Недавняя статья BBC News (Личностные тесты: вы средний, эгоцентричный, пример для подражания или сдержанный?) недавно обсуждалась на онлайн-форуме по коучингу.

Эти движения одновременно захватывающие и пугающие! Возьмем пример с Facebook. Понимание данных будет основываться не на том факте, что вам «нравятся» фотографии котят или футбольный клуб «Ливерпуль», а на ваших взаимодействиях. Какие вещи вы комментируете? Каков тон ваших комментариев? Юмористический? Саркастический? Агрессивный? Поддерживающий? Как это меняется в зависимости от того, с кем вы общаетесь? Какое сейчас время суток? Насколько вы заняты?

Теперь представьте, что вся ваша рабочая переписка по электронной почте проанализирована и создан аналогичный профиль. Каждое микрорешение, которое вы принимаете, когда просматриваете свой почтовый ящик — прочитать и удалить, отметить и проигнорировать, немедленно ответить, переслать дальше. Слова, которые вы выбираете, когда отвечаете. Люди, которые провоцируют прокрастинацию каждый раз, когда вам приходится им отвечать.

Пользователи Gmail и Linkedin уже могут видеть, что эти платформы начинают предлагать варианты ответов на сообщения от вашего имени. На данный момент они довольно рудиментарны, но если машинное обучение применяется к каждому сообщению, которое вы когда-либо отправляли, откалиброванное по каждому сообщению, которое когда-либо было отправлено в Gmail, эти модели станут намного лучше и очень быстро. . Только посмотрите, сколько таких вещей, как распознавание речи и машинный перевод, появилось за последние несколько лет — наука о выводе смысла и намерения из текста сейчас очень актуальна.

Для тех, кто знаком с «2001: Космическая одиссея», я не думаю, что мы слишком далеки от «Послушай, Дэйв, я вижу, ты очень расстроен этим. Я искренне считаю, что тебе следует спокойно сесть, принять таблетку от стресса и все хорошенько обдумать. — представьте, если бы это всплывало, когда вы печатали электронное письмо?

Больше всего меня беспокоит этический надзор. Я работаю с несколькими клиентами, которые внедряют эти технологии — для выявления мошенничества, для мониторинга колл-центров («ваш звонок может быть записан в целях обучения и качества…»). Эти специалисты по данным — преимущественно белые, гетеросексуальные, образованные, состоятельные мужчины, в основном в возрасте от 20 до 30 лет. Модели, которые они производят, невероятно сложны — бывает очень трудно понять, что они делают. Непреднамеренные последствия:

https://www.theverge.com/2016/3/24/11297050/tay-microsoft-chatbot-racist

https://www.pcmag.com/article2/0,2817,2357429,00.asp

Как тренеры, мы размышляем. Мы принимаем свои решения, действия и подходы к надзору. Мы чувствуем беспокойство или вину, когда наши вмешательства не работают. У нас есть совесть. Мы понимаем силу, которой обладаем, чтобы изменить поведение других, и относимся к этой силе очень серьезно. Когда мы передаем инструменты для модификации поведения почти непостижимым алгоритмам, закодированным чрезвычайно монокультурными группами людей, мы должны быть очень, очень осторожными.

И последнее соображение: каждая пятая невеста познакомилась со своим супругом в Интернете (https://www.prnewswire.com/news-releases/only-1-in-3-us-marriage-proposals-are-a-surprise-engagement- затраты на кольцо растут в соответствии с узлом-2017-jewelry-engagement-study-300552669.html). С Tinder эта доля будет только увеличиваться. Итак, алгоритмы уже начинают разводить людей…