Sztuczna inteligencja + ludzka inteligencja = sukces

Odpowiadając na pytania dotyczące zastępowania ludzi przez sztuczną inteligencję w niektórych rolach, większość „ekspertów” twierdzi, że sztuczna inteligencja zastąpi niektóre zawody, ale będzie znacznie cenniejszym narzędziem do zwiększania ludzkiej inteligencji i zdolności. A jeśli się mylą?

W całym szumie związanym z tą najnowszą falą technologiczną, w różnych branżach pojawia się znaczący trend, który może znacząco zmienić wpływ sztucznej inteligencji — przejście na emeryturę pracownika umysłowego.

Nie musimy patrzeć dalej niż ostatnia fala inteligentnej technologii — „Internet rzeczy” (IoT), aby zobaczyć wpływ.

Co mówią nam minione fale inteligentnej technologii

Termin „Internet przedmiotów” został wymyślony w 1999 roku przez informatyka Kevina Ashtona. Pracując w Procter & Gamble, Ashton zaproponował umieszczanie chipów identyfikacji radiowej (RFID) na produktach w celu śledzenia ich w łańcuchu dostaw.

„Maszyny rozmawiające z maszynami” zaczęły pojawiać się na początku lub w połowie 2010 r., wkraczając do produkcji, rolnictwa precyzyjnego, złożonych sieci informacyjnych oraz dla konsumentów w ramach nowej fali urządzeń do noszenia.

Teraz, mając około dziesięcioletnie doświadczenie w wpływie IoT na niektóre branże i rynki, być może może to dać nam kilka interesujących spostrzeżeń na temat przyszłości sztucznej inteligencji.

Cisco rozpoczęło kampanię IoT „Jutro zaczyna się tutaj” w 2010 r., w czasie, gdy sieci komunikacyjne przechodziły od „stosów” sprzętowych do sieci programistycznych (SDN).

Zmiana oznaczała, że ​​aby operatorzy mogli zwiększyć przepustowość, nie musieli już „zgrywać i wymieniać” sprzętu. Wystarczyło zaktualizować oprogramowanie. To przejście zapoczątkowało erę maszyn monitorujących ich wydajność i komunikujących się ze sobą, z obietnicą, że pewnego dnia stworzą samonaprawiające się sieci.

W tym samym okresie inżynierowie sieciowi, którzy zapoczątkowali przejście z technologii analogowej na cyfrową, przeszli na emeryturę. Ci doświadczeni pracownicy umysłowi są często zastępowani przez techników, którzy rozumieją narzędzia do monitorowania, ale niekoniecznie rozumieją, jak działa sieć.

Złożoność sieci wzrosła w ciągu ostatnich kilkunastu lat, obejmując sieci komórkowe, a liczba połączeń rośnie wykładniczo. Aby pomóc w zarządzaniu tą złożonością, opracowano i wdrożono liczne narzędzia do monitorowania.

Osoby po drugiej stronie czytające alerty widzą oczywiste rzeczy, ale mają trudności z interpretacją problemu lub ustalaniem priorytetów. Powód? Narzędzie wie, że istnieje problem, ale nie jest jeszcze wystarczająco inteligentne, aby wiedzieć, jak go naprawić lub czy samo sobie poradzi. Technicy w końcu gonią za „ghost ticketami”, alertami, które same się rozwiązały, co skutkuje utratą produktywności.

To samo powtarza się dziś w marketingu. Jak powiedział mi jeden z CMO: „Mogę znaleźć ludzi, którzy znają się na technologiach przez cały dzień, ale nie mogę znaleźć kogoś, kto myśli strategicznie. Poproś kierownika ds. marketingu, aby skonfigurował narzędzia i poprowadził kampanię, a nie będzie miał problemu, ale poproś go o napisanie przekonującej propozycji wartości lub oferty dla kampanii, a będą mieli trudności”.

Łatwo dać się wciągnąć w narzędzia. Generatory AI są naprawdę intrygujące i potrafią robić niesamowite rzeczy. Ale na podstawie tego, co widzieliśmy, narzędzia nie są wystarczająco inteligentne, aby w pełni spełnić swoją obietnicę… jeszcze.

Kop głębiej: ograniczanie ryzyka związanego z generatywną sztuczną inteligencją poprzez włączenie człowieka w pętlę

Ryzyko nadmiernego polegania na sztucznej inteligencji

Oto ostrzeżenie ze strony IoT — w miarę jak narzędzia stają się coraz bardziej kompetentne, zmniejsza się liczba obsługujących je pracowników. Pozostawia lukę w wiedzy. Kiedy ta wiedza jest przekazywana z pracownika na maszynę, musimy zadać sobie pytanie, z czym zostaniemy. Czy nasi pracownicy będą mieli wystarczające doświadczenie i wiedzę, aby wiedzieć, czy to, co wychodzi z maszyny, jest dokładne, sztuczne, a nawet niebezpieczne?

W niedawnym artykule WSJ pielęgniarka onkologiczna Melissa Beebe skomentowała, w jaki sposób polega na swoich umiejętnościach obserwacji przy podejmowaniu decyzji dotyczących życia lub śmierci. Kiedy alert informował, że jej pacjent na oddziale onkologicznym UC Davis Medical Center ma sepsę, była pewna, że ​​narzędzie AI monitorujące pacjenta było błędne.

„Pracuję z pacjentami chorymi na raka od 15 lat, więc rozpoznaję pacjenta z sepsą, kiedy go widzę” – powiedziała. „Wiedziałem, że ten pacjent nie był septyczny”.

Ostrzeżenie koreluje podwyższoną liczbę białych krwinek z infekcją septyczną. Nie wzięto pod uwagę, że ten konkretny pacjent miał białaczkę, która może powodować podobne wyniki morfologii krwi. Algorytm, który został oparty na sztucznej inteligencji, uruchamia alarm, gdy wykryje wzorce pasujące do poprzednich pacjentów z sepsą.

Niestety, przepisy szpitalne wymagają, aby pielęgniarki postępowały zgodnie z protokołami, gdy pacjent jest oflagowany na posocznicę. Beebe może zastąpić model sztucznej inteligencji, jeśli uzyska zgodę lekarza, ale grozi jej postępowanie dyscyplinarne, jeśli się myli. W tym przypadku łatwo dostrzec niebezpieczeństwo usunięcia ludzkiej inteligencji. Ilustruje również ryzyko związane z nadmiernym poleganiem na sztucznej inteligencji.

Inteligencja biznesowa i inteligencja ludzka są kluczem do sukcesu

Sztuczna inteligencja uwolni nas od zadań o niskiej wartości — co jest dobre. Ale musimy redystrybuować ten czas, aby lepiej rozwijać naszych ludzi i nasze zespoły. Największe korzyści z tych przełomowych technologii w środowisku business-to-business zostaną osiągnięte, gdy połączymy równe ilości ludzkiej inteligencji z inteligencją maszynową.