Lucru sporit de AI: pot sistemele de învățare automată să devină cel mai bun coechipier al nostru?

• Autor:
• Numele autorului

  Previziune Quantumrun
• Noiembrie 10, 2023

Rezumat perspectivă

Dinamica dintre oameni și mașini evoluează, cu inteligența artificială (AI) pășind în roluri care măresc capacitățile umane și schimbând relația tradițională utilizator-instrument într-o interacțiune mai colaborativă. De la asistența medicală la dezvoltarea de software, rolul AI se transformă în cel de asistent indispensabil, ajutând în sarcini precum analiza datelor, gestionarea înregistrărilor pacienților sau chiar învățarea cum să codifice. Această tranziție aduce, de asemenea, o serie de implicații, inclusiv nevoia de noi cadre de reglementare, învățarea continuă pentru forța de muncă și potențialul pentru practici operaționale mai eficiente și mai sigure în diferite sectoare.

Context de lucru cu AI

Interacțiunea dintre oameni și mașini a fost întotdeauna un punct focal al discuțiilor, în special odată cu apariția AI și a tehnologiilor de învățare automată (ML). O teamă comună este că AI ar putea fi un teren propice pentru dezinformare sau știri false, alimentând neîncrederea în rândul indivizilor. Cu toate acestea, AI prezintă un potențial imens în creșterea abilităților umane și în propulsarea creativității și inovației. Mulți experți susțin că aplicația actuală a IA nu a atins apogeul; este adesea relegat la o simplă relație utilizator-instrument, mai degrabă decât la un parteneriat de colaborare.

AI încapsulează acum capacități complexe de raționament și acțiuni autonome, făcându-l o entitate activă mai degrabă decât un instrument pasiv care se adresează exclusiv cerințelor umane. Schimbarea este către o interacțiune mai colaborativă în care oamenii și inteligența artificială se angajează într-un dialog bidirecțional, permițând partajarea luării deciziilor și execuției sarcinilor. Procedând astfel, oamenii pot revizui și ajusta răspunsurile AI, perfecționându-și obiectivele pe baza informațiilor oferite de AI. Această nouă paradigmă poate duce la o redefinire a diviziunii muncii între oameni și mașini inteligente, maximizând punctele forte ale ambelor. 

Printre progresele notabile din acest domeniu se numără modelele lingvistice mari (LLM). ChatGPT de la OpenAI, de exemplu, poate procesa și genera text asemănător omului pe baza informațiilor furnizate, oferind informații valoroase, schițe sau sugestii care pot economisi timp și pot stimula gândirea creativă. Între timp, generatorul de imagini DALL-E 3 poate crea fotografii realiste, benzi desenate și chiar meme. Firma de consultanță Deloitte încapsulează această relație în evoluție, sugerând că oamenii pot lucra acum pe mașini, cu mașini și pentru mașini, sugerând un viitor în care interacțiunea noastră cu AI este mai împletită și mai îmbogățită reciproc.

Impact perturbator

Tom Smith, un proprietar de startup AI, s-a angajat într-o explorare a programatorului de software automat al OpenAI, Codex, și a descoperit că utilitatea acestuia depășește simplele capacități de conversație. Pe măsură ce a aprofundat, a găsit Codex competent în traducerea între diferite limbaje de programare, sugerând o potențială îmbunătățire a interoperabilității codului și simplificarea dezvoltării multiplatforme. Experiențele sale l-au condus la concluzia că, în loc să reprezinte o amenințare pentru programatorii profesioniști, tehnologii precum Codex ar putea acționa ca catalizatori pentru productivitatea umană. 

În sectorul sănătății, aplicarea AI prezintă o cale promițătoare pentru a crește acuratețea și eficiența diagnosticului medicilor. În timp ce AI poate să nu aibă atingerea intuitivă a medicilor umani, ea reprezintă un rezervor de date ale cazurilor anterioare și istorice de tratament, gata să fie accesată pentru a informa decizii clinice mai bune. Asistența se extinde la gestionarea dosarelor medicale ale pacienților și a istoricului medicației, o sarcină de importanță semnificativă, dar care necesită mult timp pentru practicienii ocupați. Dincolo de aceste ajutoare specifice sarcinilor, introducerea roboților colaborativi sau a coboților alimentați de inteligență artificială în șantierele de producție sau de construcții anunță o reducere substanțială a riscurilor de rănire.

Între timp, capacitatea AI de a mapa, optimiza și supraveghea fluxuri de lucru complexe este o dovadă a rolului său potențial în îmbunătățirea eficienței operaționale. Aplicațiile intersectoriale, de la dezvoltarea de software la operațiunile de asistență medicală și industriale, subliniază o schimbare către o sinergie mai colaborativă om-mașină. Pe măsură ce LLM-urile și viziunea computerizată devin mai rafinate și răspândite, ele pot duce nu numai la o reimaginare a rolurilor individuale, ci și la o transformare organizațională mai largă.

Implicațiile muncii sporite de AI

Posibilele implicații ale muncii sporite de AI pot include: 

• Creșterea AI ca asistent indispensabil în diferite domenii, inclusiv asistenți virtuali, chatbot și asistenți de codificare, contribuind la creșterea eficienței și a productivității în mai multe sectoare.
• Implementarea cadrelor de reglementare care înconjoară relațiile de lucru om-AI, delimitând sfera și limitele sarcinilor, care favorizează un mediu operațional bine definit și claritatea în demarcarea rolurilor.
• Implementarea AI în roluri de analiză a datelor, oferind perspective esențiale în finanțe și industrie și ajutând la formularea de strategii bazate pe date și procese de luare a deciziilor în cunoștință de cauză.
• Dezvoltarea mai multor tehnologii de asistență în laboratoarele AI, sporind capacitatea AI ca coechipieri valoroși, în special în asistența medicală, ceea ce ar putea duce la o îngrijire mai bună a pacienților și la operațiuni spitalicești eficiente.
• O trecere către învățarea continuă și îmbunătățirea competențelor în rândul forței de muncă pentru a ține pasul cu progresele AI, încurajând o cultură a învățării pe tot parcursul vieții și a adaptabilității.
• Potențiala modificare a modelelor de afaceri, deoarece companiile pot folosi AI pentru a reduce costurile operaționale, pentru a îmbunătăți implicarea clienților și pentru a oferi servicii sau produse noi, catalizand o schimbare către modele mai centrate pe date.
• Beneficiile economice care decurg din eficiența îmbunătățită de inteligența artificială ar putea duce la economii de costuri pentru consumatori, care ar putea duce la prețuri mai mici la bunuri și servicii și la un nivel de trai mai ridicat.
• O schimbare politică pe măsură ce guvernele angajează inteligența artificială pentru o mai bună analiză a politicilor, furnizarea de servicii publice și luarea deciziilor în cunoștință de cauză, deși cu provocări în ceea ce privește confidențialitatea datelor și considerații etice.
• Beneficiile potențiale de mediu, cum ar fi inteligența artificială, ar putea ajuta la optimizarea alocării resurselor, la reducerea deșeurilor și la contribuția la practici operaționale mai durabile în industrii.

Întrebări de luat în considerare

• Cum altfel poate AI să stimuleze sarcinile umane?
• Care sunt potențialele limitări ale lucrului cu sisteme AI?