Паскаль Борне, автор IRREPLACEABLE та Intelligent Automation – Інтерв’ю Серія

Паскаль Борне – піонер у галузі Інтелектуальної Автоматизації (IA) та автор бестселера «Intelligent Automation». Він регулярно входить до десятки найкращих світових експертів у галузі штучного інтелекту та автоматизації. Він є членом Ради з технологій Forbes.

Борне також є старшим виконавчим директором з більш ніж 20-річним досвідом керівництва цифровими трансформаціями для корпорацій. Він є засновником та колишнім лідером практики «AI та Автоматизація» у McKinsey та Ernst & Young (EY). 

Він також випускає нову книгу під назвою: IRREPLACEABLE: Мистецтво виділятися у віці штучного інтелекту.

Коли ви вперше відкрили для себе штучний інтелект і зрозуміли, наскільки він буде деструктивним?

Моя подорож із штучним інтелектом розпочалася понад 20 років тому, коли я почав працювати над проектами штучного інтелекту та автоматизації в провідних консалтингових компаніях. Навіть у ті ранні дні я міг відчувати величезний потенціал цієї технології для трансформації бізнесу та суспільства.

Однак справжнім переломним моментом для мене став період 2015-2016 років, коли штучний інтелект почав займати перші місця в новинах завдяки проривам, таким як перемога AlphaGo над світовим чемпіоном у складній грі Го. Це було потужним демонстрацією того, наскільки далеко зайшов штучний інтелект і як він почав перевершувати людські можливості в певних областях.

Це був також час, коли я побачив значний зріст інтересу з боку бізнесу з різних галузей, які бажали вивчити штучний інтелект. Вони усвідомлювали, що це вже не просто гіпотеза – штучний інтелект став справжнім гейм-чейнджером. Компанії, які раніше були скептичними або вагалися, тепер поспішали зрозуміти і прийняти цю технологію.

Побачивши зміну поглядів і прискорення темпу розвитку штучного інтелекту, стало зрозуміло мені, що ми стоїмо на порозі великої трансформації. Штучний інтелект не просто змінить кілька процесів тут і там; він фундаментально змінить, як ми працюємо, живемо і взаємодіємо один з одним. Це усвідомлення було одночасно захоплюючим і стримуючим, і воно спонукало мене зосередитися свої дослідження і роботу на допомозі людям і організаціям орієнтуватися в цій трансформації.

Ви відомі тим, що підкреслюєте, наскільки штучний інтелект є емпаверуючим, але більшість людей бояться втратити роботу. Які навички люди повинні зміцнювати, щоб не бути заміненими штучним інтелектом?

Це правда, що страх втрати роботи через автоматизацію штучним інтелектом є реальним страхом для багатьох. Однак я твердо переконаний, що штучний інтелект в кінцевому підсумку є емпаверуючим, а не загрозливим для людського потенціалу – якщо ми підходимо до цього правильно.

Ключем є зосередження уваги на культивуванні і зміцненні можливостей, які є унікально людськими і важкими для штучного інтелекту для реплікації. У своїй книзі я називаю ці можливості «Humics» – справжня креативність, критичне мислення і соціальна аутентичність.

• Справжня креативність полягає у генерації оригінальних ідей, рішень і художніх виразів, які спираються на наш унікально людський суб’єктивний досвід, емоції і інтуїцію. Хоча штучний інтелект може рекомбінувати існуючі елементи новими способами, йому бракує аутентичності людського досвіду і людської іскри уявлення, яка веде до真正их інноваційних відкриттів.
• Критичне мислення передбачає аналіз інформації, питання припущень і прийняття етичних суджень на основі наших цінностей і розуміння контексту. Штучний інтелект може обробляти дані і визначати закономірності, але йому бракує людської здатності до розрізнення, скептицизму і морального розуміння.
• Соціальна аутентичність охоплює нашу здатність будувати глибокі, засновані на довірі відносини, спілкуватися з емпатією і лідирувати та надихати інших. Ці міжособистісні навички кореняться в нашій емоційній інтелігентності і самосвідомості, яких штучний інтелект не може повністю симулювати.

