Hva 'skjulte figurer' kan lære oss om ai

I helgen så jeg endelig Hidden Figures . Jeg tok min 9 år gamle datter med meg for å være vitne til hvor instrumentelle fargekvinner var for suksessen til flere NASA-oppdrag - noe som historisk har vært assosiert med hvit mannlig prestasjon.

Hvis du ikke har sett det ennå, anbefaler jeg det på det sterkeste. Skuespillet er ypperlig, og historien tilbyr så mye utdanning, både om rase-forhold og kvinner på arbeidsplassen. Det jeg vil fokusere på er muligens noe regissøren og rollebesetningen aldri forestilte seg kunne ha noe å si. Jeg gjør det, ikke fordi det er det viktigste aspektet, men ganske enkelt fordi det er veldig relevant for den teknologiske overgangen vi opplever akkurat nå.

All snakk om kunstig intelligens handler like mye om selve teknologien som det er virkningen dens adopsjon vil ha på forskjellige aspekter av livene våre. Forretningsmodeller i bilindustrien, forsikringsvirksomhet, offentlig transport, søk og reklame, samt mer personlige konsekvenser som samspill mellom mennesker og mennesker, kunnskapskilder og utdanning. Endring vil ikke komme over natten, men vi er bedre forberedt fordi det vil komme.

Ny teknologi krever nye ferdigheter

Endring kom i 1962 for den segregerte West Area Computer Division i Langley Research Center i Virginia hvor de tre kvinnene som er hovedpersonene i historien, fungerte. Matematiker Katherine Johnson og de facto veileder Dorothy Vaughan er begge direkte berørt av ny teknologi som ruller inn i anlegget i form av IBM 7090.

Hvis du ikke er kjent med IBM 7090 (det var jeg ikke før i helgen), var det det tredje medlemmet av IBM 700/7000-serien av datamaskiner designet for storskala vitenskapelige og teknologiske applikasjoner. I lekmannsbetingelser ville 7090 være i stand til å utføre med et øyeblikk alle beregningene som tok datamaskininndelingen timer. Dorothy forsto trusselen og bevæpnet med sin vidd og en bok om programmeringsspråk, hjalp programmere IBM 7090, lærte teamet sitt å gjøre det samme, skiftet ferdighetene og reddet jobbene sine.

Jeg er klar over at en del av denne historien kan være til fordel for manus og at verden er mye mer komplisert. Imidlertid tror jeg at det som er kjernen er veldig relevant - opprettelsen av nye ferdighetssett.

Selv om AI har potensial til å påvirke ikke bare manuelle jobber som kan automatiseres, men også teoretisk sett jobber som krever læring og beslutningsprosesser, er den umiddelbare trusselen absolutt på førstnevnte.

Vi fokuserer mye, og med rette, på jobbtapet AI vil føre til, men vi har ennå ikke begynt å fokusere på å lære nye ferdigheter slik at slike tap kan begrenses. Som sagt AI ikke magisk dukker opp over natten, men vi vil være dårer til å tro at vi har god tid til å skape ferdighetene vår "forsterkede" verden vil kreve. Fra nye programmeringsspråk til nye grener av lov og forsikring, Q & A-testing og mer. Å styrke mennesker med nye ferdigheter vil være nøkkelen ikke bare til å ha en jobb, men også holde inntektene i takt med de høyere kostnadene disse nye verdenene vil medføre. Å gi rammer for utdanning er et politisk ansvar så vel som et selskap.

Hvem vil vi stole på?

IBM 7090 erstatter Katherine når det gjelder å sjekke beregninger, men akkurat som Friendship 7 er klar til å lansere, oppstår det noen avvik i de elektroniske beregningene for kapselens gjenopprettingskoordinater. Astronaut John Glenn ber direktøren for Space Task Group om å få Katherine til å sjekke tallene på nytt. Når Katherine bekrefter koordinatene, takker Glenn direktøren for å si: "Du vet, du kan ikke stole på noe du ikke kan se i øynene."

Jeg vet ikke om Glenn faktisk sa det, men da jeg hørte det, tenkte jeg umiddelbart på AI. Hvem vil forbrukerne stole på? Mange tror AI ikke kommer til å bli annerledes enn det har vært med noen tidligere teknologi, men jeg tror slik tenking undergraver hvor AI faktisk kunne ta oss. Autonome biler er det scenariet vi ofte refererer til. Vi kan stole på at bilen skal parkere seg selv eller varsle oss hvis en bil er i vår blinde flekk. Vi kan til og med prøve en semi-autonome omgivelser på en tom motorvei. Men er vi klare til å stole på bilen og ta blikket av veien og hendene våre fra rattet? Hvordan vil merker tjene vår tillit? Vil det være antall ulykker de er involvert i? Forsikringen om at datamaskinene i tilfelle en ulykke er programmert for å redde de som er i bilen?

Hva om vi endret scenarier og snakket om en medisinsk diagnose. I dag har vi en tendens til å velge leger og spesialister basert på anbefalinger fra forsikringsleverandører, venner eller til og med kommentarer på Yelp. Natt ved sengen, høflige resepsjonister og korte ventetider spiller alle en rolle. Men for alt mer alvorlig, det hele koker ned til, er meritlisten av riktig diagnose og redning av liv. Vil vi stole på en maskin alene? Eller vil vi fortsatt ønske en lege som vi kan se i øynene kombinert med maskinen? En rapport fra Det hvite hus i oktober snakker om ideen om å koble sammen menneske og maskin. Mens de gjør det som en del av diskusjonen om jobbtap, tror jeg formelen også gjelder vår menneskelige natur ved å bygge tillit med et annet menneske.

Det samme tillitsspørsmålet vil også gjelde for andre scenarier der ikke livet vårt, men vårt privatliv og sikkerhet potensielt kan være i fare. Også her vil tillit ha betydning. Hvem stoler vi på med vår digitale assistent, med hjemmeautomatisering? Når livet ikke er i faresonen, i det minste ikke direkte, føler jeg at forbrukerne vil vise mer fleksibilitet, spesielt når de fulle implikasjonene ikke blir forstått og bekvemmelighet og pris muligens er det som betyr mest.

I begge tilfeller tror jeg sterkt at AI vil få forbrukerne til å vurdere mer enn teknologi alene og se etter egenskaper hos merker som har vært mer tradisjonelt forbundet med mennesker: ærlighet, empati, lojalitet og service.