Федеральное министерство труда и социальных дел Германии награждает проект «Конструктивное сотрудничество человека и ИИ».

Смена парадигмы

Благодаря постоянному развитию искусственного интеллекта (ИИ) новое поколение машин выходит на рабочие места во многих отраслях. Традиционно машины программируются инженерами и вводятся в эксплуатацию в полностью рабочем состоянии. Рабочие управляют машиной в соответствии с инструкциями, предоставленными инженерами в руководствах пользователя. Эта традиционная иерархия изменится в будущем: машины с искусственным интеллектом изучают задачи на основе опыта, а не по правилам, запрограммированным человеком.

Новая роль для сотрудников

Машины с поддержкой ИИ извлекают свой «опыт» из обучающих данных. Создание достаточного количества обучающих данных, способных полностью представить все аспекты задачи, часто является самой трудоемкой и ресурсоемкой задачей при создании машин с искусственным интеллектом. Инженерам часто не хватает знаний, необходимых для того, чтобы полностью уловить каждый нюанс задачи, которая приходит только после многих лет ежедневного участия. Вот почему рабочие с их богатой базой неявных знаний играют решающую роль в создании машин ИИ. Наблюдая за «коллегой по ИИ» во время практического сотрудничества, интуиция рабочих является основным источником для выявления слабых сторон и аномалий в поведении машин с ИИ. Таким образом, роль работника меняется. В будущем рядовым работникам необходимо иметь некоторые базовые знания о машинном обучении для взаимовыгодного сотрудничества с ИИ-машинами.

AiZUBI — обучающиеся машины

Идея AiZUBI («AI» плюс «Azubi», немецкая аббревиатура от «ученик») — это машины на основе камеры, способные обучаться визуальным задачам в сотрудничестве с коллегами-людьми. Общие случаи применения AiZUBI — это повторяющиеся задачи, которые люди могут выполнять с первого взгляда. AiZUBI генерирует обучающие данные «на работе», наблюдая за решениями людей и запрашивая отзывы людей, когда сталкиваешься с незнакомыми или сложными случаями.

Реальный пример использования

AiZUBI Ferdinand — это закрытая машина с несколькими камерами для проверки небольших объектов на наличие повреждений и аномалий. Он поддерживает работников автомобильного поставщика в визуальном осмотре подержанных автомобильных деталей, оценивая их пригодность для восстановления. Задания варьируются от простых до крайних случаев. Простые случаи могут быть рассмотрены очень быстро, т.е. потому что деталь сильно деформирована или повреждена. Краевые случаи требуют детального осмотра, так как повреждения не распознаются на первый взгляд.

AiZUBI Ferdinand поддерживает сотрудников дополнительной парой искусственных глаз. В результате сотрудники частично освобождаются от простых дел и могут сосредоточиться на оценке крайних случаев, лучше используя знания и опыт людей. Сотрудничество между Фердинандом и коллегами-людьми улучшает общий процесс, уменьшая человеческие ошибки из-за перенапряжения и монотонности, сохраняя при этом мастерство человеческого опыта и интуицию.

Навыки, необходимые для совместной работы человека и машины

Вариант использования демонстрирует взаимодополняющие способности людей и машин, которые при правильном сочетании приводят к большему, чем сумма их индивидуальных потенциалов.

«Машины победят лучших людей. Человек плюс машина победит лучшую машину». Гарри Каспаров

Машины не имеют себе равных в точной и повторяющейся работе. Люди есть и всегда будут нужны, чтобы иметь дело, например, с крайними случаями и нарушениями в процессе. Сотрудничество между людьми и машинами создает команду, превосходящую человеческие или машинные команды.

Ключевой вопрос, возникающий перед компаниями, заключается в следующем: какие навыки необходимы работникам для успешного взаимодействия человека и машины? В случае с AiZUBI Ferdinand от рабочих требуется умение

  • понимать механизмы, лежащие в основе машинного решения,
  • предоставить машине подходящую обратную связь, которая приводит к полезным данным для обучения
  • оценить слабые места машин, чтобы выявить дефицит обучающих данных

Академические исследования выявили аналогичные (и другие) навыки, но до сих пор в основном они были сосредоточены на сотрудниках с академической подготовкой (например, Антон и др., 2020; Пфайффер, 2020; Брок и др., 2019). Систематизация навыков, необходимых работникам, имеет решающее значение. для дальнейшего продвижения конструктивного сотрудничества человека и машины и разработки будущего, ориентированного на человека, с так называемым «коллегой по ИИ».

Награда за проект «Конструктивное сотрудничество человека и ИИ»

Эта систематизация является целью проекта «Конструктивноесотрудничество человека и ИИ». Он был отмечен Федеральным министерством труда и социальных дел Германии в рамках церемонии награждения «Это будет ИИ вместе» на платформе гражданских инноваций.

Совместный исследовательский проект с Университетом прикладных наук Билефельда, Университетом Мангейма и Университетом прикладных наук FOM в Мюнстере направлен на

  • определить и классифицировать триггеры для неправильного использования в сотрудничестве человека и ИИ, чтобы предотвратить неправильное использование в живом и рабочем мире, который все больше проникается технологиями.
  • определить компетенции, которые позволяют людям конструктивно работать с ИИ и
  • для дальнейшего продвижения ориентированного на человека дизайна технологии ИИ.

Стартапы AiZUBI UG и Artitex GmbH поддерживают проект в качестве партнеров по приложениям. Они предоставляют доступ к отраслевым вариантам использования и реальным проектам внедрения ИИ.

Что вы думаете о сотрудничестве человека и машины?

В каких задачах или областях работы команды человек-машина не могут победить лучшего человека или машину?

использованная литература

Антон, Э., Бене, А., и Тойтеберг, Ф. (2020). ЛЮДИ, СТОЯЩИЕ ЗА ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ — ОПЕРАЦИОНАЛИЗАЦИЯ КОМПЕТЕНЦИЙ ИИ. ЭКИС 2020.

Брок, Дж. К.-У., и фон Вангенхайм, Ф. (2019). Демистификация ИИ: чему лидеры цифровой трансформации могут научить вас реалистичному искусственному интеллекту. California Management Review, 61(4), 110–134. https://doi.org/10.1177/1536504219865226

Пфайффер, С. (2020). Kontext und KI: Zum Potenzial der Beschäftigten für Künstliche Intelligenz und Machine-Learning. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 57 (3), 465–479. https://doi.org/10.1365/s40702-020-00609-8