人間として、私たちは新しいデジタル同僚に正確に何を期待しますか？

この進(jìn)化する景観では、タスク委任はどのように機(jī)能するべきですか？

最近のスタンフォードの研究では、職場でのAI統(tǒng)合に関する真の感情を明らかにするために、100を超える職種にわたって15,000人の労働者を投票することにより、このまさに質(zhì)問を調(diào)査しました。

目標(biāo)は何でしたか？

ある研究者の洞察は、研究の意図を完全に捉えています。

「AIがより強(qiáng)力に成長するにつれて、展開の決定はしばしば技術(shù)的な可能性にかかっています」と、著者で博士號のYijia Shao氏は説明します。スタンフォードのコンピューターサイエンス部門の候補(bǔ)者。 「しかし、これらのシフトの矢面に立つのは労働者であり、彼らは私たちの経済のバックボーンです。」

本質(zhì)的に、最前線の従業(yè)員は自動化の影響を最も受けているため、市場データだけでなく、聲が重要です。そのため、提案ボックスは何十年もの間職場で耐えてきました。技術(shù)はワークフローにシームレスに適合する必要があります。壁にスパゲッティを投げて何かがくっつくことを望んでいるように、それは偶然に出て行くことはできません。

重要な調(diào)査結(jié)果

結(jié)果は、信頼が中心のままであることを明らかにしました。これは、參加者の半分（45％）がAIの信頼性に疑問を呈し、23％が仕事を失うことを恐れていました。

どのタスクが自動化することを好むかを?qū)い亭椁欷郡趣?、労働者は明確なカテゴリを特定しました：安全な賭け、高リスクエリア、低金利アイテム、およびAIがまだ十分に準(zhǔn)備ができていない將來の機(jī)會。

スタンフォードは、これらのゾーンを「緑色の光」、「赤信號」、「優(yōu)先度の低い」、「機(jī)會」とラベル付けしました。

グリーンライトゾーンでのタスク（労働者が積極的にサポートしている）は、稅務(wù)専門家のスケジューリング、品質(zhì)管理レポートの生成、およびエンジニアリング文書の解釈を組み込みます。

逆に、レッドライトタスク（抵抗に合った）は、市の事務(wù)員の會議アジェンダを作成し、ロジスティクスの役割でベンダーに手を差し伸べることが含まれています。

興味深いことに、コンピューターネットワークサポートの専門家は、ハードウェアやソフトウェアの研究を個人的に処理することを強(qiáng)く好むことを表明しました。

低優(yōu)先度カテゴリの1つの面白いエントリは、通常、航空會社のエージェントによって処理される「失われた、遅延、または誤った荷物を追跡する」ことでした。それは、なぜ非常に多くの旅行者が遠(yuǎn)くのAirbnbsの歯ブラシのないものに到著し、イライラしているのかを説明するかもしれません。

AIが現(xiàn)在能力がないが、労働者が望んでいる機(jī)會ゾーンでは、AIアシストコンテンツの分布を望んでいる技術(shù)作家、コンピューター科學(xué)者がAIに運用予算を管理できるようにし、生産タイムラインの自動化に熱心なビデオゲームデザイナーを見ています。

自動化の動機(jī)は何ですか？

研究者はまた、人々が特定のタスクを自動化したい理由を掘りました。

2,500人以上の回答者は、自動化がより高価値の作業(yè)のために時間を解放すると述べました。

それぞれ約1,500が主要な候補(bǔ)者として繰り返しまたは退屈なタスクを引用し、自動化が実際に出力品質(zhì)を改善できることに同意しました。

ストレスの多い、精神的に疲れている、または過度に複雑なタスクをオフロードしたいと考えた回答者は少なくなりました。

この研究では、人間とAIの間の制御ダイナミクスをさらに分類しました。「AIリードタスク」、「ヒューマンリードタスク」、または「平等なコラボレーション」と2つの中間レベル。ここで完全なレポートを探索するか、こちらのトピックに関する私のお気に入りのポッドキャストの1つを介してより深く掘り下げることができます。

大きなテイクアウト？分析およびデータ処理スキルの需要は低下する可能性があり、管理、コミュニケーション、および調(diào)整を強(qiáng)調(diào)する役割に道を譲ります。それでも、多くの労働者は不安を抱いています。仕事の損失を懸念している23％が、今後の混亂を過小評価している可能性があります。専門家は、最終的に物事がどのように落ち著いても、この大規(guī)模な技術(shù)移行中に失業(yè)率の上昇を広く予測しています。

最終的に、この研究は重要な質(zhì)問に批判的な視點を追加します。AIは職場で私たちにとって本當(dāng)に何をすべきか？

以上がスタンフォードは、AIの労働者の好みを分析しますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。