Ljudi se moraju prilagoditi temeljnim promjenama AI na tržištu rada i budućnosti učenja

Kada se u medijima raspravlja o umjetnoj inteligenciji, jedna od najpopularnijih tema je kako bi ona mogla rezultirati gubitak milijuna radnih mjestajer će umjetna inteligencija moći automatizirati rutinske zadatke mnogih poslova, čineći mnoge zaposlenike suvišnima. U međuvremenu, glavna figura u AI industriji izjavila je da, s AI preuzimanjem mnogih poslova, učenje kodiranja više nije potrebno kao što je nekad bilo, i da će AI svakome omogućiti da odmah bude programer. Ova kretanja nedvojbeno imaju veliki utjecaj na budućnost tržišta rada i obrazovanja.

Elin Haugenorveški AI i poslovni strateg, vjeruje da je ljudsko učenje važnije nego ikad u doba AI-ja. Dok će umjetna inteligencija doista uzrokovati da se neki poslovi, poput stručnjaka za unos podataka, mlađih programera i pravnih pomoćnika, uvelike smanje ili nestanu, Hauge kaže da će ljudi morati podići ljestvicu znanja. U suprotnom, čovječanstvo riskira gubitak kontrole nad umjetnom inteligencijom, što će olakšati njeno korištenje u opake svrhe.

“Ako želimo imati algoritme koji rade uz nas, mi ljudi moramo razumjeti više stvari”, kaže Hauge. “Moramo znati više, što znači da također moramo učiti više tijekom cijele naše karijere, i mikroučenje nije odgovor. Mikroučenje je samo grebanje po površini. U budućnosti, da bi stvarno mogli raditi kreativno, ljudi će morati imati duboko znanje u više od jednog područja. U suprotnom, strojevi će vjerojatno biti bolji od njih u kreativnosti u toj domeni. Da bismo bili gospodari tehnologije, moramo znati više o više stvari, što znači da moramo promijeniti način na koji shvaćamo obrazovanje i učenje.”

Prema Haugeu, mnogim odvjetnicima koji pišu ili govore o pravnim posljedicama umjetne inteligencije često nedostaje duboko razumijevanje načina na koji umjetna inteligencija funkcionira, što dovodi do nepotpune rasprave o važnim pitanjima. Dok ti odvjetnici imaju sveobuhvatno razumijevanje pravnog aspekta, nedostatak znanja o tehničkoj strani umjetne inteligencije ograničava njihovu sposobnost da postanu učinkoviti savjetnici o umjetnoj inteligenciji. Stoga Hauge vjeruje da, prije nego što netko može tvrditi da je stručnjak za zakonitost umjetne inteligencije, treba najmanje dvije diplome – jednu iz prava i drugu koja pruža duboko znanje o korištenju podataka i načinu rada algoritama.

Iako je umjetna inteligencija tek ušla u svijest javnosti u posljednjih nekoliko godina, to nije novo područje. Ozbiljna istraživanja umjetne inteligencije započela su 1950-ih, ali desetljećima je to bila akademska disciplina koja se više koncentrirala na teoretsko nego na praktično. Međutim, s napretkom računalne tehnologije, to je sada postalo više inženjerska disciplina, gdje su tehnološke tvrtke preuzele ulogu u razvoju proizvoda i usluga te njihovom skaliranju.

“O umjetnoj inteligenciji također moramo razmišljati kao o dizajnerskom izazovu, stvaranju rješenja koja rade zajedno s ljudima, poduzećima i društvima rješavajući njihove probleme”, kaže Hauge. “Tipična pogreška koju rade tehnološke tvrtke je razvoj rješenja temeljena na njihovim uvjerenjima oko problema. Ali jesu li ta uvjerenja točna? Često, ako odete i pitate ljude koji zapravo imaju problem, rješenje se temelji na hipotezi koja često zapravo nema smisla. Ono što je potrebno su rješenja s dovoljno nijansi i pažljivog dizajna za rješavanje problema kakvi postoje u stvarnom svijetu.”

Budući da su tehnologije poput umjetne inteligencije postale sastavni dio života, postaje sve važnije da ljudi koji rade na tehnološkom razvoju razumiju nekoliko disciplina relevantnih za primjenu tehnologije na kojoj rade. Na primjer, obuka za javne službenike trebala bi uključivati ​​teme kao što su pravljenje izuzetaka, način donošenja algoritamskih odluka i uključeni rizici. To će pomoći u izbjegavanju ponavljanja nizozemskog skandala s naknadama za skrb o djeci iz 2021., koji je rezultirao ostavka vlade. Vlada je implementirala algoritam za uočavanje prijevara s naknadama za brigu o djeci. Međutim, nepravilan dizajn i izvedba uzrokovali su da algoritam kažnjava ljude čak i za najmanji faktor rizika, gurajući mnoge obitelji dalje u siromaštvo.

Prema Haugeu, donositelji odluka moraju razumjeti kako analizirati rizik korištenjem stohastičkog modeliranja i biti svjesni da ova vrsta modeliranja uključuje vjerojatnost neuspjeha. “Odluka temeljena na stohastičkim modelima znači da rezultat dolazi s vjerojatnošću da je pogrešan, vođe i donositelji odluka moraju znati što će učiniti kada su u krivu i što to znači za implementaciju tehnologije.”

Hauge kaže da, s obzirom na to da umjetna inteligencija prožima gotovo sve discipline, tržište rada treba prepoznati vrijednost polimata, a to su ljudi koji imaju stručno znanje u više područja. Ranije su tvrtke smatrale ljude koji su proučavali više područja nestrpljivima ili neodlučnima, ne znajući što žele.

“Moramo promijeniti tu percepciju. Umjesto toga, trebali bismo pljeskati polimatima i cijeniti njihovu široku stručnost,” kaže Hauge. “Tvrtke bi trebale priznati da ti ljudi ne mogu uvijek iznova obavljati isti zadatak sljedećih pet godina i da trebaju ljude koji znaju više o mnogim stvarima. Rekao bih da većina ljudi ne razumije osnovnu statistiku, zbog čega je izuzetno teško objasniti kako umjetna inteligencija funkcionira. Ako osoba ne razumije ništa o statistici, kako će shvatiti da AI koristi stohastičke modele za donošenje odluka? Moramo podići ljestvicu obrazovanja za sve, posebno u matematici i statistici. I poslovni i politički čelnici moraju razumjeti, barem na osnovnoj razini, kako se matematika primjenjuje na velike količine podataka, kako bi mogli imati prave rasprave i odluke u vezi s umjetnom inteligencijom, koja može utjecati na živote milijardi ljudi.”

Redakcija i uredništvo VentureBeata nisu bili uključeni u kreiranje ovog sadržaja.