Розвиваючи ці «Humics» і вчучи створювати синергію зі штучним інтелектом, люди можуть надавати цінність, яка є унікально людською і високо цінованою. Це полягає у використанні штучного інтелекту для автоматизації рутинних завдань, одночасно посилюючи нашу людськість для високоцінної, творчої і міжособистісної роботи.

Становлення незамінним також означає бути готовим до штучного інтелекту, освоїти навички для ефективної роботи поряд зі штучним інтелектом і «зміни-готовим», розвинути стійкість і адаптивність, щоб процвітати у швидкозмінному світі. Культивуючи ці три компетенції, люди можуть орієнтуватися в ері штучного інтелекту з впевненістю і створювати свою власну незамінну пропозицію цінності.

Як організації можуть забезпечити, щоб інструменти штучного інтелекту доповнювали, а не заміняли людських працівників?

Для того, щоб організації могли забезпечити, що інструменти штучного інтелекту доповнюють, а не заміняють людських працівників, їм потрібно підходити до реалізації штучного інтелекту з людського центру. Це означає ставити людей в центр своїх стратегій штучного інтелекту і зосереджуватися на тому, як ця технологія може емпаверувати і підвищувати людські можливості.

Одним з ключових аспектів є проектування роботи. Коли організації вводять штучний інтелект, їм потрібно переосмислити ролі і відповідальності, щоб зосередитися на унікальних людських навичках, яких штучний інтелект не може замінити. Це може включати пере визначення описів роботи, щоб підкреслити завдання, які вимагають креативності, критичного мислення, емоційної інтелігентності і складного вирішення проблем.

Наприклад, роль представника служби підтримки клієнтів могла б еволюціонувати від обробки рутинних запитів (які можна автоматизувати) до управління більш складними, емоційно зарядженими ситуаціями, які вимагають емпатії і суджень. Бухгалтер міг би проводити менше часу на вводі даних і більше часу на інтерпретації висновків і наданні стратегічних порад.

Організації також повинні інвестувати в підвищення кваліфікації і перепідготовку свого персоналу, щоб підготувати їх до цих нових ролей. Це включає надання навчання не тільки на те, як використовувати інструменти штучного інтелекту, але і на те, як розвивати і застосовувати «Humics» у бізнес-контексті.

Іншим критичним фактором є залучення працівників до процесу реалізації штучного інтелекту. Замість того, щоб нав’язувати рішення штучного інтелекту зверху, організації повинні залучати працівників до визначення областей, де штучний інтелект може їм допомогти, і проектування співробітництва людини і машини. Це не тільки допоможе забезпечити, що штучний інтелект доповнює працівників таким чином, щоб їм було вигідно, але і створить культуру безперервного навчання і адаптивності.

Лідерство також відіграє важливу роль. Лідери повинні встановити чітку бачення того, як штучний інтелект буде підвищувати і емпаверувати робочу силу, і послідовно комунікувати і демонструвати цю перспективу. Вони також повинні бути проактивними у вирішенні проблем безпеки роботи і створенні психологічно безпечної середовища для працівників, щоб вони могли експериментувати, навчатися і адаптуватися.

У кінцевому підсумку метою повинно бути створення симбіотичних відносин між людьми і штучним інтелектом, де кожний зосереджується на тому, що він робить найкраще. Проектуючи роботи і організації навколо цього принципу, ми можемо використовувати силу штучного інтелекту для підвищення, а не зниження людського потенціалу і цінності.

Ви раніше заявляли, що галузі послуг є найбільш ймовірними для отримання вигоди від Генеративного штучного інтелекту. Чи можете ви надати приклади цього?

