Se Tengai पूर्वमेरे जीबनपञ्जी
सोशल रोबोट तेंगाई बहुत अच्छा काम कर सकता है। कर्मियों के चयन में अक्सर भेदभाव और मनमानी लागू होती है। योग्यतम का चयन, जो प्रकृति में मौजूद है, यहाँ निलंबित कर दिया गया है। एक निश्चित भेद प्रतिकारक और अस्वीकार्य हो सकता है। यह त्वचा के रंग, लिंग, मूल और धार्मिक या राजनीतिक विश्वास का है। एक हल्का लेकिन उतना ही घिनौना भेद भी हो सकता है। कपड़े, प्रशंसक आधार, उपस्थिति के कुछ विवरण। भेद गुणों, कौशलों पर हावी हो जाता है। जब यह प्रभाव में आता है, तो एक उम्मीदवार का बायोडाटा रद्दी कागज होता है। भेद की विविधताएँ अनंत हैं।
यह भी सच है कि किसी संगठन की गतिविधि में कर्मियों को काम पर रखना एक बहुत ही नाजुक क्षण होता है, जिसमें भावनात्मक और व्यक्तिगत प्रकृति सहित कई कारकों को ध्यान में रखना चाहिए। ऐसे कारक जिनका आधे घंटे की बातचीत के आधार पर अनुमान लगाना मुश्किल है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम से बेहतर कौन भविष्यवाणी पर काम कर सकता है और सही चयन कर सकता है। क्या भेदभावपूर्ण प्रकृति के किसी अन्य विचार की परवाह किए बिना, उम्मीदवार की प्रोफ़ाइल और झुकाव का प्रभावी ढंग से मूल्यांकन करने के लिए इसे प्रोग्राम किया जा सकता है?
एक और प्रश्न। क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास का वर्तमान स्तर - जो निश्चित रूप से डेटा का विश्लेषण कर सकता है और उनके साथ भविष्यवाणियां कर सकता है, किसी भी जैविक टीम से बेहतर - एक मूल्यांकन क्षमता व्यक्त कर सकता है?
दो स्वीडिश कंपनियों के अनुसार, एक रोबोटिक्स में विशेषज्ञता और दूसरी कार्मिक अनुसंधान और चयन में, इसका उत्तर हां है। इसके लिए उन्होंने तेंगाई को निष्पक्ष रूप से बनाया और काम में लगाया, एक अच्छे छोटे चेहरे के साथ एक प्रकार का अमेज़ॅन इको, जो एक निष्पक्ष कार्मिक चयन गतिविधि का संचालन करने में सक्षम है।
निष्पक्षता की तलाश में
अगस्त 2018 तक फुरहट ने भागीदारी की है TNG, स्वीडन की सबसे बड़ी रोजगार एजेंसियों में से एक। इस "वैश्विक साझेदारी" का लक्ष्य, जैसा कि टीएनजी ब्लॉग पर कहा गया है, "... संयुक्त रूप से दुनिया का पहला निष्पक्ष भर्ती रोबोट विकसित करना" है।
इस लिहाज से दोनों कंपनियां एक-दूसरे की पूरक लगती हैं। फुरहाट के पास आवश्यक तकनीकी विशेषज्ञता और रोबोटिक प्लेटफॉर्म है। टीएनजी भर्ती में अनुभव के साथ-साथ जानकारी और प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त आधार भी लाता है।
"इस दृष्टिकोण को जीवन में लाने की प्रक्रिया का हिस्सा टीएनजी जैसी विश्व-अग्रणी कंपनियों के साथ काम कर रहा है। भर्ती प्रक्रिया से पक्षपात को खत्म करने के उनके दृष्टिकोण से हम बहुत प्रेरित हुए। हम लोगों को उपयुक्त करियर बनाने का बेहतर मौका दे सकते हैं। उपयुक्त उम्मीदवारों को खोजने के लिए नियोक्ताओं के पास एक बेहतर अवसर है' — सॉटोलिनिया फुरहाट रोबोटिक्स के सीईओ समीर अल मौबैद।
इस अवसर के लिए, इसलिए, फुरहाट रोबोट ने एक और अर्थ प्राप्त किया: "तेंगाई निष्पक्ष"। "निष्पक्ष" का अर्थ उद्देश्यपूर्ण, निष्पक्ष, पूर्वाग्रहों से मुक्त है। कार्मिक चयन क्षेत्र अधिक निष्पक्षता की खोज के लिए नया नहीं है, हालांकि इन सबसे ऊपर यह स्पस्मोडिक दक्षता को आगे बढ़ाने के लिए लगातार प्रयास कर रहा है।
