Як ШІ інтегрується в робочу силу

Як технолог і людина, яка з дитинства захоплювалась мовними технологіями, мені дуже приємно спостерігати за зростанням ШІ у багатьох місцях, особливо на робочому місці.

Перш ніж ми заглибимося в використання штучного інтелекту в робочій силі, я вважаю, що важливо подумати про те, як ми сюди потрапили, та про історію інформаційної та промислової революцій. "Прядильна дженні", багатошпиндельна прядильна рама, винайдена в 1764 році, зробила значний внесок в історію машин, які замінили людей на роботі. Це прагнення до підвищення ефективності, продуктивності та прибутковості разом із технологічним прогресом продовжує призводити до автоматизації багатьох галузей.

Протягом десятиліть автоматизація еволюціонувала від текстильного обладнання, через програмовані логічні контролери та комп’ютерні машини з числовим керуванням, щоб тепер охопити робототехніку та штучний інтелект. Незважаючи на те, що інновації, такі як прядильний дженні, принесли значні переваги працівникам 1700-х років, вони також призвели до переміщення робочих місць та інших соціальних та економічних проблем, подібних до того, що ми бачимо сьогодні з передовими технологіями.

Ми побачили, як штучний інтелект дозволив автоматизувати завдання, які повторюються або вимагають багато часу або потребують спеціальних знань чи навичок, звільняючи працівників від зосередження на завданнях, які вимагають креативності, вирішення проблем або емоційного інтелекту. Різні галузі вже використовують інструменти штучного інтелекту — від виробничих цехів і авторів медичних листів до помічників комп’ютерного кодування та маркетингових копірайтерів.

Сьогодні очевидно, що штучний інтелект стає все більш поширеним на робочому місці в різних галузях промисловості, і підприємства можуть розглянути можливість застосування цієї технології, щоб залишатися конкурентоспроможними. Але як ми можемо навчитися працювати разом зі штучним інтелектом як один із наших нових співробітників? Ну, ми вже давно працюємо разом.

Візьмемо, наприклад, автоматизовані системи на основі правил, такі як системи відстеження заявників, роботизована автоматизація процесів і чат-боти обслуговування клієнтів. Вперше вони були представлені в 1990-х і на початку 2000-х років. Ці системи дотримуються заздалегідь визначених правил і процедур і ідеально підходять для обробки структурованих даних і прийняття рішень на основі заздалегідь визначених критеріїв. Вони все ще широко використовуються в різних галузях для автоматизації повторюваних завдань, підвищення ефективності та мінімізації людських помилок.

Робота зі штучним інтелектом може бути складним, але захоплюючим досвідом для багатьох людей, оскільки вони навчаються ефективно працювати з технологіями та стають ефективнішими на своїй роботі. Розуміння можливостей, обмежень, сильних і слабких сторін ШІ є критично важливим і може допомогти працівникам визначити найкращі способи співпраці з інструментом. ШІ, звичайно, не замінює людський інтелект, а радше технологію, яка може допомогти з різними завданнями.

Розуміння ШІ

Коли люди починають використовувати штучний інтелект для більш просунутих робочих проектів, вони також повинні вивчити та зрозуміти, як усе це працює — програмне забезпечення ШІ, API та алгоритми. Наприклад, генеративні моделі штучного інтелекту використовують алгоритми машинного навчання, щоб навчатися на величезних масивах даних і генерувати новий вміст або робити прогнози на основі нових даних. AI може обробляти неструктуровані та складні дані, такі як текст природною мовою, зображення чи аудіо. Ця технологія вже продемонструвала великий потенціал у різних додатках, таких як обробка природної мови, розпізнавання зображень і мови та прийняття рішень.

Незважаючи на те, що генеративний штучний інтелект нещодавно досяг значного прогресу, багато хто стверджує, що йому не вистачає кількох ключових здібностей, які є вродженими для людського інтелекту, таких як креативність, емоції та емпатія, адаптивність та інтуїція.

Мовні моделі мають доступ до великої кількості інформації та можуть відповідати на широкий спектр запитань, тому вони можуть надавати знання та ідеї, які можна порівняти з інформацією, доступною в Інтернеті. Однак важливо зазначити, що їхні знання ґрунтуються на даних, на яких вони навчалися, які мають свої обмеження та упередження.

Отже, питання про те, чи генеративний ШІ представляє «справжній» інтелект, залежить від того, як хтось визначає інтелект. Якщо інтелект визначається як здатність виконувати певні інтелектуальні завдання, то генеративний ШІ можна вважати формою інтелекту. Однак якщо інтелект визначати ширше, включаючи такі якості, як свідомість і емоційний досвід, то генеративний ШІ може не відповідати цьому визначенню.

Незалежно від того, чи представляє генеративний ШІ "справжній" інтелект чи ні, ці системи можуть виконувати дедалі складніші завдання та мають потенціал трансформувати багато аспектів нашої робочої сили.

Оскільки компанії все більше розуміють, які завдання найкраще підходять для автоматизації за допомогою мовних моделей, а які вимагають участі людини, вони можуть більше покладатися на ці моделі для зниження витрат, підвищення цілісності даних і сприяння інноваціям. Такий розподіл праці між людьми та машинами дозволяє підприємствам оптимізувати свою діяльність, оптимізувати свої ресурси та дозволити працівникам зосередитися на більш складній та творчій роботі.

Наприклад, у розробці програмного забезпечення набирають популярності інструменти генерації коду штучного інтелекту, такі як Github Copilot, які дозволяють швидше створювати якісний код. Подібним чином помічники з написання штучного інтелекту, такі як ChatGPT, і інструменти для створення зображень, такі як Midjourney, допомагають компаніям створювати контент ефективніше, зменшуючи витрати та революціонізуючи спосіб роботи.

Хоча інструменти штучного інтелекту можуть бути цінними для мозкового штурму та генерування ідей, їх повна цінність визначатиметься тим, як вони використовуються та застосовуються компаніями. Багато компаній можуть визначити пріоритетність таких завдань, як виявлення заперечень клієнтів, забезпечення методології дзвінків, підтримка точної інформації в CRM компанії, відповіді на запити в соціальних мережах і масштабний аналіз юридичних або фінансових документів і звітів.

Багатообіцяюче майбутнє ШІ

Нільсу Бору приписують слова: "Передбачити дуже важко, особливо якщо йдеться про майбутнє". Тим не менш, майбутнє роботи за допомогою ШІ виглядає багатообіцяючим. Протягом наступних п’яти-десяти років ми можемо очікувати, що ШІ стане ще більш невід’ємною частиною нашого особистого та робочого життя. У міру розвитку технології штучного інтелекту він ставатиме потужнішим і здатним виконувати дедалі складніші завдання, що робить його безцінним інструментом для компаній, які прагнуть підвищити свою ефективність і продуктивність, а також для тих, хто хоче зробити штучний інтелект своїм колегою. Збалансувавши сильні сторони штучного інтелекту та працівників, бізнес може максимізувати переваги цих інструментів і створити розумний розподіл праці, який принесе користь усім.