ИИ должен дополнять человеческий интеллект, а не заменять его

Искусственный интеллект не придет на вашу работу, но он станет вашим новым коллегой. Вот как ладить.

• Дэвид Де Кремер и
• Гарри Каспаров

• Дэвид Де Кремер и
• Гарри Каспаров

18 марта 2021 г.

Анджей Войжитски / Getty Images
Твитнуть
Почта
Делиться
Сохранять
Получить PDF
Купить копии
Распечатать
Резюме.

Действительно ли умные машины заменят людей? Возможно нет. Люди и ИИ привносят в игру разные способности и сильные стороны. Настоящий вопрос заключается в следующем: как человеческий интеллект может работать с искусственным интеллектом для создания дополненного интеллекта. Шахматный гроссмейстер Гарри Каспаров предлагает здесь уникальное понимание.Проиграв Deep Blue от IBM, он начал экспериментировать с тем, как компьютерный помощник меняет конкурентное преимущество игроков в шахматных играх высокого уровня. Он обнаружил, что наличие лучших игроков и лучшей программы было не столько предвестником успеха, сколько наличие действительно хорошего процесса. Проще говоря, «слабый человек + машина + более совершенный процесс превосходил один только сильный компьютер и, что более примечательно, превосходил сильного человека + машину + более низкий процесс». По мере того, как лидеры будут думать о том, как внедрить ИИ в свои организации, им придется управлять ожиданиями по мере внедрения ИИ, инвестировать в объединение команд и совершенствование процессов, а также улучшать свои собственные лидерские качества.

Твитнуть
Почта
Делиться
Сохранять
Получить PDF
Купить копии
Распечатать

В условиях экономики, где данные меняют то, как компании создают стоимость и конкурируют, эксперты прогнозируют, что использование искусственного интеллекта (ИИ) в более широком масштабе к 2030 году добавит мировой экономике 15,7 трлн долларов. Поскольку ИИ меняет методы работы компаний, многие считают, что те, кто выполняет эту работу, тоже изменятся — и что организации начнут заменять сотрудников-людей интеллектуальными машинами. Это уже происходит: интеллектуальные системы вытесняют людей в производстве, предоставлении услуг, найме и финансовой индустрии, в результате чего человеческие работники переходят на низкооплачиваемую работу или делают их безработными. Эта тенденция привела некоторых к выводу, что в 2040 году наша рабочая сила может стать совершенно неузнаваемой.

Но действительно ли люди и машины соревнуются друг с другом? История труда — особенно со времен промышленной революции — это история людей, передающих свой труд машинам. Хотя это началось с механических, повторяющихся физических задач, таких как ткачество, машины развились до такой степени, что теперь они могут выполнять то, что мы можем считать сложной когнитивной работой, например, математические уравнения, распознавание языка и речи и письмо.Таким образом, кажется, что машины готовы воспроизводить работу нашего разума, а не только нашего тела. В 21 веке ИИ развивается, чтобы превосходить людей во многих задачах, поэтому мы, кажется, готовы передать наш интеллект технологиям. С этой последней тенденцией кажется, что нет ничего, что нельзя было бы в ближайшее время автоматизировать, а это означает, что ни одна работа не застрахована от переноса на машины.

Это видение будущего труда приняло форму игры с нулевой суммой, в которой может быть только один победитель.

Однако мы считаем, что такой взгляд на роль ИИ на рабочем месте неверен. Вопрос о том, заменит ли ИИ людей-работников, предполагает, что ИИ и люди обладают одинаковыми качествами и способностями, но на самом деле это не так. Машины на основе ИИ быстрые, более точные и последовательно рациональные, но они не являются интуитивными, эмоциональными или культурно чувствительными. И именно эти способности, которыми обладают люди, делают нас эффективными.

Машинный интеллект против человеческого интеллекта

В целом, люди считают современные продвинутые компьютеры интеллектуальными, потому что они способны учиться и принимать решения на основе полученной информации. Но хотя мы можем признавать эту способность, мы обладаем совершенно другим типом интеллекта.

В своей простейшей форме ИИ — это компьютер, который действует и принимает решения так, как кажется разумным. В соответствии с философией Алана Тьюринга ИИ имитирует то, как люди действуют, чувствуют, говорят и принимают решения. Этот тип интеллекта чрезвычайно полезен в организационной среде: благодаря своим имитирующим способностям ИИ способен определять информационные шаблоны, которые оптимизируют тенденции, относящиеся к работе. Кроме того, в отличие от людей, ИИ никогда не устает физически, и пока ему поступают данные, он будет продолжать работать.

