Se 天才 プレ私の履歴書
ソーシャルロボットTengaiは素晴らしい仕事をすることができます. 差別と恣意性は、人員の選択に適用されることがよくあります。 自然界に存在する適者選択は、ここで中断されます。 特定の区別は、反発的で受け入れられない場合があります。 それは、肌の色、性別、出自、宗教的または政治的信仰の問題です。 軽いが、同様にいやらしい差別もあるかもしれません。 服装、ファン層、外見の細部。 違いは資質やスキルを圧倒します。 それが発効すると、候補者の履歴書は紙くずになります。 区別のバリエーションは無限大です。
また、人材の採用は、感情的および個人的な性質のものを含む多くの要因を考慮しなければならない組織の活動において非常にデリケートな瞬間であることも事実です. XNUMX分の会話に基づいて予測するのが難しい要因。
人工知能システムよりも優れているのは、予測可能性に取り組み、正しい選択を行うことができる人です. 差別的な性質の他の考慮事項に関係なく、候補者のプロフィールと傾向を効果的に評価するようにプログラムすることはできますか?
別の質問です。 人工知能の現在の開発レベル — 確かにデータを分析し、どの生物学チームよりも優れた予測を構築することができます — は、評価能力を表現できますか?
スウェーデンの XNUMX つの企業 (XNUMX つはロボット工学を専門としており、もう XNUMX つは人材の研究と選考を専門としています) によると、答えはイエスです。 このために、彼らは偏見のない天外を構築し、機能させました。 素敵な小さな顔をした一種のAmazon Echo、公平な人事選考活動を行うことができます。
公平性を求めて
2018 年 XNUMX 月現在、Furhat は次の企業と提携しています。 TNG、スウェーデン最大の人材派遣会社の XNUMX つです。 この「グローバル パートナーシップ」の目標は、TNG ブログで述べられているように、「...世界初の偏りのない募集ロボットを共同で開発する」ことです。
この目的のために、両社は互いに補完し合っているようです。 Furhat には、必要な技術的専門知識とロボット プラットフォームがあります。 TNG は、人材採用の経験と、適切なノウハウとトレーニングの場をもたらします。
「このビジョンを実現するプロセスの一部は、TNG のような世界をリードする企業と協力することです。 私たちは、採用プロセスからバイアスを根絶するという彼らのビジョンに非常に刺激を受けました。 私たちは、適切なキャリアを築くためのより良い機会を人々に与えることができます。 雇用主は、適切な候補者を見つけるより良い機会を得ることができます。 ストレス Furhat Robotics の CEO、Samer Al Moubayed 氏は次のように述べています。
したがって、この機会に、Furhat ロボットは「Tengai unbiased」というさらなる意味合いを獲得しました。 「偏りのない」とは、客観的、公平、偏見のないことを意味します。 人事選考部門は、客観性をさらに追求することは今に始まったことではありませんが、何よりも絶え間なく効率性を追求する努力を続けています。
アプリケーションの予防的スクリーニングと人員の管理と最適化の両方のために、自動化の導入がしばらく前から見られます。 しかしこれまで、この自動化は、数え切れないほどのパラメーターと指標に基づいて、選択プロセスの予備段階またはワーカーの比較と分析を超えることはありませんでした。
より高いレベルへ
TNG の CEO である Edman Källströmer は、「より高いレベル」について正しく語っています。 正式には、採用の現場で感じられるさまざまなニーズに応え、満たすことを目的とした要求を指します。 主なものは、公平性と差別の削減（排除ではないにしても）、職場での多様性です。
Källströmer は、代理店の仕事を次のレベルに引き上げるという意味について、次のように説明しています。
« とのコラボレーション フルハット ロボット工学 公平な採用を次のレベルに引き上げます。 私たちは何年にもわたって公平な採用に取り組んできており、さまざまな AI プラットフォームとロボット ソリューションを検討してきました。 の製品であることを確認しました。 フルハット それは市場で最高です。 と フルハット、のプロセスを作成できます スキルに基づく公平な選考と、よりユニークな新しい候補者の経験。 求職者を巻き込み、ワクワクさせる体験となるでしょう。 この組み合わせにより、クライアントにとって最適な候補者を見つける能力が向上します。 また、職場の多様性を高めるのにも役立ちます。 これは、より持続可能な労働市場の創出を目指す私たちの旅とビジョンにおいて不可欠な段階です。」
確かに、ケルストロマーが言及した「上位レベル」は別の次元にあるように私には思えます。 具体的には、対話者と対話する天外の能力 (まだ検証中) に関連しています。 さらに、必要に応じて、候補者とやり取りすると同時に候補者を評価することもできますが、追加すると、後者の煩わしさ、またはさらに悪いことに、拒否が発生します。
の独自性 天才
TNGでもよく知っているように、ここに天外の特異点がある。 TNG のチーフ エクスペリエンス オフィサーである Charlotte Ulvros 氏は次のように述べています。
「人事業界がロボットと呼んでいる現在の AI 関連の採用ソリューションは、実際には自動化の産物であるため、これはまったくユニークな製品です。 天才 ヒューマン インターフェースを備えた有形で高度なソーシャル ロボットです。これは、世界の次のステップと考えられています。 テク». これにより、次のオートマトンが作成されます フルハット これまで誰もやったことがない、非常に奇妙な実験です。
Tengai と最新世代のロボットであるソーシャル ロボットは、オートマトンに対する私たちの認識に挑戦しています。 彼らはまた、人間に奴隷にされた単なる装置としての後者のステレオタイプのイメージに挑戦します. 人工知能の進歩は、（もっぱら）人間と（もはや）人間ではないものの境界線を絶えずぼやけさせています。
