanarak ilerlemeye devam ve süreç daha başarılıdır. haddeleme makinesine önce sistem ihtiyaçları bizi anlamak ve biz sistem davranışı anlamamız gerekir.
Şah o insanlar o düzenlemek ve hatta bunları tarif etmek zor olduğu karar verme için çok bilgi ve arka plan getirmek söyledi. O birçok model Bugün kararları yorumlama genellikle sorunlu olduğuna işaret ediyor. Bunun yerine, Şah yardımına bilgisayarın muhakeme süreci örtülü fikir ve önceliklerin belirlenmesi rehberlik "alan uzmanlar" seçeneğini kullanarak önerdi. Goff ve Şah Hem o yapay zeka sonuçları belirleyemez gerektiğine inanıyoruz, ama en iyi bir insan karar verme aracı olarak kullanılabilecek birçok araçlardan biridir.
"Yeniden eğitim ve yeniden eğitim değil ortalama insanlar bilgisayar ve kod önünde oturmak gerekir mi," guff söyledi. O da kodlama ve benzeri fikirleri usta böylece insanlar genellikle maden işçilerinin yeniden eğitim hakkında konuşmak kaydetti. Bunun yerine, dedi, biz lise sonrası eğitim geniş bir yelpazede insanların sağlamak gerekir, ama biz bu tanımalı "herkes üniversiteye gitmek gerekiyor." Böyle kaynak ve tesisatçılar gibi sektörlerde insanlar için büyük bir talep var olduğunu söyledi ve için daha büyük bir fırsat olsaydı o merak "mikro-sertifikasyon."
Scott Prevost, Adobe Sensei mühendislikten sorumlu başkan yardımcısı, insanlar yapmak zorunda ama yapacak istemedikleri şeyleri otomatik hale getirerek yaratıcı bir deneyim genişleyen "güçlendirici işçiler" bugünün AI aslında ısrar ediyor. Adobe müşterilerinin% 74'ü tekrarlayan olmayan yaratıcı görevleri yerine yarısı zaman harcamak demek.
Yaratıcı yardımcıları ve pazarlama asistanları için Prevost görünüyor tüm iş akışı boyunca size yardımcı olacak. O, "yaratıcı insanlar" ve pazarlamacılar yok olmaz, ama rolleri değişebileceğini söyledi. Yaratıcılar ayrıntılı üretimlerde daha artistik yönetmenleri haline gelecektir. Sonuç olarak, odak yaratıcı sorunları, yenilik ve iyi işbirliğini çözme kayacak.
