Эти четыре нетехнических навыка будут востребованы в ближайшем будущем

1. Контекстуализация

Искусственный интеллект и машинное обучение чрезвычайно полезны для поиска закономерностей, которые человек не заметит в больших количествах данных, и решения простых предсказуемых проблем. Но они куда менее полезны в понимании проблемы, когда не до конца ясно, в чем состоит ее суть.

Например, пациент постепенно прекращает принимать лекарства, и алгоритм обнаруживает это на ранней стадии. Это хорошо, но тем не менее, необходим человек, чтобы узнать, почему пациент прекращает принимать лекарства, и контекстуализировать причины. Пациент просто забыл принять лекарства или сознательно решил отказаться от них? Существует ли альтернативное лечение, которое подойдет человеку?

2. Любопытство

ИИ и машинное обучение суммируют данные о прошлых действиях и реакциях и следуют протоколам, чтобы предсказать вероятные события в будущем. Однако даже самые развитые технологии еще не могут превзойти установленные для них параметры. Они не понимают, как архитектор может вдохновиться картинами импрессионистов, или как благодаря стихотворению иностранный генеральный директор может составить представление о китайском рынке чая.

Фото: European CEO

Любопытство – стремление наблюдать и изучать каждую часть мира – вот что отличает людей от машин. Роботы еще не способны мыслить творчески.

3. Критическое мышление

За последние несколько лет общество стало более поляризованным. Люди склонны прятаться в так называемый информационный пузырь, который частично создают алгоритмы и боты. Следовательно, здоровый скептицизм стал сегодня решающим навыком. Так как искусственный интеллект продолжает менять наши жизни, все более востребованными становятся люди, хорошо разбирающиеся в гуманитарных науках – они могут ставить под сомнение то, что говорят алгоритмы.

Социологи способны заметить, когда повторяются исторические закономерности. Люди, которые могут критически мыслить, всегда ставят под сомнение вещи, которые кажутся хорошо обоснованными в данных.

4. Этическое суждение

Обычный алгоритм не может отличить хорошее от плохого – он просто выполняет функции, на которые запрограммирован. Специалисты в области гуманитарных наук знают, что у всего есть плюсы и минусы. Помимо этого, они будут учитывать и этическую сторону проблемы, прежде чем давать советы касательно бизнеса, вне зависимости от того, что предложат самые развитые системы.

Фото: FastCompany

Многие отрасли научились работать с этическими вопросами и извлекать из этого прибыль (например, производители автомобилей встраивают подушки безопасности на протяжении десятилетий и сейчас работают над совершенствованием электрических технологий для защиты окружающей среды). В технической индустрии тоже не все гладко – отрасли, которые полностью опираются только лишь на алгоритмы, переживают тяжелые последствия. В YouTube, например, модераторы работают вместе с алгоритмами, чтобы определить, какой контент подходит для детей, а какой – для бизнесменов.

Мир не делится на людей и роботов, которые выполняют совершенно разную работу. Все совсем наоборот. Социологи и эксперты в области гуманитарных наук могут помочь раскрыть весь положительный потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения и скрыть их недостатки.

Источник.

Материалы по теме:

«Искусственный интеллект будет помогать человеку в ежедневной, в том числе и творческой, деятельности»

Как искусственный интеллект поможет спасти планету

Google начал предсказывать задержки авиарейсов с помощью ИИ

Может ли искусственный интеллект объяснить мотивы серийного убийцы?