What does it mean to be pragmatic about AI adoption, while staying true to the values and mission driving people and organizations? いつ AIについて話すことを決意した彼女の意図は、彼女が一度言わなければならないことを言い、次に誰もAIについて尋ねることなく彼女の人生に進むことだった。 エリザ・リンディンジャー Lindingerは、共同創設者である。 独立した非営利団体であるSUPERRRは、デジタル政策は社会政策であり、勇敢なビジョンとフェミニストの価値観が必要であるという論文を提供するために設立されました。 スーパー 今日のほとんどの個人や組織と同様に、リンディンガーのメールボックスは毎日新しい招待状で満ち溢れています。AIについて議論する招待状、フェミニストAIに関するワークショップを促進するための招待状、あるいはようやく適切に招待する方法を学ぶための必然的なコーチングオファー。 これにより、リンディンジャーは、同様に重要な他の話題が会話から消え去っていると感じた。 「これは、SUPERRRの人々がAIの現象をどのように見ているのか、そしてなぜ私たちの注意を他のトピックにも戻すことが重要だと信じているのかを定義する試みでした。 AIと不確実性 その代わりに起こったのは、 アルゴリズムのトラブル? もしかしたら? しかし、SUPERRRの盲目的なAIの採用を拒否する立場は、多くの人々と共鳴した。 SUPERRRの投稿がLinkedInでウイルスに 私たちはリンディンジャーと会い、一部の人々が表面的にルディットアプローチと呼ぶ可能性があるものの背後にある微妙さを探索し、優先順位を正しく設定し、人々が住みたい未来を想像し、AIの識字から未来の識字に移行する方法について話し合いました。 背景はもっとタイムリーにはなれなかった。 AI narrative begins to show. AI narrative begins to show. https://www.youtube.com/watch?v=aoVkNdLhq1M&embedable=true AI – what for? AI - 何のために? リンジンガーは訓練による史前考古学者で、彼女は非常にニッチなだけでなく、非常にデータ主導的であると表現するトピックです。一生続くティンカーとして、リンジンガーは統計学、データサイエンス、データベース、機械学習にそのアプローチをもたらしました。彼女は徐々に自分の分野からコンピュータサイエンスに移り、最終的に学術界を去り、市民社会の仕事への情熱を追いかけました。 ドイツのオープン知識財団(Open Knowledge Foundation Germany)のような組織で働くことによって、リンディンジャーは で、 彼女はこの仕事を楽しみながら、一つ一つ彼女を悩ませ続けた:何のために? そのツールを使用する目的は何ですか? OPEN DATA OPEN SOURCE 「開放性は私にとって目標ではありません。それはツールです。それは私たちが何かを求める価値です。それが私の共同創設者であるジュリア・クロイバーと私とが私自身の組織を設立したいと決めた理由です。 「開放性は私にとって目標ではありません。それはツールです。それは私たちが何かを求める価値です。それが私の共同創設者であるジュリア・クロイバーと私とが私自身の組織を設立したいと決めた理由です。 同じ質問――「何のために」――は、その中心にあります。 リンディンジャーは過去に機械学習プロジェクトに取り組んできたが、個人的な興味からこの分野に追いついてきた。彼女の懐疑主義は知識の場から来ている。 Lindinger's AI Manifesto for SUPERRR リンディンジャーがAIに対するSUPERRRの立場を明らかにする必要がある理由は、他の分野と同様に、市民社会においてもAIは無視するにはあまりにも大きくなっていることだ。 Knowing what we talk about, when we talk about AI 知っている私たちが何について話しているか、AIについて話すとき すべては始まる by 彼の本の紹介で、 Arvind NarayananとSayash Kapoorは、自転車や電車、車や飛行機について話す代わりに、我々はそれらをすべて「車両」と呼んだと想像してください。 AIについて話す時、私たちが何を話しているかを知る ヘビオイル 言語の特定性がなければ、私たちは多くのトラフィック問題を説明することができず、それに効果的なソリューションを開発することができず、AIに関する議論は類似しており、テクニカルアプローチとアプリケーションの全範囲を一つのラベルでまとめています。 リンディンジャーが指摘するように、これらのアプローチのいくつかは有用であり、よく研究されています。その他のアプローチは社会に大きなリスクを引き起こし、非決定主義的なアプローチを提案し、したがってその影響を評価することは困難です。 ♪ あなたが特定のアプリケーションについて話すことから、完全に有効であることから、単にAIについて話すことから、ある種のスペースホールダーとして話すことから、スピーチは変化する傾向があります。人々は、AIの独特性を想像し始め、会話はリンディンジャーが言ったように「Terminator all the way down」になります。 