ИИ используется для персонализации профессиональной подготовки и образования

Ландшафт рабочих мест, скорее всего, будет драматически изменен ИИ в ближайшие годы, и хотя некоторые рабочие места исчезнут, другие будут созданы. Неясно, как природа автоматизации рабочих мест повлияет на экономику, будут ли созданы больше рабочих мест, чем уничтожено, но очевидно, что те, кто работает на созданных ИИ рабочих местах, будут нуждаться в подготовке, чтобы быть эффективными на них.

Работники, потерявшие работу, будут нуждаться в подготовке, чтобы работать в новых областях, связанных с ИИ, но как можно подготовить этих работников достаточно быстро, чтобы они остались конкурентоспособными на рабочем месте? Ответ может быть в использовании большего количества ИИ, который может помочь персонализировать образование и подготовку.

Брайан Талеби является основателем и генеральным директором стартапа Ahura AI, который стремится использовать ИИ для того, чтобы сделать онлайн-образовательные программы более эффективными, ориентируясь на конкретных людей, использующих их. Талеби объяснил SingularityHub, что Ahura находится в процессе создания продукта, который будет собирать биометрические данные от людей, проходящих онлайн-образовательные программы, и использовать эти данные для адаптации курсового материала к потребностям каждого человека.

Хотя существуют проблемы безопасности и конфиденциальности, связанные с записью и анализом поведенческих данных человека, компромисс будет заключаться в том, что, в теории, люди смогут приобрести ценные навыки намного быстрее. Предоставляя персонализированные материалы и инструкции ученикам, можно учесть индивидуальные потребности и возможности каждого ученика. Талеби объяснил, что прототип персонализированной системы образования Ahura AI уже показывает некоторые впечатляющие результаты. Согласно Талеби, система Ahura AI помогает людям учиться в 3-5 раз быстрее, чем существующие образовательные модели.

ИИ-усовершенствованная система обучения, разработанная Ahura, работает через серию камер и микрофонов. Большинство современных мобильных устройств, планшетов и ноутбуков имеют камеры и микрофоны, поэтому для пользователей платформы нет дополнительных затрат. Камера используется для отслеживания движений лица пользователя и захвата таких вещей, как движения глаз, ерзание и микровыражения. Тем временем микрофон отслеживает настроение голоса, анализируя использование слов и тон ученика. Идея заключается в том, что эти метрики можно использовать для обнаружения, когда ученик становится скучным или разочарованным, и корректировки содержания, чтобы giữать ученика вовлеченным.

Талеби объяснил, что Ahura использует собранную информацию для определения оптимального способа доставки материала каждому студенту. Хотя некоторые люди могут учиться наиболее легко через видео, другие люди будут учиться более легко через текст, а другие будут учиться лучше через опыт. Основная цель Ahura – сдвигать формат содержания в режиме реального времени для улучшения удержания информации учеником, что она делает, доставляя содержание, которое улучшает внимание.

Поскольку Ahura может интерпретировать выражения лица и язык тела пользователя, она может предсказать, когда пользователь становится скучным и собирается переключиться на социальные сети. Согласно Талеби, Ahura может предсказать, когда кто-то переключится на Instagram или Facebook (META ) с интервалом уверенности 60%, за 10 секунд до того, как они переключатся. Талеби признает, что еще много работы предстоит сделать, поскольку Ahura имеет цель повысить этот показатель до 95% точности, но он считает, что производительность Ahura показывает перспективы.

Талеби также признает желание использовать те же алгоритмы и принципы проектирования, которые используются Twitter, Facebook и другими социальными сетями, что может беспокоить некоторых людей, поскольку эти платформы предназначены для того, чтобы быть привлекательными. Хотя создание более привлекательной образовательной платформы является, безусловно, более благородной целью, существует также проблема того, что сама платформа может быть привлекательной. Кроме того, существует проблема потенциального неправильного использования такой чувствительной информации в целом. Талеби сказал, что Ahura чувствительна к этим проблемам и считает крайне важным, чтобы собранные данные никогда не были неправильно использованы, отметив, что некоторые инвесторы сразу же начали интересоваться маркетинговым потенциалом платформы.

«Важно, чтобы мы не использовали эту технологию таким образом. Мы осознаем, что вещи могут пойти не так, поэтому мы надеемся создать механизмы, которые обеспечат, что наша система помогает, а не наносит вред обществу», – сказал Талеби.

Талеби объяснил, что компания хочет создать совет по этике, который сможет рассмотреть, как используется собранная компанией информация. Талеби сказал, что совет должен быть разнообразным по мысли, полу и происхождению и что он должен «иметь зубы», чтобы помочь обеспечить, что их программное обеспечение разрабатывается этично.

Ahura в настоящее время разрабатывает свои альфа-прототипы, и компания надеется, что во время бета-тестирования она будет доступна более чем 200 000 пользователям в крупномасштабном испытании против контрольной группы. Компания также надеется увеличить количество биометрических данных, которые она использует для своей системы, планируя записывать данные о таких вещах, как закономерности сна, частота сердечных сокращений, краснота лица и расширение зрачков.