Khi con người và AI hoạt động tốt nhất cùng nhau - và khi mỗi người tốt hơn keo nha cai ty le mình

keo nha cai ty le trong những lập luận phổ biến nhất để đưa trí tuệ nhân tạo vào doanh nghiệp là tiềm năng của AI để giúp con người bằng cách bổ sung cho công việc họ làm. Nhưng trước tiên các nhà lãnh đạo phải hiểu liệu và khi nào AI và con người có thể hoạt động tốt hơn với nhau hơn là có thể keo nha cai ty le mình.

keo nha cai ty le bài báo gần đây của các nhà nghiên cứu tạiTrung tâm tình báo tập thể MITfound that on average, AI-human combinations do not outperform the best human-only or AI-only system.

Hồi Đây là phát hiện đáng ngạc nhiên nhất của chúng tôi, ông nói, giáo sư MIT SloanThomas W. Malone,Giám đốc CCI. keo nha cai ty le số trường hợp sử dụng quan trọng và thú vị nhất đối với AI liên quan đến sự kết hợp giữa con người và máy tính. Nhiều người sẽ cho rằng sự kết hợp sẽ tốt hơn keo nha cai ty le chút, nhưng nó tồi tệ hơn về mặt thống kê.

Bài báo, dựa trên đánh giá của hơn 100 nghiên cứu về sự hợp tác của con người-AI, làĐược xuất bản trên tạp chí Tự nhiên hành vi con người. Nghiên cứu làm sáng tỏ khi sự kết hợp giữa AI và công nhân của con người đã sẵn sàng nhất để thành công - chẳng hạn như các nhiệm vụ trong đó con người vượt trội so với AI, các nhiệm vụ liên quan đến việc tạo ra nội dung và các nhiệm vụ sáng tạo liên quan đến AI.

Kết hợp hoạt động khi con người, AI làm những gì họ làm tốt nhất

Malone và đồng tác giả của ông-Trợ lý giáo sư MIT SloanAbdullah almaatouqvàMichelle Vaccaro, keo nha cai ty le sinh viên tiến sĩ MIT và chi nhánh CCI-đã phân tích 370 kích thước hiệu ứng độc đáo từ 106 thí nghiệm đánh giá hiệu suất của con người, chỉ riêng AI và kết hợp con người. Các nghiên cứu được công bố từ tháng 1 năm 2020 đến tháng 7 năm 2023. (kích thước hiệu ứngđược định nghĩa là độ lớn của sự khác biệt giữa các biến trong keo nha cai ty le nghiên cứu.)

Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng sự kết hợp giữa con người và AI, trung bình, vượt trội so với đường cơ sở của con người tự mình hành động, nhưng nó không hoạt động tốt hơn đường cơ sở của AI. Đáng chú ý, điểm hiệu suất trung bình cho sự kết hợp của con người và AI thấp hơn so với các hệ thống tốt nhất của con người hoặc AI.

Ví dụ, AI keo nha cai ty le mình đã chứng tỏ là thành công nhất trong việc phát hiện các đánh giá của khách sạn giả, với tỷ lệ chính xác là 73%, so với 69% đối với con người và AI cùng nhau và chỉ 55% cho con người. Các nhà nghiên cứu đã đưa ra giả thuyết rằng vì mọi người ít chính xác hơn trong nhiệm vụ nói chung so với AI, nên họ cũng không giỏi quyết định khi nào nên tin vào các thuật toán và khi nào nên tin vào phán đoán của chính họ. Điều này dẫn đến hiệu suất thấp hơn cho sự kết hợp giữa AI và con người hơn là chỉ riêng AI.

Sự kết hợp của con người và AI hoạt động tốt nhất khi mỗi bên có thể làm điều họ làm tốt hơn bên kia, ông Mal Malone nói.

Dẫn đầu tổ chức điều khiển AI

Người trực tiếp tại MIT Sloan

Đăng ký ngay

Các ví dụ khác về AI vượt trội hơn con người và sự kết hợp AI-Human bao gồm dự báo nhu cầu và chẩn đoán các vấn đề y tế.

Trong các kịch bản mà con người thực hiện tốt hơn, con người và AI làm việc cùng nhau vượt trội hơn keo nha cai ty le mình, trung bình. Lấy ví dụ, phân loại hình ảnh của chim - keo nha cai ty le nhiệm vụ đòi hỏi chuyên môn chuyên môn. Con người keo nha cai ty le mình đạt được độ chính xác 81% và AI keo nha cai ty le mình đạt được độ chính xác 73%, nhưng sự kết hợp đạt độ chính xác 90%.

Hồi Nếu keo nha cai ty le mình keo nha cai ty le người tốt hơn, thì con người có lẽ tốt hơn AI khi biết khi nào nên tin vào AI và khi nào nên tin vào con người. Malone nói.

Định nghĩa lại các quy trình tốt hơn là chỉ định lại các tác vụ

Các nhà nghiên cứu cho biết sự hợp tác của con người-AI có thể có hai hình thức khác nhau. Sự gia tăng của con người diễn ra khi hệ thống AI trung bình của con người hoạt động tốt hơn keo nha cai ty le mình con người. Synergy của con người xảy ra khi con người-AI đầu ra vượt trội so với cả con người và AI keo nha cai ty le mình.

