Может ли искусственный интеллект быть таким же жутким, как ваш начальник? Пожалуй, это зависит от того, насколько ваш руководитель неприятен. Искусственный интеллект тоже может пугать и вызывать неоднозначные реакции, но все же у него есть предел «странностей», чего нельзя сказать о людях.
Многим, возможно, повезло с руководством. Они вполне довольны своим боссом, потому что видят в нем этичного, отзывчивого и заботливого человека. Для них как раз альтернатива в виде робота-начальника может показаться более пугающей, чем реальная версия руководителя. Ведь приложения ИИ для мониторинга и управления поведением работников пристально наблюдают, куда они идут, с кем разговаривают, о чем пишут по электронной почте и даже то, с какими интонациями и выражением лица они проводят видеозвонки. В лучшем случае это все может показаться навязчивым, а в худшем – жутким.
Эта развивающаяся область аналитики и больших данных называется Surveillance AI или искусственный интеллект для наблюдения за рабочей силой.
Не то чтобы начальникам должно быть все равно, как мы ведем себя на работе, но с самого начала современной офисной жизни было ясно, что роль руководителя включает в себя и наблюдение за тем, что и как сотрудники делают. Однако, оказавшись в качестве объекта пристального наблюдения со стороны ИИ, чувствуешь себя реальным героем одного из эпизодов «Черного зеркала».
Что если те, кому очень не повезло с начальником, захотят заменить жуткого руководителя на искусственный интеллект или компьютерные алгоритмы? Каким бы пугающим ни казался ИИ, стоит принять, что почти наверняка он никогда не сможет превзойти плохих руководителей-людей. Вот три причины, почему.
1. ИИ не выигрывает от эксплуатации уязвимых людей
Рассмотрим простой пример. Женщина-таксист должна мириться с навязчивым руководителем, который часто приглашает ее выпить после того, как она заканчивает позднюю смену. Несмотря на то, что она не проявляет к нему никакого интереса и счастлива в браке с тремя детьми, к которым она отчаянно спешит домой после окончания работы, она вынуждена мириться с этими знаками внимания, чтобы продолжать получать достаточно заказов и не потерять работу.
Теперь представьте, что эта женщина-водитель переключается на шеринговый бизнес (Uber и др.), где ее производительность контролируется исключительно программным обеспечением. Алгоритмы отслеживают количество поездок, которые она совершает, деньги, которые она зарабатывает, и отзывы клиентов, сравнивая эту производительность с соответствующими показателями. Важно отметить, что в конце дня программное обеспечение не давит на нее, чтобы она составила ему компанию и пошла с ним куда-нибудь выпить.
Даже самый агрессивный и навязчивый алгоритм ИИ вряд ли будет замечен в некорректном управленческом поведении. ИИ не выигрывает от действий, которые пересекают профессиональные и личные границы или злоупотребляют управленческой властью, эксплуатируя сотрудников. Вряд ли алгоритм будет сексуально домогаться сотрудника. Потребовались бы огромные достижения в этой области, чтобы создать дегенеративный алгоритм, который наслаждается унижением уязвимых людей для своего собственного садистского удовольствия.
К сожалению, нет никаких логических причин ожидать, что люди остановятся и прекратят использовать более незащищенных сотрудников в своих интересах, скорее, наоборот, более вероятно, что они начнут преследовать алгоритмы, например, влюбляться в виртуального помощника – как в фильме Спайка Джонза «Она».
Когда все наше поведение на работе будет рассматриваться как данные и записываться для потомков, а каждое взаимодействие между руководителями и сотрудниками будет открыто и доступно, то начальникам будет гораздо труднее уйти от незаконного или коррумпированного поведения. У слежки есть свои плюсы. Она способна сделать рабочие места более этичными, даже если это достигается путем стерилизации культуры в организации.
2. ИИ лучше прогнозирует производительность
Искусственный интеллект можно обучить обращать внимание на все возможные индикаторы или сигналы, которые предсказывают работу сотрудника. Не нужно быть экспертом в области ИИ, чтобы понять причину. Если есть видимые закономерности между тем, что сотрудники делают на работе, и вкладом, который они вносят в команду или организацию, то нет лучшего способа определить эти закономерности, чем с помощью компьютерного алгоритма.
Обратите внимание, что это именно то, что люди-руководители и должны делать, даже если у них нет ИИ: интерпретировать, будет ли каждое наблюдаемое поведение сотрудника хорошо иди плохо влиять на работу организации, и в зависимости от этого либо вознаграждать, либо санкционировать эти действия.
Когда мы говорим об обратной связи, основанной на данных, или конструктивной обратной связи от руководителей, которая позволяет сотрудникам улучшить работу, мы имеем в виду: «продолжайте делать X», «прекратите делать Y», «не беспокойтесь слишком много о выполнении Z».
Некоторые управленцы очень хороши в этом, возможно, у них есть даже природный талант к этому. К сожалению, мы пока не можем клонировать или копировать их. Но большинство руководителей испытывают явные проблемы с конструктивной обратной связью, особенно если их просят управлять большими, удаленными и виртуальными командами в мире, который становится все более сложным.
