Слушай подкасты нашей студии
Слушать

3 важных навыка для человека, который будет жить в мире, управляемом ИИ

Мы вплотную подошли к эпохе, когда ИИ возьмет под контроль многие привычные функции человека. В обозримом будущем он будет управлять многими сферами жизни, в том числе и корпорациями. Неизвестно, насколько удачным окажется слияние, как пройдет первый в своем роде опыт. Однако преподаватели из разных университетов и бизнес-школ сходятся во мнении, что появится три наиболее востребованных качества. Их наличие и станет определяющим фактором на пути к успеху для человека ближайшего будущего.

1. Любопытство


Получение информации — это последовательное движение от одного вопроса к другому. Важно не только подобрать правильный вопрос, но и понять, какой тон и формулировка лучше подходят. От этого и будет зависеть качество информации. С подобным мы уже сталкиваемся в повседневной жизни даже без взаимодействий с ИИ. Некоторые люди до сих пор не способны пользоваться поисковыми системами. Слишком длинный или абстрактный запрос открывает бездну интернета, где хранятся горы хлама.

Работа с ИИ будет несколько отличаться. Решающим фактором станет настойчивость — способность перефразировать, немного изменить тональность, задавая один и тот же вопрос 10 или 100 раз. Не менее важным окажется и открытость разума, позволяющего рассматривать альтернативную информацию, которая сильно отличается от ожидаемого результата. Эта же открытость позволит расширить вопросы — направления поисков.

Зададим продвинутому ИИ, например Chat GPT 4.5, два вопроса: «Как поисковые системы изменятся в будущем?» и «Как поисковые системы изменятся в будущем, если все больше пользователей перейдет на LLM, отказавшись от нынешних инструментов?». В первом случае получим просто список выходных данных. Во втором — более развернутый ответ, учитывающий расширенный контекст.

На вопросах будет построена большая часть коммуникаций с ИИ. Например, приложения для изучения иностранных языков Duolingo каждому новому пользователю задает серию простых вопросов. Какой именно язык ты хочешь учить, каков текущий уровень знаний, почему выбор пал на этот язык, собирается ли пользователь только говорить или писать тоже, наконец, в какой сфере предполагается применение языка? Получив ответы, ИИ генерирует наиболее удобную программу изучения, в которую позже могут вноситься точечные правки. Такое взаимное любопытство упрощает взаимодействие, делает его более эффективным.

Технологическая сингулярность и глобальная слежка: чего боятся люди

2. Понимание


Данные можно найти всюду: собрать самостоятельно, получить на стороне, собрать из уже имеющихся объемов информации. Самая разная статистика с предельно простыми или максимально сложными графиками, столбиками, клеточками относительно легко доступна. Скоро ИИ займет данную нишу полностью — человеку же останется анализировать и понимать, что скрыто за полученными данными. Это и будет один из важнейших навыков для менеджера крупной компании в ближайшем будущем. Как мы и мечтали, ИИ возьмет на себя черновую работу, а люди займутся более интеллектуальным трудом.

Сами данные перестанут играть столь важную роль, ведь куда важнее решения, которые принимаются на их основе. ИИ найдет и соберет все, что попросишь. Но понимать, как использовать информацию наиболее эффективно, придется живому оператору. Дело в том, что понимание данных не всегда носит исключительно технический характер. У каждой компании или отрасли имеются свои особенности, связанные с человеческим фактором. Самые полные, точные и своевременные данные превратятся лишь в товар, который бесполезен, если нет сотрудника, способного перевести их на человеческий язык.

Уже сейчас бизнес-школы и консалтинговые компании обучают людей пониманию данных. Например, сотрудники всех кол-центров, совершая «холодные звонки», всегда начинают с вопросов к потенциальному клиенту и только потом переходят к презентации. Таким образом, они собирают данные, получают представление о личности того, с кем общаются, и выстраивают эффективную тактику привлечения. При взаимодействии с ИИ данные станут еще важнее, хотя ситуация несколько изменится. Тебе нужно будет решать, какую информацию предоставить ИИ, чтобы он предельно точно понял, чего именно ты хочешь.

Фантастические технологии, которые больше крутые, чем полезные

3. Ответственность


ИИ — только инструмент, у него нет эмоций, чувств, амбиций и карьерных устремлений. Он выполняет поставленные задачи. Эффективность зависит от оператора, который и должен брать на себя ответственность за результат. Проще говоря, если на основании предоставленных ИИ данных делается неверный вывод, то это вина человека. Соответственно, и наоборот: ответственный подход к работе, осознанное и взвешенное принятие решений будут важнейшей способностью. Кажется, что ничего не изменится, ведь эти характеристики и сегодня ценятся. Однако, живя в мире, управляемом ИИ, нам захочется передать ему как можно больше функций. Многие выберут беззаботную и безответственную жизнь, которая окажется доступной, как никогда прежде.

Появится и другой уровень ответственности за то, насколько хорошо ИИ обучается. Здесь возникает прямая взаимная зависимость. Ответственный оператор уделяет время на совершенствование ИИ, получая взамен более точные данные, соответствующие потребностям отдельного человека или крупной компании. Безответственный оператор, работающий с такой же версией ИИ, заметно отстает: получает нерепрезентативные выборки, неактуальные графики. Потом увольняется, оставляя неразвитый ИИ, с которым нужно выстраивать отношения заново.

Можно заметить, что навыки, необходимые для достижения успеха в мире, которым управляет ИИ, не слишком отличаются от качеств, характерных для современных лидеров. Однако имеют существенное отличие в совершенно новом типе личного помощника. Это будет уже не секретарша, несколько менеджеров или целый аналитический отдел, а цифровая копия владельца — настолько же умной и полезной или глупой и бессмысленной.
Бессмертие и дискриминация роботов: идеологические проблемы будущего

Читать также:

Задай вопрос редакции,

возможно, мы ответим на него в наших следующих статьях.

Комментарии

(0)