AI-augmented work: Maaari bang maging pinakamahusay na teammate ang mga machine learning system?

• May-akda:
• pangalan Author

  Quantumrun Foresight
• Nobyembre 10, 2023

Buod ng pananaw

Ang dynamic sa pagitan ng mga tao at mga makina ay umuusbong, na may artificial intelligence (AI) na humahakbang sa mga tungkulin na nagpapalaki sa mga kakayahan ng tao at binabago ang tradisyunal na relasyon ng user-tool sa isang mas collaborative na pakikipag-ugnayan. Mula sa pangangalagang pangkalusugan hanggang sa pag-develop ng software, ang tungkulin ng AI ay nagiging isang kailangang-kailangan na katulong, tumutulong sa mga gawain tulad ng pagsusuri ng data, pamamahala sa mga talaan ng pasyente, o kahit na pag-aaral kung paano mag-code. Ang paglipat na ito ay nagdudulot din ng isang hanay ng mga implikasyon, kabilang ang pangangailangan para sa mga bagong balangkas ng regulasyon, patuloy na pag-aaral para sa mga manggagawa, at ang potensyal para sa mas mahusay at ligtas na mga kasanayan sa pagpapatakbo sa iba't ibang sektor.

konteksto ng trabaho na pinalaki ng AI

Ang pakikipag-ugnayan sa pagitan ng mga tao at mga makina ay palaging isang focal point ng talakayan, lalo na sa pagdating ng AI at machine learning (ML) na mga teknolohiya. Ang isang karaniwang takot ay ang AI ay maaaring maging isang lugar ng pag-aanak para sa maling impormasyon o pekeng balita, na nagpapalaki ng kawalan ng tiwala sa mga indibidwal. Gayunpaman, ang AI ay nagpapakita ng napakalaking potensyal sa pagpapalaki ng mga kakayahan ng tao at pagpapasulong ng pagkamalikhain at pagbabago. Maraming mga eksperto ang nagtalo na ang kasalukuyang aplikasyon ng AI ay hindi umabot sa tugatog nito; ito ay madalas na ibinabalik sa isang relasyon lamang ng user-tool sa halip na isang collaborative na partnership.

Sinasaklaw na ngayon ng AI ang mga kumplikadong kakayahan sa pangangatwiran at mga autonomous na aksyon, na ginagawa itong isang aktibong entity sa halip na isang passive na tool na tumutugon lamang sa mga pangangailangan ng tao. Ang pagbabago ay tungo sa isang mas collaborative na pakikipag-ugnayan kung saan ang mga tao at AI ay nakikibahagi sa isang two-way na dialogue, na nagbibigay-daan para sa paggawa ng desisyon at pagpapatupad ng mga gawain na maibahagi. Sa paggawa nito, maaaring suriin at ayusin ng mga tao ang mga tugon ng AI, na pinipino ang kanilang mga layunin batay sa mga insight na ibinigay ng AI. Ang bagong paradigm na ito ay maaaring potensyal na humantong sa isang redefinition ng labor division sa pagitan ng mga tao at intelligent machine, na nagpapalaki sa mga lakas ng pareho. 

Kabilang sa mga kapansin-pansing pagsulong sa domain na ito ay ang malalaking modelo ng wika (LLMs). Ang ChatGPT ng OpenAI, halimbawa, ay maaaring magproseso at makabuo ng tekstong tulad ng tao batay sa impormasyong ipinadala dito, na nagbibigay ng mahahalagang insight, draft, o mungkahi na maaaring makatipid ng oras at makapag-udyok sa malikhaing pag-iisip. Samantala, ang image generator na DALL-E 3 ay maaaring lumikha ng mga makatotohanang larawan, komiks, at maging mga meme. Ang consultancy firm na Deloitte ay sumasaklaw sa umuusbong na relasyon na ito sa pamamagitan ng pagmumungkahi na ang mga tao ay maaari na ngayong magtrabaho sa mga makina, sa mga makina, at para sa mga makina, na nagpapahiwatig ng isang hinaharap kung saan ang aming pakikipag-ugnayan sa AI ay higit na magkakaugnay at magkakasamang nagpapayaman.

Nakakagambalang epekto

Si Tom Smith, isang may-ari ng startup ng AI, ay nagsimula sa isang paggalugad ng automated software programmer ng OpenAI, ang Codex, at natuklasan ang utility nito na lumampas lamang sa mga kakayahan sa pakikipag-usap. Habang mas malalim ang kanyang pagsisiyasat, nakita niyang mahusay ang Codex sa pagsasalin sa pagitan ng iba't ibang programming language, na nagpapahiwatig ng potensyal na pagpapahusay sa interoperability ng code at pagpapasimple ng cross-platform development. Ang kanyang mga karanasan ay humantong sa kanya sa konklusyon na sa halip na magdulot ng banta sa mga propesyonal na programmer, ang mga teknolohiya tulad ng Codex ay maaaring kumilos bilang mga katalista para sa pagiging produktibo ng tao. 