Галузі послуг, які сильно залежать від людського взаємодії і творчого вирішення проблем, мають великий потенціал для отримання вигоди від Генеративного штучного інтелекту. Ця технологія, яка може створювати новий контент (текст, зображення, аудіо тощо) на основі закономерностей, вивчених з існуючих даних, має величезний потенціал для доповнення і посилення людських можливостей у ролях обслуговування.

Одним з найкращих прикладів є сфера обслуговування клієнтів. Генеративний штучний інтелект можна використовувати для створення високоперсоналізованих і контекстно-релевантних відповідей на запити клієнтів, використовуючи велику базу знань. Це може дозволити представникам служби підтримки клієнтів надавати швидшу, більш точну і більш персоналізовану підтримку. Водночас штучний інтелект може обробляти рутинні запити, звільняючи людських агентів для концентрації на більш складних, емоційно чутливих ситуаціях, які вимагають емпатії і суджень.

У творчих галузях, таких як дизайн і реклама, Генеративний штучний інтелект може служити потужним інструментом для генерації ідей і мозкового штурму. Наприклад, дизайнер міг би використовувати штучний інтелект для генерації великої кількості дизайнерських елементів або макетів на основі набору параметрів, які він потім міг би уточнити і курирувати на основі свого творчого бачення і розуміння потреб клієнта. Ця синергія ідей, згенерованих штучним інтелектом, і людської кураторської діяльності могла б привести до більш інноваційних і впливаючих дизайнів.

У сфері освіти і навчання Генеративний штучний інтелект міг би бути використаний для створення персоналізованого навчального контенту і оцінок, адаптованих до потреб, цілей і прогресу кожного учня. Вчителі могли б використовувати штучний інтелект для генерації цільових завдань, пояснень і відгуків, дозволяючи їм надавати більш індивідуальну підтримку у великому масштабі. Водночас штучний інтелект міг би звільнити вчителів від рутинних завдань, таких як оцінка, дозволяючи їм зосередитися на високоцінних діяльності, таких як наставництво, тренінг і розвиток критичного мислення.

У сфері охорони здоров’я Генеративний штучний інтелект має цікаві застосування в таких областях, як освіта пацієнтів і залучення. Наприклад, штучний інтелект міг би генерувати персоналізовані поради щодо здоров’я, нагадування і мотиваційний контент на основі конкретної стану пацієнта, способу життя і переваг. Це могло б доповнити роботу медичних працівників, посилюючи ключові повідомлення, відповідаючи на загальні питання і тримаючи пацієнтів на правильному шляху лікування.

Загальним чинником у всіх цих прикладах є те, що Генеративний штучний інтелект не замінює людського обслуговування, а доповнює його можливості. Він бере на себе більш рутинні, дані-інтенсивні аспекти ролі, дозволяючи людині зосередитися на високотouch, високоцінних діяльності, які вимагають креативності, критичного мислення і емоційної інтелігентності.

Приймаючи цей доповнюючий погляд, галузі послуг можуть використовувати Генеративний штучний інтелект для надання більш персоналізованих, реактивних і прогностичних послуг, від підтримки клієнтів до доставки охорони здоров’я. Це буде驱лювати інновації, відкривати нові ідеї і створювати нові форми цінності.

Чи можете ви поділитися деякими конкретними прикладами того, як штучний інтелект трансформує галузі, такі як фінанси чи охорона здоров’я?

Штучний інтелект керує трансформаційними змінами в різних галузях, і фінанси та охорона здоров’я є двома найкращими прикладами, де вплив є особливо глибоким.

У сфері фінансів штучний інтелект революціонізує спосіб роботи фінансових інституцій, від фронт-офісної підтримки клієнтів до бек-офісного управління ризиками. Наприклад, багато банків зараз використовують штучний інтелект-потужні чат-боти для обробки запитів клієнтів, надавши 24/7 підтримку і звільнивши людських агентів для концентрації на більш складних питаннях. Ці чат-боти можуть розуміти природну мову, отримувати доступ до інформації про рахунки і навіть надавати персоналізовані рекомендації, суттєво підвищуючи досвід клієнта.

