'숨겨진 인물'이 AI에 대해 우리에게 가르쳐 줄 수있는 것

이번 주말에 마침내 숨겨진 인물을 보았습니다. 나는 9 살짜리 딸을 데리고 나에게 여러 가지 색상의 여성들이 여러 NASA 임무에서 성공한 것을 목격했습니다. 역사적으로 백인 남성 성취와 관련이있었습니다.

아직 보지 못했다면 강력히 추천합니다. 연기는 훌륭하고, 이야기는 직장에서 인종 관계와 여성에 대한 많은 교육을 제공합니다. 내가 집중하고 싶은 것은 아마도 감독과 출연자가 상상할 수 없었던 것입니다. 가장 중요한 측면이 아니라 지금 당장 경험하고있는 기술 전환과 관련이 있기 때문입니다.

인공 지능을 둘러싼 모든 대화는 기술 자체가 우리 삶의 다른 측면에 미치는 영향만큼 기술 자체에 관한 것입니다. 자동차 산업, 보험 사업, 대중 교통, 검색 및 광고의 비즈니스 모델은 물론 인간과 인간의 상호 작용, 지식의 원천 및 교육과 같은보다 개인적인 결과. 하룻밤 사이에 변화는 오지 않을 것이지만, 우리는 그것이 올 것이기 때문에 더 잘 대비해야합니다.

새로운 기술에는 새로운 기술이 필요합니다

1962 년 버지니아에있는 랭글리 연구소의 분리 된 West Area Computer Division이이 이야기의 주요 주인공 인 3 명의 여성이 일하게되면서 변화가 일어났다. 수학자 캐서린 존슨 (Katherine Johnson)과 사실상의 감독자 도로시 보간 (Dorothy Vaughan)은 IBM 7090의 형태로 새로운 기술이 설비에 적용되는 데 직접적인 영향을받습니다.

IBM 7090에 익숙하지 않다면 (이번 주말에는 없었습니다), 대규모 과학 및 기술 애플리케이션을 위해 설계된 IBM 700/7000 시리즈 컴퓨터의 세 번째 구성원이었습니다. 평신도의 관점에서 보면 7090은 컴퓨터 부서 시간이 걸린 모든 계산을 한 눈에 번쩍이게 할 수있을 것입니다. 도로시는 위협을 이해하고 재치와 프로그래밍 언어에 대한 책을 가지고 IBM 7090을 프로그래밍하는 데 도움을 주었고, 팀에게도 같은 일을하도록 가르치고, 기술을 바꾸고, 일자리를 구했습니다.

이 이야기의 일부는 각본의 이익을위한 것이며 세상은 훨씬 더 복잡하다는 것을 알고 있습니다. 그러나 핵심 기술이 새로운 기술 세트를 만드는 것과 관련이 있다고 생각합니다.

AI가 자동화 할 수있는 수동 작업뿐만 아니라 이론적으로 학습과 의사 결정이 필요한 작업에도 영향을 줄 수있는 잠재력이 있지만, 즉각적인 위협은 전자에 대한 것입니다.

우리는 AI가 초래할 직업 손실에 많은 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 새로운 기술을 가르치는 데 아직 집중하지 않았기 때문에 그러한 손실을 제한 할 수 있습니다. 내가 말했듯이, AI는 밤새 마법처럼 보이지 않을 것이지만, 우리의 "증강 된"세계가 요구할 기술을 만들 충분한 시간이 있다고 생각하는 것은 바보 일 것입니다. 새로운 프로그래밍 언어에서 새로운 법률 및 보험 분야, Q & A 테스트 등까지. 새로운 기술을 가진 사람들에게 힘을 실어주는 것은 일자리를 얻는 것뿐만 아니라이 새로운 세계가 수반하는 더 높은 비용에 따라 수입을 유지하는 데 중요합니다. 교육의 틀을 제공하는 것은 기업의 책임뿐만 아니라 정치적 책임입니다.

우리는 누구를 믿습니까?

계산 확인과 관련하여 IBM 7090은 Katherine을 대체하지만 Friendship 7을 시작할 준비가 된 것처럼 캡슐의 복구 좌표에 대한 전자 계산에서 일부 불일치가 발생합니다. 우주 비행사 존 글렌 (John Glenn)은 우주 작업 그룹 책임자에게 캐서린에게 숫자를 다시 확인하도록 요청합니다. 캐서린이 좌표를 확인하면 글렌 감독은 "눈으로는 볼 수없는 것을 믿을 수 없다"고 감독에게 감사한다.

글렌이 실제로 그런 말을했는지 모르겠지만, 그것을 들었을 때 나는 즉시 AI를 생각했습니다. 소비자는 누구를 신뢰합니까? 많은 사람들이 인공 지능이 기존 기술과 다른 점이 아니라고 생각하지만 그러한 생각은 인공 지능이 실제로 우리를 데려 갈 수있는 곳을 훼손한다고 생각합니다. 자율 주행 차는 우리가 가장 자주 언급하는 시나리오입니다. 우리가 차를 주차하거나 사각 지대에 있으면 경고를 내릴 수 있습니다. 빈 고속도로에서 반 자율 설정을 시도 할 수도 있습니다. 그러나 우리는 차를 믿고 도로에서 눈을 떼고 바퀴에서 손을 떼어 놓을 준비가되어 있습니까? 브랜드는 어떻게 신뢰를 얻습니까? 그것이 관련된 사고의 수입니까? 사고 발생시 컴퓨터가 차 안에있는 컴퓨터를 저장하도록 프로그램되어 있다는 확신?

시나리오를 바꾸고 의료 진단에 대해 이야기하면 어떨까요? 오늘날 우리는 보험 회사, 친구, 심지어 Yelp에 대한 의견을 바탕으로 의사와 전문가를 선택하는 경향이 있습니다. 침대 옆 매너, 정중 한 접수 원 및 짧은 대기 시간이 모두 중요한 역할을합니다. 그러나 더 심각한 것은 모두 올바른 진단과 생명을 구한 기록입니다. 우리는 기계 만 신뢰합니까? 아니면 우리는 여전히 기계와 함께 눈을 볼 수있는 의사를 원할까요? 10 월 백악관 보고서는 인간과 기계를 연결한다는 아이디어에 대해 이야기합니다. 그들이 일자리 손실에 대한 논의의 일환으로 그렇게하는 동안, 그 공식은 다른 인간과 신뢰를 쌓는 우리의 인간 본성에도 적용된다고 생각합니다.

우리의 삶이 아니라 프라이버시와 보안이 위험에 처할 수있는 다른 시나리오에도 동일한 신뢰 문제가 적용됩니다. 여기에서도 신뢰가 중요합니다. 우리는 홈 오토메이션으로 디지털 어시스턴트를 누구를 신뢰합니까? 인생이 위험에 처하지 않았을 때, 직접적으로는 아니더라도, 소비자는 더 큰 유연성을 보여줄 것이라고 생각합니다. 특히 전체적인 의미를 파악하지 못하고 편리하고 아마도 가격이 가장 중요합니다.

하지만 두 경우 모두 AI가 소비자들에게 기술 그 이상을 고려하고 정통, 공감, 충성도 및 서비스와 같이 전통적으로 인간과 관련이있는 브랜드의 특성을 찾게 할 것이라고 강력하게 믿습니다.