ИИ не крадет рабочие места, он делает их более человечными
Прежде чем мы приступим к обсуждению стратегии, давайте минутку поговорим о SkyNet и надвигающемся апокалипсисе роботов…
Я думаю, что большинство людей поверят, что апокалипсис роботов, управляемый искусственным интеллектом, просто не произойдет в большинстве наших жизней. Чтобы ИИ мог рассуждать на пути к сознательной системе, которая могла бы «решать», что человеческое манипулирование и/или искоренение послужит его плодовитости, потребуются способности машинного мышления, по крайней мере, серьезный сдвиг технологической парадигмы в будущем.
Хотя машинное мышление все еще находится на зачаточной стадии развития, в нашем ближайшем мире существует более насущная предполагаемая угроза ИИ — то, что ИИ не подходит для нашей работы.
Эта угроза немного более реальна в том смысле, в котором политики серьезно рассматривают такие программы, как универсальный базовый доход, как форму количественного смягчения для стабилизации экономики, брошенной в дефляционный штопор из-за того, что большая часть населения теряет работу из-за более эффективных замен ИИ. .
Я не столь пессимистичен — хотя в целом я поддерживаю идею поиска пути к обществу после дефицита с помощью чего-то вроде ВБД, меня не так беспокоит апокалипсис работы ИИ, потому что я вижу яркий путь вперед для новаторов ИИ и компаний, внедряющих ИИ.
При правильном дизайне ИИ может не только повысить прибыльность за счет операционного рычага, но и позволить работодателям сохранить существующих сотрудников и улучшить работу на должностях, которые развивают у сотрудников гораздо большее чувство собственного достоинства.
Современный искусственный интеллект воспринимается
Сверточные нейронные сети (CNN) и различные формы рекуррентных нейронных сетей (RNN) очень хорошо справляются с интерпретацией визуальной, звуковой информации и понятий даже более высокого порядка, таких как вербальный контент, обязательно перцептивных по своей природе, обеспечивающих базовые интерпретации мира. Эти глубокие нейронные сети имитируют перцептивные процессы человеческого мозга; Слои CNN в компьютерном зрении работают почти так же, как зрительная кора человека.
Однако работа человека состоит из трех отдельных компонентов, включая восприятие, суждение и действие. Восприятие — лишь малая часть работы.
Чтобы официантка приняла ваш заказ, она должна сначала выслушать то, что вы говорите, принять обоснованное решение о том, как лучше всего это сделать, а затем, наконец, предпринять какие-либо действия для выполнения заказа. Сегодня ИИ отлично слушает ваш приказ и передает эти инструкции какой-либо другой системе или человеку, чтобы они выносили суждения и предпринимали предписанные действия.
Мы еще не взломали код глубоких нейронных систем для имитации человеческого суждения, и поэтому мы должны смотреть на восприятие в повседневной работе в поисках вдохновения для создания отличных продуктов ИИ.
«Глупая работа» на работе имеет тенденцию быть перцептивной
«Глупая работа» — это любая работа, при выполнении которой люди выглядят глупо или чувствуют себя глупо. Это отупляющая часть работы, которой люди часто пренебрегают, пренебрегают или откладывают ее на потом, насколько это в человеческих силах. Никто не вскакивает утром с постели в предвкушении дня, полного тупой работы.
Эта работа часто носит перцептивный характер и, что еще хуже, критически важная — часы и часы прослушивания аудио, чтобы найти важную часть разговора, чтение сотен юридических документов, чтобы найти пункт, который может стоить бизнесу всего, просмотр каждое лицо или транспортное средство, которые входят в зону подозрительной деятельности.
Я дойду до того, что определю «глупую работу» как любую работу, которая имеет пропорционально более высокий уровень восприятия, чем суждения и действия.
Любая работа, которая требует, чтобы человек смотрел, слушал, читал или иным образом потреблял информацию значительно больше, чем он думал об этой информации и делал о ней суждения, — это работа с большим количеством тупой работы.
И такие виды работ, какими бы важными они ни были, в конечном итоге лишают рабочих их достоинства. Когда охранник ночью приходит домой к своей семье, он хочет рассказать историю о том, как он принял спасительное решение, а не о том, как он сидел и считал, сколько машин въехало и выехало из гаража.
Хорошо спроектированные ИИ-продукты повышают достоинство рабочих мест, устраняя «тупую работу»
Всякий раз, когда я думаю о разработке нового продукта или процесса ИИ, я всегда начинаю с поиска «тупой работы» в работе человека. Именно здесь существует возможность создать более достойную рабочую среду, потому что ИИ очень хорош в этой базовой перцептивной работе.
Давайте рассмотрим несколько примеров успешного применения ИИ в этом качестве сегодня:
В области обработки речи у нас есть Chorus, Gong и Cogito, которые берут на себя тупую работу, выслушивая сотни часов телефонных разговоров о продажах и поддержке. То, что раньше было невероятно трудоемким процессом для обучения, обеспечения качества и прогнозирования, в который у большинства организаций просто не было бы бюджета, чтобы инвестировать в него, теперь является повседневным основным продуктом для большинства отделов продаж и поддержки.
Благодаря этим компаниям сотрудники отдела продаж и поддержки начального уровня могут вернуться домой к своим семьям и рассказать о важных суждениях и рассуждениях, сделанных ими на основе некоторых идей, которые они обнаружили в своих записанных разговорах, а не о том, как им приходилось проводить половину своего времени дома. слушая часы звонков в ожидании чего-то особенного, чтобы показать себя.
В сфере обработки естественного языка такие компании, как Apttus и eBrevia, делают проверку контрактов более достойным процессом для юридических групп. Представьте себе, что у вас есть образование на четверть миллиона долларов и вы тратите 90% своего времени вне юридической школы на изучение кип бумажных контрактов только для того, чтобы найти один маленький пункт, с которым ваша компания согласится. Благодаря таким технологиям, как eBrevia и Apttus, юридические группы могут сосредоточиться на принятии решений по пунктам, не тратя в первую очередь оплачиваемые часы на их поиск.
В области компьютерного зрения Pensa Systems и мое последнее предприятие, Parktree.ai, работают над тем, чтобы вывести пополнение запасов потребительских товаров и частные патрули безопасности, соответственно, на новый уровень. Вместо того, чтобы работники супермаркетов ходили между рядами в поисках пропавших товаров или товаров, запасы которых заканчиваются, Pensa Systems использует компьютерное зрение и дроны для автоматизации процесса восприятия запасов, что позволяет ответственному лицу принимать более интуитивные решения о том, что делать с ситуацией с запасами. .
Parktree.ai берет на себя тупую работу по подсчету людей и автомобилей, записи имен и номерных знаков и других черных задач, которые частные охранники выполняют в ритме «наблюдай и сообщай», и превращает свою работу в то, чем они могут гордиться. Вместо того, чтобы рассказывать своим семьям о том, сколько бездомных они насчитали в свою смену, они могут рассказать о спасительном решении, которое они смогли принять, потому что искусственный интеллект позволил им это сделать, когда они иначе не могли бы.
Это возможность для ИИ — превратить существующие рабочие места, которые люди ненавидят, в захватывающие возможности карьерного роста для людей, стоящих за ними.
Преобразование — это то, когда рабочие могут использовать более «человеческую» интуицию, инстинкт и творческий подход в рассуждениях о процессе, потому что тупая, роботизированная работа была удалена.
Таким образом, лучший из современных ИИ делает рабочие места более человечными.