Штучний інтелект також трансформує виявлення шахрайства і управління ризиками у сфері фінансів. Алгоритми машинного навчання можуть аналізувати великі об’єми транзакційних даних в реальному часі, визначаючи закономірності і аномалії, які можуть вказувати на шахрайську діяльність. Це дозволяє банкам виявляти і запобігати шахрайству більш ефективно, знижуючи втрати і захищаючи клієнтів.

У сфері інвестицій і торгівлі штучний інтелект використовується для прийняття більш інформованих і своєчасних рішень. Алгоритми можуть аналізувати ринкові дані, настрої новин і соціальних медіа, щоб передбачити ціни акцій і оптимізувати портфельне інвестування. Деякі штучний інтелект-потужні хедж-фонди навіть перевершують традиційні фонди, керовані людськими трейдерами.

У сфері охорони здоров’я штучний інтелект робить суттєві кроки в таких областях, як діагностика, відкриття ліків і персоналізована медицина. Наприклад, алгоритми штучного інтелекту можуть аналізувати медичні зображення, такі як рентген і МРТ, для виявлення ознак захворювань, таких як рак, часто з рівнем точності, який дорівнює або перевершує людських радіологів. Це може привести до раннього виявлення і кращих результатів для пацієнтів.

Штучний інтелект також прискорює відкриття ліків, передбачаючи, як молекули будуть поводитися і взаємодіяти, знижуючи час і вартість розробки нових ліків. У 2020 році перший лік, розроблений штучним інтелектом, увійшов до клінічних випробувань, що стало великим етапом у цій галузі.

Персоналізована медицина є ще однією цікавою областю, де штучний інтелект робить суттєвий вплив. Аналізуючи генетичні дані пацієнта, фактори способу життя і медичну історію, штучний інтелект може передбачити ризик певних захворювань і рекомендувати персоналізовані профілактичні заходи або лікування. Ця зміна до проактивної, індивідуалізованої допомоги має потенціал суттєво покращити результати для пацієнтів і знижити витрати на охорону здоров’я.

Штучний інтелект також використовується для підвищення віддаленого моніторингу і телемедицини. Носимі пристрої і програми для смартфонів можуть збирають дані про здоров’я в реальному часі, які штучний інтелект потім може аналізувати для виявлення ранніх ознак проблем зі здоров’ям і попередження медичних працівників. Під час пандемії COVID-19 чат-боти і віртуальні помічники, потужні штучним інтелектом, відігравали важливу роль у тріажі пацієнтів, наданні інформації і зниженні навантаження на перевантажені системи охорони здоров’я.

Це лише кілька прикладів того, як штучний інтелект трансформує фінанси та охорону здоров’я. Що важливо відзначити, так це те, що в кожному випадку штучний інтелект не замінює людських фахівців, а доповнює їхні можливості. Він бере на себе більш рутинні, дані-інтенсивні завдання, дозволяючи людям зосередитися на складних, судових аспектах своїх ролей.

Як ці галузі продовжать приймати і інтегрувати штучний інтелект, ми можемо очікувати побачити ще більше інноваційних застосунків, які підвищують ефективність, точність і персоналізацію, в кінцевому підсумку ведучи до кращих результатів для бізнесу і споживачів.

Зростання використання штучного інтелекту в бізнесі робить питання безпеки даних, приватності і управління критичними. Як компанії повинні звертатися до цих проблем, щоб підтримувати довіру з клієнтами?

Зростання використання штучного інтелекту і даних у бізнесі поставило питання безпеки даних, приватності і управління на перший план. Це не тільки технічні проблеми, а й фундаментальні питання довіри між компаніями і клієнтами. Як я обговорював у недавньому вебінарі, проведеному компанією Clumio з захисту даних, з ростом глибоких фейків, зростанням проблем з упередженнями штучного інтелекту і, звичайно, величезною проблемою порушення даних, компанії повинні зосередитися на довірі більше, ніж будь-коли.

