Kreditas: Pixabay / CC0 viešasis domenas Nauji ESMT Berlin tyrimai rodo, kad mašininio mokymosi panaudojimas darbo vietoje visada pagerina žmogaus sprendimų priėmimo tikslumą, tačiau dažnai tai gali paskatinti žmones dėti daugiau pažintinių pastangų priimant sprendimus.
Šios išvados buvo gautos iš Tamer Boyaci ir Francis de Véricourt, ESMT Berlyno vadybos mokslų profesorių, kartu su Caner Canyakmaz, anksčiau ESMT doktorantu, o dabar Ozyegino universiteto operacijų valdymo docentu. Tyrėjai norėjo ištirti, kaip mašinomis pagrįstos prognozės gali paveikti žmogaus sprendimų priėmimo procesą ir rezultatus. Jų darbas buvo paskelbtas m Vadybos mokslas.
Įdomu tai, kad mašinų naudojimas labiausiai padidina žmogaus darbo krūvį, kai specialistas yra kognityviškai suvaržytas, pavyzdžiui, patiria laiko spaudimą ar atlieka daugybę užduočių. Tačiau situacijos, kai sprendimus priimantys asmenys patiria didelį darbo krūvį, yra būtent tada, kai įvedant dirbtinį intelektą tam, kad būtų sumažinta ši apkrova, labiausiai vilioja. Tyrimai rodo, kad šiuo atveju dirbtinio intelekto naudojimas siekiant pagreitinti procesą gali atsigauti ir iš tikrųjų padidinti, o ne sumažinti žmogaus pažinimo pastangas.
Tyrėjai taip pat nustatė, kad nors mašinos įvestis visada pagerina bendrą žmogaus sprendimų tikslumą, ji taip pat gali padidinti tam tikrų tipų klaidų, pvz., klaidingų teigiamų rezultatų, tikimybę. Tyrimui buvo naudojamas mašininio mokymosi modelis, siekiant nustatyti tikslumo, polinkio ir žmonių kognityvinių pastangų skirtumus, lyginant tik žmogaus priimtus sprendimus su mašininiais sprendimais.
„Daugelio organizacijų greitas DI technologijų pritaikymas pastaruoju metu sukėlė susirūpinimą, kad dirbtinis intelektas ilgainiui gali pakeisti žmones atliekant tam tikras užduotis“, – sako profesorius de Véricourt. „Tačiau, kai mašinos naudojamos kartu su žmogaus logika, jos gali žymiai sustiprinti papildomas žmonių jėgas“, – sako jis.
Tyrėjai teigia, kad jų išvados aiškiai parodo žmonių ir mašinų bendradarbiavimo vertę profesionalams. Tačiau žmonės taip pat turėtų žinoti, kad nors mašinos gali pateikti neįtikėtinai tikslią informaciją, dažnai žmonėms vis tiek reikia kognityvinių pastangų, kad įvertintų savo informaciją ir prieš priimdami sprendimą palygintų mašinos receptą su savo išvadomis. Tyrėjai teigia, kad kognityvinių pastangų lygis didėja, kai žmonėms daromas spaudimas priimti sprendimą.
„Dėl neįtikėtinos skaičiavimo galios mašinos gali atlikti konkrečias užduotis neįtikėtinai tiksliai, o sprendimus priimantys žmonės yra lankstūs ir prisitaikantys, tačiau juos riboja riboti pažinimo pajėgumai – jų įgūdžiai vienas kitą papildo“, – sako profesorius Boyaci. „Tačiau žmonės turi būti atsargūs dėl mašinų naudojimo aplinkybių ir suprasti, kada tai veiksminga, o kada ne.
Remiantis gydytojo ir paciento pavyzdžiu, mokslininkų išvados rodo, kad mašinų naudojimas pagerins bendrą diagnostikos tikslumą ir sumažins klaidingai diagnozuotų pacientų skaičių. Tačiau, jei ligos dažnis yra mažas, o laikas ribotas, įdiegus aparatą, kuris padėtų gydytojams nustatyti diagnozę, būtų daugiau klaidingai diagnozuotų pacientų, o diagnozei nustatyti prireiktų daugiau pažintinių pastangų, nes dėl dviprasmiškumo reikia papildomų pažintinių pastangų, kad būtų galima išspręsti šią problemą. įgyvendinimo mašinos gali sukelti.
Tyrėjai teigia, kad jų išvados suteikia vilties ir atsargumo tiems, kurie nori įdiegti mašinas darbe. Teigiama yra tai, kad vidutinis tikslumas pagerėja, o kai mašinos įvestis linkusi patvirtinti tai, ko tikimasi, visi klaidų rodikliai mažėja, o žmogus yra „efektyvesnis“, nes sumažina savo pažinimo pastangas.
Tačiau mašinomis pagrįstų prognozių įtraukimas į žmogaus sprendimus ne visada yra naudingas nei klaidų, nei pažintinių pastangų mažinimo požiūriu. Tiesą sakant, mašinos įdiegimas siekiant pagerinti sprendimų priėmimo procesą gali būti neproduktyvus, nes tai gali padidinti tam tikrų klaidų tipus ir laiką bei pažinimo pastangas, kurių reikia sprendimui priimti.
Išvados pabrėžia, kad mašinomis pagrįstos prognozės daro didelę įtaką žmogaus sprendimui ir sprendimams. Šios išvados pateikia gaires, kada ir kaip reikia atsižvelgti į mašinos įvestį, taigi ir apie žmogaus ir mašinos bendradarbiavimo planą.
Daugiau informacijos: Tamer Boyacı ir kt., Žmogus ir mašina: mašinos įvesties poveikis sprendimų priėmimui esant pažinimo apribojimams, Vadybos mokslas (2023). DOI: 10.1287/mnsc.2023.4744
Teikiama Europos vadybos ir technologijų mokyklos (ESMT)
Citata: Tyrime nustatyta, kad mašinų mokymasis darbo vietoje pagerina tikslumą, bet taip pat padidina žmogaus darbo krūvį (2023 m. gegužės 11 d.), gautas 2023 m. gegužės 14 d. iš https://techxplore.com/news/2023-05-workplace-machine-accuracy-human-workload.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
