ИИ используется для персонализации профессиональной подготовки и образования

Ландшафт работы, скорее всего, будет драматически преобразован ИИ в ближайшие годы, и хотя некоторые работы будут утеряны, другие работы будут созданы. Пока неясно, как природа автоматизации работы повлияет на экономику, будут ли созданы больше рабочих мест, чем заменены, но очевидно, что те, кто работает на созданных ИИ должностях, будут нуждаться в обучении, чтобы быть эффективными в них.

Работники, потерявшие работу будут нуждаться в обучении, чтобы работать в новых областях, связанных с ИИ, но как эти работники могут быть обучены достаточно быстро, чтобы оставаться конкурентоспособными на рабочем месте? Ответ может быть в большем использовании 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-программы образования более эффективными, ориентируя их на конкретных людей, использующих их. Талеби объяснил SingularityHub, что Ahura находится в процессе создания продукта, который будет брать биометрические данные от людей, проходящих онлайн-программы образования, и использовать эти данные для адаптации курсового материала к потребностям отдельного человека.

Хотя существуют проблемы безопасности и конфиденциальности, связанные с записью и анализом поведенческих данных отдельного человека, компромисс будет заключаться в том, что, в теории, люди приобретут ценные навыки гораздо быстрее. Предоставляя персонализированный материал и инструкции обучающимся, можно учесть индивидуальные потребности и возможности обучающегося. 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 модели образования.

Система обучения, усиленная ИИ, разработанная Ahura, работает через серию камер и микрофонов. Большинство современных мобильных устройств, планшетов и ноутбуков имеют камеры и микрофоны, поэтому для пользователей платформы не требуется дополнительных инвестиций. Камера используется для отслеживания движений лица пользователя и захвата таких вещей, как движения глаз, ерзание и микровыражения. Тем временем микрофон отслеживает голосовую интонацию, анализируя использование слов и тон обучающегося. Идея заключается в том, что эти метрики можно использовать для обнаружения, когда обучающийся становится скучным или разочарованным, и корректировки содержания, чтобы поддерживать интерес обучающегося.

Талеби объяснил, что Ahura использует собранную информацию для определения оптимального способа доставки материала каждому студенту курса. 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 реальном времени, чтобы улучшить сохранение информации обучающимся, 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 с интервалом доверия 60%, за 10 секунд до того, как они переключатся. Талеби признает, что еще много работы предстоит, поскольку Ahura имеет цель повысить метрику до 95% точности, Однако 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 платформами, 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 все может пойти не так, поэтому мы надеемся установить защитные барьеры, чтобы наша система помогала, а не наносила 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 находится в процессе разработки своих альфа-прототипов, 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 виды биометрических данных, которые она использует для своей системы, планируя записывать данные о таких вещах, как закономерности сна, частота сердечных сокращений, покраснение лица и расширение зрачков.