Как достижения ИИ изменят будущее рабочее место

Достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) создают новые возможности для работодателей. Хотя ИИ может повысить эффективность и снизить затраты, он также может изменить традиционную модель рабочей силы, потенциально устраняя рабочие места. Поскольку использование этой технологии расширяется, ее эффекты все еще являются предметом тщательного изучения. Противники ставят под сомнение пользу ИИ для общества и требуют ответов о том, как эта технология будет регулироваться. Сторонники видят будущее, в котором ИИ, контролируемый и управляемый квалифицированными специалистами, приносит огромную пользу обществу.

Глава 1: Рост в индустрии ИИ

Бизнес-лидеры широко обсуждают искусственный интеллект, но сколько компаний и какие отрасли промышленности на самом деле осознают ценность технологий искусственного интеллекта? Кроме того, что препятствует инвестированию в технологию ИИ?

Определение ИИ

Мерриам-Вебстер определяет ИИ как «область компьютерных наук, занимающуюся моделированием интеллектуального поведения в компьютерах» и «способность машины имитировать интеллектуальное поведение человека».

ИИ в основном используется двумя способами. Первый способ — через увеличение данных; обработка информации для повышения производительности и эффективности. Второй способ — автоматизация, при которой программное обеспечение используется для выполнения задач без вмешательства человека.

Статистика

Опрос Forbes показал, что 44 процента сотрудников компаний, занятых в автомобильной и производственной сферах, считают, что ИИ «очень важен» для производства в течение следующих пяти лет, и 49 процентов считают, что ИИ имеет решающее значение для успеха. Однако 56 процентов планируют увеличить расходы на ИИ менее чем на 10 процентов.

Согласно отчету Adobe Digital Trends за 2018 год, 72 процента лидеров бизнеса считают ИИ выгодным, хотя в настоящее время только 15 процентов предприятий используют ИИ. В отчете также говорится, что 38 процентов потребителей предсказывают, что AI будет полезен для обслуживания клиентов, а 46 процентов взрослых американцев используют приложения голосового помощника для взаимодействия со смартфонами и другими цифровыми устройствами.

Такие отрасли, как нефть и энергетика, маркетинг, производство, банковское дело и финансы, используют ИИ, хотя и по-разному. Например, нефтегазовое месторождение использует ИИ для снижения затрат на транспортировку и хранение. Банки и финансы, тем временем, используют ИИ, чтобы круглосуточно помогать клиентам через разговорных помощников.

Существуют многочисленные проблемы и препятствия для использования ИИ. Некоторые из этих проблем универсальны, такие как правила и дебаты, касающиеся конфиденциальности данных. Другие — отраслевые, такие как юридические проблемы и страхование от ИИ в сфере здравоохранения.

Глава 2: Как технология AI помогает бизнесу

Хотя ИИ способствовал разработке многочисленных приложений, существует четыре основных типа технологий ИИ.

Первый тип — это порождающая противоборствующая сеть, или GAN. Этот метод предполагает две нейронные сети, конкурирующие за имитацию различных типов распределения данных, генерацию наборов данных и постепенное улучшение поведения и вывода. Второй тип искусственного интеллекта, предиктивное обслуживание, — это стратегия, которая используется для прогнозирования сбоя устройства и отслеживания обслуживания устройства для обнаружения аномалий до возникновения проблемы. Усиленное обучение — еще один тип искусственного интеллекта. Это описывает программу машинного обучения, которая использует систему вознаграждения и наказания для обучения алгоритмов, в отличие от предоставления явных указаний. Последний основной тип ИИ, цифровые близнецы, объясняется IBM как «виртуальное представление физического объекта или системы в течение всего жизненного цикла (проектирование, сборка, эксплуатация) с использованием оперативных данных в реальном времени и других источников, позволяющих понять, изучить,

ИИ можно применять разными способами, независимо от типа. Некоторые из этих приложений включают обслуживание оборудования в режиме реального времени, голосовые помощники, защиту от кибербезопасности, прогнозирование рынка и обработку кредитных карт.

Глава 3: Сравнение человеческого потенциала и достижений ИИ

Технологии искусственного интеллекта обещают помогать и развивать кибербезопасность, коммуникацию и другие области. Будущее рабочее место, скорее всего, будет таким, где люди будут работать вместе с технологиями искусственного интеллекта.

Одна из причин этого связана с многочисленными недостатками ИИ. Например, ИИ может увеличить киберпреступность из-за снижения барьеров для входа и автоматического обнаружения ошибок в программном обеспечении. ИИ также может отвечать за атаки социальной инженерии с использованием алгоритмического профилирования в стиле Facebook.

Тем не менее, существует множество идей, которые решают проблемы ИИ. Создание правительственных постановлений, регулирующих использование ИИ, определение оптимального уровня прозрачности использования ИИ и разработка процедур проверки надежности системы — это концепции, разработанные для борьбы с недостатками ИИ.

Аргумент для ИИ

Для процветания ИИ и автоматизации человеческое понимание и руководство имеют решающее значение. Это также необходимо: в 2015 году количество вакансий в сфере кибербезопасности увеличилось на 74 процента, но только 50 процентов не были заполнены.

Согласно статье Forbes, технология искусственного интеллекта создаст «экспоненциально больше возможностей для большего количества людей в большем количестве способов, чем это могут себе представить даже те, на кого это напрямую влияет». Отличным примером этого является электронная почта, которую еще предстоит сделать. Почтовая служба США устарела. Например, в 2017 году USPS отправила 5,7 упаковок по сравнению с 3,1 млрд в 2009 году.

ИИ особенно полезен в кибербезопасности, поскольку он автоматизирует трудоемкие задачи, такие как интеллектуальный анализ данных, позволяя людям уделять больше времени решению задач более высокого уровня. Технология кибербезопасности также может противостоять 4,4 миллионам вторжений в сеть в минуту. Поэтому, это не обязательно должно быть козлом отпущения за инновации.

Заключение

Прогресс, связанный с ИИ, открывает много возможностей и приближает нас к будущему большей эффективности и скорости. Наука о данных станет основой этой новой границы, а анализ данных станет ключом к раскрытию огромного потенциала ИИ.