Praca wspomagana sztuczną inteligencją: czy systemy uczenia maszynowego mogą stać się naszym najlepszym członkiem zespołu?

• Autor:
• nazwisko autora

  Foresight Quantumrun
• Listopad 10, 2023

Podsumowanie spostrzeżeń

Dynamika między ludźmi a maszynami ewoluuje, a sztuczna inteligencja (AI) wkracza w role, które zwiększają ludzkie możliwości i zmieniają tradycyjną relację użytkownik-narzędzie na interakcję bardziej opartą na współpracy. Od opieki zdrowotnej po tworzenie oprogramowania, rola sztucznej inteligencji przekształca się w niezastąpionego asystenta, pomagającego w zadaniach takich jak analiza danych, zarządzanie dokumentacją pacjentów, a nawet nauka kodowania. To przejście niesie ze sobą także szereg konsekwencji, w tym potrzebę nowych ram regulacyjnych, ciągłe uczenie się siły roboczej oraz potencjał bardziej wydajnych i bezpiecznych praktyk operacyjnych w różnych sektorach.

Kontekst pracy wspomagany sztuczną inteligencją

Interakcja między ludźmi i maszynami zawsze była centralnym punktem dyskusji, zwłaszcza wraz z pojawieniem się technologii sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML). Powszechną obawą jest, że sztuczna inteligencja może stać się wylęgarnią dezinformacji lub fałszywych wiadomości, podsycając brak zaufania między jednostkami. Sztuczna inteligencja wykazuje jednak ogromny potencjał w zakresie zwiększania ludzkich zdolności oraz napędzania kreatywności i innowacji. Wielu ekspertów twierdzi, że obecne zastosowanie sztucznej inteligencji nie osiągnęło jeszcze szczytu; często sprowadza się to do zwykłej relacji użytkownik-narzędzie, a nie do partnerstwa opartego na współpracy.

Sztuczna inteligencja obejmuje obecnie złożone możliwości rozumowania i autonomiczne działania, co czyni ją aktywną jednostką, a nie pasywnym narzędziem zaspokajającym wyłącznie ludzkie potrzeby. Zmiana zmierza w kierunku interakcji bardziej opartej na współpracy, w której ludzie i sztuczna inteligencja angażują się w dwustronny dialog, umożliwiający wspólne podejmowanie decyzji i wykonywanie zadań. W ten sposób ludzie mogą przeglądać i dostosowywać reakcje sztucznej inteligencji, udoskonalając swoje cele w oparciu o spostrzeżenia dostarczone przez sztuczną inteligencję. Ten nowy paradygmat może potencjalnie doprowadzić do przedefiniowania podziału pracy między ludźmi i inteligentnymi maszynami, maksymalizując mocne strony obu. 

Do znaczących osiągnięć w tej dziedzinie należą duże modele językowe (LLM). Na przykład ChatGPT OpenAI może przetwarzać i generować tekst przypominający ludzki na podstawie dostarczonych mu informacji, dostarczając cennych spostrzeżeń, wersji roboczych lub sugestii, które mogą zaoszczędzić czas i pobudzić kreatywne myślenie. Tymczasem generator obrazów DALL-E 3 może tworzyć realistyczne fotografie, komiksy, a nawet memy. Firma konsultingowa Deloitte ujmuje tę ewoluującą relację, sugerując, że ludzie mogą teraz pracować na maszynach, z maszynami i dla maszyn, wskazując przyszłość, w której nasza interakcja ze sztuczną inteligencją będzie bardziej powiązana i wzajemnie się wzbogacająca.

Zakłócający wpływ

Tom Smith, właściciel startupu AI, rozpoczął eksplorację zautomatyzowanego programisty oprogramowania OpenAI, Codex, i odkrył, że jego użyteczność wykracza poza zwykłe możliwości konwersacyjne. Gdy zagłębił się głębiej, odkrył, że Codex jest biegły w tłumaczeniu pomiędzy różnymi językami programowania, co wskazuje na potencjalne zwiększenie interoperacyjności kodu i uproszczenie rozwoju międzyplatformowego. Doświadczenia doprowadziły go do wniosku, że technologie takie jak Codex, zamiast stanowić zagrożenie dla profesjonalnych programistów, mogą działać jak katalizatory zwiększające produktywność człowieka. 

