Пораст генеративних АИ алата, посебно оних као што су ЦхатГПТ, Бинг Цопилот, Цлоде и Близанци, изазвао је интензивну дебату широм одбора, политичких кругова и разговора у кафићу. Pruža pogled na osnovu podataka o tome kako ljudi zapravo koriste ove alate i šta to znači za budućnost rada. Радећи са АИ: Мерење професионалних импликација генеративне АИ, На основу више од 200.000 анонимних разговора са Мицрософт Бинг Цопилот-ом, аутори покушавају да прекину хипе и одговоре на једно критично питање: Шта људи раде са генеративном АИ и како то мапира на тржиште рада? Изнад спекулација Већина наслова о АИ и пословима су или утопични или дистопични.Често се ослањају на интуицију или пројекције на високом нивоу о томе који послови су "у ризику" без стварних доказа о понашању. Уместо да питају шта АИ може да уради, испитује шта људи већ раде са генеративним АИ системима.Истраживачи анализирају стварне интеракције корисника како би разумели које задатке радници делегирају на АИ, колико је ефикасна АИ у обављању тих задатака и шта то значи за различите професије. Резултат је један од првих емпиријских прозора у брзо развијајуће хумано-АИ партнерство. Ključne reči na jedan pogled АИ се у великој мери користи за задатке који укључују прикупљање информација и писање. АИ најбоље функционише на језичким, полуструктурираним задацима. Постоји јака корелација између типова задатака на којима је АИ добар и оних који су централни за рад са високим платама. Radnici ne samo da zamenjuju zadatke – oni eksperimentišu, povećavaju i preoblikuju način na koji rade. Задаци које људи заправо раде са АИ Документ идентификује да већина случајева коришћења АИ спада у две широке категорије Prikupljanje informacija – npr. istraživanje, sažetak, poređenja Генерација садржаја – на пример, писање е-поште, израда докумената, идеја Ове категорије се преклапају са основним активностима многих улога у економији знања, укључујући консултанте, маркетинге, аналитичаре, правне професионалце и истраживаче. Занимљиво је да су корисници вероватније користили АИ за истраживање него за извршење.Многи позиви били су отворени или усмерени на браинсторминг, што сугерише да се АИ тренутно користи мање за аутоматизацију и више као когнитивни партнер за спаринг. Koliko dobro radi AI? Аутори иду изван фреквенције употребе и уводе нову метрику: "покривеност задатака". Ово мери не само колико често се задатак обавља са АИ, већ колико добро систем обавља тај задатак на основу метрике ангажовања корисника и прокси задовољства. Резултат је ? Veštačka inteligencija najbolje funkcioniše na strukturisanim ili polustrukturiranim jezikovnim zadatcima. Razmislite o pisanju e-pošte, sažetku dokumenata ili generisanju predloga prvog puta. Veštačka inteligencija najbolje funkcioniše na strukturisanim ili polustrukturiranim jezikovnim zadatcima. Razmislite o pisanju e-pošte, sažetku dokumenata ili generisanju predloga prvog puta. Ova nijansa je važna. Pokazuje da se AI ne radi samo o zameni ljudi u potpunosti (još). Umesto toga, ona se sklanja u specifične podaktivnosti, ponekad unutar istog posla, i transformiše tokove posla jedan sloj u isto vreme. Професионална сочива: ко је погођен? Да би превели ове податке на нивоу задатака у утицај на тржиште рада, истраживачи га укрштају са О*НЕТ-ом, познатом као детаљна база података о запошљавању америчке владе. Једна од најважнијих чињеница из овог текста је да AI is disproportionately suited for high-wage, white-collar occupations. Улоге као што су: Маркетинг специјалисти менаџмент консултанти финансијски аналитичари Адвокати и паралегалци HR професионалци Софтверски програмери (за генерацију кода и документацију) ...