今日、人々がAIについて話すとき、大抵は生成型AIを指します:トランスフォーマーベース、 明らかに、それはAIのすべてではないが、GenAIはスピーチと人々の注意を奪い、AIのヒープを駆り立てた。 データ、水、電力に飢えた深い学習アプローチ AI hype and harms AI Hype and Harms AIをめぐるヒーペは目的を果たしていると、Lindingerは主張する:それは人々がその利点について大きな主張をすることを可能にし、その害に真剣に直面することなく。 例えば、The ; and although there is some talk of this, there is still a focus on developing 今日AIが引き起こしているダメージは、未来への約束に覆われています。 」 AI産業は環境と気候に破壊的な影響を及ぼす 資源に飢えたデータセンターなど。 AIががんの治療に役立つか、無料のグローバル教育を提供するか――だから、データセンターが必要だ。 AIはまた、世界の不公平を拡大し、 どの言語や知識ベースが , and ending with AIの出力 そして、忘れずに そして . テクノロジーのハイプを燃やす見えない労働 価値と役に立つと考える 誰が目に見えるか どのように 大規模な著作権侵害 モデル崩壊 AIのヒープに従うと、私たちの未来のビジョンは過去の歪んだイメージに変わります。 ハイプベースの戦術はAIで新たな高さに達したかもしれないが、それはビッグテクノロジーにとって新しいことではない、と彼女は付け加える。 帝国は 「私はティンカーとハッカーの文化の出身です。私にとって、テクノロジーは最終的に可能なものです。それは魅力的な、楽しい、私が理解したい何かです。物語を逃すことの恐れは、これらのすべてのものを短くするものです。 「私はティンカーとハッカーの文化の出身です。私にとって、テクノロジーは最終的に可能なものです。それは魅力的な、楽しい、私が理解したい何かです。物語を逃すことの恐れは、これらのすべてのものを短くするものです。 売り場が私にプレッシャーをかけようとするたびに、私のアラームベルが鳴り響くと思うが、あなたが私をもっと近く見ることを望まないから隠さなければならない何かがあると思う」とリンディンジャーは言った。 売り場が私にプレッシャーをかけようとするたびに、私のアラームベルが鳴り響くと思うが、あなたが私をもっと近く見ることを望まないから隠さなければならない何かがあると思う」とリンディンジャーは言った。 Is AI really adding value? AIは本当に付加価値を生み出すのか? リンディンジャーは、AIを取り巻く熱意をLabubuとして説明しますが、ボードルームの幹部にとっては、それはハイプの一部であることについてです。 AS 従業員は、テクノロジーを採用するための任務に従っているが、実際の価値を生み出す見通しは少ない。 2024年も同じように使われているのに、 2023年から仕事中。 スタンフォード・ソーシャル・メディア・ラボ(Stanford Social Media Lab)とベッターアップ・ラボ(BetterUp Labs)の研究者らがHBRについて ほぼ倍増 ダブル しかし、これが組織の生産性と収益性にどのように影響するかは議論の余地があります。 ♪ A MITメディアラボ(MIT Media Lab)によると、95%の企業がこれらのテクノロジーへの投資に測定可能な収益を見ていないという。 また、彼らは、報告書はコンセプトプロジェクトの証拠にのみ取り組んでおり、その性質により高いROIを期待することはできません。 最近のレポート 批評家は、報告書の方法論は欠陥であり、結論ある証拠を提供していないと主張する。 その他の報告、例えば、 2024年の初めに比べて、回答者のより大きな割合は、組織のGenAI使用ケースが収益を増やし、それらを展開するビジネスユニット内で有意義なコスト削減をもたらしたと述べている。 . KcKinseyの「The State of AI」 Recent Consultancy Layoffs Show Drawing the line ラインを描く いずれにせよ、潮流は回転しているかもしれない。追跡が始まって以来初めて、大手企業はGenAIの採用を減らしている。 . 250人以上の従業員を持つ企業のAI使用は、2025年6月から14%から12%に減少した。 これは、MITの報告書が明らかにしたコアの問題の症状かもしれない - AIコンサルタントのポール・ファーガソンが呼ぶ古典的なケース テクノロジー・プッシュは「我々はAIを持っています、我々は何ができるのですか?」と、Market Pullは「我々は問題がある X、AIは助けることができますか?」です。 「Technology Push」と「Market Pull」 FOMOとこれが避けられないという考えは決断のための良い基盤ではない、とリンディンジャーは指摘するので、私たちはしばらく休憩して、「私たちは何を望んでいるのか?」と尋ねるべきです。 では、組織はどこで線を引くべきなのでしょうか?どのような種類の使用ケースがAIに適しているのでしょうか? リンディンガーにとって、AIを使用することは二次的な機能にのみ役立ちます。翻訳を例に考えると、AIを使用して何かについての迅速なアイデアを得ることは良いことですが、さまざまな言語で作業結果を提示したり、オリジナルな研究、芸術、コンテンツを生成したりするために、SUPERRRはプロと協力します。 