Сотрудничество человека и искусственного интеллекта будет доминировать в будущем
Мы находимся в разгаре «пробуждения ИИ», поскольку технологии искусственного интеллекта теперь могут соответствовать или превосходить людей в фундаментальных навыках, таких как распознавание изображений, Эрик Брынхольфссон, заявил директор Инициативы MIT по цифровой экономике в ходе панельной дискуссии на 2018 MIT Sloan CIO Symposium.
«Искусственный общий интеллект» (AGI) - момент, когда машины смогут выполнять все интеллектуальные задачи, которые могут быть у людей, - все еще далеко, сказал Бринхольфссон. Но машинное обучение достигло сверхчеловеческих возможностей в определенных областях и может предложить предприятиям ряд преимуществ.
В двух документах, недавно опубликованных в Science и Американской ассоциации экономики, Бринхольфссон и его коллеги создали рубрику из 23 вопросов для определения задач, которые ИИ теперь используют, и применили их к базе данных O*NET, состоящей из 964 профессий в США.
Исследование показало, что большинство рабочих мест включают выполнение от 20 до 30 различных задач. В большинстве случаев машинное обучение может выполнять некоторые задачи лучше, чем люди в данной профессии. Тем не менее, он никогда не сможет выполнять все задачи, необходимые для работы, лучше, чем его человеческий коллега.
«Большинство рабочих мест будут частично затронуты машинным обучением, но также будут вещи, которые люди по-прежнему должны будут делать сами», - сказал Бринхольфссон на сессии. Вместо этого будущее, скорее всего, предполагает партнерство между людьми и машинами (известными как совместные роботы или совместные боты) для более эффективной работы.
Лишь 5% рабочих будут заменены AI, сказал участник панели Элизабет Рейнольдс, исполнительный директор Целевой группы «Работа будущего» Массачусетского технологического института, ссылаясь на исследование McKinsey.
«Внедрение совместного робота позволяет нам заменять рутинную работу и позволять работникам делать что-то еще». Это повторяет исследование Gartner, в котором прогнозируется, что ИИ устранит 1,8 миллиона рабочих мест к 2020 году, но создаст 2,3 миллиона в тот же период времени.
Возьмем пример FedEx: Когда компания представила роботов, которые перевозили груз на свой объект в Северной Каролине, прогнозировалось, что они заменят около 25 рабочих мест на складе 1300 человек. Но каждый год хаб все равно будет создавать около 100 новых рабочих.
Тем не менее, у вас также есть такие случаи, как в некоторых центрах выполнения Amazon, которые ввели роботов, но сделали человеческие задачи менее разнообразными и мобильными, сказал Рейнольдс. "Нам нужно думать о том, как люди получают преимущества и навыки, которые они приносят на работу при разработке технологий".
В США в настоящее время насчитывается около 6 миллионов безработных и 6 миллионов рабочих мест. Это может иметь какое-то отношение к разрыву в навыках, сказал Ияд Рахван, профессор развития карьеры AT&T и доцент медиа-искусств и наук в лаборатории MIT Media. Но чтобы получить более высокооплачиваемую работу, человеку, как правило, нужно больше образования и аналитических навыков, которые не могут быть легко достижимы.
Эксперты согласились с тем, что у здравоохранения есть ряд сильных приложений для ИИ и робототехники. Роботы физической помощи могут предоставлять услуги, такие как снятие пациентов с кровати. И способность компилировать данные о болезнях может помочь лучше диагностировать пациентов.
По словам Рейнольдса, при подготовке к будущей работе ИТ-директора должны искать наемных работников, которые являются гибкими и открытыми для обучения, поскольку автоматизация может изменить характер их работы.
Одна из самых больших проблем реализации ИИ является обеспечение того, чтобы ваши данные были в актуальном состоянии.
Ясно одно: цифровые технологии будут продолжать ускоряться, и наши нынешние навыки, организации и институты все еще отстают. Бизнес, как обычно, не решит эту проблему. Мы должны переосмыслить наши навыки, организации и институты, чтобы идти в ногу с ускорением технологий.
