Rad proširen AI-jem: Mogu li sustavi strojnog učenja postati naš najbolji suigrač?

• Autor:
• ime autora

  Quantumrun Foresight
• Studenog 10, 2023

Sažetak uvida

Dinamika između ljudi i strojeva se razvija, s umjetnom inteligencijom (AI) koja preuzima uloge koje povećavaju ljudske sposobnosti i mijenjaju tradicionalni odnos korisnika i alata u više suradničku interakciju. Od zdravstvene skrbi do razvoja softvera, uloga umjetne inteligencije pretvara se u nezamjenjivog pomoćnika, koji pomaže u zadacima poput analize podataka, upravljanja kartonima pacijenata ili čak učenja kodiranja. Ovaj prijelaz također donosi niz implikacija, uključujući potrebu za novim regulatornim okvirima, stalnim učenjem za radnu snagu i potencijalom za učinkovitije i sigurnije operativne prakse u različitim sektorima.

Radni kontekst proširen AI-om

Interakcija između ljudi i strojeva oduvijek je bila središnja točka rasprava, osobito s pojavom AI i tehnologija strojnog učenja (ML). Čest je strah da bi umjetna inteligencija mogla biti leglo za dezinformacije ili lažne vijesti, što potiče nepovjerenje među pojedincima. Međutim, umjetna inteligencija pokazuje golem potencijal u povećanju ljudskih sposobnosti i poticanju kreativnosti i inovacija. Mnogi stručnjaci tvrde da sadašnja primjena umjetne inteligencije nije dosegla svoj zenit; često se svodi na puki odnos između korisnika i alata, a ne na suradničko partnerstvo.

AI sada sažima složene sposobnosti razmišljanja i autonomne radnje, čineći ga aktivnim entitetom, a ne pasivnim alatom koji isključivo zadovoljava ljudske zahtjeve. Pomak je prema više suradničke interakcije gdje ljudi i umjetna inteligencija sudjeluju u dvosmjernom dijalogu, dopuštajući zajedničko donošenje odluka i izvršavanje zadataka. Pritom ljudi mogu pregledati i prilagoditi odgovore umjetne inteligencije, precizirajući svoje ciljeve na temelju uvida koje pruža umjetna inteligencija. Ova nova paradigma potencijalno može dovesti do redefiniranja podjele rada između ljudi i inteligentnih strojeva, maksimizirajući prednosti oboje. 

Među značajnim napretcima u ovoj domeni su veliki jezični modeli (LLM). OpenAI-jev ChatGPT, na primjer, može obraditi i generirati tekst sličan ljudskom na temelju informacija koje su mu dostavljene, pružajući vrijedne uvide, nacrte ili prijedloge koji mogu uštedjeti vrijeme i potaknuti kreativno razmišljanje. U međuvremenu, generator slika DALL-E 3 može stvarati realistične fotografije, stripove, pa čak i memeove. Konzultantska tvrtka Deloitte sažima ovaj evoluirajući odnos sugerirajući da ljudi sada mogu raditi na strojevima, sa strojevima i za strojeve, nagovještavajući budućnost u kojoj će naša interakcija s umjetnom inteligencijom biti isprepletenija i međusobno obogaćena.

Razarajući učinak

Tom Smith, vlasnik startupa za umjetnu inteligenciju, krenuo je u istraživanje OpenAI-jevog automatiziranog softverskog programera, Codexa, i otkrio da njegova korisnost nadilazi puke mogućnosti razgovora. Kako je dublje kopao, otkrio je da je Codex vješt u prevođenju između različitih programskih jezika, nagovještavajući potencijalno poboljšanje interoperabilnosti koda i pojednostavljenje razvoja na više platformi. Njegova iskustva dovela su ga do zaključka da tehnologije poput Codexa, umjesto da predstavljaju prijetnju profesionalnim programerima, mogu djelovati kao katalizatori ljudske produktivnosti. 

