Разделение работы между людьми и ИИ

Многие из самых умных людей, работающих в области искусственного интеллекта, утверждают, что эти системы лучше всего работают в паре с людьми, позволяя каждому партнеру делать то, что у него получается лучше всего. Но разделение задач часто сложнее, чем кажется.

Почему это важно: выяснить, какую роль должны играть люди — будь то из—за их здравого смысла, навыков или этики - является ключевой задачей, стоящей перед обществом, поскольку системы ИИ становятся все более мощными.

Некоторые из этих противоречий уже очевидны в области автономных и полуавтономных транспортных средств.

Люди имеют серьезные недостатки, склонны к рассеянности, ошибкам и пьянству.

Но компьютерные системы остаются дорогостоящими и с трудом справляются с множеством условий, возникающих на дороге.

Тем не менее, не существует простого метода объединения навыков людей и ИИ для принятия решений в режиме реального времени. В определенный момент либо компьютер, либо человек должны быть под контролем.

Существует широкое мнение, что полностью автономные автомобили могут спасти жизни, потерянные из-за человеческой ошибки. Но, поскольку до широкого распространения такой технологии еще далеко, отрасль ломает голову над тем, как внедрить некоторую автономность в автомобили, все еще полагаясь на людей за рулем.

По словам Авинаша Балачандрана, директора отдела интерактивного вождения с участием человека в Исследовательском институте Toyota (TRI), ключевым принципом является обеспечение того, чтобы люди контролировали большую часть времени, чтобы они не теряли фокус, а компьютер либо незаметно помогал, либо брал управление на себя только в случае крайней необходимости.

Общая картина: общество было очаровано как возможностями, так и вопиющими недостатками последнего поколения генеративных технологий ИИ, таких как ChatGPT от OpenAI.

Эксперты говорят, что это предвестник того, что ждет нас в ближайшие несколько лет, и общество должно использовать возможности таких систем, обеспечивая при этом участие людей, чтобы ограничить множество возможных ошибок, которые системы совершают сами по себе.

Между строк: для того, чтобы люди и системы ИИ хорошо работали вместе, требуется трезвое и сложное понимание того, где каждый из них превосходит и где они ошибаются. Это также требует сочетания целеустремленности и кропотливой работы.

"Я люблю людей, которые с оптимизмом смотрят в будущее", - говорит Джилл Пратт, руководитель лаборатории Toyota. "Я один из них, но мы должны держать глаза открытыми".

Системы ИИ действительно хороши в обработке огромных объемов данных и все более хороши в представлении своих результатов творческими и даже изобретательными способами.

В то же время таким системам не хватает здравого смысла, они с трудом справляются с новыми ситуациями.

"Данные имеют фундаментальное значение, но в них есть большие недостатки", - сказал Адриан Гайдон, директор по машинному обучению в TRI.

Люди, при всех их недостатках, великолепно справляются с задачами, с которыми компьютеры все еще борются. Даже малыши с легкостью справляются с такими задачами, как понимание постоянства объекта или выявление новых препятствий.

Важно отметить, что люди могут учиться, выходя в мир и получая новый опыт, в то время как системы ИИ в значительной степени ограничены рационом цифровой информации, на которой они обучены.

Но люди также часто бывают не в лучшей форме из-за рассеянности, усталости, капризности или многих других слишком человеческих состояний.

Примечание: аргумент в пользу того, что люди и ИИ работают в тандеме, часто предполагает объединение обученной компьютерной системы и работника с многолетним практическим опытом.

Но по мере того, как системы ИИ берут на себя все больше задач, со временем число людей, обладающих необходимым опытом, может сократиться.

Будьте умны: в идеале, говорит Балачандран, компьютеры можно обучить, чтобы со временем люди стали лучше, но этого часто не происходит.

Он указывает на тот факт, что проверка орфографии уменьшила количество ошибок, но не обязательно улучшила орфографию людей.

Если люди хотят оставаться за рулем, он утверждает, что система должна не только вмешиваться, когда это необходимо, но и помогать людям становиться лучшими водителями.