Искусственный интеллект + человеческий интеллект = успех

Отвечая на вопросы о том, что ИИ заменит людей в определенных ролях, большинство «экспертов» утверждают, что ИИ заменит некоторые рабочие места, но будет гораздо более ценным инструментом для увеличения человеческого интеллекта и способностей. Что, если они ошибаются?

Во всей шумихе, связанной с этой новейшей технологической волной, во всех отраслях наблюдается важная тенденция, которая может существенно изменить влияние ИИ — выход на пенсию работников умственного труда.

Нам не нужно смотреть дальше последней волны интеллектуальных технологий — «Интернета вещей» (IoT), чтобы увидеть их влияние.

Что говорят нам прошлые волны интеллектуальных технологий

Термин «Интернет вещей» был придуман в 1999 году ученым-компьютерщиком Кевином Эштоном. Работая в Procter & Gamble, Эштон предложил устанавливать чипы радиочастотной идентификации (RFID) на продукты, чтобы отслеживать их по цепочке поставок.

«Машины, разговаривающие с машинами» начали внедряться в начале-середине 2010 года, проникая в производство, точное земледелие, сложные информационные сети и для потребителей в новой волне носимых устройств.

Теперь, имея около десяти лет опыта в том, как IoT повлиял на определенные отрасли и рынки, возможно, он может дать нам некоторые интересные идеи о будущем ИИ.

Cisco запустила IoT-кампанию «Завтра начинается здесь» в 2010 году, когда сети связи переходили от аппаратных «стеков» к сетям разработки программного обеспечения (SDN).

Это изменение означало, что операторам связи для расширения пропускной способности больше не нужно было «копировать и заменять» оборудование. Им нужно было только обновить программное обеспечение. Этот переход положил начало эре машин, отслеживающих свою производительность и общающихся друг с другом, с обещанием однажды создать самовосстанавливающиеся сети.

В этот же период начали уходить на пенсию сетевые инженеры, положившие начало переходу от аналогового к цифровому. Эти опытные работники умственного труда часто заменяются техническими специалистами, которые понимают инструменты мониторинга, но не обязательно понимают, как работает сеть.

Сети усложнились за последние десять лет, включая сотовые, при этом количество подключений растет экспоненциально. Чтобы помочь справиться с этой сложностью, были разработаны и реализованы многочисленные инструменты мониторинга.

Люди на другом конце, читающие предупреждения, видят очевидное, но затрудняются интерпретировать проблему или определить приоритеты. Причина? Инструмент знает, что есть проблема, но еще недостаточно умен, чтобы знать, как ее исправить или позаботится ли он о себе сам. В конечном итоге технические специалисты гоняются за «призрачными билетами» — предупреждениями, которые разрешаются сами собой, что приводит к потере производительности.

То же самое повторяется и в маркетинге сегодня. Как сказал мне один директор по маркетингу: «Я могу найти людей, которые целыми днями разбираются в технологиях, но я не могу найти кого-то, кто мыслит стратегически. Попросите менеджера по маркетингу настроить инструменты и запустить кампанию, и у него не возникнет проблем, но попросите его написать убедительное ценностное предложение или предложение для кампании, и он будет бороться».

Легко запутаться в инструментах. Генераторы ИИ действительно интригуют и могут делать удивительные вещи. Но судя по тому, что мы видели, инструменты недостаточно умны, чтобы полностью выполнить свои обещания… пока.

Копаем глубже: снижение рисков генеративного ИИ за счет вовлечения человека

Риски чрезмерной зависимости от ИИ

Вот предупреждение от IoT — по мере того, как инструменты становятся более информативными, рабочая сила, работающая с ними, сокращается. Остается пробел в знаниях. По мере того, как эти знания передаются от рабочего к машине, мы должны спросить себя, с чем мы останемся. Будет ли у наших работников достаточно опыта и знаний, чтобы знать, является ли то, что выходит из машины, точным, поддельным или даже опасным?

В недавней статье WSJ медсестра-онколог Мелисса Биб прокомментировала, как она полагается на свои навыки наблюдения, чтобы принимать решения о жизни или смерти. Когда в предупреждении сообщалось, что у ее пациента в онкологическом отделении Медицинского центра Калифорнийского университета в Дэвисе был сепсис, она была уверена, что инструмент ИИ, отслеживающий пациента, ошибается.

«Я работаю с онкологическими больными уже 15 лет, поэтому я узнаю больного с сепсисом, когда вижу его», — сказала она. «Я знал, что у этого пациента нет сепсиса».

Предупреждение связывает повышенное количество лейкоцитов с септической инфекцией. При этом не учитывалось, что у этого конкретного пациента была лейкемия, которая может вызывать аналогичные показатели крови. Алгоритм, основанный на искусственном интеллекте, активирует оповещение, когда обнаруживает закономерности, соответствующие предыдущим пациентам с сепсисом.

К сожалению, больничные правила требуют, чтобы медсестры следовали протоколам, когда у пациента диагностирован сепсис. Биби может переопределить модель ИИ, если получит одобрение врача, но в случае ошибки ей грозит дисциплинарное взыскание. В этом случае легко увидеть опасность удаления человеческого интеллекта. Это также иллюстрирует риск, связанный с чрезмерным использованием искусственного интеллекта.

Бизнес-аналитика и человеческий интеллект — ключ к успеху

ИИ освободит нас от малоценных задач — и это хорошо. Но нам нужно перераспределить это время, чтобы лучше развивать наших людей и наши команды. Наибольшая выгода от этих технологий, меняющих правила игры в бизнес-среде, будет реализована, когда мы объединим в равной степени человеческий интеллект с машинным интеллектом.