Discussão sobre o destino da tomação automática e do intelecto artificial (AI) estimula uma questão central: como podemos fazer a transição para uma sociedade mais automática, garantindo que o processo seja benéfico para a humanidade? A abordagem instintiva pode nos levar a automatizar o máximo possível e melhorar a automação ao longo do tempo. No entanto, essa perspectiva aprimora as complicações da implementação das técnicas de IA, especialmente ao enfrentar as desvantagens dos métodos atuais de automação.
Um exemplo significativo dessa questão no campo da radiologia. Em uma pesquisa realizada pelo MIT em uma ferramenta de diagnóstico de IA chamada CheckPert, verificou -se que os radiologistas que usavam a ferramenta tiveram uma diminuição na precisão do diagnóstico. Apesar do número significativo de Chexpert para sobreviver, a inclusão de previsões de IA não aumenta a influência diagnóstica. O problema é como os radiologistas interagiram com a IA: eles geralmente estão conflitantes com suas avaliações, não tenho certeza de quando confiar na máquina em suas habilidades. Além disso, a varredura médica Chexpert foi projetada para automatizar completamente a tarefa da leitura, que ignora a referência generalizada a radiologistas humanos, como história médica e comunicação do paciente.
Esta situação mostra a necessidade de formar sistemas de IA não apenas para automatizar, mas também para colaborar com profissionais humanos. Uma parceria eficaz entre a IA e as habilidades humanas pode alcançar melhores resultados do que pode ser alcançado sozinho. Quando os especialistas colaboram, eles podem esclarecer incertezas e alcançar descobertas mais sensíveis. Atualmente, equipamentos como Chexpert ficam aquém dos dispositivos de colaboração, pois não facilitam esse tipo de diálogo.
A diferença entre automação e colaboração é crucial. Em ferramentas de tomate, como caixas eletrônicos ou sistemas de pedágio eletrônico, podem trabalhar de forma independente e executar tarefas especiais com alta eficiência. Pelo contrário, ferramentas de colaboração, como estetoscópios ou processadores de texto, exigem entrada humana e aprimoram os recursos do usuário. A IA estica a linha entre essas duas categorias, capazes de tarefas automáticas e colabora com especialistas com base em seu design e uso pretendido. No entanto, o automóvel mal projetado não pode apoiar efetivamente a cooperação da ferramenta, levando a mal -entendidos e desorganidades.
Essa desigualdade é clara em situações altas -como aviação. O trágico acidente do Air France Flight 447 destacou os riscos de todo o sistema automático que não podia apoiar suficientemente os operadores humanos na crise. Quando o Topylot OP falhou, os pilotos foram afogados com alertas confusos sem a situação necessária para recuperar o controle, resultando em um acidente catastrófico. Esse fenômeno explica a importante importância de garantir que as habilidades humanas sejam mantidas não apenas, mas estão ativamente envolvidas no processo automático.
Cultivo A.I. Na era das habilidades, uma oportunidade imediata se representa: o benefício da IA de ajudar na decisão de grandes entradas em diferentes áreas. A IA mostrou a possibilidade de apoiar profissionais no processo de análise de uma grande quantidade de dados, identificando padrões e decidir. No entanto, falta as qualidades abstratas de especialistas, como julgamento moral e inteligência emocional. A combinação do poder de processamento da IA com a intervalo humana pode levar a consequências avançadas em áreas que variam de assistência médica à educação.
À medida que a IA se desenvolve, o desafio é determinado como integrar essa tecnologia de maneira eficaz. As evidências mostram que, quando a IA é usada como uma ferramenta colaborativa – por exemplo, em diagnóstico médico ou lei, há uma melhora significativa em comparação com o que os humanos ou máquinas estão agindo de forma independente. Essa abordagem colaborativa não apenas aumenta a precisão, mas também fortalece as habilidades humanas, o que pode diminuir em um ambiente excessivamente automático.
No entanto, existe um risco de que a dependência excessiva das ferramentas de IA possa reduzir as críticas e as habilidades em iniciantes, que não possuem as habilidades necessárias para identificar imprecisões na produção de IA. Os sistemas de IA de alto competente apresentam desafios para as maneiras tradicionais para o desenvolvimento de habilidades de desenvolvimento dinâmico rápido, pois esses sistemas podem atualmente ignorar as experiências de educação essencial, apoiando o desenvolvimento de profissionais humanos.
A consideração de como usar a IA só vai além da eficiência operacional. A questão se torna uma das moral de responsabilidade e design. Questões atuais de pesquisa em direção a estratégias equilibradas: empregar a combinação de automação para tarefas diretas e promove a colaboração onde as habilidades permanecem inevitáveis. Sistemas colaborativos que fornecem revelações claras, diálogo e suporte em andamento podem capacitar profissionais em vez de reduzir seus papéis.
No geral, à medida que a sociedade progride para a crescente automação, a função premente não é apenas para expandir as capacidades da IA, mas esse progresso é garantir que as habilidades humanas sejam, em vez de alterá -la. No futuro, serão necessários automáticos e colaboração, exigindo projetos pensativos que preferem complementar a energia humana e a máquina. As escolhas feitas para moldar esse equilíbrio determinarão muito se a promessa da IA serve aos interesses da humanidade. À medida que navegamos nessa rota, será necessária uma abordagem cautelosa, promovendo o desenvolvimento que aceita a probabilidade de automação e o valor inalterado das idéias humanas.