Для звернення до цих проблем і підтримання довіри компанії повинні прийняти проактивний, прозорий і етичний підхід до управління даними і штучним інтелектом. Ось деякі ключові кроки, які вони повинні розглянути:

По-перше, компанії повинні поставити безпеки даних на першому місці на всіх етапах життєвого циклу даних. Це означає реалізацію потужних заходів кібербезпеки для захисту від порушень даних, хакерських атак і несанкціонованого доступу. Це включає в себе техніки, такі як шифрування даних, безпечні протоколи аутентифікації і регулярні аудити безпеки. Компанії також повинні мати чіткі політики і процедури для обробки і повідомлення про інциденти безпеки.

По-друге, компанії повинні бути прозорими щодо своїх практик збору і використання даних. Вони повинні надавати ясні, легкі для розуміння політики конфіденційності, які інформують клієнтів про те, які дані збираються, як вони будуть використані і з ким вони можуть бути поділілися. Клієнти повинні мати контроль над своїми даними, з можливістю доступу, оновлення або видалення своєї інформації за потреби.

У контексті штучного інтелекту зокрема компанії повинні бути прозорими щодо того, де і як штучний інтелект використовується, і який вплив це може мати на досвід клієнтів або рішення. Якщо система штучного інтелекту приймає суттєві рішення, які впливають на клієнтів, такі як затвердження кредиту або визначення премій страхування, компанії повинні бути能够 пояснити, як ці рішення приймаються, і надати клієнтам можливість оскаржити або звернутися за людською перевіркою.

По-третє, компанії повинні встановити сильні рамки управління даними. Це включає визначення чітких політик і процедур для того, як дані збираються, зберігаються, доступні і використовуються в організації. Це повинно включати керівні принципи для якості даних, інтеграції даних і безпеки даних, а також визначення ролей і відповідальностей для управління даними.

У контексті штучного інтелекту управління даними також розширюється до управління моделями. Компанії повинні мати механізми для забезпечення того, що їхні моделі штучного інтелекту є чесними, безупередженими і відповідають етичним принципам. Це може включати техніки, такі як «роз’яснення моделей» і тестування на справедливість, а також наявність людської перевірки і відповідальності за рішення, прийняті штучним інтелектом.

По-четверте, компанії повинні надати клієнтам більше контролю над своїми даними. Це включає надання легких способів для клієнтів відмовитися від збору даних або вказати, як їхні дані можуть бути використані. Деякі компанії також досліджують концепції, такі як «довірчі дані» або «кооперативи даних», де клієнти можуть добровільно об’єднувати свої дані для конкретних цілей у безпечній і прозорій манері.

По-п’яте, будівництво довіри в епоху штучного інтелекту вимагає фундаментальної зміни корпоративної культури і лідерства. Компанії повинні вкоренити принципи відповідального штучного інтелекту і етики даних у свої основні цінності і процеси прийняття рішень. Вони повинні навчати і тренувати всіх працівників щодо цих принципів і тримати лідерів відповідальними за їхнє дотримання.

Підтримуючи ці кроки – пріоритезація безпеки, прозорість, управління даними, надання клієнтам контролю і формування етичної культури – компанії можуть побудувати і підтримувати довіру в епоху штучного інтелекту. Це не тільки питання дотримання законодавства; це питання активного демонстрування клієнтам, що їхні дані і довіра цінуються і захищені.

У епоху, коли дані є новою нафтою, а штучний інтелект – новим двигуном зростання, довіра є кінцевою валютою. Як я спостерігав під час вебінару Clumio, переможці в світі, керованому штучним інтелектом, не будуть компаніями з найбільш складними наборами даних або найбільшими наборами даних, а компаніями, які можуть побудувати непохитну основу довіри під свої цифрові екосистеми.

