שם בעל העסק ומנכ"ל חברת Zoom, אריק יואן, חולם על פריצה בתחום הלמידת מכונה בעבודה. הוא מציע לפתח "שכפול משתמש" המופעל באמצעות למידת מכונה, אשר יכול להשתתף במפגשי עבודה מקוונים, לתרום רעיונות בצורה פעילה וליצור תקצירים עבור זוכי חיסור.
יואן מדגיש כי במהלך חקירות Zoom בכלים של למידת מכונה על מנת לשפר את היעילות, הטכנולוגיות הללו עדיין לא מוכנות להחליף באופן מוחלט את האינטראקציה האנושית. הוא מודה כי חלק מהבעיות, כמו "הווזילונים"—שגיאות שצפויות בדרך כלל בדגמים של למידת מכונה כמו ChatGPT—צריך להתמודד עימן כדי להפוך את הרעיון הזה למהותי. בכל זאת, יואן בטוח בפוטנציאל של השכפולים הדיגיטליים כדרך הקדימה.
בראיון אחרון, מנכ"ל Zoom מתאר תרחיש שבו, לאחר התעוררותו, ייפתחו לו את היומן על ידי מערכת ייעוץ חכמה, המציעה לו לאילו מפגשים חיוניים יש צורך בנוכחותו הפיזית. שכפולו הדיגיטלי אז יוכל לייצג אותו בפגישות הנותרות.
השכפול הדיגיטלי המוצג משתמש בדגמי שפה גדולים ספציפיים של האדם, ובכך מאפשר אינטראקציות אישיות והקשריות. יואן מאמין שטכנולוגיה זו עשויה גם להועיל לעובדיו על ידי הפחתת הצורך לדחה פגישות בגלל התחושת זמינות. המערכת יכולה להשתתף בתהליכי קבלת החלטות כנוגדה לפרטו האנושי.
לבסוף, יואן מציע שהשכפול הדיגיטלי יכול להתפתח משם משתתף קול בלבד לשכפול עם תצוגה חזותית. בעוד שהוא משתמש במונח "תאום דיגיטלי", הטכנולוגיה שהוא מתייחס אליה היא שונה מהשימוש הנוכחי בהנדסה לצורך סימולציות ולא יש לבלבל ביניהן.
אתגרים עתידיים: בהקשר לפחדים מביטחון, יואן טוען כי הרמת הבנה של השכפול הבינה של הוא תיהיה מאוחסנת מקומית, דומה לקריפטווים, עם מנגנונים להביע זהות. לגבי בעיית הווזילונים, הוא מנחית כי ישפיע שגיאות אלו יתרמשו עם שיפור הטכנולוגיה כאשר תהיה לה יכולות עיבוד בהליכים יותר איכותיים וריפיות יותר.
יתרונות וחסרונות של מערכות תומכות בלמידת מכונה בעבודה:
יתרונות:
1. יעילות מוגברת: שכפולי משתמש מסוג AI שעריכת מפגשים יכולים לשחרר זמן יקר לאנשים, מאפשרים להם להתמקד במשימות החשובות ביותר.
2. זמינות: שכפולי AI יכולים להיות זמינים 24/7, מבטיחים שמקומות העבודה יכולים לפעול בכל שעה מהשעון ללא הגבלות פיזיות.
3. עקביות: שכפולים דיגיטליים יכולים לספק תקשורת עקבית ולהפחית את המשתנות בתגובות המגיעות מעייפות אנושיות או שינויי רוח.
4. הפחתת עובדה: עובדים יכולים להינות מעומס עבודה ממוזער, מאחר ששכפולי AI יכולים לטפל במפגשים רגילים ובמעקבים אחריים.
חסרונות:
1. סיכוני רישום: גם דגמים של למידת מכונה מתקדמים עשויים לא להבין באופן מלא את הדקדוקיות של תקשורת בינינו, מה שעלול להוביל לתקיעות.
2. חששים ביטחון: טיפול ואחסון של נתונים רגישים על ידי מערכות AI גורמים לסיכון בטחון ופרטיות.
3. הוצאת עבודה: הכנסת AI בעבודה עשוייה להוביל לחששות בנוגע להפרדה מעסקי אדם ושינויים בנוף התעסוקתי.
4. נושאים אתיים: השימוש בשכפולים דיגיטליים מעלה שאלות אתיות על אמינות ועל טבע הקשרים האנושיים בעבודה.
שאלות עיקריות ואתגרים:
1. כיצד יתמודדו שכפולי AI עם שיחות עמוקות ומורכבות שדורשות רגשות וארמונות אנושיים?
2. אילו צעדים יתווספו למניעת השימוש הלוואי או בשד השכפולים של משתמשי AI?
3. איך תטפל הטכנולוגיה בהטיות פוטנציאליות בדגמים שפה שמנכים?
4. האם ההשתתפות בתוך מפגשים באמצעות AI תגיע לרמת אמון ונוחות שווה לאינטראקציות אנושיות?
פולמיקות קשות:
– אחת מהפולמות הגדולות הקשורות לרעיון זה היא השפעת האתי המתמיסות שבעלי העובדה שמבקרים במפגשים שמשתמשים בשכפולי AI. האם זה מטעה למשתתפי המפגש, או שזה רק שימוש יעיל בטכנולוגיה?
– קיים ויכוח רציני על ההשפעה האפשרית על התעסוקה, עם חששות כי AI עשוי להחדיר את הצורך בעבודה של אדם במספר מקצועות.