Warum die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI die Zukunft der Arbeit dominieren wird

Wie integrierte KI- und menschliche Teams zusammenarbeiten Ein neuer Bericht ergab, dass 82% der IT-Verantwortlichen erwarten, dass Menschen und Maschinen sehr bald als integrierte Teams arbeiten. Conner Forrest von TechRepublic erklärt, wie diese integrierten Teams zusammenarbeiten könnten.

Wir befinden uns mitten in einem "KI-Erwachen", da Technologien für künstliche Intelligenz nun Menschen in grundlegenden Fähigkeiten wie der Bilderkennung entsprechen oder übertreffen können, sagte Erik Brynjolfsson, Direktor der MIT-Initiative für digitale Wirtschaft, in einer Podiumsdiskussion auf der 2018 MIT Sloan CIO Symposium.

Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) - der Punkt, an dem Maschinen alle intellektuellen Aufgaben ausführen können, die Menschen können - ist noch weit entfernt, sagte Brynjolfsson. Das maschinelle Lernen hat jedoch in bestimmten Bereichen übermenschliche Fähigkeiten erreicht und kann Unternehmen eine Reihe von Vorteilen bieten.

In zwei kürzlich in Science und der American Economics Association veröffentlichten Artikeln entwickelten Brynjolfsson und Kollegen eine Rubrik mit 23 Fragen, um Aufgaben zu identifizieren, mit denen AI jetzt vertraut ist, und wendeten diese auf die O * NET-Datenbank von 964 Berufen in den USA an.

Die meisten Jobs umfassen 20 bis 30 verschiedene Aufgaben. In den meisten Fällen kann maschinelles Lernen einige Aufgaben in einem bestimmten Beruf besser ausführen als Menschen. Es könnte jedoch niemals alle für den Job erforderlichen Aufgaben besser ausführen als sein menschliches Gegenstück.

"Die meisten Jobs werden teilweise vom maschinellen Lernen betroffen sein, aber es wird auch Dinge geben, die Menschen tun müssen", sagte Brynjolfsson in der Sitzung. Stattdessen wird die Zukunft wahrscheinlich Partnerschaften zwischen Menschen und Maschinen (sogenannte kollaborative Roboter oder Co-Bots) beinhalten, um die Arbeit effizienter zu erledigen. "Selten werden wir ganze Jobkategorien komplett auslöschen", fügte er hinzu.

Nur 5% der Arbeitnehmer werden von der KI vertrieben, sagte die Panel-Teilnehmerin Elisabeth Reynolds, Geschäftsführerin der MIT-Task Force "Arbeit der Zukunft", unter Berufung auf McKinsey-Forschungsergebnisse.

"Die Einführung des Co-Bots ermöglicht es uns, Routinearbeiten zu ersetzen und den Arbeitern zu ermöglichen, etwas anderes zu tun", sagte Reynolds. "Man muss sich mit Vertreibung auseinandersetzen, aber es ist ein kleiner Prozentsatz des Wachstums, das wir sehen." Dies spiegelt die Gartner-Forschung wider, die voraussagte, dass die KI bis 2020 1, 8 Millionen Arbeitsplätze abbauen wird, im gleichen Zeitraum jedoch 2, 3 Millionen schaffen wird.

Am Beispiel von FedEx sagte Reynolds: Als das Unternehmen Roboter einführte, die Fracht in sein Werk in North Carolina beförderten, wurde prognostiziert, dass sie etwa 25 Arbeitsplätze im Lager von 1.300 Mitarbeitern ersetzen würden. Der Hub wird jedoch jedes Jahr rund 100 neue Arbeitsplätze schaffen. "Ich denke, es gibt mehr Möglichkeiten, als wir derzeit verstehen", sagte Reynolds.

Es gibt jedoch auch Fälle wie in einigen Amazon Fulfillment Centern, in denen Roboter eingeführt wurden, die menschlichen Aufgaben jedoch weniger vielfältig und mobil waren, sagte Reynolds. "Wir müssen darüber nachdenken, wie die Menschen von Vorteil sind und welche Fähigkeiten sie bei der Entwicklung von Technologie mitbringen", fügte sie hinzu.

