What does it mean to be pragmatic about AI adoption, while staying true to the values and mission driving people and organizations? Wakati wa aliamua kuzungumza juu ya AI, nia yake ilikuwa kusema kile alipaswa kusema mara moja, na kisha kuendelea na maisha yake bila kuwa na mtu yeyote kuuliza kuhusu AI tena. Nyota wa Lindinger Lindinger ni mwanzilishi wa SUPERRR iliundwa ili kutumikia tezi ni kwamba sera ya digital ni sera ya kijamii, na inahitaji maono ya ujasiri na maadili ya kike. ya juu Kama watu wengine na mashirika ya leo, sanduku la barua pepe ya Lindinger imejaa maombi mapya kila siku. Maombi ya kujadili AI, ili kuwezesha warsha juu ya AI ya kike, au kutoa mafunzo ya kutokuwepo ili hatimaye kujifunza jinsi ya kuomba vizuri. Hii ilimfanya Lindinger kujisikia kuwa mada nyingine ambazo ni muhimu pia zinapoteza kutoka kwa mazungumzo. “, ilikuwa jaribio la kuelezea jinsi watu katika SUPERRR wanavyoona athari ya AI, na kwa nini wanaamini ni muhimu kurejea mawazo yetu kwenye mada zingine pia. Uwezekano na uwezekano Lakini kile kilichotokea ni kwamba , kurejesha mada ya AI na kuiba mwanga. Uharibifu wa algorithm? Labda. Lakini msimamo wa SUPERRR wa kukataa hadithi ya kupitishwa kwa kipofu kwa AI ya kuzalisha umesogea na watu wengi. Ujumbe wa SuperRRR umekuwa virusi kwenye LinkedIn Tulikutana na Lindinger kutafuta nuance nyuma ya kile ambacho wengine wanaweza kuitwa njia ya Luddite, na kuzungumza juu ya kuweka vigezo sahihi, kufikiria mustakabali watu wanataka kuishi, na jinsi ya kwenda kutoka kwa ujuzi wa AI kwa ujuzi wa futures. Nyuma ya nyuma haiwezi kuwa sahihi zaidi. Rushwa katika Narrative ya AI inaanza kuonyesha https://www.youtube.com/watch?v=aoVkNdLhq1M&embedable=true AI – what for? AI - kwa nini? Lindinger ni archaeologist prehistoric kwa mafunzo, mada ambayo anaelezea kama niche sana na pia data-driven sana. Tinker maisha ya muda mrefu, Lindinger alitoa mbinu hiyo kwa ujuzi wake na takwimu, sayansi data, database, na kujifunza mashine. Alikwenda hatua kwa hatua kutoka uwanja wake kwa sayansi ya kompyuta, hatimaye kuondoka chuo kikuu kufuatilia shauku yake kwa kazi ya jamii ya kiraia. Kwa njia ya kazi katika mashirika kama Open Knowledge Foundation Ujerumani, Lindinger alifanya kazi juu ya ya Wakati alipokuwa anafurahia kazi hii, kulikuwa na kitu kimoja ambacho kiliendelea kumsumbua: kwa nini? Data ya wazi Chanzo cha wazi “Ufunguo sio lengo kwangu. Ni chombo. Ni thamani ambayo tunahitaji kuomba kwa kitu. Hiyo ni sababu kwa nini mchungaji wangu Julia Kloiber na mimi niliamua kwamba tunataka kuanzisha shirika letu mwenyewe. Kwa sababu mawazo yetu ya kuendeleza jamii ya haki na ya haki - hatukuwa na nafasi katika shirika linaloendelea ambapo tunaweza kufanya hivyo,” alisema Lindinger. “Ufunguo sio lengo kwangu. Ni chombo. Ni thamani ambayo tunahitaji kuomba kwa kitu. Hiyo ni sababu kwa nini mchungaji wangu Julia Kloiber na mimi niliamua kwamba tunataka kuanzisha shirika letu mwenyewe. Kwa sababu mawazo yetu ya kuendeleza jamii ya haki na ya haki - hatukuwa na nafasi katika shirika