「我々の価値観を出版する製品に翻訳するとき、我々は専門家と協力し、我々はアーティストと協力し、そこで我々は組織として線を引く。 「我々の価値観を出版する製品に翻訳するとき、我々は専門家と協力し、我々はアーティストと協力し、そこで我々は組織として線を引く。 AI and workslop AIとWorksLop AI で働く経験を説明する際、Lindinger は、結果を常に調べる必要があるというプロセスを指摘しました。例えば、SUPERRR が使用しない特定の用語があります。LLM を使用して翻訳するとき、望ましくない用語がテキストに戻ってくるので、誰かがテキストを通して編集する必要があります。 リンディンガーは、それはそれに値しないと信じています - 実際には、彼らの職業を知っている翻訳者と働くよりも、より多くの仕事です。 」 ワークロップ ♪ という言葉を発した人々は、 , workslopの潜在的な効果は、作業の負担を下流に移し、受信者に作業を解釈、訂正、または再編することを要求することです。これには、物事を修正するために必要な努力を超えてネガティブな影響があります。 ノート 例えば、 しかし、反応の恐れ以上に、人々や組織がコア機能をAIにアウトソーシングすることを妨げる必要がある。 マイクロソフトCEOのサティア・ナデラ氏は、XでAI生成された投稿のように見えたものを共有したことで批判を受けた。 It is about more than 「認知不全」に関する研究(GPS、計算機、または思考タスクのためのAIを使用)は、脳が運動されていないときに測定可能なアトロフィーを示しています。 」 1人の声を失う 未知の知識 AI literacy 文学者 これらのすべてを検討した後、我々は、概念に戻る。 AIについて十分に知っておくことで、知的判断を実行できるようになりますが、AIの識字には何が含まれているのか、そしてどのようにしてそこに到達するのでしょうか。 文学者 デジタル分野では文法の概念は新しいものではありません、リンディンジャーは指摘します。データ文法やデジタル文法などの先例があり、これらの異なる議論からいくつかの共通の取り組みがあります。 「AIの熟練になるための最初のステップは、あなたが使用しているAIの種類、あるいはどのようなものかを見ることができることになるでしょう。我々は、プロバイダー側の責任の問題を抱え、AIの熟練をAIで補償することを目的としています。 「AIの熟練になるための最初のステップは、あなたが使用しているAIの種類、あるいはどのようなものかを見ることができることになるでしょう。我々は、プロバイダー側の責任の問題を抱え、AIの熟練をAIで補償することを目的としています。 リンディンジャーにとって、理想的には、人々が使用するツールは、使用する自動化の程度と種類を示す一種のラベルを付けるべきであり、人々はまた、まず、統計学の基本的な概念と、AIの識字の基礎を築く確率に関する教育を受けるべきである。 From AI literacy to futures literacy AI文学から未来文学へ Lindinger 考える AIの識字能力のための良い枠組みであり、創造とチンキングに焦点を当てているが、AIの識字能力をAIに焦点を当てている人たちに残すことを好む。 彼らが住みたい未来を想像するために、人々と働く。 AI文学の6つの柱 未来 「私たちは非常に構造化された環境で暮らすことに慣れており、私たちは本当に創造的な空間を与えていないので、私たちが学んだことから解放され、根本的に新しい何かを想像し、私たちは実際にそれに到達し、それに向かって働くことができるかどうかを理解することができます。 「私たちは非常に構造化された環境で暮らすことに慣れており、私たちは本当に創造的な空間を与えていないので、私たちが学んだことから解放され、根本的に新しい何かを想像し、私たちは実際にそれに到達し、それに向かって働くことができるかどうかを理解することができます。 もちろん、AIはその役割を果たしています、なぜなら、今、AIなしの未来を想像できる人はほとんどいません。我々が行うことは、疑問に思うことです――はい、しかし何のために? それはそこに存在する必要はありません。 もちろん、AIはその役割を果たしています、なぜなら、今、AIなしの未来を想像できる人はほとんどいません。我々が行うことは、疑問に思うことです――はい、しかし何のために? それはそこに存在する必要はありません。 短期的には、社会的結束やオンラインにおける子どもの保護などの基本的な問題は、我々が焦点を当てるべき非常に重要なテーマであり、AIとは何の関係もないと考えている。 https://pod.co/orchestrate-all-the-things-podcast-connecting-the-dots-with-george-anadiotis/pragmatic-ai-adoption-from-futurism-to-futuring-featuring-elise-lindinger-superrr-co-founder?embedable=true 問題を解決する - どのような種類のセキュリティ対策を私たちは考えることができますか? デジタルシステム、オンラインプラットフォーム、私たちを取り巻くすべてのテクノロジーのために、これらが私たちの利益のために働くようにするために、どのような種類のデザインを私たちは考えることができますか? これらは非常に低テクノロジーの質問であり、人々を関与し、互いに無視しています。
