Массачусетский Технологический Институт (MIT) выпустил тут доклад об использовании ИИ в их практике, описывающий текущее состояние и некоторые планы на будущее. Это единственный известный мне взвешенный документ на тему внедрения ИИ, который не впадает ни в чрезвычайный оптимизм, ни в фатализм.
Хотя MIT не является IT-компанией, это довольно крупная (~13.000 человек) технологическая организация. Полагаю, большинство читателей Хабра работают примерно в таких же. Так что многие изложенные принципы применимы ко многим из нас.
Конечно, очень хотелось бы прочитать подобный доклад от кого-нибудь из Биг Теха. Но, к сожалению, надежд на это нет. Сам доклад, если и будет написан, будет коммерческой тайной. Ну а CEO компании никогда не упустят случая приврать ради увеличения капитализации. При этом слухи о внутренних практиках ходят жутковатые.
MIT похоже прекрасно осознаёт, что именно университеты, как открытые общественные организации, должные инициировать подобные обсуждения.
Основная мысль наверное следующая – ИИ свалился на нас неожиданно, и требует немедленного пересмотра многих рабочих практик. Он предлагает большое количество новых возможностей (в основном у будущем), но разрушительно влияет на все аспекты функционирования организации уже сейчас.
Хотя доклад написан непосредственно для MIT, основные его положения можно сформулировать в универсальном ключе:
-
Будь скромным – ни бороться, ни возглавлять ИИ мы не можем. Нам остаётся приспосабливаться.
-
Будь смелым – заплатками проблему не решишь. ИИ – переломный момент, меняющий многое, если не всё.
-
ИИ
разрушаетставит под вопрос многие сложившиеся практики. Их придётся переосмыслить:-
Какие знания теперь полезны для сотрудника? Например, полезно ли уметь программировать?
-
Как оценивать качество работы и давать обратную связь? Кого мы оцениваем – сотрудника или ИИ агента?
-
Как сотруднику расти по карьерной лестнице, если большую часть работы выполняет ИИ агент?
-
-
Поставь человечность во главу угла. Не надо забывать, что задача компании – приносить пользу людям, в том числе сотрудникам. Университет имеет привилегию сформулировать это явно (в отличии от наёмных работников).
-
Почти все методики и процессы должны быть переделаны. Это требует значительных усилий от каждого. Эти усилия не были запланированы, бюджет на них не выделен.
-
Следует избегать универсального решения. Разные команды под разные задачи требуют различного подхода.
-
ИИ уже сейчас в определённых вопросах даёт большой прирост производительности. И обещает ещё больше (это кажется единственный позитивный пункт)
Сформулированные далее в докладе рекомендации, к сожалению, больше ориентированы на учебный процесс. IT-компаниям придётся тут своим умом жить.
Вообще очень рекомендую прочитать доклад целиком как редкий (единственный?) пример взвешенного подхода к внедрению ИИ. Многие его положения вызывают удивление – оказывается можно к этому разумно подходить.
P.S. На этом фоне особенно слабо выглядит недавнее обращение Эндю Ына к студентам Стэнфорда. Кто не в курсе – это профессор, один из основателей Coursera, много лет ведёт курсы машинного обучения. Вот что он советует:
Каждый должен уметь программировать… Я не имею в виду, что вы будете писать код вручную… компьютер сделает это за вас.
Несколько раз пересматривал, но смысл сказанного от меня ускользает.
Автор: urassl