linaloendelea ambapo tunaweza kufanya hivyo,” alisema Lindinger. Jibu la swali hili - "kwa nini" - ni katikati ya Lindinger amekuwa akifanya kazi katika miradi ya kujifunza mashine katika siku za nyuma, na pia amekuwa akiendelea na shamba hilo kutokana na maslahi ya kibinafsi. wasiwasi wake unatokana na mahali pa ujuzi. Manifesto ya AI ya Lindinger kwa SUPERRR Sababu Lindinger alihisi inahitajika kusafisha hewa juu ya mtazamo wa SUPERRR juu ya AI ni kwamba kama maeneo mengine, katika jamii ya kiraia, pia, AI imekuwa kubwa sana kutoweka. Knowing what we talk about, when we talk about AI Kujua nini tunazungumzia, wakati tunazungumza juu ya AI Kila kitu huanza kwa Katika utangulizi wa kitabu chake Arvind Narayanan na Sayash Kapoor wanapendekeza majaribio ya mawazo: Fikiria kwamba badala ya kuzungumza juu ya baiskeli, treni, magari au ndege, sisi walisema kila mmoja wao kama "safari." kujua nini sisi kuzungumza kuhusu wakati sisi kuzungumza juu ya AI Mafuta ya nyoka Bila utambulisho wa lugha, hatuwezi kuelezea matatizo mengi ya trafiki, bila kutaja kuendeleza ufumbuzi wa ufanisi kwao. Kama ilivyoelezwa na Lindinger, baadhi ya mbinu hizi ni muhimu na zimechaguliwa vizuri. mbinu zingine zinaweza kusababisha hatari kubwa kwa jamii, zinatoa mbinu zisizo za uhakika na kwa hiyo ni vigumu kutathmini kutokana na athari zao.Hatunaweza kuzungumza kwa maana juu ya AI wakati inaweza maana kila kitu (na chochote). ya Mara baada ya kubadilika kutoka kuzungumza juu ya maombi maalum, ambayo ni halali kabisa, kwa kuzungumza tu juu ya AI kama aina ya nafasi, mazungumzo huwa na mabadiliko. Watu huanza kufikiria AI yenye nguvu, AI singularity, na mazungumzo huwa "Terminator njia zote chini" kama Lindinger anasema. Leo, wakati watu wanapozungumza juu ya AI, mara nyingi wanahusiana na AI ya kuzalisha: msingi wa transformer, Bila shaka, hiyo sio yote ya AI. Lakini GenAI imechukua hotuba na tahadhari ya watu, kuendesha hype ya AI. Mbinu za kujifunza kwa data, maji na njaa ya nishati AI hype and harms Huu ni uharibifu na uharibifu Hype kuhusu AI inatumika kwa madhumuni, Lindinger anasema: Inakuwezesha watu kufanya madai makubwa kuhusu faida zake bila kukabiliana na madhara yake kwa makini. Kwa mfano, katika na ingawa kuna mazungumzo juu ya hili, bado kuna lengo la kuendeleza Uharibifu unaosababishwa na AI leo umeharibiwa na ahadi kwa siku zijazo: " “Kwa Sekta ya AI ina athari mbaya juu ya mazingira na hali ya hewa vifaa vya data kama vile data centers. AI inaweza kusaidia kutibu saratani, au kutoa elimu ya bure duniani - hivyo tunahitaji vituo vya data AI pia huongeza uovu ulimwenguni, kuanzia na Lugha na msingi wa ujuzi ni na kumaliza kwa Katika mfululizo wa AI Na tusisahau kuwa na ya . Kazi isiyojulikana ambayo inazalisha hype ya teknolojia inachukuliwa kuwa muhimu na muhimu Mtu ambaye anaonekana Na jinsi ya Ukiukwaji mkubwa wa haki za kibinafsi Mfano wa kuanguka Ikiwa tufuatilia hype ya AI, mtazamo wetu wa siku zijazo unageuka kuwa picha iliyodhibitiwa ya siku za nyuma, " Lindinger anaonya kuwa mbinu zilizoongozwa