Эти качества означают, что ИИ идеально подходит для выполнения рутинных задач более низкого уровня, которые являются повторяющимися и выполняются в рамках закрытой системы управления.В такой системе правила игры ясны и не зависят от внешних сил. Подумайте, например, о конвейере, где рабочие не отвлекаются на внешние требования и влияния, такие как рабочие встречи. Например, сборочная линия — это именно то место, где Amazon поместила алгоритмы в роли менеджеров, чтобы контролировать людей и даже увольнять их. Поскольку работа повторяется и подчиняется жестким процедурам, оптимизирующим эффективность и производительность, ИИ может работать более точно, чем люди-руководители.

Однако возможности человека более обширны. В отличие от способностей ИИ, которые реагируют только на доступные данные, люди способны представлять, предвидеть, чувствовать и оценивать меняющиеся ситуации, что позволяет им переключаться с краткосрочных проблем на долгосрочные. Эти способности уникальны для людей и не требуют постоянного потока внешних данных для работы, как в случае с искусственным интеллектом.

Таким образом, люди представляют то, что мы называем подлинным интеллектом — другой тип ИИ, если хотите. Этот тип интеллекта необходим при наличии открытых систем. В открытой системе управления команда или организация взаимодействуют с внешней средой и поэтому должны иметь дело с внешними влияниями. Такая рабочая обстановка требует способности предвидеть и работать с, например, внезапными изменениями и искаженным обменом информацией, и в то же время проявлять творческий подход к выработке видения и будущей стратегии. В открытых системах постоянно предпринимаются усилия по преобразованию, и для эффективного управления этим процессом требуется достоверный интеллект.

Хотя искусственный интеллект (обозначаемый здесь как AI1) кажется противоположным подлинному интеллекту (обозначаемому здесь как AI2), они также дополняют друг друга. В контексте организаций оба типа интеллекта предлагают ряд специфических талантов.

Какие таланты, действующие как способности, необходимые для выполнения требований к производительности, необходимы для достижения наилучших результатов? Прежде всего, важно подчеркнуть, что талант может выигрывать игры, но часто он не выигрывает чемпионаты — чемпионаты выигрывают команды. По этой причине мы считаем, что сочетание талантов, включенных в AI1 и AI2, работающих в тандеме, создаст будущее интеллектуальной работы. Это создаст такой интеллект, который позволит организациям быть более эффективными и точными, но в то же время творческими и активными. Этот другой тип ИИ мы называем расширенным интеллектом (здесь он называется AI3).

Третий тип ИИ: дополненный интеллект

Что сможет предложить AI3, чего не могут предложить AI1 и AI2? У второго автора этой статьи есть уникальная способность проникновения в суть: он известен своими победами в чемпионатах, и в то же время он также имеет уникальный опыт того, чтобы быть первым человеком, проигравшим игру высокого уровня машине. В 1997 году шахматный гроссмейстер Гарри Каспаров проиграл партию в суперкомпьютерной программе IBM под названием Deep Blue. Это заставило его переосмыслить, как можно по-другому подойти к интеллектуальной игре в шахматы, не просто как к индивидуальному усилию, но как к совместному. И после неожиданной победы Deep Blue он решил попробовать сотрудничать с ИИ.

В матче 1998 года в Леоне, Испания, Каспаров сотрудничал с компьютером, на котором была запущена выбранная им шахматная программа — программа под названием «продвинутые шахматы» — в матче против болгарина Веселина Топалова, которого он обыграл со счетом 4:0 месяцем ранее. . На этот раз при поддержке компьютеров обоих игроков матч завершился вничью 3-3. Оказалось, что использование ПК сводило на нет расчетные и стратегические преимущества Каспарова, которые он обычно демонстрировал своему противнику.

Матч стал важной иллюстрацией того, как люди могут работать с ИИ.После матча Каспаров отметил, что использование ПК позволило ему больше сосредоточиться на стратегическом планировании, в то время как машина позаботилась о расчетах. Тем не менее, он также подчеркнул, что простое объединение лучшего игрока-человека и лучшего ПК, по его мнению, не дает идеальных игр. Как и в случае с человеческими командами, сила работы с ИИ заключается в том, как человек и компьютер дополняют друг друга; партнерство лучших игроков и самых мощных ИИ не обязательно дает наилучшие результаты.

