Терминология: Вы вводите ряд терминов (Just Me Tasks, Delegated Tasks, Centaur and Cyborg Tasks), и было бы полезно дать им более понятное определение, прежде чем переходить к примерам. Краткое и емкое определение в самом начале может помочь читателям лучше ориентироваться.
Как читатель, я нашел вашу главу информативной, увлекательной и заставляющей задуматься. Я с нетерпением жду возможности увидеть окончательный продукт!
Предложения Стива сформировали главу и помогли мне значительно отредактировать свою работу. Эти советы, полученные от команды искусственных интеллектов, - то, что было невозможно раньше, и они значительно изменили мой подход к написанию, не меняя непосредственно мой стиль или голос. Использование ИИ не позволило мне потерять темп, и он часто дает мне идеи, которые я никогда не смог бы придумать раньше.
Использование ИИ в качестве со-интеллекта, как это делал я во время написания книги, - вот где ИИ наиболее ценен. Придумайте, как сделать это самостоятельно, если сможете. Для начала следуйте первому принципу (приглашайте ИИ ко всему), пока не начнете изучать форму "Зазубренного рубежа" в своей работе. Это позволит вам понять, что ИИ может сделать, а что нет. Затем начните работать как кентавр. Поручите задачи, которые вы ненавидите, но можете легко проверить (например, написание бессмысленных отчетов или низкоприоритетных писем), ИИ и посмотрите, улучшит ли это вашу жизнь. Скорее всего, вы начнете естественный переход к использованию киборга, поскольку обнаружите, что ИИ незаменим для преодоления небольших препятствий и помощи в решении сложных задач. В этот момент вы найдете себе соинтеллектуала.
Также необходимо помнить, что ИИ меняется, и границы между этими типами задач проницаемы и, скорее всего, будут меняться по мере совершенствования возможностей ИИ с течением времени. Задачи, которые мы сегодня делегируем ИИ благодаря его компетентным, но несовершенным способностям, в будущем могут перейти в разряд полностью автоматизированных, когда производительность достигнет человеческого паритета во всех областях. Аналогичным образом, некоторые задачи "только для меня" могут со временем перейти в категорию "кентавр", если ИИ станет достаточно искусным, чтобы не просто помогать, но и легко сотрудничать. И новые творческие границы, которые мы пока не можем себе представить, могут открыться для симбиоза человека и ИИ по мере развития с обеих сторон. Спектр также будет смещаться в другую сторону, когда мы сознательно решим, что некоторые эмоционально заряженные или этически сомнительные обязанности должны оставаться исключительно человеческими.
Для работников эти изменчивые категории означают, что влияние ИИ будет ощущаться постепенно, по мере того как мы будем адаптироваться к его растущим возможностям, а не в результате одномоментного разрушения. По мере того как будет меняться диаграмма Венна возможностей человека и машины, будут меняться и наши представления о соответствующих ролях и обязанностях. И, скорее всего, будет расти несоответствие между тем, что работники делают с помощью ИИ, и тем, что делают их компании и организации.
Автоматизация секретных задач
Сегодня миллиарды людей имеют доступ к большим языковым моделям и преимуществам производительности, которые они дают. Благодаря десятилетиям исследований инноваций, в которых принимали участие все - от сантехников до библиотекарей и хирургов, - мы знаем, что, получив доступ к инструментам общего назначения, люди находят способы использовать их, чтобы сделать свою работу проще и лучше. Результатом часто становятся прорывные изобретения, способы использования ИИ, которые могут полностью изменить бизнес. Люди оптимизируют задачи, используют новые подходы к кодированию и автоматизируют трудоемкие и утомительные части своей работы. Но изобретатели не рассказывают своим компаниям о своих открытиях - они держат их в секрете. Есть как минимум три причины, по которым эти киборги и кентавры остаются в тайне. Но все они сводятся к одному и тому же: люди не хотят попасть в беду.
Проблемы начинаются с политики организации. Многие компании, от J.P.Morgan до Apple, изначально запретили использование ChatGPT, часто из-за юридических проблем. Но эти запреты имели большой эффект... они привели к тому, что сотрудники стали приносить на работу свои телефоны и получать доступ к ИИ с личных устройств. Хотя данные получить сложно, я уже встретил множество людей в компаниях, где ИИ запрещен, которые используют этот обходной путь - и это только те, кто готов признаться в этом! Такой тип использования теневых ИТ распространен в организациях, но он стимулирует работников молчать о своих инновациях и повышении производительности.