Sa sektor ng pangangalagang pangkalusugan, ang aplikasyon ng AI ay nagpapakita ng isang promising avenue upang dagdagan ang diagnostic na katumpakan at kahusayan ng mga medikal na practitioner. Bagama't maaaring kulang ang AI sa intuitive touch ng mga human physician, nakatayo ito bilang isang reservoir ng nakaraang data ng kaso at mga kasaysayan ng paggamot, na handang ma-access upang ipaalam ang mas mahusay na mga klinikal na desisyon. Ang tulong ay umaabot sa pamamahala ng mga rekord ng medikal at mga kasaysayan ng gamot ng mga pasyente, isang gawain na may malaking kahalagahan ngunit nakakaubos ng oras para sa mga abalang practitioner. Higit pa sa mga tulong na ito na partikular sa gawain, ang pagpapakilala ng mga collaborative na robot o cobot na pinapagana ng AI sa mga manufacturing o construction site ay nagbabadya ng malaking pagbawas sa mga panganib sa pinsala.

Samantala, ang kakayahan ng AI na mag-mapa, mag-optimize, at mangasiwa sa mga kumplikadong daloy ng trabaho ay patunay sa potensyal nitong papel sa pagpapahusay ng kahusayan sa pagpapatakbo. Ang mga cross-industry na application, mula sa software development hanggang sa pangangalagang pangkalusugan at pang-industriya na operasyon, ay binibigyang-diin ang pagbabago tungo sa isang mas collaborative na human-machine synergy. Habang nagiging mas pino at laganap ang mga LLM at computer vision, maaari silang humantong hindi lamang sa muling pag-iisip ng mga indibidwal na tungkulin kundi pati na rin sa isang mas malawak na pagbabago sa organisasyon.

Mga implikasyon ng AI-augmented work

Maaaring kabilang sa mga posibleng implikasyon ng AI-augmented work ang: 

• Ang pagtaas ng AI bilang isang kailangang-kailangan na assistant sa iba't ibang domain, kabilang ang mga virtual assistant, chatbots, at coding aides, na nag-aambag sa pinahusay na kahusayan at produktibidad sa maraming sektor.
• Pagpapatupad ng mga balangkas ng regulasyon na nakapalibot sa mga relasyon sa pagtatrabaho ng tao-AI, na naglalarawan sa saklaw at mga limitasyon ng mga gawain, na nagpapaunlad ng isang mahusay na tinukoy na kapaligiran sa pagpapatakbo at kalinawan sa paghihiwalay ng tungkulin.
• Pag-deploy ng AI sa mga tungkulin sa pagsusuri ng data, naghahatid ng mga kritikal na insight sa pananalapi at industriya at pagtulong sa pagbubuo ng mga diskarte na hinihimok ng data at kaalamang proseso ng paggawa ng desisyon.
• Ang pagbuo ng higit pang mga pantulong na teknolohiya sa AI labs, pagpapahusay sa kakayahan ng AI bilang mahalagang mga kasamahan sa koponan, lalo na sa pangangalagang pangkalusugan, na maaaring humantong sa mas mahusay na pangangalaga sa pasyente at mahusay na operasyon ng ospital.
• Isang pagbabago tungo sa patuloy na pag-aaral at pagpapahusay sa mga manggagawa upang makasabay sa mga pagsulong ng AI, na nagpapaunlad ng kultura ng panghabambuhay na pag-aaral at kakayahang umangkop.
• Ang potensyal na pagbabago sa mga modelo ng negosyo habang ang mga kumpanya ay maaaring gumamit ng AI upang mapababa ang mga gastos sa pagpapatakbo, mapabuti ang pakikipag-ugnayan sa customer, at mag-alok ng mga bagong serbisyo o produkto, na nagpapabilis ng pagbabago patungo sa higit pang mga modelong nakasentro sa data.
• Ang mga benepisyong pang-ekonomiya na nagmumula sa kahusayan na pinahusay ng AI ay maaaring humantong sa pagtitipid sa gastos para sa mga mamimili, na posibleng magsasalin sa mas mababang presyo para sa mga produkto at serbisyo at mas mataas na pamantayan ng pamumuhay.
• Isang pagbabago sa pulitika habang nakikipag-ugnayan ang mga pamahalaan sa AI para sa mas mahusay na pagsusuri sa patakaran, paghahatid ng serbisyong pampubliko, at matalinong paggawa ng desisyon, kahit na may mga hamon tungkol sa privacy ng data at mga etikal na pagsasaalang-alang.
• Ang mga potensyal na benepisyo sa kapaligiran bilang AI ay maaaring makatulong sa pag-optimize ng paglalaan ng mapagkukunan, pagbawas ng basura at pag-ambag sa mas napapanatiling mga kasanayan sa pagpapatakbo sa mga industriya.

Mga katanungang dapat isaalang-alang

• Paano pa mapapalakas ng AI ang mga gawain ng tao?
• Ano ang mga potensyal na limitasyon ng pagtatrabaho sa mga AI system?