Herausforderungen für KI-Mitarbeiter

In den USA gibt es derzeit etwa 6 Millionen Arbeitslose und 6 Millionen offene Stellen. Dies könnte etwas mit einer Qualifikationslücke zu tun haben, sagte Iyad Rahwan, Professor für Karriereentwicklung bei AT & T und außerordentlicher Professor für Medienkunst und -wissenschaften am MIT Media Lab. Aber um einen höher bezahlten Job zu gewinnen, braucht eine Person normalerweise mehr Bildung und analytische Fähigkeiten, die laut Rahwans Forschung möglicherweise nicht leicht zu erreichen sind.

"Wir haben in diesem Land ein Problem mit der Nichtübereinstimmung von Fähigkeiten", sagte Reynolds. "Hochqualifizierte Arbeitsplätze nehmen stark zu, und wir haben keine Mitarbeiter auf den regionalen Arbeitsmärkten, die sie besetzen." Ein Teil davon ist auf geografische Beschränkungen zurückzuführen, da jedes Jahr weniger als 2% der amerikanischen Bevölkerung über eine Staatsgrenze ziehen, fügte sie hinzu.

"Wir kontrollieren wirklich die Zukunft der KI-Methoden, und maschinelles Lernen wird in die Arbeit integriert", sagte Jason Jackson, Assistenzprofessor am MIT-Institut für Stadtforschung und Stadtplanung. "Wir können darüber nachdenken, wie maschinelles Lernen die bestehende Arbeit ergänzen und noch besser machen kann."

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Das Gesundheitswesen hat eine Reihe starker Anwendungen für KI und Robotik, waren sich die Diskussionsteilnehmer einig. Roboter für körperliche Unterstützung können Dienste wie das Heben von Patienten aus Betten anbieten, mit denen Menschen möglicherweise zu kämpfen haben, sagte Jackson. Und die Fähigkeit, Daten über Krankheiten zusammenzustellen, kann helfen, Patienten besser zu diagnostizieren, sagte Reynolds.

Bei der Vorbereitung auf die Zukunft der Arbeit sollten CIOs darauf achten, flexible und lernoffene Mitarbeiter einzustellen, da die Automatisierung die Art ihrer Arbeit verändern kann, sagte Reynolds.

Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung von KI besteht darin, sicherzustellen, dass Ihre Daten auf dem neuesten Stand sind und tatsächlich einen zugrunde liegenden Prozess widerspiegeln, sagte Rahwan.

"Manchmal hat man Vorhersagemodelle aus Daten und lässt sie wild werden, aber dann ändern sich die Dinge", fügte er hinzu. Wenn Sie beispielsweise etwas optimieren, das mit Transport oder Logistik zu tun hat, und sich eine Vorschrift ändert, kann dies indirekte, aber wichtige Auswirkungen auf Ihr Unternehmen haben. "Wenn Sie Modelle für maschinelles Lernen auf einem Datensatz trainieren, der historisch ist, und ihn dann bereitstellen und die Welt sich aufgrund von etwas ändert, von dem Sie nicht gedacht haben, dass es sich auf Ihr Unternehmen auswirkt, könnten Sie weitere Möglichkeiten zur Optimierung des Geschäfts verpassen." Sagte Rahwan. "Algorithmen müssen kontinuierlich lernen."

Eines ist klar: Digitale Technologien werden sich weiter beschleunigen, und unsere derzeitigen Fähigkeiten, Organisationen und Institutionen bleiben immer noch zurück, sagte Brynjolfsson. "Business as usual wird dieses Problem nicht lösen", fügte er hinzu. "Wir müssen unsere Fähigkeiten, Organisationen, Institutionen und Metriken neu erfinden, um mit der Beschleunigung der Technologie Schritt zu halten."

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