И это не единственная причина, по которой пользователи ИИ боятся раскрывать, что они киборги. Большая часть ценности использования ИИ заключается в том, что люди не знают, что вы его используете. Способность ИИ писать так, что это кажется человеческим, очень мощная, но только если люди думают, что это исходит от настоящего человека. Из исследований мы знаем, что когда люди узнают, что получают контент, созданный ИИ, они оценивают его иначе, чем если бы они предполагали, что он исходит от человека. Неудивительно, что, когда я провел небольшой ненаучный опрос в Twitter, более половины пользователей генеративного ИИ сообщили, что используют эту технологию, никому не говоря о ней, по крайней мере, в некоторых случаях.
Все это теневое использование приводит к последней проблеме - обоснованному беспокойству о том, что работники могут подготовить себе замену , научившись работать с ИИ. Если кто-то придумал, как автоматизировать 90 процентов определенной работы, и рассказал об этом начальнику, уволит ли компания 90 процентов его коллег? Лучше не говорить об этом.
Все обычные способы, с помощью которых организации пытаются реагировать на новые технологии, не очень подходят для ИИ. Все они слишком централизованы и слишком медлительны. ИТ-отдел не может легко построить собственную модель ИИ, и уж тем более такую, которая могла бы конкурировать с одним из Frontier LLM. Консультанты и системные интеграторы не обладают специальными знаниями о том, как заставить ИИ работать на конкретную компанию, или даже о том, как лучше всего использовать ИИ в целом. Инновационные группы и стратегические советы внутри организаций могут диктовать политику, но нет никаких оснований полагать, что корпоративные лидеры любой организации будут волшебниками в понимании того, как ИИ может помочь конкретному сотруднику в решении конкретной задачи. На самом деле, скорее всего, им не удастся определить наилучшие варианты использования ИИ. Индивидуальные работники, которые хорошо понимают свои проблемы и могут много экспериментировать с альтернативными способами их решения, с гораздо большей вероятностью найдут эффективные и целенаправленные способы применения.
По крайней мере, на данный момент лучший способ для организации извлечь выгоду из ИИ - это заручиться помощью наиболее продвинутых пользователей, поощряя при этом все больше работников к использованию ИИ. А это потребует серьезных изменений в работе организаций. Во-первых, они должны признать, что сотрудники, которые выясняют, как лучше использовать ИИ, могут быть на любом уровне организации, с любой историей или прошлым послужным списком. Ни одна компания не нанимает сотрудников, основываясь на их навыках работы с ИИ, поэтому навыки работы с ИИ могут быть где угодно. На данный момент есть некоторые свидетельства того, что работники с самым низким уровнем квалификации получают наибольшую пользу от ИИ, а значит, могут иметь наибольший опыт в его использовании, но картина все еще не ясна. В результате компаниям необходимо вовлечь как можно большее число сотрудников в свою программу развития ИИ, что является демократичным поворотом событий, которого многие компании предпочли бы избежать.
Во-вторых, руководителям необходимо найти способ уменьшить страх, связанный с открытием использования ИИ. Если предположить, что первые исследования окажутся верными и мы увидим повышение производительности на 20-80 % при выполнении различных важных профессиональных задач, то, боюсь, у многих руководителей возникнет естественный инстинкт: "Уволить людей, сэкономить деньги". Но это не обязательно так. Существует множество причин, по которым компании не превращают повышение эффективности в сокращение численности персонала или снижение затрат. Компании, которые придумают, как использовать свою новую рабочую силу, смогут превзойти любую компанию, которая попытается сохранить объем производства после внедрения ИИ на том же уровне, что и до внедрения ИИ, только с меньшим количеством сотрудников. А компании, которые стремятся сохранить свой штат, скорее всего, будут иметь сотрудников в качестве партнеров, которые будут рады обучать других использованию ИИ на работе, а не пугливых работников, которые скрывают свой ИИ из страха быть замененными.