U sektoru zdravstva, primjena umjetne inteligencije predstavlja obećavajući put za povećanje dijagnostičke točnosti i učinkovitosti liječnika. Iako umjetnoj inteligenciji možda nedostaje intuitivan dodir ljudskih liječnika, ona je spremnik podataka o prošlim slučajevima i povijesti liječenja, spreman za pristup radi donošenja boljih kliničkih odluka. Pomoć se proteže na upravljanje medicinskom dokumentacijom pacijenata i poviješću lijekova, što je zadatak od velike važnosti, ali koji zahtijeva puno vremena za zaposlene praktičare. Osim ovih pomagala za specifične zadatke, uvođenje kolaborativnih robota ili kobota pokretanih umjetnom inteligencijom u proizvodna ili građevinska gradilišta najavljuje znatno smanjenje rizika od ozljeda.

U međuvremenu, sposobnost umjetne inteligencije da mapira, optimizira i nadgleda složene tijekove rada svjedoči o njegovoj potencijalnoj ulozi u poboljšanju operativne učinkovitosti. Međuindustrijske aplikacije, od razvoja softvera do zdravstvene skrbi i industrijskih operacija, naglašavaju pomak prema sinergiji čovjeka i stroja koja više surađuje. Kako LLM i računalna vizija postaju sve rafiniraniji i prevladavajući, oni mogu dovesti ne samo do ponovnog osmišljavanja pojedinačnih uloga, već i do šire organizacijske transformacije.

Implikacije rada proširenog umjetnom inteligencijom

Moguće implikacije rada proširenog umjetnom inteligencijom mogu uključivati: 

• Uspon AI kao nezamjenjivog pomoćnika u raznim domenama, uključujući virtualne pomoćnike, chatbotove i pomoćnike kodiranja, pridonoseći poboljšanoj učinkovitosti i produktivnosti u više sektora.
• Implementacija regulatornih okvira koji okružuju radne odnose između ljudi i umjetne inteligencije, određujući opseg i ograničenja zadataka, što potiče dobro definirano operativno okruženje i jasnoću u razgraničenju uloga.
• Implementacija umjetne inteligencije u ulogama analize podataka, pružanje kritičnih uvida u financije i industriju i pomoć u formuliranju strategija vođenih podacima i informiranih procesa donošenja odluka.
• Razvoj više pomoćnih tehnologija u laboratorijima umjetne inteligencije, povećavajući sposobnost umjetne inteligencije kao vrijednih suigrača, posebno u zdravstvu, što bi moglo dovesti do bolje skrbi za pacijente i učinkovitijeg bolničkog rada.
• Pomak prema kontinuiranom učenju i usavršavanju radne snage kako bi se održao korak s napretkom umjetne inteligencije, poticanje kulture cjeloživotnog učenja i prilagodljivosti.
• Potencijalna promjena u poslovnim modelima jer tvrtke mogu iskoristiti AI za smanjenje operativnih troškova, poboljšanje angažmana korisnika i ponudu novih usluga ili proizvoda, katalizirajući pomak prema modelima koji su više usmjereni na podatke.
• Ekonomske koristi koje proizlaze iz učinkovitosti poboljšane umjetnom inteligencijom mogle bi dovesti do uštede troškova za potrošače, što bi se moglo prevesti u niže cijene dobara i usluga i viši životni standard.
• Politička promjena jer vlade angažiraju umjetnu inteligenciju za bolju analizu politike, pružanje javnih usluga i informirano donošenje odluka, iako uz izazove u vezi s privatnošću podataka i etičkim razmatranjima.
• Potencijalne koristi za okoliš jer bi umjetna inteligencija mogla pomoći u optimiziranju raspodjele resursa, smanjenju otpada i doprinosu održivijim operativnim praksama u industrijama.

Pitanja za razmatranje

• Kako drugačije umjetna inteligencija može poboljšati ljudske zadatke?
• Koja su potencijalna ograničenja rada sa sustavima umjetne inteligencije?