पिछले कुछ समय से इसने अनुप्रयोगों की निवारक जांच और कर्मियों के प्रबंधन और अनुकूलन दोनों के लिए स्वचालन की शुरुआत देखी है। अब तक, हालांकि, यह स्वचालन अनगिनत मापदंडों और मेट्रिक्स के अनुसार, चयन प्रक्रिया के प्रारंभिक चरण या श्रमिकों की तुलना और विश्लेषण से बहुत आगे नहीं बढ़ पाया था।
उच्च स्तर तक
TNG के CEO Edman Källströmer, "उच्च स्तर" की ठीक ही बात करते हैं। औपचारिक रूप से यह भर्ती के क्षेत्र में महसूस की जाने वाली विभिन्न आवश्यकताओं को पूरा करने और संतुष्ट करने के उद्देश्य से किए गए अनुरोधों को संदर्भित करता है। मुख्य हैं निष्पक्षता और कार्यस्थल में भेदभाव, विविधता की कमी (यदि उन्मूलन नहीं)।
यहां बताया गया है कि कैसे कॉल्स्ट्रॉमर समझाता है कि अपनी एजेंसी के काम को अगले स्तर पर ले जाने से उसका क्या मतलब है।
"के साथ सहयोग फर वाली टोपी रोबोटिक्स निष्पक्ष भर्ती को अगले स्तर पर ले जाएगा। हम वर्षों से निष्पक्ष भर्ती पर काम कर रहे हैं और विभिन्न एआई प्लेटफॉर्म और रोबोटिक समाधानों की समीक्षा की है। हमने पता लगाया है कि का उत्पाद फर वाली टोपी यह बाजार पर सबसे अच्छा है। साथ फर वाली टोपी, हम की एक प्रक्रिया बना सकते हैं कौशल और एक नए और अधिक अद्वितीय उम्मीदवार अनुभव के आधार पर निष्पक्ष चयन। यह एक ऐसा अनुभव होगा जो नौकरी चाहने वालों को शामिल करेगा और उत्साहित करेगा। यह संयोजन हमें अपने ग्राहकों के लिए सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवारों को खोजने की क्षमता में सुधार करने में मदद करेगा। यह हमें कार्यस्थल में विविधता बढ़ाने में भी मदद करेगा। यह हमारी यात्रा का एक आवश्यक चरण है और एक अधिक स्थायी श्रम बाजार बनाने के उद्देश्य से हमारा दृष्टिकोण है।"
दरअसल, मुझे ऐसा लगता है कि कल्स्ट्रॉमर द्वारा संदर्भित "ऊपरी स्तर" किसी अन्य विमान पर पाया जा सकता है। विशेष रूप से, यह किसी के वार्ताकार के साथ बातचीत करने के लिए तेंगई की क्षमता (अभी भी सत्यापित होना) से संबंधित है। इससे भी अधिक, यदि आप बातचीत करना चाहते हैं और एक ही समय में उम्मीदवार का मूल्यांकन करते हैं, बिना, हालांकि, मैं जोड़ता हूं, जिससे बाद की झुंझलाहट या इससे भी बदतर, इनकार।
की विलक्षणता Tengai
यह यहाँ है, जैसा कि वे TNG में भी अच्छी तरह से जानते हैं, कि तेंगई की विलक्षणता निहित है। टीएनजी टिप्पणी में मुख्य अनुभव अधिकारी शार्लोट उल्वरोस के रूप में:
“यह पूरी तरह से अनूठी पेशकश है, क्योंकि वर्तमान एआई-संबंधित भर्ती समाधान जिसे एचआर वर्ल्ड रोबोट कहता है, वास्तव में स्वचालन के उत्पाद हैं। Tengai मानव इंटरफेस के साथ एक मूर्त और उन्नत सामाजिक रोबोट है - जिसे दुनिया में अगला कदम माना जाता है तकनीक»। यह का ऑटोमेटन बनाता है फर वाली टोपी एक बहुत ही अजीबोगरीब प्रयोग जो पहले कभी किसी ने नहीं किया।'
तेंगई और नवीनतम पीढ़ी के रोबोट, सामाजिक रोबोट, ऑटोमेटा की हमारी धारणा को चुनौती देते हैं। वे बाद की रूढ़िबद्ध छवि को भी चुनौती देते हैं, जैसे कि केवल मनुष्य को गुलाम बनाया जाता है। कृत्रिम बुद्धि की प्रगति लगातार (विशेष रूप से) मानव और क्या नहीं (अब और अधिक) मानव के बीच की रेखा को धुंधला करती है।
