L'impact de l'intelligence artificielle sur les habitudes de travail »des gens
L'impact de l'intelligence artificielle sur les habitudes de travail des gens
Plusieurs intervenants lors de la conférence récente du MIT sur le travail de l'intelligence artificielle et l'avenir ont dit que la façon dont les gens parlent de l'évolution du travail et de la façon dont ils travaillent en raison de l'intelligence artificielle (IA) et de l'automatisation est souvent pas la réalité.
Dans un débat sur les mythes de la technologie AI, de nombreux intervenants ont discuté AI ne peut faire que les gens font tout, et comment les gens peuvent faire partie d'un nouveau processus en cours d'élaboration. PDG Jobcase Fred Goff a dit que nous avons la possibilité d'utiliser AI pour « les gens vraiment Empower » plutôt que d'utiliser simplement l'IA en place des travailleurs ou des tâches.
Goff a dit que la technologie a été de remplacer des emplois depuis un demi-siècle, les plus gros problèmes étant la stagnation des salaires et le sous-emploi. Nous devons comprendre que l'intelligence artificielle et de l'automatisation peut accomplir des tâches, pas d'emplois, donc ils ne peuvent pas remplacer tout les humains peuvent faire. Goff a dit que nous devrions envisager des « machines et des personnes, pas des machines ou des personnes. »
Un autre problème souligné par Goff est que nous pensons que les humains ont structuré correctement le problème lorsqu'ils utilisent l'apprentissage (ML) ou AI machine pour obtenir la bonne réponse. Il a parlé de la façon dont les gens passent le temps d'adapter à de nouvelles tâches. Il a également parlé de la façon dont les machines ne doivent pas traiter toutes les entrées autour de décisions. Par exemple, Goff a parlé de l'utilisation intelligence artificielle dans le capital humain et l'acquisition de talents, et il craignait que ces systèmes seraient souvent résolus à trouver un emploi, plutôt que de retenir les meilleurs talents. Les systèmes ŤThese peuvent être biaisées implicitement, et ils ont tendance à regarder les employés potentiels pour le travail de l'entreprise plutôt que de déterminer quelle équipe l'employé est le mieux adapté au travail avec. Il « craint que nous pourrions être résoudre le mauvais problème. »
Une idée fausse est que nous ne pouvons facteurs fait automatiquement en fonction des données existantes, a déclaré Julie Shah, professeur agrégé au Département de l'aéronautique et de l'espace au MIT. Elle passe beaucoup de temps sur le plancher de l'usine, en regardant ses collègues pratiquent comment construire de nouveaux modèles.
« Nous ne savons pas comment mettre en place la ligne de production de la meilleure façon », dit-elle. Voilà pourquoi la « lumière-off » usines n'ont pas montré d'amélioration. Au lieu de cela, les humains continuent à itérer sur la base des conditions changeantes, et le processus est plus efficace. Avant la machine roulant, le système a besoin de nous comprendre, et nous devons comprendre le comportement du système.
Shah a déclaré que les humains apportent tant de connaissances et le contexte de la prise de décision qu'il est difficile d'organiser ou même les décrire. Elle souligne que, dans de nombreux modèles aujourd'hui, l'interprétation des décisions est souvent problématique. Au lieu de cela, Shah a suggéré d'utiliser des « experts de domaine » pour guider le processus de raisonnement de l'ordinateur pour aider à déterminer les idées et priorités implicites. Les deux Goff et Shah croient que l'intelligence artificielle ne devrait pas de déterminer les résultats, mais l'un des nombreux outils qui peuvent être mieux utilisés comme un outil de prise de décision humaine.
« Rééducation et de recyclage ne proposent pas les moyens doivent rester assis devant des ordinateurs et du code », a déclaré Guff. Il a noté que les gens parlent souvent de recyclage des mineurs de charbon afin qu'ils puissent maîtriser le codage et des idées similaires. , At-il dit à la place, nous devons fournir aux gens un large éventail d'études postsecondaires, mais nous devons reconnaître que « tout le monde a besoin d'aller à l'université. » Il a dit qu'il y avait une grande demande pour les personnes dans des secteurs tels que le soudage et les plombiers, et il se demandait s'il y avait une occasion de plus pour « micro-certification. »
Scott Prevost, vice-président de l'ingénierie chez Adobe Sensei, insiste sur l'IA qui aujourd'hui est en fait « l'autonomisation des travailleurs, » élargir l'expérience créative en automatisant ce que les gens ont à faire, mais ne veulent pas faire. 74% des clients Adobe disent qu'ils passent la moitié de leur temps à des tâches répétitives, non créatives.
Prévost regards pour les assistants de création et d'assistants de marketing pour vous aider à travers l'ensemble du workflow. Il a dit que « les créateurs » et du marketing ne vont pas disparaître, mais leurs rôles peuvent changer. Les créateurs deviendront directeurs artistiques plus que dans les productions élaborées. En conséquence, l'accent sera mis sur la résolution des problèmes de création, d'innovation et une bonne collaboration.
