Миф и реальность как AI-это смена работы

В промышленности после промышленности, лучшие процессами являются те, которые используют и компьютер, и человек.

The Myth and Reality of How AI is Changing Work

Как люди говорят о том, как рабочие места и работу меняют из-за искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации часто не совпадают с реальностью, по мнению ряда выступавших на недавнем искусственного интеллекта MIT и работы будущего съезда.

В панели на мифах технологии ИИ, ряд ораторов обсуждали, как ИИ просто не можете делать все эти вещи делают люди, и как люди должны стать неотъемлемой частью новых разрабатываемых процессов.

Генеральный директор Jobcase Фред Гофф сказал, что мы имели возможность использовать АИ “для реального расширения прав и возможностей людей”, а не просто использовать его, чтобы заменить рабочих или задачи.

Гофф сказал, что технология была вытесняя рабочих мест за последние полтора века и что большая проблема была стагнация заработной платы и неполной занятости. Мы должны понимать, что ИИ и автоматизации может выполнять задачи, а не работа, поэтому они не могут заменить все, что человек может сделать. Мы должны думать о “машины и люди, а не машины или человека”, – сказал Гофф.

Другой вопрос Гофф указывал, что мы предполагаем, что люди правильно структурированные проблемы, когда они жгут машинного обучения (ML) или AI, чтобы получить правильный ответ. Он рассказал о том, как это занимает время для людей, чтобы получить до скорости в новой задаче. Он также рассказал о том, как машины не обязательно обрабатывать все входные решения. Например, Гофф говорил о том, как ИИ используется в человеческий капитал и привлечение талантов, где он был обеспокоен тем, что такие системы, как правило, решая для получения задания, не сохраняя лучшие люди. Эти системы могут иметь неявный уклон, и они склонны рассматривать, является ли потенциальный нанять для этой работы в этой компании вместо того, чтобы выяснить, к какой группе относится данный работник будет работать лучше с. Он “боялся, что мы могли бы решить за те проблемы”.

Джули Шах, доцент кафедры Массачусетского технологического института аэронавтики и астронавтики, сказала, одно заблуждение, что мы можем просто настроить автоматизацию факторов на основе данных у нас нет. Она провела много времени в заводских цехах, наблюдая юристы практики, как построить новую модель.

“Мы не знаем, как создать [производство] линии в наиболее оптимальным образом”, – сказала она, из-за чего “отбой” заводы не показывают улучшений. Вместо этого люди постоянно повторяя на процесс, основанный на изменяющиеся условия, которые были более успешными. Забегая вперед, системам должны понимать нас, а мы должны понять, как ведут себя системы.

Шах сказал, что люди приносят столько знаний, столько фона, чтобы решения, которые очень трудно кодифицировать, или даже описать. Она отметила, что со многими из сегодняшних моделей, объясняющих процесс принятия решений зачастую проблематично. Вместо этого Шах рекомендовал использовать “специалистов”, чтобы направлять процесс вывода машины, помогая определить неявных идей и приоритетов.

Оба Гоффа и Шах согласился, что AI не должны определять результаты, но вместо этого может быть использована как один из инструментов для принятия решений человека.

“Переквалификации и переподготовки не значит, что люди должны сидеть перед компьютерами и кодекса”, – сказал Гофф. Он отметил, что люди часто говорят о переквалификации шахтеров в код и похожие идеи. Вместо этого, он сказал, что нам нужна широкая послесреднего образования для людей, но что мы должны понимать, что “не всем надо идти в колледж”. Существует большой спрос на людей в торгах, таких как сварка и сантехников, он сказал, и подумал, что там больше возможности для “микро-сертификации”.

Скотт Превост, вице-президент по инженерным Сенсей в Adobe был твердо уверен, что ИИ сегодня “на самом деле расширения прав и возможностей работника,” усиления опыта творческого человека, автоматизируя то, что люди должны делать, но не хочу этого делать. 74 процентов клиентов компании Adobe заявили, что они потратили половину своего времени занимаясь монотонной, нетворческой задачи.

