Общая тема, которую мы слышали от опрошенных, заключается в том, что совместная работа с ИИ может сделать людей одинокими и изолированными, что позволяет предположить, что организациям, возможно, необходимо сознательно способствовать социальному взаимодействию. Многие системы искусственного интеллекта для совместной работы предоставляют все данные и идеи, необходимые сотрудникам для выполнения их работы, и в результате они часто меньше взаимодействуют с другими людьми. Например, у группы «страховщиков цифровой жизни» в качестве повседневных компаньонов используется только система искусственного интеллекта. В одной больнице интеллектуальный робот, который выписывает рецепты, и система распределения этих рецептов по пневматическим трубкам означают, что фармацевтам больше не нужно доставлять лекарства на этаж для пациентов, и их переводят в подвальные кабинки для телефонных консультаций с врачами.
Признавая способность людей, часто взаимодействующих с ИИ, изолировать их и снижать вовлеченность, многие работодатели в ответ намеренно возвращают социальное взаимодействие в свою рабочую жизнь. Упомянутые выше андеррайтеры цифровой жизни, например, еженедельно (виртуально) встречаются с другими андеррайтерами и разработчиками систем искусственного интеллекта, чтобы обсудить улучшения в системе и процессе андеррайтинга. Uber теперь предлагает поддержку в приложении и по телефону для водителей, у которых есть вопросы или которым нужна помощь. Организации должны сохранить за людьми управленческие и вспомогательные роли и помогать людям налаживать связи со своими коллегами, например, облегчая взаимодействие между людьми через группы по интересам, социальные мероприятия и онлайн-сообщества.
Для организаций, стремящихся интегрировать совместный ИИ в качестве товарища по команде, будет важно разработать системы, которые не просто улучшают производительность при выполнении конкретной задачи. Они также должны контекстуализировать производительность в более широкой командной динамике. Они также могут использовать ИИ для облегчения большего или более качественного социального взаимодействия. Исследователи из Норвегии, например, создали систему искусственного интеллекта, которая рекомендует новые организационные структуры для облегчения общения между работниками, которым необходимо сотрудничать друг с другом.
Частое взаимодействие с ИИ также может вызвать вопросы об идентичности. Например, когда ИИ выступает в роли надзирателя, некоторые работники могут чувствовать, что с ними, в свою очередь, обращаются как с машиной — они следуют указаниям алгоритма, основанного на числах, ради эффективности, не оставляя места для человечности. И когда люди работают с ИИ как своего рода цифровым двойником самих себя — когда ИИ анализирует цифровой след человека, чтобы имитировать его поведение и решения, чтобы можно было воспроизвести человека (людей) в цифровом виде, — вопрос идентичности может стать особенно острым.
Мы уже видим предзнаменование того, что может произойти на рабочем месте в индустрии развлечений; например, компания заявила о правах на использование «глубокой подделки» Брюса Уиллиса на основе искусственного интеллекта только для того, чтобы его представители отрицали, что они продали права его «цифровому двойнику». копий реальных людей с искусственным интеллектом теперь берут на себя работу артистов, правоохранительных органов и т. д. В будущем могут возникнуть такие вопросы, как: Кому принадлежит интеллектуальная собственность? Если ИИ используется, чтобы учиться у меня или подражать мне, то является ли часть «я» теперь встроенной в ИИ? Что произойдет, если ИИ не точно представит «меня» или мои знания так, как я хочу?
Технологические компании только начинают развивать возможности для создания своего рода цифрового клона людей на работе: Microsoft запатентовала чат-бота, который может вести себя как настоящие люди на основе их профиля в социальных сетях, а команда MIT Media Lab работает над технологией, позволяющей позволить машинному интеллекту воспроизводить цифровую личность человека, чтобы другие могли «одолжить их личность» для предоставления консультаций или помощи в принятии решений в отсутствие человека-источника.
Хотя эти примеры могут показаться надуманными, все большее число компаний начинают вступать в следующую фазу эволюции взаимодействия человека и машины — переходя от машинного обучения путем обработки огромных объемов данных к машинам, обучаемым людьми-экспертами, в которых навыки, способности и знания обычных работников встроены в сами алгоритмы. Гурдип Полл, корпоративный вице-президент Microsoft по бизнес-искусственному интеллекту, объясняет: «Машинное обучение — это алгоритмический поиск закономерностей в данных. Машинное обучение — это передача знаний от человека-эксперта системе машинного обучения».
Что касается вопросов идентичности, организациям, возможно, потребуется предоставлять вознаграждения и стимулы специалистам-людям, чьи знания теперь встроены в ИИ, — вознаграждать этих специалистов за работу, которую теперь выполняет ИИ, но которая основана на обмене их личными знаниями и опытом. . Когда машины действуют как настоящие товарищи по команде, организации должны установить четкие правила для установления доверия и ответственности за совместную работу. Например, когда совместно заполненная заявка на страхование жизни приводит к убыткам от андеррайтинга, кто получает плохую оценку эффективности — человек или андеррайтер на основе ИИ?