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    Tocando no lado humano da IA


    Como uma tecnologia emergente, a IA enfrenta e continuará a enfrentar seu quinhão de desafios. Por um lado, os consumidores continuam cautelosos quanto à adoção de novas tecnologias. Prever um mundo em que os humanos sejam deslocados por máquinas habilitadas para IA que estão enlouquecendo pode estar assombrando alguns adotantes tardios. Por outro lado, as empresas expressam frustração de que a IA ainda não tenha se mostrado a pílula mágica que agilizará todos os processos de negócios e abrirá caminho para lucros abundantes. Aqui está explorando o lado humano da IA.

    De muitas maneiras, a IA tem sido seu pior inimigo.

    A IA tem operado sob um conjunto misterioso de regras que apenas seus autores e a TI entendem e a ciência sofreu um pouco de crise de identidade. Como um adolescente rebelde, a IA ainda está tentando encontrar seu objetivo mais significativo no mercado em geral.

    O campo médico

    Todos, desde pesquisadores médicos a desenvolvedores da Web, tentam encontrar maneiras de utilizar melhor a IA. Pode ser mais difícil trazer a inteligência artificial, moldá-la para fins comerciais e alavancar seu poder. No entanto, alguns acreditam que o processo de IA não foi exatamente proveitoso até agora.

    Algoritmos

    O Gartner prevê que, até 2022, 85% dos projetos de IA fornecerão resultados “errôneos” “devido a tendências de dados, algoritmos ou das equipes responsáveis ​​por gerenciá-los”. Embora esse número pareça extremo, ele aponta para a verdadeira luta que a empresa está tendo que navegar pelas águas desconhecidas da integração da IA ​​na estratégia de negócios mais ampla.

    importante, é muito legal dizer que você está em IA, mas é outra questão utilizar o poder da IA ​​para atender às necessidades específicas dos negócios.

    IA e o consumidor

    Os próprios consumidores não estão se saindo muito melhor. Em uma pesquisa recente realizada por uma empresa de marketing digital, a Blue Fountain Media, quase metade dos entrevistados afirmou que não sabia o que era IA e como estava sendo implantada em torno deles.

    Essas descobertas ecoam outras encontradas em pesquisas semelhantes que indicam que há uma desconfiança geral da IA ​​com o consumidor e um mal-entendido de como ela está sendo implantada atualmente.

    Siri e Alexa

    importante é um pouco irônico, considerando que, se você perguntar a um consumidor se ele gosta do assistente de voz, como o Alexa ou o Google Home, muitos dirão que ele aumentou o dia a dia deles. No entanto, muitos não sabem que a assistência por voz é ativada pela IA. Todo o uso doméstico inteligente também é conectado à IA.

    Então, onde isso tudo nos deixa? Onde estão os próximos sucessos do tipo assistente de voz que encontrarão a mistura ilusória em que consumidores e empresas veem o benefício?

    AI e o elemento humano

    O segredo pode estar em trazer um elemento humano para a IA. Ao trabalhar de maneira inversa a partir dos desejos e necessidades do consumidor, através de formas, uma plataforma de IA pode atender a essas necessidades.

    A chave para essa nova forma consciente de IA é focar-se em ter consciência e ter intenções das intenções e emoções que esperamos evocar por meio de qualquer experiência artificial inteligente. O objetivo é identificar e articular os principais pontos de dor a serem resolvidos e o valor positivo que a mitigação desses pontos de dor geraria.

    Uma organização que luta para criar engajamentos significativos do consumidor, por exemplo, pode identificar os principais problemas que estão impulsionando o estado de estase e depois decidir como a IA pode ser usada como um meio de desbloqueá-la.

    A abordagem consciente da IA.

    Usando a IA consciente para abordar questões de saúde mental, os pesquisadores do MIT foram capazes de desenvolver uma plataforma eficaz de IA para diagnosticar com precisão a depressão. Seu modelo de rede neural analisa texto bruto e dados de áudio de conversas naturais com um paciente – que podem detectar palavras e entonações da fala que podem indicar depressão.

    A plataforma de IA é chamada de modelagem sem contexto e é o primeiro passo para detectar doenças mentais apenas usando dados recebidos durante interações casuais.

    A aplicação de práticas de IA conscientes também pode ajudar a identificar e mitigar preconceitos sistêmicos entrincheirados nos dados brutos para garantir que o sistema de IA criado nessas fontes de dados não amplie e perpetue ainda mais esses preconceitos.

    Lixo para dentro / Lixo para fora.

    Fundamentalmente, tudo se resume ao preceito básico de entrada / saída de lixo, onde os conjuntos de dados para qualquer projeto de IA são tão úteis quanto a maneira como são adquiridos e interpretados.

    Em seu recente livro Data Feminism, os autores D’Ignazio e Klein enfatizam que os dados nunca “falam por si”. Sempre existem pessoas e instituições interpretando e falando pelos dados, o que introduz preconceitos e agendas que podem afetar os resultados da IA.

    Ignorando o preconceito.

    Obter dados “limpos” – que não foram treinados e ajustados por preconceitos – ainda permanece um grande desafio quando se trata de construir plataformas de IA que fornecem resultados precisos. Pelo menos nesta fase, a atividade humana continua a desempenhar um papel importante no processo de produção de IA.

    Todo o processo de IA é o motivo pelo qual técnicas de IA conscientes são cruciais para alcançar modelos de IA éticos e responsáveis ​​que aumentam o potencial humano.

    Em poucas palavras, a aplicação de uma abordagem consciente e centrada no ser humano à IA se resume a isso: identifique e foque nas necessidades das pessoas primeiro, para que os aplicativos de IA atendam às necessidades humanas – e esteja ciente das respostas humanas necessárias para impulsionar o progresso humano.

    Crédito de imagem: Andrea Piacquadio; Pexels

    Ahmer Inam

    Diretor de Inteligência Artificial

    Ahmer Inam é o Diretor de Inteligência Artificial (CAIO) da Pactera EDGE. Ahmer tem mais de 20 anos de experiência impulsionando a transformação organizacional.
    A experiência de Ahmer inclui funções de liderança na Nike Inc., Wells Fargo, Sonic Automotive e Cambia Health Solutions. Além disso, Ahmer fez consultoria de análise para a PwC e Quaero para clientes como ESPN, Keurig Dr. Pepper, Liberty Tax, P&G, Coca Cola e ADP. Ahmer possui dois mestrados em ciências, um em Engenharia Industrial e Economia pela Texas A&M University e um bacharel em tecnologia em Engenharia Mecânica pela Jamia Millia Islamia em Nova Delhi. Ahmer também atua como especialista em dados e análises no Instituto Internacional de Análise (IIA) e é o membro fundador da Analytics e da Big Data Society.


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