И снова шахматный мир предлагает полезный пример того, как может развиваться это сотрудничество. В 2005 году онлайн-шахматный сайт Playchess.com провел так называемый «вольный» шахматный турнир, в котором каждый мог соревноваться в командах с другими игроками или компьютерами. Чем интересен этот конкурс, так это тем, что в нем также участвовало несколько групп гроссмейстеров, работающих с компьютерами. Как и ожидалось, большинство людей ожидало, что один из этих гроссмейстеров в сочетании с суперкомпьютером будет доминировать в этом соревновании, но этого не произошло. Турнир выиграла пара американских шахматистов-любителей, использующая три компьютера. Именно их способность эффективно координировать и тренировать свои компьютеры победила комбинацию умного гроссмейстера и ПК с большой вычислительной мощностью.

Этот удивительный результат подчеркивает важный урок: процесс взаимодействия игроков и компьютеров определяет, насколько эффективным будет партнерство. Или, как выразился Каспаров, «слабый человек + машина + более совершенный процесс превосходил только сильный компьютер и, что более примечательно, превосходил сильного человека + машину + более низкий процесс».

Рекомендации

Расширяющийся и совместный потенциал, который мы представляем себе, резко контрастирует с предсказаниями с нулевой суммой о том, что ИИ сделает с нашим обществом и организациями. Вместо этого мы считаем, что повышение производительности и автоматизация когнитивно-рутинной работы — это благо, а не угроза.В конце концов, новые технологии всегда оказывают разрушительное воздействие на ранних стадиях внедрения и разработки и обычно раскрывают свою реальную ценность лишь спустя какое-то время.

Эта реальность, однако, не означает, что мы должны терпеливо ждать, пока эта ценность в конце концов проявит себя — как раз наоборот! Наша основная задача как деловых людей состоит в том, чтобы предвидеть, что искусственный интеллект означает по отношению к тому, как люди думают и действуют, и работать над амбициозной и стратегической интеграцией новых технологий в наши организации. Мы не можем просто пассивно ждать, пока он превзойдет традиционные методы. Итак, что мы можем сделать в данный момент, чтобы обеспечить интеграцию различных ИИ, чтобы наши организации работали эффективно?

Во-первых, команды постепенно будут состоять из людей и не-людей, работающих вместе, что мы называем «новым разнообразием». Психология нового разнообразия принесет с собой риск того, что стереотипные убеждения и предубеждения могут легко повлиять на решения и командную работу. Машина как коллега, не являющийся человеком, может быть встречена с недоверием и негативными ожиданиями, как и любой другой член внешней группы, и поэтому побуждает людей делиться меньшим количеством информации и избегать работы с машиной. Лидеры групп должны уметь реагировать на такую ​​негативную динамику команды и обучаться таким образом, чтобы они понимали реальность этих негативных убеждений и их последствия.

Во-вторых, для новой формы команд потребуются лидеры, умеющие объединять разные стороны. В будущем создание инклюзивных команд путем объединения человека и машины станет важной способностью, которую необходимо обучать и развивать. Как показывают ранее упомянутые примеры, для достижения более высоких результатов за счет использования этих новых многообразных команд основным требованием к лидерам будет трансформация себя в мастеров координации и коучинга командных процессов.

В-третьих, необходимо будет эффективно управлять командными процессами, и это должен делать человек.Чтобы люди могли сопоставить сильные и слабые стороны человека и машины, они должны быть обучены понимать, как работает ИИ, для чего его можно использовать, и решать — с помощью способностей суждения своего подлинного интеллекта — как его можно использовать. лучше всего способствовать производительности, служащей интересам человека.

Дополненный интеллект, как третий тип ИИ, — это шаг вперед к интеллектуальной работе будущего. Будущее работы — это концепция, используемая для обозначения роста сотрудников и их производительности более эффективными способами. Однако дискуссия на эту тему приобрела весьма неоднозначный характер. В частности, из-за нарративов о стратегиях сокращения затрат сегодня предприятия находятся на этапе, когда машины часто представляются в качестве новых суперсотрудников, что может в конечном итоге оставить людей в подчиненной роли, чтобы обслуживать машины. Однако неотъемлемым элементом действительно интеллектуального типа работы будущего является расширение рабочей силы, частью которой будут как люди, так и машины, но с целью улучшения человечества и благосостояния, а также повышения эффективности в работе. выполнение наших заданий. Таким образом, расширенный интеллект действительно носит совместный характер, но также ясно, что он представляет собой совместные усилия на службе людей.