W sektorze opieki zdrowotnej zastosowanie sztucznej inteligencji stanowi obiecującą drogę do zwiększenia dokładności diagnostycznej i wydajności lekarzy. Chociaż sztucznej inteligencji może brakować intuicyjnego dotyku charakterystycznego dla ludzkich lekarzy, stanowi ona zbiornik danych przypadków z przeszłości i historii leczenia, do którego można uzyskać dostęp w celu podejmowania lepszych decyzji klinicznych. Pomoc obejmuje zarządzanie dokumentacją medyczną pacjentów i historią leków, co jest zadaniem o istotnym znaczeniu, ale czasochłonnym dla zapracowanych lekarzy. Oprócz pomocy przeznaczonych do konkretnych zadań wprowadzenie robotów lub cobotów współpracujących napędzanych sztuczną inteligencją na terenach produkcyjnych lub budowlanych zwiastuje znaczne zmniejszenie ryzyka obrażeń.

Tymczasem zdolność sztucznej inteligencji do mapowania, optymalizowania i nadzorowania złożonych przepływów pracy stanowi świadectwo jej potencjalnej roli w zwiększaniu efektywności operacyjnej. Zastosowania międzybranżowe, od tworzenia oprogramowania po opiekę zdrowotną i operacje przemysłowe, podkreślają przejście w kierunku bardziej opartej na współpracy synergii człowieka i maszyny. W miarę jak LLM i wizja komputerowa stają się coraz bardziej wyrafinowane i powszechne, mogą prowadzić nie tylko do ponownego przemyślenia indywidualnych ról, ale także do szerszej transformacji organizacyjnej.

Konsekwencje pracy wspomaganej sztuczną inteligencją

Możliwe konsekwencje pracy wspomaganej sztuczną inteligencją mogą obejmować: 

• Rozwój sztucznej inteligencji jako niezastąpionego asystenta w różnych dziedzinach, w tym wirtualnych asystentów, chatbotów i pomocników w kodowaniu, przyczyniający się do zwiększenia wydajności i produktywności w wielu sektorach.
• Wdrożenie ram regulacyjnych dotyczących relacji roboczych człowiek-sztuczna inteligencja, określających zakres i granice zadań, co sprzyja dobrze zdefiniowanemu środowisku operacyjnemu i jasności w rozgraniczeniu ról.
• Wdrażanie sztucznej inteligencji na stanowiskach zajmujących się analizą danych, dostarczanie kluczowych spostrzeżeń w finansach i przemyśle oraz pomaganie w formułowaniu strategii opartych na danych i procesach podejmowania świadomych decyzji.
• Rozwój bardziej wspomagających technologii w laboratoriach sztucznej inteligencji, zwiększający potencjał sztucznej inteligencji jako cennych członków zespołu, szczególnie w opiece zdrowotnej, co może prowadzić do lepszej opieki nad pacjentami i wydajniejszego działania szpitali.
• Zwrot w stronę ciągłego uczenia się i podnoszenia kwalifikacji pracowników, aby dotrzymać kroku postępom w zakresie sztucznej inteligencji, wspierając kulturę uczenia się przez całe życie i zdolności adaptacyjnych.
• Potencjalna zmiana modeli biznesowych, ponieważ firmy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do obniżania kosztów operacyjnych, poprawy zaangażowania klientów i oferowania nowych usług lub produktów, katalizując przejście w stronę modeli bardziej skoncentrowanych na danych.
• Korzyści gospodarcze wynikające ze zwiększonej wydajności AI mogą prowadzić do oszczędności kosztów dla konsumentów, co może przełożyć się na niższe ceny towarów i usług oraz wyższy standard życia.
• Zmiana polityczna polegająca na angażowaniu przez rządy sztucznej inteligencji w celu lepszej analizy polityki, świadczenia usług publicznych i podejmowania świadomych decyzji, choć wiąże się to z wyzwaniami dotyczącymi prywatności danych i względów etycznych.
• Potencjalne korzyści dla środowiska, ponieważ sztuczna inteligencja może pomóc w optymalizacji alokacji zasobów, ograniczeniu ilości odpadów i przyczynieniu się do bardziej zrównoważonych praktyk operacyjnych w branżach.

Pytania do rozważenia

• W jaki inny sposób sztuczna inteligencja może usprawnić ludzkie zadania?
• Jakie są potencjalne ograniczenia pracy z systemami AI?