Прево с нетерпением ждал творческий помощник и ассистент по маркетингу, чтобы помочь вам двигаться через весь рабочий процесс. Он сказал, что “креативщики” и маркетологи не исчезнут, но их роль может меняться. Творческий станут более арт-директора, а не молодец-производство зерна. В результате акцент переносится на творческое решение проблем, инновационный, и хорошо сотрудничают.

Это позволит проектировщикам испытать больше идей для каждого клиента, давая им попробовать самые креативные идеи, а также снижения планки для менее квалифицированного персонала.

The Myth and Reality of How AI is Changing Work

Джеймс McGlennon, директор по информационным свободы взаимного страхования-спросил Дэвид Аутор МТИ о том, как рабочие места меняются из-за ИИ. Сказал McGlennon он видел много перемен, но что это было обусловлено более “гибкой трансформации” и “бизнеса”, чем AI.

Он сказал, что свобода взаимной видит больше спрос на более квалифицированные рабочие места, и та специализация, где технология является ключевой водитель “входил в моду”, даже в функции, где технология не является основной функцией. В результате, каждый должен понимать технологии гораздо лучше. Он утверждает, что свобода взаимной партнеры повсеместно известно, что для того, чтобы оставаться актуальной, многие люди должны переквалификации сами, с компанией, предоставляющей обучение и ресурсы.

Он согласился с предыдущими комментариями, что навыки становятся более важными, чем полномочия и навыки являются более важными в дополнительных рабочих мест. “То, что будет отличать лидеров и победителей”, – сказал он, будут их “умение понимать и взаимодействовать с людьми на всех уровнях”.

The Myth and Reality of How AI is Changing Work

В Здравоохранения, большая проблема с ИИ не наличие данных, а взрыв данных и умение принимать решения с ИИ, сказал Еффею Даян, исполнительный директор по стратегии, исследованиям и клинической деятельности на общей больнице Массачусетс. Он сказал, что здравоохранение имеет и нормативно-правовые препятствия на пути использования ИИ. Но самые лучшие решения часто не самые передовые, но вместо этого сосредоточился на решении конкретной практической проблемы в клинических условиях. Идея в том, чтобы предоставлять одну услугу, потом еще, потом еще. Другое потенциальное использование для использования ML и AI, чтобы улучшить заполнение форм и сделать этот процесс быстрее и умнее.

Большой ограничение Ма в здравоохранении, он сказал, было отсутствие понимания биологических систем. Решения будут нужны для интеграции различных источников данных и взрыватель типа данных.

В производство, Дэвид Джонсон, вице-президент, технологии и новые модели высокого качества для Nissan Северной Америке, отметил, насколько сложна сегодняшняя автомобили, с около 30.000 компонентов; и сказал, что анализ больших данных и машинного обучения могут помочь и текущей деятельности и для прогнозирования производительности. Он отметил, что с виртуальной реальностью, Nissan может принимать решения о новых объявлениях продукт, прежде чем кто может видеть физические новый продукт, и техников на производственной линии могут быть привлечены, чтобы помочь понять процесс.

Он говорил о том, как совместить новые технологии с навыками долгое время рабочие и используется исследование кузовной цех подгонки и отделки и качество поверхности в качестве примера. Чтобы сделать эту работу, он в паре с 20-летним производства ветерана и студента МТИ.

Зейнеп тон, профессор Слоуновской Школы менеджмента MIT, отметил, что технологии всегда имела глубокое влияние на розничный сектор, отметив, что самое большое изменение в последние годы была электронная коммерция. Все-таки опыт работы с клиентами и опыт работы сотрудников не изменилось. Она отметила, что розничная торговля является крупнейшим работодателем в стране, но известно, за плохую работу, низкую зарплату, непредсказуемый график, и “люди использовали в качестве примочек”. Она сказала, что у нас есть возможность переделать работу, но пока мы не технологии, таким образом.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Гуру ПК
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: