08:00
У офисных работников есть новое тихое преимущество, и их начальство не всегда его видит.
РЕКЛАМА РЕКЛАМАИсследование, опубликованное во вторник Use.AI, платформой, которая объединяет несколько крупных языковых моделей в одну подписку, опросило 9684 работающих взрослых в США, Великобритании, Канаде, ЕС и Латинской Америке.
Исследование показало, что 52% респондентов заявили, что ИИ сделал их более опытными. чем они есть на самом деле, рисуя картину достигнутых результатов, опережающих базовые навыки.
Около 64% заявили, что использовали ИИ для выполнения работы, которую в противном случае они не смогли бы выполнить самостоятельно, а 43% заявили, что он помог им взять на себя обязанности, с которыми они еще не чувствовали себя квалифицированными.
Еще 35% признали, что им было бы трудно выполнять часть своей текущей работы без него, а четверть обеспокоены, что их работодатель считает их более способными чем они есть на самом деле.
Менеджеры действительно часто не знают об этом: 39% работников заявили, что представляли работу с помощью ИИ, не упоминая об этом, а 30% приняли похвалу за работу, которую в значительной степени произвела технология.
Ни то, ни другое не обязательно нарушает какие-либо правила, поскольку на большинстве рабочих мест нет требований о раскрытии информации, но это означает, что производительность оценивается без знания того, какая часть работы была передана на аутсорсинг.
Последствия достигают карьерного роста, поскольку 19% заявили, что работа с использованием ИИ способствовала продвижению по службе.
Очевидное средство правовой защиты, требующее от сотрудников декларировать, когда они использовали ИИ, - это то, что компания, проводящая исследование, не поддерживает в полной мере.
«Я не думаю, что компании должны требовать от сотрудников раскрытия информациикаждое взаимодействие с ИИ», - сказал Euronews Игорь Герасимов, соучредитель и генеральный директор Use.AI.
«Это быстро станет непрактичным, поскольку эти инструменты станут встроенными в повседневное программное обеспечение и рутинную работу», - объяснил Герасимов, предлагая более узкий тест.
«Более полезным порогом является то, влияет ли ИИ на содержание работы. Если это привело к значительной части анализа, рекомендаций, презентации, кода или другого косвенного результата, сотрудники должны раскрыть эту помощь».
Целью, по его словам, не должно быть обращение к сотрудникам полиции.
«Целью не должно быть наблюдение. Это должно дать менеджерам достаточный контекст, чтобы оценить как работу, так и человеческий вклад в нее», - сказал Герасимов, добавив, что осуществимая политика «должна быть сосредоточена на материальной помощи ИИ, проверке и подотчетности, при этом ясно давая понять, что человек, отправляющий работу, остается ответственным за ее понимание и защиту».
Трудность заключается в том, что готовая работа больше не раскрывает того, что она когда-то делала с человеком, который ее произвел, что особенно важно, когда компания решает, кто готов к большей ответственности.
«Готовая продукция по-прежнему имеет значение, но она становится менее полной мерой способностей», - сказал Герасимов Euronews.
Как менеджеры должны на самом деле измерять производительность в эпоху искусственного интеллекта AP Illustration / Питер Хэмлин«Работодателям также необходимо понимать, может ли кто-то объяснить причину их работы, обнаружить недостатки в ответе, сгенерированном ИИ, принять решения на основе неполной информации и отреагировать, когда технология выдает что-то неправильное или неожиданное», - объяснил Герасимов.
С этой целью генеральный директор Use.AI выделил один навык, в частности.
«Формулирование проблемы особенно важно. Может ли кто-нибудь сформулировать правильный вопрос, бросьте вызов предположению и объясните, почему один образ действий лучше другого. «Это гораздо труднее сделать вывод, исходя только из идеального конечного результата», - заявил Герасимов.
Однако лишь немногие работодатели решают проблему оценки эффективности в эпоху искусственного интеллекта.
«Мы пока не видим устоявшейся модели для оценки этого. Организации все еще решают, как ИИ должен изменить решения о производительности и продвижении по службе», - сказал Герасимов, добавив, что «различие между тем, что кто-то может производить с помощью ИИ, и тем, что он на самом деле понимает, станет гораздо более важным в этих решениях».
Инструмент или костыль»
Отвечая на вопрос, беспокоит ли тот факт, что 35% работников будут бороться без ИИ, компанию, которая продает доступ к нему, Герасимов не отмахнулся от беспокойства.
«Да, я думаю, что к этому выводу следует отнестись серьезно», - сказал он.
«Беспокойство начинается, когда кто-то может дать ответ с помощью ИИ, но не может достоверно определить, когда этот ответ неправильный, объяснить, почему он уместен, или вынести здравое суждение, когда у системы нет надежного ответа. В этот момент взаимосвязь начинает выглядеть не столько как дополнение, сколько как зависимость», - сказал Герасимов Euronews.
Он рассматривал это как компромисс, а не какВердикт.
«ИИ может сделать людей быстрее и расширить их возможности. Но если эти достижения приходят с более слабым независимым суждением, это компромисс, который работодатели и технологические компании должны быть готовы признать и принять во внимание».
Является ли ИИ просто инструментом или он может стать опорой» AP Illustration / Питер Хэмлин Однако технология не стоит на месте, пока работодатели над этим работают.
Согласно данным Ventureburn, ссылающихся на данные METR, американской некоммерческой организации, которая оценивает влияние систем искусственного интеллекта на общество, время, необходимое для удвоения автономности искусственного интеллекта, сократилось с восьмимесячной тенденции до всего лишь 4,7 месяцев.
В том же сборнике зафиксировано увеличение автономных возможностей искусственного интеллекта на 1400% в годовом исчислении в период с начала 2025 по начало 2026 года, в то время как доступ заметно расширился. так же быстро.
Количество загрузок инструментов ИИ выросло с 15 000 до 11,8 миллионов, то есть в 780 раз, а количество общедоступных инструментов MCP выросло в 35 раз и составило примерно 177 000.
MCP, или протокол контекста модели, - это стандарт, который позволяет помощникам ИИ напрямую подключаться к другим приложениям и источникам данных, чтобы они могли выполнять задачи, а не просто описывать, как Это позволяет сделать то, что обычно называют «агентным искусственным интеллектом».
Такая траектория обостряет проблему, выявленную в опросе. Поскольку большая часть работы выполняется без человека, руководящего каждым шагом, конечный продукт все меньше раскрывает информацию о человеке, подписавшем свое имя.
