CXO:AIが人間の意思決定を支援する準備はできていますか?

企業でAIが使用される新しい分野の1つは、人間の意思決定を支援することです。しかし、それは準備ができていますか、そして意思決定者はそれの準備ができていますか?

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画像:iStock / MaksimTkachenko

組織のすべてのレベルで仕事を引き継ぐ人工知能主導のツールのアイデアは、AIがアシスタントの詳細t、さまざまなタスクを引き継いで、人間が自分の得意分野に集中できるようにします。将来的には、AIツールが医療画像を解釈している間、医師は治療計画により多くの時間を費やす可能性があります。または、AIが一連の履歴データに基づいてさまざまなチャネル支出の結果を予測するため、マーケターはブランドのニュアンスに焦点を合わせます。

参照:人工知能倫理ポリシー(TechRepublic Premium)

この人間-マシンペアリングの概念は、軍事用途にも拡張されています。いくつかのプログラムは、戦場のデータを統合し、重要な情報を要約して、人間がどの資産がどこにあるかではなく、戦略的および道徳的な懸念に集中できるようにするセンサーのAI対応ネットワークを構築しています。マシンは、人間のパートナーに一貫した標準化された一連の情報を提供します。その一貫した入力に基づいて、人間は一般的に同じ決定を下すだろうという仮定があります。単純化したレベルでは、インテリジェントマシンが午後の大雨を予測した場合、ほとんどの人間が傘を持ってくると想定するのが賢明です。

ただし、この想定は、合理的な経済のいくつかのバリエーションに基づいているようです。経済学の俳優理論、人間は常に彼らの最高の経済的利益にある決定を下すでしょう。同じデータセットが与えられた場合、理論は、異なる人間が同じ決定を行うことを前提としています。ギャンブルからエンターテインメントまでの業界が存在し続け、宝くじの購入やNetflixでのビンビンは確かに私たちの最善の経済的利益ではないにもかかわらず繁栄していることからわかるように、人間は経済的に厄介な生き物であるため、私たちのほとんどはこの理論が反証されているのを見てきました。 )

MITはAIの意思決定のポイントを証明します

最近のMITスローンAIベースの意思決定におけるヒューマンファクターというタイトルの研究は、この点を指摘しています。 140米国の上級管理職の研究では、研究者はそれぞれを発表しました新しいテクノロジーへの投資についても同じ戦略的決定を下しました。参加者はまた、AIベースのシステムがテクノロジーへの投資を推奨することを伝えられ、AIの推奨を受け入れるかどうか、そしてどれだけ投資する意思があるかを尋ねられました。

仲間の人間としてまったく同じ情報が提供されたにもかかわらず、経営幹部の結果はさまざまでした。この調査では、意思決定者を、AIの推奨を無視した「Skeptics」から、AIツールを個人的なリスクを回避する手段と見なした「Delegators」までの3つのアーキタイプに分類しました。

リスクシフト行動はおそらくこの調査の最も興味深い結果であり、AIの推奨を意識的または無意識に受けた幹部は、推奨がうまくいかなかった場合に「マシンのせいにする」ことができると想定していました。

AIの専門家の問題、バージョン2

調査を読むと、テクノロジーが進化して、経営幹部の大多数は、AIを意思決定パートナーとしてある程度受け入れることをいとわなかった。また、驚くべきことは、結果が組織行動において必ずしも一意ではなく、経営幹部が他のほとんどの専門家にどのように反応するかと似ていることです。

組織のリーダーが技術的なアドバイスにどのように反応するかを少し考えてみてください。おそらく、一部の人は当然懐疑的であり、独自の深い調査を行う前にあなたの意見を検討します。他の人は喜んで思考パートナーとして役立つかもしれませんが、別のサブセットは、物事がうまくいかない場合に責任の指を指して、技術的な決定をあなたのリーダーシップに委任して喜んでいます。同様の動作は、外部コンサルタントから学者や人気のあるコメンテーターに至るまで、他の専門知識のソースでも発生する可能性があります。

参照:メタバースチートシート:必要なものすべて知るために(無料のPDF)(TechRepublic)

専門家とのやりとりのテーマは、人間であろうと機械ベースであろうと、程度はさまざまです。さまざまなタイプの人々の間の信頼の。 MITの調査は、テクノロジーリーダーがAIベースのテクノロジーソリューションをどのように設計および展開するかを知らせる、この直感的な結論に厳密を与えています。同僚の何人かが信頼できる外部の取り組みに対処するときに「信頼するが検証する」ことに傾倒するのと同じように、展開する予定の「デジタルエキスパート」でも同じ動作が発生することを期待する必要があります。

さらに、機械ベースの専門家が何らかの形で一貫性のある予測可能な意思決定をもたらすと仮定すると、人間の専門家と対話するすべての人が同じ結論を出すと仮定するのと同じように、誤った仮定であるように見えます。乱雑な世界に対処するときに人間性のこの基本的なテナントを理解して伝達することで、組織が機械と人間のチームがどのように決定を下すかについて不合理な期待を抱くのを防ぐことができます。良くも悪くも、私たちのデジタルパートナーは独自の機能を提供する可能性がありますが、それらは私たち人間が常に「専門家」のアドバイスをどのように扱ってきたかという文脈で利用されます。

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