自動化によって引き起こされた恐怖と、その結果としての人間の周縁化に関する議論に移るのは簡単です。 しかし、テンガイは、AI が人類の一部を適切に扱うためにどこまで進んだかを示す良い例です。 結局のところ、止めたくないように見える助走。 実際、それは XNUMX つの側面、つまり人間にとって完全に自然な XNUMX つの領域を兼ね備えていますが、機械にとってはこれまで明らかに相容れないものでした。 行うことと、思考、行動、感情のこと。
データ収集を超えて
データの収集と分析では、人工知能ソフトウェアが人間の仕事に完全に取って代わりました。 ただし、私たちは常に計算ツールの特定の能力の範囲内にいます。
少し前に出た記事で、 機械知能の単純な経済学、トロント大学の XNUMX 人の経済学者は、「経済のレンズ」を通して人間の活動を見てきました。
このように、彼らはそれらを表す XNUMX つの基本的な要素を特定しました。 「すべての人間の活動 - 著者によると — データ、予測、判断、行動、結果の XNUMX つの高レベル コンポーネントで説明できます。
さて、XNUMX 人のエコノミストは、前のイノベーションの波から始めます。 ニューエコノミー. これはすでに、前述の XNUMX つのコンポーネントの最初の要素であるデータの収集を人間の力から取り除く責任を負っています。 データは現在、主に自動化の対象となっています。
経済カテゴリーを適用すると、彼らは 彼らは続ける, «「ニューエコノミー」の経済学は、[こうして] 高いレベルで説明することができます。 デジタル技術は、研究とコミュニケーションのコストの削減をもたらしたでしょう。 これは、より多くの研究、より多くのコミュニケーション、および研究とコミュニケーションと連携するより多くの活動につながるでしょう。 それが本質的に起こったことです。」
現在、人工知能 (マシン インテリジェンス) の進歩によって決定されるイノベーションの新しい波は、基本的にこれらのテクノロジの予測機能によって推進されています。 これらは、前述の XNUMX つのコンポーネントの XNUMX 番目である予測を攻撃しているようです。
予測
ビッグデータの分析はトレンドの特定につながります。 トレンドをマイニングするこの能力は、人工知能の開発における新しい段階、つまり予測の自動化につながります。
実際、AI によって指示された革命は、ニューエコノミーによってもたらされた以前の変革と同様の効果を引き起こしています。 ただし、今回は予測の側面で行われます。
したがって、「…経済の変化は、予測コストの削減に集中するでしょう」. そして、それはまさに起こっていることです。 予測ベースの商品やサービスのコストは急速に崩壊しています。 経済学者にはよく知られている結果は、簡単に」予測可能な"。
「まず、予測を使用して、以前はできなかったタスクを達成します。 第二に、予測を補完する他のものの価値を高めます。」
実際、新技術の予測機能は輸出され、さまざまな分野で使用されています。 その多くは、これまでそのような必要性を感じていませんでした。 本質的に、予測の無視できるコストは、これらの分野へのアプローチを変え、私たちがそれらを観察し、現在それらを想像するための視点を変えました.
その結果、自動化は、前述のコンポーネントの XNUMX 番目の正確な予測を急速に獲得しています。 それは人間の排他的特権から取り除かれます。
結局のところ、自動化の急速で止められないように見える進歩は、誰の目にも明らかです。 それにもかかわらず、このプロセスは私たちの著者の目には過度の懸念を引き起こしているようには見えません. 「経済のレンズ」によると、人間の予測の価値は現在、コストと (ますます) 品質の点で AI に勝っています。
したがって、これらの経済学者は、これが実際に機会.
「重要なインプットのコストが下がると、他のインプットの価値に影響を与えることがよくあります。 値は、補完的なものでは上昇し、サロゲートでは低下します».
予測の自動化は、研究やコミュニケーションの分野ですでに行われているように、予測の増加をもたらす可能性があります。 したがって、メジャーにつながる 評価依頼.
«…人間の判断力が高まるから。 経済学の用語を使用すると、評価は予測を補完するものです。 予測のコストが急落すると、評価の需要が高まります。」
評価
人工知能も評価において自律的になるでしょうか？ 小さなロボット天外はそれを予測しているようです.
したがって、私たち人間と機械を区別することは、依然として私たちの評価能力です。 それにもかかわらず、それが征服されたとしても、人間を冗長性から切り離すものはほとんどないでしょう。 しかし、技術革新がまだこの最後のフロンティアを攻撃する準備ができていないことは確かです。 結局のところ、その限界はますます曖昧で不安定に見えますか?
AIの進歩に伴い、その自律性のマージンが広がっています。 単なる操作から、ますます意思決定の自律性に近づいている自律性。 一部の技術愛好家によると、AI にできることとできないことに絶対的な制限はありません。 それが（まだ）できないことによって決まる制限がXNUMXつだけあります。 他の人によると、デジタル イノベーションには本質的な限界があります。
しかし、人間と機械の間、一方に属するものと他方に属するものとの間の境界が、ますます流動的で不確実なものになっていることは疑いの余地がありません。 私もこれを認識しています 私たちの著者:
「評価の分かれ目[判定] と予測は明確ではありません: 一部の評価タスクは、一連の予測の形で再定式化されることさえあります。
天外は、彼の関係スキル、最終的には評価も含む彼のスキルで、そのような不確定性と流動性の瞬間に参加します。 今日、それは境界実験としての地位を示しています。 それが単なる限界的なエピソードにとどまるか、それとも人間と機械を隔てる境界線をもう一度前進させることを意図したイベントを表すかどうかは、時が経てばわかります。