na hype zinaweza kufikia viwango vipya na AI, lakini sio mpya kwa Big Tech, anaongeza. Ufalme wa “Mimi ni kutoka kwenye utamaduni wa tinker na hacker. Kwa ajili yangu, teknolojia ni mwisho wa kuwezesha. Ni kitu ambacho ni kuvutia, burudani, kitu ambacho nataka kuelewa. “Mimi ni kutoka kwenye utamaduni wa tinker na hacker. Kwa ajili yangu, teknolojia ni mwisho wa kuwezesha. Ni kitu ambacho ni kuvutia, burudani, kitu ambacho nataka kuelewa. Wakati wowote uwanja wa mauzo unataka kuweka chini ya shinikizo, wimbo wangu wa tahadhari hufunguliwa.Nadhani kuna kitu unachohitaji kuficha kwa sababu hawataki mimi kuwa na kuangalia karibu zaidi, "Lindinger alisema. Wakati wowote uwanja wa mauzo unataka kuweka chini ya shinikizo, wimbo wangu wa tahadhari hufunguliwa.Nadhani kuna kitu unachohitaji kuficha kwa sababu hawataki mimi kuwa na kuangalia karibu zaidi, "Lindinger alisema. Is AI really adding value? Je, ni kweli kuwa na thamani ya kuongeza? Lindinger anaelezea uvumilivu unaohusiana na AI kama Labubu, lakini kwa viongozi wa bodi - ni kuhusu kuwa sehemu ya hype. Kuna anecdotes ya viongozi wanaosisitiza mashirika "kufanya kitu na AI", na kuchapishwa akaunti za mashirika yanayoingia wote katika AI - na kisha mara nyingi U-kwenda na fanfare kidogo. kama , while workers are largely following mandates to embrace the technology, few are seeing it create real value. For instance, the number of companies with fully AI-led processes mwaka 2024, wakati matumizi ya AI yatakuwa sawa na katika kazi tangu mwaka 2023. Watafiti kutoka Stanford Social Media Lab na BetterUp Labs kushiriki juu ya HBR karibu mara mbili Mshambuliaji Hata hivyo, jinsi hasa hii inavyoathiri uzalishaji na faida kwa mashirika, ni juu ya mjadala. ya ya kutoka MIT Media Lab inadai kwamba 95% ya mashirika haziona kurudi kwa uwekezaji wao katika teknolojia hizi. Pia, wanasema, ripoti hiyo inazungumzia tu ushahidi wa miradi ya dhana, ambayo kwa asili yao haiwezi kutarajiwa kuwa na ROI ya juu. Ripoti ya hivi karibuni Wakosoaji wanasema kuwa mbinu ya ripoti hiyo ni mbaya na haina kutoa ushahidi wa uhakika Ripoti nyingine kama vile kuonyesha matokeo tofauti. ikilinganishwa na mwanzoni mwa 2024, idadi kubwa ya washiriki wanasema kwamba matukio ya matumizi ya GenAI ya mashirika yao yameongezeka mapato pamoja na kuleta kupunguza gharama muhimu ndani ya vyama vya biashara vinavyoweka. . KcKinsey ya ‘The State of AI’ Maonyesho ya hivi karibuni ya Layoffs Drawing the line Kuweka mstari wa Kwa mara ya kwanza tangu ufuatiliaji ulianza, makampuni makubwa yanapunguza utekelezaji wao wa GenAI. . Matumizi ya AI kati ya makampuni yenye wafanyakazi zaidi ya 250 yameanguka kutoka 14% hadi 12% tangu Juni 2025. Hii inaweza kuwa dalili ya tatizo la msingi lililofichuliwa na ripoti ya MIT - kesi ya kawaida ya kile mtaalam wa AI Paul Ferguson anasema Teknolojia Push ni - "tuna AI, tunaweza kufanya nini?" wakati Market Pull ni - "tuna tatizo X, AI inaweza kusaidia"? “Technology Push” dhidi ya “Market Pull” FOMO na dhana ya kwamba hii ni ya lazima sio msingi mzuri wa uamuzi, anaonya Lindinger. Kwa hiyo tunapaswa kupumzika kwa muda na kuuliza: Tunataka nini? Kwa hivyo, wapi mashirika yanapaswa kuchora mstari? Ni aina gani za kesi za matumizi zinazofaa kwa AI? Kwa Lindinger, kutumia AI inafanya kazi tu kwa kazi za sekondari. Kutumia tafsiri kama mfano, ni vizuri kutumia AI kupata wazo la haraka la nini kitu ni kuhusu. Lakini ili kuwasilisha matokeo ya kazi katika lugha tofauti, au kuzalisha utafiti wa asili, sanaa na maudhui, SUPERRR inafanya kazi na wataalamu. “Ikiwa ni suala la kutafsiri maadili yetu katika bidhaa tunazochapisha, tunajifunza na wataalamu.Tunafanya kazi na wasanii. Na hiyo ndiyo ambapo sisi, kama shirika, tunachukua mstari. Sababu nyingine, bila shaka, ni ufuatiliaji. Tunafanya kazi na data kutoka kwa washirika, na kuunganisha hizo katika maombi ambapo hatujui hasa nini kinatokea na data, ni ghali kabisa,” Lindinger alisema. “Ikiwa ni suala la kutafsiri maadili yetu katika bidhaa tunazochapisha, tunajifunza na wataalamu.Tunafanya kazi na wasanii. Na hiyo ndiyo ambapo sisi, kama shirika, tunachukua mstari. Sababu nyingine, bila shaka, ni ufuatiliaji. Tunafanya kazi na data kutoka kwa washirika, na kuunganisha hizo katika maombi ambapo hatujui hasa nini kinatokea na data, ni ghali kabisa,” Lindinger alisema. AI and workslop Kazi ya kazi na kazi Wakati wa kuelezea uzoefu wake wa kufanya kazi na AI, Lindinger alihusu mchakato wa kuwa na kudhibiti matokeo mara kwa mara. Kwa mfano, kuna maneno fulani ambayo SUPERRR haina kutumia. Wakati wa kutumia LLMs kwa tafsiri, watafuta maneno yasiyohitajika tena katika maandishi. Lindinger anaamini kwamba haina thamani ya - ni kazi zaidi kwa kweli kuliko kufanya kazi na mtafsiri ambaye anajua tu kazi yao. “Kwa Kazi ya kazi ya Mtu ambaye alifanya maneno ya , athari mbaya ya worklop ni kwamba inabadilisha mzigo wa kazi chini ya mtiririko, inahitaji mtoaji kutafsiri, kurekebisha, au kurekebisha kazi. Hii ina athari mbaya zaidi ya jitihada zinazohitajika kurekebisha mambo. Maelezo ya Kwa mfano, Lakini kuna zaidi ya hofu ya kurudi nyuma ambayo inapaswa kuzuia watu na mashirika kutoka kwa outsourcing kazi za msingi kwa AI. Mkurugenzi Mtendaji wa Microsoft Satya Nadella alipokea upinzani kwa kushiriki kile kilichoonekana kama machapisho yaliyotengenezwa na AI kwenye X Ni kuhusu zaidi ya Utafiti juu ya "upungufu wa utambuzi" (kutumia GPS, tarakilishi, au AI kwa kazi za kufikiri) unaonyesha atrophy inayoweza kupimwa wakati ubongo haujali. “Kwa Kupoteza sauti ya mtu Ujuzi usiojulikana AI literacy kuwa na ujuzi Baada ya kutazama yote haya, tunarudi kwenye dhana ya : kujua kutosha kuhusu AI ili kuwa na uwezo wa kutumia hukumu iliyo na ujuzi.Lakini ujuzi wa AI unahusisha nini hasa, na jinsi ya kufikia hapo? kuwa na ujuzi Dhana ya ujuzi wa kitaaluma sio mpya katika uwanja wa digital, Lindinger inasisitiza. Kuna mapema kama vile ujuzi wa data au ujuzi wa digital, na kuna baadhi ya mazoezi ya pamoja kutoka kwa majadiliano haya tofauti. "Hatua ya kwanza ya kuwa na ujuzi wa AI itakuwa na uwezo wa kuona kama au aina gani ya AI unatumia. Tuna tatizo la uwajibikaji upande wa mtoa huduma kwamba watu katika maeneo yao ya kazi wanapaswa kulipa kwa ujuzi wa AI. Na nadhani hiyo kwa kweli inaweka yao kupoteza. Sijui kwamba pia inatuongoza mbele, kuelekea AI kutumika kwa njia inayofuata haki zaidi," Lindinger alisema. "Hatua ya kwanza ya kuwa na ujuzi wa AI itakuwa na uwezo wa kuona kama au aina gani ya AI unatumia. Tuna tatizo la uwajibikaji upande wa mtoa huduma kwamba watu katika maeneo yao ya kazi wanapaswa kulipa kwa ujuzi wa AI. Na nadhani hiyo kwa kweli inaweka yao kupoteza. Sijui kwamba pia inatuongoza mbele, kuelekea AI kutumika kwa njia inayofuata haki zaidi," Lindinger alisema. Kwa Lindinger, bora, zana ambazo watu hutumia zinapaswa kuwa na aina fulani ya alama ili kuonyesha kiwango na aina ya automatisering wanatumia. na watu pia wanapaswa, kwanza na kwanza, kuwa elimu juu ya dhana za msingi za takwimu na uwezekano wa kujenga msingi wa ujuzi wa AI. From AI literacy to futures literacy Kutoka ujuzi wa AI hadi ujuzi wa baadaye Lindinger anadhani kuwa ni mfumo mzuri wa ujuzi wa AI, na umakini juu ya uumbaji na kuchanganya. Hata hivyo, angependa kuacha ujuzi wa AI kwa watu ambao wanasisitiza juu ya AI. Nini anaona kama lengo la kimkakati kwa SUPERRR ni kufanya kazi na watu ili kufikiria mustakabali ambao wanataka kuishi. Nyumba sita za ujuzi wa kitaaluma ya baadaye "Tunajifunza sana kuishi katika mazingira yenye muundo wa juu ambayo haina kweli kutupa nafasi ya kuwa na ubunifu, kujiondoa kutoka kwa mambo tuliyojifunza na kufikiria kitu kipya kabisa ambacho tunaweza kisha kujua kama tunaweza kweli kufikia na kufanya kazi kwa njia hiyo. "Tunajifunza sana kuishi katika mazingira yenye muundo wa juu ambayo haina kweli kutupa nafasi ya kuwa na ubunifu, kujiondoa kutoka kwa mambo tuliyojifunza na kufikiria kitu kipya kabisa ambacho tunaweza kisha kujua kama tunaweza kweli kufikia na kufanya kazi kwa njia hiyo. Tunatumia neno la ujuzi hapa pia. Bila shaka, AI inachukua jukumu katika hili kwa sababu kwa sasa, hakuna mtu anayeweza kufikiria siku zijazo bila AI. Tunachofanya ni kuuliza - Ndiyo, lakini kwa nini? Haipaswi kuwa huko. Unaweza kufanya uamuzi. Tunatumia neno la ujuzi hapa pia. Bila shaka, AI inachukua jukumu katika hili kwa sababu kwa sasa, hakuna mtu anayeweza kufikiria siku zijazo bila AI. Tunachofanya ni kuuliza - Ndiyo, lakini kwa nini? Haipaswi kuwa huko. Unaweza kufanya uamuzi. Kwa muda mfupi, Lindinger anaamini kuwa masuala ya msingi kama vile umoja wa kijamii au ulinzi wa watoto mtandaoni ni mada muhimu sana ambayo tunapaswa kuzingatia na haihusiani na AI. 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 Kukabiliana na maswali kama vile - aina gani ya ulinzi tunaweza kuja na? Ni aina gani ya kubuni tunaweza kuja na kwa mifumo ya digital, jukwaa mtandaoni, teknolojia zote ambazo zinatoka kwetu, ili kufanya kazi kwa maslahi yetu? Hizi ni maswali ya teknolojia ya chini sana, yanayohusiana na watu na ukosefu wao kwa kila mmoja. Lakini maswali ni muhimu, na teknolojia ya chini ina hamu yenyewe.