Упередження в моделях штучного інтелекту є суттєвою проблемою. Які найкращі практики ви рекомендуете організаціям для виявлення і пом’якшення упереджень у своїх системах штучного інтелекту?

Упередження в штучному інтелекті є критичною проблемою. Системи штучного інтелекту вчаться на даних, на яких вони тренуються, і якщо ці дані відображають історичні упередження або перекошені представлення, ці упередження можуть бути посилені і продовжені в рішеннях і виводах штучного інтелекту. Це може привести до несправедливих, дискримінаційних або навіть шкідливих результатів, підірвавши довіру до штучного інтелекту і спричинивши реальну шкоду людям і суспільству.

Для виявлення і пом’якшення цих упереджень я рекомендую організаціям прийняти наступні найкращі практики:

По-перше, бути обізнаними про різні типи упереджень, які можуть проникнути в системи штучного інтелекту. Усі повинні прочитати про 188 когнітивних упереджень, які кожна людина володіє. Перейдіть на Вікіпедію і пошукайте «когнітивні упередження». Як ви помітите, деякі загальні включають:

• Вибіркове упередження: коли дані, використані для навчання штучного інтелекту, не репрезентативні для реальної популяції, до якої він буде застосований.
• Історичне упередження: коли дані відображають історичні суспільні упередження, такі як расова або гендерна дискримінація.
• Вимірювальне упередження: коли спосіб збору або маркування даних вводить упередження, такий як використання суб’єктивних або несумісних критеріїв.
• Алгоритмічне упередження: коли сама модель штучного інтелекту вводить упередження, такий як надмірна адаптація до певних функцій або посилення малих відмінностей.

По-друге, встановити різноманітні і інклюзивні команди для роботи над проектами штучного інтелекту. Мати членів команди з різним походженням, перспективами і досвідом може допомогти виявити упередження, які інакше могли б залишитися непоміченими. Також важливо залучати експертів галузі і зацікавлених сторін, які розуміють контекст, в якому штучний інтелект буде використовуватися.

По-третє, проводити ретельні аудити даних. Перед тим, як тренувати модель штучного інтелекту, ретельно вивчати дані на потенційні упередження або перекошення. Перевірити на репрезентативність, точність і повноту. Розглянути техніки, такі як стратифіковане вибіркове зразкування, щоб забезпечити справедливе представлення різних груп.

По-четверте, використовувати техніки, такі як адверсарне видалення упереджень під час процесу навчання моделі. Це включає намірне «обман» моделі упередженими даними, а потім调整 моделі для підвищення стійкості до цих упереджень. Є також різні алгоритмічні техніки для зниження упереджень, такі як регуляризація, оптимізація обмежень і корекція після обробки.

По-п’яте, проводити широке тестування на справедливість і упередження. Це повинно включати тестування моделі на різноманітних, реальних наборах даних і сценаріях, а не тільки на навчальних даних. Використовувати кількісні метрики для оцінки справедливості, такі як демографічна паритет (забезпечення того, що рішення моделі незалежні від чутливих атрибутів, таких як раса або гендер) і рівна можливість (забезпечення того, що модель працює однаково добре для різних груп).

По-шосте, забезпечувати прозорість і пояснюваність рішень штучного інтелекту. Використовувати техніки, такі як SHAP або LIME, для пояснення того, як модель приймає рішення, і надавати ці пояснення користувачам або зацікавленим сторонам. Ця прозорість може допомогти виявити упередження і побудувати довіру.

По-сімому, встановити чіткі структури відповідальності і управління для управління упередженням і справедливістю в штучному інтелекті. Призначити ролі і відповідальності для управління упередженням, і встановити процеси для регулярних аудитів, звітності і пом’якшення. Забезпечити, щоб були канали для користувачів або зацікавлених сторін, щоб звернутися з проблемами або оскаржити рішення, прийняті системою штучного інтелекту.

