Квантумран

ИЗОБРАЖЕНИЕ КРЕДИТ:

Istock

Работа с использованием искусственного интеллекта: могут ли системы машинного обучения стать нашими лучшими товарищами по команде?

Вместо того, чтобы рассматривать ИИ как катализатор безработицы, его следует рассматривать как расширение человеческих возможностей.

Автор:
Имя автора
Квантумран Форсайт
10 ноября 2023

Сводка статистики

Динамика отношений между людьми и машинами развивается: искусственный интеллект (ИИ) начинает играть роль, расширяющую человеческие возможности и меняющую традиционные отношения пользователя и инструмента на более совместное взаимодействие. От здравоохранения до разработки программного обеспечения роль ИИ превращается в незаменимого помощника, помогающего в таких задачах, как анализ данных, управление записями пациентов или даже обучение программированию. Этот переход также влечет за собой ряд последствий, включая необходимость в новой нормативно-правовой базе, непрерывном обучении рабочей силы и потенциале более эффективных и безопасных методов работы в различных секторах.

Рабочий контекст, дополненный искусственным интеллектом

Взаимодействие между людьми и машинами всегда было в центре внимания дискуссий, особенно с появлением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения (ML). Распространенным опасением является то, что ИИ может стать рассадником дезинформации или фейковых новостей, подогревая недоверие среди людей. Однако ИИ демонстрирует огромный потенциал в расширении человеческих способностей и продвижении творчества и инноваций. Многие эксперты утверждают, что нынешнее применение ИИ еще не достигло своего апогея; его часто сводят к простому взаимодействию пользователя и инструмента, а не к совместному партнерству.

Сегодня ИИ объединяет в себе сложные способности рассуждения и автономные действия, что делает его активным объектом, а не пассивным инструментом, исключительно обслуживающим потребности человека. Сдвиг происходит в сторону более совместного взаимодействия, при котором люди и ИИ участвуют в двустороннем диалоге, что позволяет совместно принимать решения и выполнять задачи. При этом люди могут просматривать и корректировать реакции ИИ, уточняя свои цели на основе информации, предоставленной ИИ. Эта новая парадигма потенциально может привести к переосмыслению разделения труда между людьми и интеллектуальными машинами, максимизируя сильные стороны обоих.

Среди заметных достижений в этой области — большие языковые модели (LLM). Например, ChatGPT от OpenAI может обрабатывать и генерировать текст, похожий на человеческий, на основе подаваемой ему информации, предоставляя ценную информацию, черновики или предложения, которые могут сэкономить время и стимулировать творческое мышление. Между тем, генератор изображений DALL-E 3 может создавать реалистичные фотографии, комиксы и даже мемы. Консалтинговая фирма Deloitte отражает эти развивающиеся отношения, предполагая, что люди теперь могут работать на машинах, с машинами и для машин, намекая на будущее, в котором наше взаимодействие с ИИ станет более переплетенным и взаимообогащающим.

Разрушительное воздействие

Том Смит, владелец стартапа в сфере искусственного интеллекта, начал исследование автоматизированного программиста OpenAI Codex и обнаружил, что его полезность выходит за рамки простых диалоговых возможностей. По мере того, как он копался глубже, он обнаружил, что Codex умеет переводить между различными языками программирования, что намекает на потенциальное улучшение совместимости кода и упрощение кроссплатформенной разработки. Его опыт привел его к выводу, что такие технологии, как Кодекс, вместо того, чтобы представлять угрозу для профессиональных программистов, могут выступать в качестве катализаторов производительности труда человека.

В секторе здравоохранения применение ИИ представляет собой многообещающий путь повышения точности диагностики и эффективности работы практикующих врачей. Хотя искусственному интеллекту может не хватать интуитивного подхода, свойственного врачам-людям, он выступает в качестве хранилища данных о прошлых случаях и истории лечения, к которому можно получить доступ для принятия более эффективных клинических решений. Помощь распространяется на управление медицинскими записями пациентов и историями приема лекарств, что является задачей значительной важности, но отнимает много времени у занятых практикующих врачей. Помимо этих вспомогательных средств для решения конкретных задач, внедрение коллаборативных роботов или коботов на базе искусственного интеллекта на производственных или строительных площадках знаменует собой существенное снижение рисков травматизма.

Между тем, способность ИИ планировать, оптимизировать и контролировать сложные рабочие процессы является свидетельством его потенциальной роли в повышении операционной эффективности. Межотраслевые приложения, от разработки программного обеспечения до здравоохранения и промышленных операций, подчеркивают переход к более тесному сотрудничеству между человеком и машиной. Поскольку LLM и компьютерное зрение становятся все более совершенными и распространенными, они могут привести не только к переосмыслению отдельных ролей, но и к более широкой организационной трансформации.

Последствия работы с использованием искусственного интеллекта

Возможные последствия работы с использованием ИИ могут включать в себя:

Рост ИИ как незаменимого помощника в различных областях, включая виртуальных помощников, чат-ботов и помощников по программированию, способствует повышению эффективности и производительности во многих секторах.
Внедрение нормативно-правовой базы, регулирующей рабочие отношения человека и искусственного интеллекта, определяющей объем и пределы задач, что способствует четкой операционной среде и ясности в разграничении ролей.
Использование искусственного интеллекта для анализа данных, предоставления важной информации в сфере финансов и промышленности, а также помощи в формулировании стратегий на основе данных и процессах принятия обоснованных решений.
Разработка большего количества ассистивных технологий в лабораториях ИИ, расширение возможностей ИИ как ценных товарищей по команде, особенно в здравоохранении, что может привести к улучшению ухода за пациентами и повышению эффективности работы больниц.
Переход к непрерывному обучению и повышению квалификации сотрудников, чтобы идти в ногу с достижениями в области искусственного интеллекта, способствуя развитию культуры непрерывного обучения и адаптивности.
Потенциальное изменение бизнес-моделей, поскольку компании могут использовать ИИ для снижения эксплуатационных расходов, улучшения взаимодействия с клиентами и предложения новых услуг или продуктов, что ускоряет переход к моделям, более ориентированным на данные.
Экономические выгоды от повышения эффективности с помощью ИИ могут привести к экономии затрат для потребителей, что, возможно, приведет к снижению цен на товары и услуги и повышению уровня жизни.
Политический сдвиг, поскольку правительства используют ИИ для лучшего анализа политики, предоставления государственных услуг и принятия обоснованных решений, хотя и с проблемами, касающимися конфиденциальности данных и этических соображений.
Потенциальные экологические выгоды, поскольку ИИ может помочь в оптимизации распределения ресурсов, сокращении отходов и внедрении более устойчивых методов работы в отраслях.