स्वचालन से उत्पन्न भय और मनुष्य के परिणामी हाशिएकरण से संबंधित चर्चा को पार करना आसान है। हालाँकि, तेंगई इस बात का एक अच्छा उदाहरण है कि एआई मानवता के उपयुक्त भागों की खोज में कितनी दूर चला गया है। एक रन-अप, आखिरकार, जो रुकना नहीं चाहता। वास्तव में, यह दो पहलुओं को जोड़ती है, दो क्षेत्र जो मनुष्य के लिए पूरी तरह से प्राकृतिक हैं, जबकि अब तक मशीनों के लिए स्पष्ट रूप से अप्रासंगिक हैं। करने का और विचार, कर्म और भाव का।
डेटा संग्रह से परे
डेटा संग्रह और विश्लेषण में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉफ्टवेयर ने लोगों के काम को पूरी तरह से बदल दिया है। हालाँकि, हम हमेशा एक गणना उपकरण की विशिष्ट क्षमताओं के भीतर होते हैं।
कुछ समय पहले छपे एक लेख में, मशीन इंटेलिजेंस का सरल अर्थशास्त्रटोरंटो विश्वविद्यालय के तीन अर्थशास्त्रियों ने "अर्थव्यवस्था के लेंस" के माध्यम से मानवीय गतिविधियों को देखा है।
इस प्रकार उन्होंने पाँच मूलभूत तत्वों की पहचान की है जो उनका प्रतिनिधित्व करते हैं। "सभी मानवीय गतिविधियाँ - लेखकों के अनुसार - पाँच उच्च-स्तरीय घटकों द्वारा वर्णित किया जा सकता है: डेटा, भविष्यवाणी, निर्णय, क्रिया और परिणाम।'
ठीक है, तीन अर्थशास्त्री नवाचार की पिछली लहर से शुरू करते हैं, जिसने इसे खोला था नई अर्थव्यवस्था. इसने मनुष्य की शक्ति से उपरोक्त पांच घटकों में से पहले को हटाने के लिए खुद को पहले से ही जिम्मेदार बना लिया था: डेटा का संग्रह। डेटा अब काफी हद तक स्वचालन के अधीन है।
आर्थिक श्रेणियों को लागू करते हुए, वे वे चलते हैं, «"नई अर्थव्यवस्था" का अर्थशास्त्र [इस प्रकार] उच्च स्तर पर वर्णित किया जा सकता है। डिजिटल तकनीक के परिणामस्वरूप अनुसंधान और संचार की लागत में कमी आई होगी। इससे और अधिक अनुसंधान, अधिक संचार और अधिक गतिविधियाँ होंगी जो अनुसंधान और संचार के साथ-साथ चलती हैं। अनिवार्य रूप से यही हुआ।"
अब, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (मशीन इंटेलिजेंस) की प्रगति से निर्धारित नवाचार की नई लहर मौलिक रूप से इन तकनीकों की भविष्य कहनेवाला क्षमताओं से प्रेरित है। ऐसा लगता है कि ये उपरोक्त पांच घटकों में से दूसरे पर हमला करते हैं: पूर्वानुमान।
भविष्यवाणी
बड़े डेटा के विश्लेषण से रुझानों की पहचान हो सकेगी। रुझानों को माइन करने की यह क्षमता आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विकास में एक नए चरण की ओर ले जाएगी: भविष्यवाणियों का स्वचालन।
एआई द्वारा निर्देशित क्रांति वास्तव में नई अर्थव्यवस्था द्वारा लाए गए पिछले परिवर्तन के समान प्रभाव पैदा कर रही है। हालांकि, इस बार यह पूर्वानुमान के पक्ष में होता है।
इसलिए, «... आर्थिक परिवर्तन पूर्वानुमान की लागत में कमी पर केन्द्रित होगा»। और ठीक यही हो रहा है। पूर्वानुमान आधारित वस्तुओं और सेवाओं की लागत तेजी से गिर रही है। परिणाम, अर्थशास्त्रियों को अच्छी तरह से ज्ञात हैं, आसानी से हैं "उम्मीद के मुताबिक".
