Мари-Клара Штайн — профессор менеджмента на кафедре управления бизнесом TalTech и приглашенный лектор на кафедре цифровизации Копенгагенской школы бизнеса. Доктор Штайн защитила диссертацию в Университете Бентли (США). Ее исследования посвящены цифровой трансформации труда, в том числе новым формам цифрового труда, таким как работа на платформах и краудворкинг; последствиям цифровизации труда для эмоционального благополучия и значимости работы, а также датафикации и алгоритмического управления на рабочем месте.

В своем докладе «Сотрудничество человека и ИИ: ботификация и не только» доктор Штайн рассуждала об идее сотрудничества человека и ИИ в будущем. Вначале она привела несколько цитат, характеризующих взгляды на это сотрудничество. В целом в этих цитатах прослеживается мысль о том, что ИИ не заменит человека, но люди с ИИ заменят тех, кто работает без него. Как заявила докладчик, отсюда следует, что такое сотрудничество будет иметь в основном положительный эффект. Далее она представила три сценария, в которых ИИ является и будет являться помощником человека, помогая ему получить высококлассный результат.

Во-первых, классический сценарий делегирования, когда мы ожидаем, что человек будет давать задачи искусственному интеллекту. Однако недавние исследования показали, что это ИИ выгодно давать задачи людям, а не наоборот, поскольку люди не очень хорошо умеют делегировать. Однако ситуация, когда ИИ дает задания человеку, создает еще одну проблему — конфликт ролей, поскольку человек не привык быть в роли исполнителя, а машина — в роли управляющего. Это приводит к снижению эффективности работы и удовлетворенности трудом — высококлассных результатов не получается.

Во-вторых, сценарий дополнения, когда советы ИИ могут улучшить результат выполнения задачи человеком. В качестве примера доктор Штайн привела использование крупными компаниями искусственного интеллекта для просмотра сотен резюме с целью экономии времени сотрудников кадровых служб. По словам доктора Штайн, такая практика показала, что со временем менеджеры по персоналу начинают подражать решениям ИИ (становятся похожими на бота) и теряют способность делать что-то большее, чем механическое принятие решений. Другой, более позитивный пример взят из практики работы полиции. В данном случае искусственный интеллект дает рекомендации, которые полиция должна учитывать при планировании маршрутов патрулирования. «Проводник знаний» собирает предложения ИИ и преобразует их в карту патрулирования для полиции. Если этот сценарий как следует отработать, он может стать одним из тех, которые дают высококлассный результат.

В-третьих, сценарий ансамбля, когда человек и ИИ параллельно выполняют одну и ту же задачу, а результат агрегируется. Здесь был приведен пример из медицинской диагностики. После параллельного процесса пациент получает диагноз, в который изначально встроено второе мнение. Однако человек не должен забывать оттачивать свое мастерство и постоянно учиться, чтобы система не стала лучше врача. Люди должны продолжать заниматься тем, что делает нас уникальными, потому что мы не можем добиться успеха, если не прикладываем усилий, подчеркнула докладчик.

Подводя итог, докладчик отметила, что в ее докладе речь шла о том, как должно выглядеть сотрудничество с ИИ, а не о том, как машины заменят человека. Как видно из примеров, некоторые результаты будут меньше суммы двух слагаемых, а некоторые больше, чем у обеих сторон по отдельности, причем именно последние могут дать упомянутый ранее высококлассный результат. Завершая тему, докладчик отметила, что наша интуиция и физическое тело не являются недостатками, а всегда будут преимуществами при конкуренции с искусственным интеллектом.

Полную версию обсуждения можно найти на нашем канале в Youtube. Дополнительная информация приведена на сайте конференции