Atskleidimas: Čia išreikštos nuomonės ir nuomonės priklauso tik autoriui ir neatspindi „Crypto.News“ redakcijos nuomonių ir nuomonių.
Kas kelias savaites antraštės perspėja, kad mūsų darbai ateina dirbtinis intelektas. Sentimentai yra visur – AI kaip didžioji trikdytoja, pasirengusi pertvarkyti visas pramonės šakas ir paversti žmonių darbą pasenusią. Baimė suprantama, tačiau tai nėra visas vaizdas.
Santrauka
- Tikroji problema nėra AI ir žmonių – tai, ar mūsų kuriamos sistemos leidžia žmonėms klestėti ar sumažinti jas į keičiamas dalis.
- Pirmieji efektyvumo modeliai yra trapūs-sukurti pagal pramoninės eros metriką, jie optimizuoja išvestį, tačiau nepaiso pritaikomumo, kūrybiškumo ir žmogaus augimo.
- Apsauga nėra tik politika – atspari ekonomika priklauso nuo sistemų, kurios palaiko žmogaus pritaikomumą centre, leisdama žmonėms vystytis naudojant technologijas.
- Ateitis priklauso į į žmogų orientuotą AI-modulines, lanksčias sistemas, kurios žmones traktuoja kaip bendradarbius ir kūrėjus, o ne tik įvestis, kad būtų galima optimizuoti.
Kyla klausimas, ar PG pakeis žmones. Geresnis klausimas: kokias sistemas mes statome, ir ar jos leidžia žmonėms klestėti jose?
Technologijos savarankiškai nepakeičia žmonių. Sistemos tai daro. Ir tie, kuriuos mes iki šiol pastatėme, nerimą kelia trapūs. Vykdydami automatizavimą, mes teikėme pirmenybę efektyvumui, o ne pritaikomumui, prognozei, o ne potencialui. Rezultatas yra įrankių ekosistema, optimizuojanti rezultatus, o ne suprasti žmones už jų. Tai reali grėsmė – sistemos, kurios nesiskiria su mumis, ir platformos, kurios neatsako į tai, kas mes esame.
Galų gale organizacijos, kurios vadovaus AI priėmimui, nėra tos, kurios turi didžiausią biudžetą ar pažangiausias priemones, o tos, kurios suteikia galimybę kiekvienam darbuotojui saugiai ir efektyviai naudoti AI. Kol šis pagrindas nebus įsteigtas, įmonės ne tik nepakankamai naudoja programinę įrangą; Jie palieka reikšmingą žmogaus potencialą neišnaudotą.
Daugeliu atžvilgių mes bandome išspręsti rytojaus problemas, susijusias su vakarykštės dizaino principais. Dauguma dabartinių AI programų vis dar yra įrėmintos atsižvelgiant į pramonės eros mąstymą: sumažinkite darbo jėgą, sumažinkite išlaidas, padidinkite mastelį. Ši metrika turėjo prasmę, kai darbas buvo fizinis, linijinis ir pasikartojantis. Tačiau skaitmeninėje, kognityvinėje ekonomikoje, kur vertės kūrimas priklauso nuo pritaikomumo, mokymosi ir kūrybiškumo, mums reikia sistemų, kurios daro daugiau nei apskaičiuoti. Mums reikia sistemų, kurios galėtų bendradarbiauti.
Darbo ateitis: kontekstas
Čia dažnai praleidžiamas pokalbis aplink „darbo ateitį“. Tai linkusi pasislinkti tarp utopinių pažadų, susijusių su AI-padidintu gyvenimo būdu ir distopinių baimių dėl masinio nedarbo. Tačiau tikroji istorija yra labiau pagrįsta ir iš tikrųjų skubesnė. Kalbama apie sistemų projektavimą, kuris įgalina tai, ką norėčiau pavadinti į žmogų orientuotą augimą: asmenų gebėjimą ugdyti naujus įgūdžius, pakeisti vaidmenis ir prasmingai prisidėti besivystančioje aplinkoje. Be to mes ne tik rizikuojame perkelti darbą. Mes pakenkiame atsparios ekonomikos pagrindui.