“सबसे पहले, हम उन कार्यों को पूरा करने के लिए पूर्वानुमान का उपयोग करना शुरू करेंगे जहाँ हमने पहले नहीं किया था। दूसरा, यह उन अन्य चीजों के मूल्य में वृद्धि करेगा जो पूर्वानुमान के पूरक हैं।"
वास्तव में, नई तकनीकों की भविष्य कहनेवाला क्षमताओं का निर्यात और विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग किया गया है। जिनमें से कई लोगों को पहले ऐसी जरूरत महसूस नहीं हुई थी। मूल रूप से, पूर्वानुमान की नगण्य लागत ने इन क्षेत्रों के प्रति दृष्टिकोण को बदल दिया है और उस परिप्रेक्ष्य को बदल दिया है जिसके अनुसार हम उनका निरीक्षण करते हैं और अब उनकी कल्पना करते हैं।
नतीजतन, स्वचालन तेजी से उपरोक्त घटकों में से दूसरे पर कब्जा कर रहा है, सटीक पूर्वानुमान। इसे मनुष्य के अनन्य विशेषाधिकार से हटा दिया गया है।
आखिरकार, स्वचालन की तीव्र और प्रतीत होने वाली अजेय प्रगति सभी को देखने के लिए है। बहरहाल, यह प्रक्रिया हमारे लेखकों की नज़र में अत्यधिक चिंता का कारण नहीं लगती है। "अर्थव्यवस्था के लेंस" के अनुसार, हालांकि मानव भविष्यवाणी का मूल्य अब लागत और (तेजी से) गुणवत्ता में एआई द्वारा रेखांकित किया गया है।
इसलिए, इन अर्थशास्त्रियों का मानना है कि यह वास्तव में एक का प्रतिनिधित्व कर सकता हैअवसर.
"जब एक प्रमुख इनपुट की लागत गिरती है, तो यह अक्सर अन्य इनपुट के मूल्य को प्रभावित करता है। पूरक के लिए मूल्य बढ़ जाता है और सरोगेट्स के लिए नीचे चला जाता है».
पूर्वानुमान का स्वचालन, जैसा कि अनुसंधान और संचार में पहले ही हो चुका है, पूर्वानुमान में वृद्धि उत्पन्न कर सकता है। इसलिए, एक प्रमुख का नेतृत्व करें मूल्यांकन अनुरोध.
«… क्योंकि मानव निर्णय का मूल्य बढ़ जाएगा। अर्थशास्त्र की भाषा का प्रयोग करते हुए, मूल्यांकन पूर्वानुमान का पूरक है। जब पूर्वानुमान की लागत गिरती है, तो मूल्यांकन की मांग बढ़ जाती है।"
मूल्यांकन
क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भी मूल्यांकन में स्वायत्त हो जाएगा? ऐसा लगता है कि छोटा रोबोट टेंगाई इसकी भविष्यवाणी करता है।
इसलिए, हम मनुष्यों को मशीनों से अलग करना अभी भी मूल्यांकन करने की हमारी क्षमता है। लगभग एक प्रकार का चरम गढ़, जो फिर भी, यदि इसे जीत लिया गया, तो मनुष्य को अतिरेक से अलग करने के लिए बहुत कम बचा होगा। फिर भी हमें वास्तव में यकीन है कि तकनीकी नवाचार पहले से ही इस अंतिम सीमा पर हमला करने की तैयारी नहीं कर रहा है। आखिरकार, इसकी सीमाएँ तेजी से अस्पष्ट और अनिश्चित दिखाई देती हैं?
एआई की प्रगति के साथ, इसकी स्वायत्तता का दायरा चौड़ा हो गया है। एक ऐसी स्वायत्तता जो महज संचालन से तेजी से निर्णय लेने की स्वायत्तता की ओर बढ़ रही है। कुछ तकनीकी-उत्साही लोगों के अनुसार, एआई क्या कर सकता है और क्या नहीं, इसकी कोई पूर्ण सीमा नहीं है। केवल एक ही सीमा है जो यह (अभी तक) करने में सक्षम नहीं है। दूसरों के अनुसार, डिजिटल नवाचार की आंतरिक सीमाएँ हैं।
हालांकि, इसमें कोई संदेह नहीं है कि मनुष्य और मशीन के बीच की सीमा, एक का क्या है और दूसरे का क्या है, के बीच की सीमा तेजी से तरल और अनिश्चित दिखाई देती है। मुझे भी इसकी जानकारी है हमारे लेखक:
"मूल्यांकन के बीच विभाजन रेखा [निर्णय] और भविष्यवाणी स्पष्ट नहीं है: कुछ मूल्यांकन कार्यों को भविष्यवाणियों की एक श्रृंखला के रूप में भी सुधारा जाएगा।
तेंगई, अपने संबंधपरक कौशल के साथ, अपने कौशल जिसमें अंततः मूल्यांकन भी शामिल है, अनिश्चितता और तरलता के ऐसे क्षण में भाग लेता है। आज यह स्वयं को सीमा प्रयोग के रूप में प्रस्तुत करता है। समय बताएगा कि क्या यह केवल एक सीमांत प्रकरण रहेगा, या क्या यह आगे बढ़ने के इरादे से एक घटना का प्रतिनिधित्व करेगा, एक बार फिर, सीमांकन रेखा जो मानव को मशीन से अलग करती है।
