Які «приховані фігури» можуть навчити нас про ай

У ці вихідні я нарешті подивився приховані фігури . Я взяв із собою свою 9-річну доньку, щоб засвідчити, наскільки інструментальні жінки кольорів досягли успіху в кількох місіях НАСА - щось, що історично було пов'язано з досягненнями білих чоловіків.

Якщо ви ще цього не бачили, настійно рекомендую. Акторська майстерність чудова, і історія пропонує стільки освіти, як щодо расових відносин, так і для жінок на робочому місці. Те, на що я хочу зосередитись, - це, можливо, те, що режисер і акторський склад, які ніколи не уявляли, могли мати значення. Я це роблю не тому, що це найважливіший аспект, а просто тому, що він дуже важливий для переходу на технологію, який ми зараз переживаємо.

Усі розмови про штучний інтелект - це стільки ж як про саму технологію, наскільки її вплив матиме різні аспекти нашого життя. Бізнес-моделі в автомобільній галузі, страховий бізнес, громадський транспорт, пошук та реклама, а також інші особисті наслідки, такі як взаємодія людини з людиною, джерела знань та освіта. Зміна не настане протягом ночі, але краще бути готовим, тому що він настане.

Нова техніка вимагає нових навичок

Зміни відбулися в 1962 році для відокремленого комп'ютерного відділу Західної області дослідницького центру Ленглі у штаті Вірджинія, де працювали три жінки, які є головними героями історії. Математика Кетрін Джонсон та керівник де-факто Дороті Вон безпосередньо піддаються впливу нових технологій, що проникають у цей об'єкт у формі IBM 7090.

Якщо ви не знайомі з IBM 7090 (я не був до цих вихідних), він був третім учасником комп'ютерів серії IBM 700/7000, призначених для масштабних наукових і технологічних застосувань. Якщо говорити непросто, 7090 зможе миттєво виконати всі обчислення, які потребували годин комп'ютерного поділу. Дороті зрозуміла загрозу і, озброївшись її дотепністю та книгою про мови програмування, допомогла програмувати IBM 7090, навчила її команду робити те саме, змінила свої навички та зберегла роботу.

Я усвідомлюю, що частина цієї історії може бути на користь сценарію, а світ набагато складніший. Однак я думаю, що те, що лежить в основі, є дуже актуальним - створення нових наборів навичок.

Хоча AI може вплинути не тільки на ручні завдання, які можна автоматизувати, але й теоретично на робочі місця, які потребують навчання та прийняття рішень, негайна загроза, безумовно, є для першої.

Ми багато акцентуємо увагу, і це справедливо, втрата роботи AI спричинить, але ми ще не почали зосереджуватися на навчанні нових навичок, щоб такі втрати могли бути обмеженими. Як я вже говорив, AI не буде магічно з'являтися протягом ночі, але ми будемо дурними, думаючи, що у нас є достатньо часу, щоб створити навички, необхідні нашим "розширеним" світом. Від нових мов програмування до нових галузей права та страхування, тестування питань Q&A та багато іншого. Надання можливостей людям з новими навичками стане ключовим не тільки для роботи, але й для того, щоб підтримувати наш дохід в ногу з більш високою вартістю, яка спричинить за собою ці нові світи. Забезпечення рамки для освіти є як політичною відповідальністю, так і корпоративною.

Кому ми будемо довіряти?

IBM 7090 замінює Кетрін, коли справа стосується перевірки розрахунків, але, так само, як Friendship 7 готова до запуску, деякі електронні розбіжності виникають в електронних обчисленнях координат відновлення капсули. Астронавт Джон Гленн просить директора групи космічних завдань запропонувати Кетрін повторно перевірити номери. Коли Кетрін підтверджує координати, Гленн дякує режисеру, кажучи: "Ви знаєте, ви не можете довіряти тому, чого не можете подивитися в очі".

Я не знаю, чи Гленн насправді сказав це, але, почувши це, я одразу подумав про AI. Кому довірять споживачі? Багато хто думає, що ШІ не буде інакшим, ніж це було з будь-якими попередніми технологіями, але я вважаю, що таке мислення підриває те, куди нас може нас насправді зайняти ШІ. Автономні машини - це сценарій, до якого ми найчастіше посилаємося. Ми можемо довірити машині самому припаркуватися або попередити нас, якщо машина стоїть на нашому сліпому місці. Ми можемо навіть спробувати напівавтономну установку на порожній автостраді. Але чи готові ми довіритися машині і зняти очі з дороги, а руки з колеса? Як бренди зароблять нашу довіру? Чи буде це кількість ДТП, в яких вони задіяні? Запевнення, що у разі ДТП їх комп’ютери запрограмовані для збереження тих, що знаходяться в машині?

Що робити, якщо ми змінили сценарії та поговорили про медичний діагноз. Сьогодні ми, як правило, обираємо своїх лікарів та спеціалістів на основі рекомендацій страхових постачальників, друзів або навіть коментарів щодо Yelp. Нічні манери, ввічливі приймальні та короткі терміни очікування відіграють роль. Але для чогось більш серйозного, що все це зводиться - це досвід правильної діагностики та врятування життя. Чи будемо ми довіряти машині самостійно? Або ми все ще хочемо лікаря, якого ми можемо подивитися в очі в поєднанні з машиною? Доповідь Білого дому в жовтні розповідає про ідею зв'язку людини та машини. Хоча вони роблять це в рамках обговорення втрат робочих місць, я думаю, що ця формула стосується і нашої людської природи побудови довіри до іншої людини.

Це ж питання довіри стосуватиметься й інших сценаріїв, де не наше життя, а наша конфіденційність та безпека можуть загрожувати небезпеці. Тут теж матиме значення довіра. Кому ми довіряємо своєму цифровому помічнику, нашій домашній автоматизації? Коли життя не загрожує, принаймні, безпосередньо, я відчуваю, що споживачі проявлять більшу гнучкість, особливо коли цілісні наслідки не зрозуміли, а зручність і, можливо, ціна - це найважливіше.

В обох випадках, проте, я переконаний, що AI спонукає споживачів розглянути більше, ніж технологію, і шукати риси брендів, які традиційно асоціюються з людьми: чесність, співпереживання, лояльність та сервіс.