По-вісьмому, культивувати організаційну культуру відповідального і етичного штучного інтелекту. Регулярно навчати і тренувати весь персонал щодо етики штучного інтелекту і пом’якшення упереджень. Заохочувати відкриту дискусію і звітність про проблеми упередження. Зробити етичний штучний інтелект основною цінністю і ключевим показником виконання для організації.

Приймаючи ці найкращі практики, організації можуть активно виявляти і пом’якшувати упередження в своїх системах штучного інтелекту. Однак важливо визнати, що ліквідація упереджень – це постійний процес, а не одиничний захід. По мірі того, як системи штучного інтелекту еволюціонують і застосовуються в нових контекстах, нові упередження можуть виникнути. Організації повинні зобов’язатися до безперервного моніторингу, навчання і покращення.

У кінцевому підсумку звернення до упередження штучного інтелекту не тільки технічна проблема, а й соціальна і етична проблема. Це питання забезпечення того, що по мірі того, як ми все більше покладаємося на штучний інтелект для прийняття рішень, які впливають на життя людей, ми робимо це таким чином, який є справедливим і прозорим.

Оглядаючи майбутнє, яку роль ви бачите для штучного інтелекту на робочому місці?

Оглядаючи майбутнє, я бачу штучний інтелект фундаментально трансформуючий природу роботи, не замінюючи людей, а доповнюючи і підвищуючи людські можливості.

Рутинні, повторювані завдання будуть все більше автоматизуватися, звільняючи людей для концентрації на високоцінних діяльності, які вимагають креативності, критичного мислення, емоційної інтелігентності і складного вирішення проблем. Штучний інтелект буде служити потужним інструментом для генерації ідей, аналізу і підтримки рішень, підвищуючи людську судливість і експертизу.

Ми побачимо більше співробітництва людини і штучного інтелекту, де штучний інтелект обробляє дані-інтенсивні аспекти, а люди надають нюансоване розуміння і етичну перевірку. Роботи будуть перероблені навколо цієї синергії, підкреслюючи унікальні людські навички.

Штучний інтелект також буде дозволяти більш персоналізовані, реактивні і прогностичні послуги, від підтримки клієнтів до доставки охорони здоров’я. Це буде驱лювати інновації, відкривати нові ідеї і створювати нові форми цінності.

Однак ця трансформація буде вимагати суттєвого перепідготовлення і підвищення кваліфікації робочої сили. Роль освіти і тренінгу буде критичною для підготовки людей до ефективної роботи поряд зі штучним інтелектом.

У кінцевому підсумку майбутнє штучного інтелекту на робочому місці полягає не в заміні, а в доповненні. Це питання створення симбіотичних відносин між людьми і машинами, де кожний зосереджується на тому, що він робить найкраще. Організації, які освоять цей баланс, будуть тими, хто процвітатиме.

Як компанії можуть підготуватися зараз до змін, які штучний інтелект, ймовірно, принесе протягом наступних п’яти-десяти років?

Для підготовки до змін, які штучний інтелект, ймовірно, принесе протягом наступного десятиліття, компанії повинні:

• Розробити стратегію штучного інтелекту, яку можна буде використати для досягнення бізнес-цілей, ідентифікації ключових областей для застосування штучного інтелекту і інвестицій.
• Розробити грамотність штучного інтелекту по всій організації, забезпечуючи, щоб усі працівники розуміли основи і наслідки штучного інтелекту для своїх ролей.
• Інвестувати в інфраструктуру даних і управління, забезпечуючи якість, безпеку і етичне використання даних.
• Експериментувати зі штучним інтелектом у контрольованих середовищах, починаючи з малих масштабів і розширюючи успіхи.
• Переробляти роботи і процеси навколо співробітництва людини і штучного інтелекту, зосереджуючись на доповненні, а не заміні людських можливостей.
• Інвестувати в перепідготовку і підвищення кваліфікації працівників, зосереджуючись на розвитку «Humics» – креативності, критичного мислення і емоційної інтелігентності.
• Встановити структури управління і відповідальності для управління упередженням, справедливістю, прозорістю і підзвітністю.
• Займатися сценарним плануванням, щоб передбачати і адаптуватися до деструктивного впливу штучного інтелекту на ринки, бізнес-моделі і робочу силу.
• Співпрацювати з колегами галузі, академією і політиками для формування відповідального розвитку і розгортання штучного інтелекту.
• Культивувати гнучку, орієнтовану на навчання культуру, яка приймає зміни і експерименти.

