Фота Depositphotos.com
Калісьці даўно працу святлафора выконваў чалавек, які накіроўваў транспарт. Цяпер транспартным рухам кіруе машына. Прычым такая, якая становіцца ўсё больш разумнай: у сучасных святлафорах размяшчаюць штучны інтэлект, які дазваляе яшчэ лепш кіраваць рухам. То-бок у некаторых сітуацыях людзі ўжо даўно выконваюць загады машыны, піша BBC.
У апошнія гады ўсё часцей назіраецца тое, што камп’ютары кіруюць людзьмі на працы. І на думку экспертаў, такая тэндэнцыя будзе толькі павялічвацца.
Напрыклад, таксі кампаніі Uber. У офісах кампаніі няма ніводнага чалавека, які б раздаваў загады кіроўцам. Гэта аўтаматычна робіць праграмнае забеспячэнне кампаніі, у аснове якога штучны інтэлект.
Прафесар Томас Чамора-Прэмузіч (Tomas Chamorro-Premuzic), псіхолаг з Універсітэцкага каледжа Лондана, сцвярджае, што такая сістэма не толькі робіць сэрвіс максімальна эфектыўным, але мае і іншыя перавагі.
«Дадатак Uber пазбаўлены перадузятасці ў адносінах і да кліентаў, і да кіроўцаў. Менавіта тэхналогіі могуць зрабіць рынак працы больш мерытакратычным, бо яны засяроджваюцца на сутнасці, а не на сацыяльных характарыстыках асобы. Такія кампаніі стануць найлепшым месцам для працы», — перакананы Томас Чамора-Прэмузіч.
Аднак ёсць і іншыя меркаванні наконт камп’ютараў-начальнікаў. Шыві Джэрвіс (Shivvy Jervis), заснавальнік кансалтынгу FutureScape 248, сцвярджае, што неабходна надаваць увагу этычнасці штучнага інтэлекту. «Тэхналогія, якая здольна сама прымаць рашэнні, можа стаць пагрозай у будучыні», — перакананы эксперт.
Кампанія Amazon усё часцей выкарыстоўвае сістэмы штучнага інтэлекту для маніторынгу персаналу. Гэта прывяло да таго, што супрацоўнікі пачалі скардзіцца на вялікую загружанасць, а такія сістэмы раскрытыкавалі за несправядлівасць і павышаную патрабавальнасць. Сама кампанія абвяргае гэтыя заявы і сцвярджае, што штучны інтэлект дапамагае супрацоўнікам і вучыць тых, хто не дае рады задачам.
Паколькі штучны інтэлект выкарыстоўваецца для маніторынгу персаналу, вялікая праблема ў тым, што камп’ютар не можа прымаць канчатковыя рашэнні, калі прыходзіцца скарачаць супрацоўнікаў. Напрыклад, калі супрацоўнік адзін выхоўвае дзяцей, то меншая верагоднасць таго, што ён трапіць пад скарачэнне. Аднак камп’ютар не можа прааналізаваць падобную інфармацыю, калі трэба выбіраць таго, хто трапляе пад скарачэнне.
