За плюсовете и минусите от използването на изкуствен интелект на работното място – британският експерт д-р Фиби Мур пред Economy.bg
Изкуственият интелект все повече си пробива път в бизнеса. Компании от различни сектори го използват, за да подобрят производителността на служителите си чрез използването на различни проследяващи софтуерни програми. Големи са обаче и страховете, свързани с употребата на тези нови технологии на работното място. С помощта на изкуствения интелект мениджърите могат да получат извънреден контрол върху подчинените си. Разчитайки на данните от различни проследяващи носими устройства или специален софтуер компаниите могат също да оставят преценката за качеството и бързината на работата на служителите им в ръцете на алгоритми.
Какви възможности и рискове носи това – попитахме британския експерт д-р Фиби Мур. Тя прави задълбочено проучване по темата - The Quantified Workplace, цитирано от водещи медии като BBC. Мур е автор и на книга на подобна тематика The Quantified Self in Precarity: Work, Technology and What Counts. Тя е асистент по политикономия и технологии в Leicester University, Великобритания, и преподавател по международни отношения в School of Law, University of Middlesex в Лондон.
Кои са основните предимства и недостатъци при използването на изкуствен интелект на работното място?
Изкуственият интелект (AI) с помощта на big data може да помогне да се разбере по-добре човешката активност и поведение на работното място. Например AI на базата на машинното самообучение може да „каже“ дали някой работи твърде много.
Изкуственият интелект забелязва повтарящи се модели в поведението, видими от данни като: дали броят на ударите по клавишите е твърде голям за период от една седмица (това може да се проследи чрез специален софтуер); или дали сърдечният ритъм на даден строителен работник е твърде висок твърде често през седмицата, което може да се установи чрез използването на носимо (wearable) устройство. Подобни примери дават идея за плюсовете от използването на AI на работното място.
За минуси можем да говорим, когато се окаже, че зад причините за събирането на данни е желанието по някакъв начин да се прецени дали някой е добър в работата си. Например, когато се използват устройства в складовете за видеонаблюдение на работата на разтоварачи и сортировачи, времето за почивки, точността и скоростта на работниците и т.н. Всичко това може да се окаже фактор за това дали те ще запазят работата си или не. Предвид факта, че работата на складовите работници е една от най-слабо защитените, засиленото използване на измервателни технологии за подпомагане на процеса на вземане на решение от система за изкуствен интелект може потенциално да бъде разглеждано дори като дискриминиращо срещу някой с физически увреждания, защото системата ще реши, че той няма да може да работи достатъчно бързо в склада.
Друг проблем може да се окаже people analytics – практика, често ползвана в човешките ресурси за вземане на решения относно различни таланти. Назначаването, оценката и уволняването на служители все повече разчита на данни, акумулирани от различни източници, като стандартна информация относно предишни работни места. Тези данни досега обикновено се събираха чрез стандартни референции, но сега компаниите използват видео при финалната фаза на избор, за да идентифицират специфични изражения на лицето, които биха могли да индикират за конкретна личностна характеристика. Те също биха могли да бъдат използвани, за да се прецени характерът на кандидата. Използването на наблюдение на биометрията на служители революционизира HR индустрията.
Как бизнесът може да намери баланс между производителност и лично пространство при използването на изкуствен интелект на работното място?
Като учен моят фокус е по-скоро върху възможните минуси от използването на AI на работното място, но компаниите биха могли да ви дадат повече информация за плюсовете като например повишена продуктивност и намаляване на разходите, включително за здраве.
Измерима ли е количествено работата? Могат ли системите за изкуствен интелект, използвани за измерване, да обхванат всички аспекти от работата на хората?
В моята книга The Quantified Self in Precarity: Work, Technology and What Counts пиша за това, че все повече аспекти от работата могат да се измерят количествено с времето. В първата глава за историята на машините на работното място говоря за ерата на Индустриалния напредък, когато машините са се разглеждали като чудо за процеса на индустриализация. След това отиваме към ерата на Scientific Management, където се използват различни инструменти за оценка на работата на работниците, и няколко ери по-нататък стигаме до настоящата ера на Agility, при която се счита, че трябва да работим толкова бързо и ефективно, колкото самите машини. Така че количественото измерване на работата и резултатите от нея може реално да не е възможно, но се правят опити в тази посока с използването на различни носими устройства или проследяващи софтуерни програми.
Как отношенията работодател-служител ще се изменят в бъдеще с използването на нови технологии на работното място?
Машините все повече позволяват автоматизацията на труда, но те могат да бъдат използвани и като дигитализирани методи за мениджмънт. Ако това развитие продължи и достигне някакъв краен вариант, машините могат едновременно да заместят и трудещите се, и техните мениджъри. Битката ще е кои ще бъдат унищожени първо.
Как ще изглежда работното място на бъдещето – по-опресивно и по Оруелски контролиращо или по-честно, когато AI определя по-безпристрастно кой точно заслужава повишение в длъжността или на заплатата?
Трудно можем да си представим, че ще е в по-малка степен оруелско. Но вече се правят стъпки в посока към по-сериозна регулация на отношенията между служител и работодател чрез GDPR.
Как ще изглеждат нашите отношения с роботите и изкуствения интелект в бъдеще?
Само времето ще покаже. Но в крайна сметка това ще е човешко/политическо решение. На този етап се вдига много шум около използването от шефовете на данни, генерирани чрез машинно обучение, но това често се интерпретира сякаш машините са тези, които взимат всички решения на работното място. Има някаква истина в това твърдение, предвид използването на алгоритми например когато те разпределят задачи на UBER или друг тип алтернативни на таксиметровите шофьори. Но все пак тук става дума по-скоро за дигитализирани методи на мениджмънт, отколкото машините да вземат решения. Все още има място за хората. Това се отнася и за работните места във фабриките или в офисите, където автоматизацията и компютъризацията доведоха дотам, че определени умения или цели работни позиции бяха унищожени. Все пак бъдещето на отношенията човек-машина зависи от това как машините ще се използват на работното място и как това ще се регулира от властите.