Ключем є підхід до штучного інтелекту не як до одного проекту, а як до постійного процесу навчання, адаптації і трансформації. Компанії, які починають зараз, інвестуючи в технічні і людські можливості, будуть найкраще підготовлені до використання потенціалу штучного інтелекту і подолання його проблем у майбутньому.

У вересні 2024 року ви публікуєте свою другу книгу, IRREPLACEABLE: Мистецтво виділятися у віці штучного інтелекту, можете.tell нам більше про цю майбутню книгу і що ми повинні очікувати від неї?

У своїй майбутній книзі IRREPLACEABLE: Мистецтво виділятися у віці штучного інтелекту я глибоко занурююсь у те, що означає процвітати в епоху, все більше сформовану штучним інтелектом.

У світі, який все більше керується штучним інтелектом, як ми можемо забезпечити, що ми залишаємося незамінними? Як ви можете захистити свою роботу, свій бізнес і своїх дітей від проблем, які ставить ця трансформаційна технологія? І колективно, як ми можемо захистити нашу людськість?

У IRREPLACEABLE я пропоную рамки для того, щоб не тільки виживати, а й процвітати в епоху штучного інтелекту.

Використовуючи понад 20 років піонерських досліджень штучного інтелекту і практичного досвіду, я розкриваю секрети життя в гармонії зі штучним інтелектом і культивування унікально людських якостей, яких жодна машина не може реплікувати. Я направляю читача у подорожі до освоєння трьох компетенцій майбутнього: стати готовим до штучного інтелекту, людським і зміні-готовим.

Через захоплюючі історії, практичні стратегії і мислячі ідеї IRREPLACEABLE обладнує вас:

• Використати силу штучного інтелекту для підвищення вашого життя, роботи і бізнесу
• Захистити себе і свою сім’ю від потенційних недоліків штучного інтелекту
• Розвинути навички, які зроблять вас незамінним у світі, керованому штучним інтелектом
• Трансформувати свою компанію в IRREPLACEABLE бізнес
• Виховати дітей, які можуть процвітати поряд зі штучним інтелектом
• Відкрити свій унікальний目的 у світі, переозначеному технологією

Чи ви індивід, який хоче забезпечити майбутнє своєї кар’єри, батьків, який хоче виховати дітей, готових до штучного інтелекту, чи лідер бізнесу, який намагається орієнтуватися в технологічній деструкції, IRREPLACEABLE – це ваша необхідна книга. Це не тільки про адаптацію до змін; це про використання сили штучного інтелекту для того, щоб стати найкращою версією себе.

Штучний інтелект не є пунктом призначення; це транспорт, який веде нас до більш людського майбутнього. Ця книга – ваш GPS. Розпочніть подорож, щоб стати IRREPLACEABLE і відкрийте, як революція штучного інтелекту не тільки про технологію; це про переозначення того, що означає бути людиною.

Дякую за велике інтерв’ю, я чекаю на прочитання IRREPLACEABLE, яка зараз доступна для попереднього замовлення, читачі також можуть бажати прочитати Intelligent Automation, яка доступна сьогодні.

Читачі також можуть відвідати веб-сайт Паскаля Борне, щоб дізнатися більше.