Таким образом, даже если руководителем двигают благие намерения и позитивный настрой, он может не обладать достаточными компетенциями, чтобы разглядеть и правильно интерпретировать, как поведенческое разнообразие в команде, состоящей из уникальных и разнородных людей, соотносится с эффективностью компании. А если все-таки эти менеджеры настолько хороши, что обладают всеми необходимыми компетенциями, то, вероятно, с помощью технологий, они смогут добиться лучшего результата.
Вернемся к примеру с шерингом. Вы можете представить диспетчера, который будет отслеживать 10 водителей безостановочно на протяжении 10 дней? А ИИ можно научить уделять внимание важным деталям. Он должен быть обучен так, чтобы прогнозировать результаты, учитывая те данные, которые действительно имеют значение, поэтому сотрудника не будут продвигать из-за того, что он подлизывается к начальнику или является частью избранной группы по определенным признакам. Повышение будет происходить заслуженно, только если сотрудник внес определенную ценность в работу команды или организации.
3. ИИ игнорирует неважные вещи
Алгоритм – это своего рода формула или рецепт. При использовании правильных и качественных ингредиентов на входе, мы получим вкусные и полезные результаты на выходе. Если мы научим ИИ обнаруживать и учитывать сигналы компетентности, опыта, добросовестности, порядочности, навыков работы с людьми и любопытства, игнорируя при этом пол, расу, возраст, религию, класс и политические пристрастия, то мы не просто будем лучше прогнозировать производительность, а сможем сделать систему более справедливой.
Человеческий интеллект чрезвычайно искусен в изучении вещей, поэтому ИИ может никогда не догнать нас, если речь заходит о широте знаний, обобщении опыта и наборе навыков. Однако люди ужасно отстают от ИИ в навыках переучивания и разучивания – когда надо отказаться от прежних методов и научиться делать совсем иначе, а не как всегда. ИИ может легко и быстро забыть, его можно научить игнорировать независимо от содержания информации.
И наоборот, независимо от того, сколько бы тренингов по сознательному и бессознательному предубеждению не проходил человек, он никогда не сможет не замечать информацию о поле, возрасте, этнической принадлежности, классе или привлекательности другого человека, чтобы воздержаться от несправедливых, поспешных и предвзятых выводов о таланте и работе человека. Потребуются невероятные усилия, чтобы создать алгоритмы, способные принимать обоснованные и логические решения на смену тем, что предпочитают иррациональные выводы для поддержания высокого уровня чьей-то самооценки.
Даже самые пессимистичные и оптимистичные эксперты по искусственному интеллекту должны согласиться в одном: никогда не будет компьютерных алгоритмов с уязвимой самооценкой, которым нужно будет опускать других людей, чтобы искусственно раздувать слабое эго и чувствовать себя лучше. Если это когда-либо произойдет, то можно сделать вывод, что ИИ удалось воспроизвести человеческую слабость, но не интеллект.
Даже самый жуткий ИИ-алгоритм никогда не будет таким же ужасным, как плохой начальник. Нам не нужен искусственный интеллект, чтобы внедрить предвзятость и несправедливость на рабочих местах, они и так там уже процветают. Даже если ИИ не сможет уменьшить или устранить эти негативные проявления, то он вряд ли ухудшит ситуацию, хотя бы потому, что планка по «ужасности» боссов и так довольно низкая.
По материалам fastcompany.com. Автор – доктор Томас Чаморо-Премузич, главный специалист по талантам в ManpowerGroup и профессор психологии бизнеса в University College London и в Колумбийском университете. Перевела с английского Алина Прудских.
Читайте также:
Приставать ИИ точно не будет, а вот пытать бесконечным повышением эффективности и производительности будет на 100%. Есть такой сериал "Люди", про взаимоотношение людей и роботов, и борьбу роботов за свои права. И там есть момент, когда одного из героев увольняют роботы из системы управления предприятием, то ли в результате ошибки, то ли по злому умыслу. Поэтому нельзя сказать, что ИИ будет лучше худшего начальника, он будет другой, просто бесчеловечный. И уже люди станут статистическими единицами в системе управления со своими показателями эффективности, как персонажи компьютерных игр с полосочками навыков. И если не вводить обязательных ограничений и не вставлять "забывчивость", то ИИ быстро почистит коллектив от неэффективных сотрудников. Хорошо это или плохо? Нет, это просто другое, мир без понятий хорошо/плохо, а только эффективно/неэффективно.
Да тут и без ИИ некоторые достаточно неплохо справляются с этим моментом.
Интересно, когда в большой организации по вертикали будет спущено решение об увольнении, скажем, 10% сотрудников: этим будут заняты системы AI - или пока люди? Если AI - как их будут обучать?
Кто принимает решение о внедрении и использовании систем AI? Другая система AI (шутка)?
Я бы предложил - для начала - посмотреть внимательнее на должностные инструкции упоминаемых начальников и поменять в них то, что вызывает обоснованные сомнения в обьективности при принятии решений. Возможно, что в организации слишком много уровней иерархии и среднее звено менеджмента вынуждено придумывать себе работу.