Đạt được Synergy của con người bị cản trở bởi keo nha cai ty le số thách thức. Đầu tiên là sự hiểu biết khi con người keo nha cai ty le mình, keo nha cai ty le mình AI hoặc sự kết hợp của cả hai sẽ hiệu quả nhất. Nhiều tổ chức đấu tranh với điều này, Vaccaro nói, bởi vì họ có xu hướng đánh giá quá cao hiệu quả của các hệ thống mà họ có tại chỗ. Các thí nghiệm ngẫu nhiên, chẳng hạn như các thử nghiệm A/B đánh giá kết quả trong ba trường hợp sử dụng, có thể cung cấp những hiểu biết dựa trên dữ liệu ở đây.

Thứ hai là áp dụng kết quả của các thí nghiệm đó để đạt được sự thay đổi. Điều này ít hơn về việc phân chia các nhiệm vụ giữa con người và AI, Malone nói, và nhiều hơn về việc thiết kế lại toàn bộ quá trình họ làm việc cùng nhau. Các công ty đang tìm cách tự động hóa việc sản xuất hàng loạt đồ nội thất, chẳng hạn, sẽ cần xem xét liệu họ có nên tự động hóa không chỉ các bước phức tạp của lắp ráp mà còn là quá trình di chuyển keo nha cai ty le tủ quần áo hoàn thành trên sàn nhà máy.

“We found humans excel at subtasks involving contextual understanding and emotional intelligence, while AI systems excel at subtasks that are repetitive, high-volume, or data-driven,” Vaccaro said.

Sau khi quyết định chiến lược, nó trả tiền để áp dụng keo nha cai ty le mô hình cải tiến liên tục. Bắt đầu với keo nha cai ty le quy trình công việc cơ bản, sau đó giám sát hiệu suất, và cuối cùng, tinh chỉnh quy trình công việc dựa trên kết quả và phản hồi của người dùng, cô nói.

AI thế hệ cho thấy sức mạnh của sự hợp tác

keo nha cai ty le lĩnh vực của sức mạnh tổng hợp đầy hứa hẹn giữa con người và máy móc là AI.

Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng các kết hợp con người-AI thực hiện tồi tệ hơn trong các nhiệm vụ liên quan đến việc ra quyết định nhưng tốt hơn về các nhiệm vụ liên quan đến việc tạo nội dung. Các nhiệm vụ sáng tạo tương đối chưa được khám phá trong thời gian nghiên cứu - chỉ có 10% các bài báo được xem xét đã xem xét việc tạo nội dung. Nhưng trong những trường hợp đó, kích thước hiệu ứng trung bình đối với sức mạnh tổng hợp của con người là tích cực và lớn hơn đáng kể so với các nhiệm vụ [-Making], điều này tạo nên phần lớn nghiên cứu và có xu hướng có tác động tiêu cực, các nhà nghiên cứu viết.

Trong keo nha cai ty le bài báo trước, Malone và các đồng tác giả của anh ta đã khám pháLàm thế nào tổng thể AI có thể truyền cảm hứng cho nhân viên sáng tạobằng cách tạo vô số hình ảnh từ keo nha cai ty le dấu nhắc văn bản đơn giản trong vài giây. Mặc dù keo nha cai ty le số kết quả có thể ngớ ngẩn và không liên quan, quá trình này nhanh hơn nhiều so với keo nha cai ty le nhà thiết kế với bản phác thảo - và nó có thể cung cấp nguồn cảm hứng cho các thiết kế phức tạp hơn sẽ được hưởng lợi từ sự tiếp xúc của con người.

Vaccaro said the iterative loop that’s possible with generative AI makes it better suited for human collaboration than earlier AI systems designed primarily to complete specific tasks.

Các hệ thống AI tổng thể cho phép keo nha cai ty le quá trình lặp đi lặp lại và tương tác nhiều hơn, cô nói. Bây giờ con người có thể hợp tác với AI thế hệ trong keo nha cai ty le chu kỳ soạn thảo, chỉnh sửa và làm lại văn bản, hình ảnh, âm nhạc hoặc video. AI có thể thích nghi với phản hồi của con người trong thời gian thực, cho phép con người tinh chỉnh đầu ra của họ keo nha cai ty le cách linh hoạt.

Bài báo kết luận rằng sự kết hợp giữa con người và AI có thể không vượt trội hơn con người và keo nha cai ty le mình AI có thể đưa ra lý do cho các doanh nghiệp để tạm dừng nỗ lực hợp tác. Nhưng Malone đã nói rằng, bài học sai để rút ra, keo nha cai ty le phần vì khả năng đầy hứa hẹn của AI.

Những gì chúng tôi nói là chúng ta cần trở nên tinh vi hơn và hiểu biết về những gì hoạt động cho sự hợp tác của con người và những gì không, anh ấy nói.