Neseniai „Harvard Gazette“ apmąstymai perspėja, kad jei AI staiga sunaikina viduriniosios klasės įgūdžių vertę arba išstumia didelę darbo jėgos dalį, pasekmės gali būti katastrofiškos-ne tik ekonomiškai, bet ir politiškai ir socialiai. Net gerai apgalvota politika gali stengtis neatsilikti. Subsidijos ar mokesčių paskatos gali sušvelninti smūgį, tačiau labai konkurencingoje pasaulinėje rinkoje įmonės, neapkrautos senų darbo sąnaudų, vis dar pralenkia tas, kurios yra. Ši realybė pabrėžia nepatogią tiesą: mes negalime politikai atsparios darbo ateities. Patsvartis apsauga nėra vien gynybiniai įstatymai – tai yra projektavimo sistemos, kurios palaiko žmogaus pritaikomumą centre, todėl žmonės gali vystytis kartu su technologijomis, o ne būti nuošalyje.
Etinė AI nėra vien tik apie apsaugos priemones ir šališkumo auditą. Tai susiję su ketinimu sistemos lygiu. Tai yra ne tik produktyvumo, bet ir orumo projektavimas. Kai mes galvojame apie AI kaip bendradarbį, o ne pakaitalą, fokusas keičiasi. Staiga tikslas nėra kurti mašinas, kurios gali mąstyti kaip mes – tai yra aplinkos kūrimo, kuriame mūsų mąstymas yra išplėstas, informuojamas ir padidinamas mūsų naudojamais įrankiais.
Modulinė požiūris
Norėdami tai padaryti, mums reikia lanksčios, adaptyvios ir regeneracinės infrastruktūros. Tai reiškia sistemas, kurios mokosi iš žmonių, o ne tik apie juos. Tai reiškia, kad žmogaus potencialas traktuoti kaip dinamišką, o ne fiksuotą. Tai reiškia, kad reikia pereiti už pasenusios visų tinkamų platformų, kurios bando nustatyti rezultatus iš viršaus, sąvoką. Praktiškai tai reikalauja modulinio požiūrio į AI: tokį, kuris integruoja žmogaus duomenis per darbą, mokymąsi ir gerovę saugiai ir vartotojui, suvereniam, tuo pačiu siūlydamas kontekstinę paramą, pritaikytą individualiems tikslams.
Turime pereiti prie sistemų, kurios ne tik apdoroja duomenis, bet ir jausti ir reaguoti į visišką žmogaus patirties sudėtingumą. Tai reiškia augimo puoselėjimą, o ne tik jį sekti. Tikslai pagrįsta intelektas turi būti sukurtas taip, kad būtų nukreipti asmenys per visą gyvenimo etapą, atpažinti tokius emocinius užuominas kaip perdegimas, atsiribojimas ar išradimo poreikis-ne kaip anomalijos, bet kaip natūralios žmogaus trajektorijos dalis.
Tai yra paradigmos poslinkis, kurio turėtume siekti: ne tik naudodamiesi AI, kad optimizuotumėte našumą, bet ir pagreitintume sėkmę žmogaus sąlygomis.
Tai ne apie pažangos atmetimą. Kalbama apie jo krypties permąstymą. Ateina automatizavimas. PG bus įtraukta į beveik kiekvieną mūsų naudojamą įrankį ir procesą. Tačiau tai, kokį poveikį ji daro visuomenei, beveik visiškai priklausys nuo to, kaip mes pasirenkame ją pritaikyti. Jei ir toliau vertinsime žmones kaip optimizuotus kintamuosius, sukursime trapias sistemas ir nerimą keliančias darbo jėgas. Jei vietoj to mes suprojektuosime tikslą padėti žmonėms suklestėti, mes atrakinsime kitokio pobūdžio produktyvumą, kuris yra pagrįstas pasitikėjimu, pritaikomumu ir ilgalaike verte.
Nei vienas iš jų nėra teorinis. Pasaulis jau keičiasi. Vaidmenys tampa sklandesni. O dabar įgūdžiai vystosi greičiau, nei gali signalizuoti laipsniai. Žmonės nebeį apibūdina vienu pareigų pavadinimu ar karjeros keliu, o mūsų – idealiu atveju – kontekstinės – sistemos turi pradėti tai atspindėti.
Šį kitą skaitmeninės ekonomikos skyrių nenurodys tie, kurie priims didžiausią greitį AI, o tie, kurie jį panaudoja su didžiausiu supratimu. Tai priklausys statybininkams, kurie supranta, kad žmonės nėra tik optimizuojami sąnaudos, bet ir bendražygiai, susiję su atsiskleidžiančia intelekto evoliucija. Pati AI nėra mūsų priešininkas; Tai yra veidrodis, atspindintis prioritetus, kuriuos užkoduojame į jį supa sistemas. Ir būtent tos sistemos – ne vien tik algoritmai – nuspręs, ar mes įgaliname šią naują erą, ar randame tyliai ištrinti dėl jo pagreičio.