сви деле задатке које АИ већ ради на скали и са високом ефикасношћу. Насупрот томе, занимања која укључују физичку манипулацију, личну услугу или ручни рад (медицински сестре, електричари, радници за испоруку) за сада остају углавном нетакнута. У нашој најновијој подцаст епизоди, разговарали смо , где је Стевен Бартлетт поставио кључно питање Џефреју Хинтону, широко познатом као отац АИ. The Diary Of A CEO Шта бисте рекли људима о њиховим изгледима за каријеру у свету супер интелигенције? Шта бисте рекли људима о њиховим изгледима за каријеру у свету супер интелигенције? Hinton odgovor: Воз да буде плумбер Воз да буде плумбер Можда је време да престанемо да се фокусирамо на подизање следећег врхунског математичара, инжењера или доктора и почнемо да размишљамо о томе како подићи најбољег водоводника или електричара. Аугментација против аутоматизације: лажни бинарни? Популарна наратива око АИ је често бинарна: или аутоматизује ваш посао, или не. Уместо тога, видимо континуум утицаја.Многи корисници нису тражили да АИ замени свој рад, већ да га убрза. Sastavljanje izveštaja za kasnije rafiniranje Добијање другог мишљења о одлуци Бреаинстоминг наслова или углова презентације Kreiranje okvira ili predloga za ponavljajuće zadatke Другим речима, АИ делује као ко-пилот, а не као пилот. . For now Ali evo trljanja: ako ko-pilot AI može da rukuje 30% vašeg radnog opterećenja danas, koliko dugo dok ne može da rukuje 70%? Šta to znači za radnu snagu Аутори се мудро уздржавају од правења апокалиптичних предвиђања. Уместо тога, они нуде јасан унос: Generativna AI već preoblikuje sastav rada unutar poslova. Generative AI is already reshaping the composition of work within jobs. Задаци се раздвајају. Неки се делегирају на АИ, други се потпуно редизајнирају. Дизајн посла - Границе између улога могу да се замагљују.Један радник може да превазиђе задатке који су раније покривали више одељења. Захтеви за вештинама - Комуникација, критичко размишљање и брзо инжењерство расте у вриједности. Неједнакост - Високоплаћени радници могу видети више добитака у продуктивности (и притисак), док се нижи плаћени радници могу суочити са споријим поремећајима, али мање алата за продуктивност. Етички и политички изазов Са таквим брзо развијајућим алатима, свет политике је иза криве.Папир напомиње да се традиционални оквири аутоматизације (који се ослањају на постепено ширење током година или деценија) не примењују овде. облак базиран Слободно доступно Одмах корисно Nedeljno ažuriranje Ово ствара проблем мерења: како регулишете или водити нешто што се развија брже него што институције могу реаговати? Аутори позивају на више у реалном времену, дељење података о понашању (анонимизовано и приватно чување) од провајдера платформи. Implikacije za kompanije i radnike Za kompanije, ovo istraživanje je poziv za buđenje. transformacija veštačke inteligencije više nije teorijska, ona se dešava u tokovima posla uživo, često pod radarom. Audit tokova posla: Identifikujte zadatke visoke frekvencije koji se preklapaju sa trenutnim prednostima AI. Vlak za povećanje: Naučite zaposlene kako da sarađuju sa AI umesto da mu se suprotstave. Redizajnirajte poslove: Umesto da eliminišete uloge, razbijte ih na AI-kompatibilne i ljudski-centric podzadatke. Мониторски капитал: Уверите се да повећање продуктивности засновано на АИ није на врху. Budućnost pripada onima koji znaju kako da postavljaju prava pitanja o veštačkoj inteligenciji, a ne samo onima koji se boje da će ih zameniti. Закључак: Транзиција, а не преузимање ... за сада Studija Microsoft-a o veštačkoj inteligenciji nudi nijansizan, na dokazima zasnovan izveštaj o tome kako generativna veštačka inteligencija utiče na rad danas; ne u teoriji, već u akciji. Уместо тога, нуди нешто корисније: a map of what’s actually happening and a preview of what’s to come. U svetu koji sve više oblikuje veštačka inteligencija, ovaj članak nas podseća da rad nije statičan spisak obaveza, već dinamično pregovaranje između ljudske naivnosti i tehnoloških sposobnosti. Да ли ће та трансформација завршити масовном застарелошћу или у паметнији, поштенији свет рада зависиће мање од тога шта технологија може да уради, а више од тога шта ми одлучимо да урадимо са њом. Pročitajte ceo članak: ovde
