Autonomiasta valvontaan: ihmisen rooli tekoälyn aikakaudella

Vaikka Singaporen tekoälyn hallintakehys ehdottaa tekoälyyn liittyvän ihmisen osallistumisen tason mukauttamista organisaation riskinottohalukkuuden perusteella ja määrittelee kolme lähestymistapaa, lisätutkimus paljasti neljännen lähestymistavan. Tämän seurauksena kehitettiin kattava malli, joka on jaettu neljään kvadranttiin. Malli arvioi tekoälyn tekemiä päätöksiä mahdollisen haitan todennäköisyyden ja vakavuuden perusteella ja tarjoaa edistyneen strategian tekoälyn integroimiseksi eri toimialoille.

Ensimmäisenä on kvadrantti 3, ihminen prosessin ulkopuolella: tämä kvadrantti kuvaa tilanteita, joissa generatiivinen tekoäly ylittää ihmisten kyvyt ja toimii itsenäisesti ilman valvontaa. 

Tämä sopii erinomaisesti prosessien laajentamiseen ja parantamiseen automaation tai ennakoivien algoritmien avulla. Esimerkkejä ovat sääennusteet, tuotesuositukset ja monimutkaisia parametreja hyödyntävä personointi, sosiaalisen median algoritmit sekä toimitusketjujen ennustaminen.

Tämän kvadrantin tekoälymallit on erittäin tärkeää suunnitella, määrittää ja hienosäätää harkitun prosessin, huolellisen tarkkuuden ja toimialakohtaisen laajan testauksen avulla. 

Kvadrantti 4, ihminen mukana prosessissa edellyttää jatkuvaa ihmisen valvontaa, osallistumista ja hallintaa. Tässä kvadrantissa tekoälymalli tarjoaa suosituksia tai ehdotuksia, mutta valvova ihminen on viime kädessä vastuussa näiden ehdotusten hyväksymisestä, hylkäämisestä tai muuttamisesta. Tällaiset päätökset edellyttävät aktiivista ihmisen osallistumista, eivätkä ne voi edetä ilman sitä.

Esimerkki tästä dynaamisesta mallista on RAIDlog.com, joka hyödyntää generatiivista tekoälyä mahdollisten projektiriskien tunnistamiseen aiemmin kerättyjen tietojen perusteella. Projektipäällikkö päättää, hyväksytäänkö tekoälymallin tunnistama riski, muokataanko sitä vai jätetäänkö se huomiotta. 

Kun tunnistettu riski on päätetty hyväksyä tai sitä on muutettu, RAIDlog.com ehdottaa intuitiivisesti riskienhallintastrategiaa, joka jälleen odottaa projektipäällikön hyväksyntää tai lisämuutoksia.

Ihminen mukana prosessissa -malli asettaa generatiivisen tekoälyn monipuolisen avustajan rooliin, joka auttaa merkittävästi toistuvien, pitkästyttävien ja paljon aikaa vievien tehtävien hallinnassa. Tämä yhteistyö ei ainoastaan paranna tuottavuutta, vaan vaikuttaa myönteisesti myös taloudelliseen tulokseen ja parantaa työn lopputuotteen laatua.

Löydät täältä muita tekoälyn käyttötapauksia projektinhallinnassa.

Kvadrantti 2, ihminen valvomassa prosessia korostaa tilanteita, joissa tekoäly toimii itsenäisesti automaattiohjauksen tai vakionopeudensäätimen tavoin. Ihmisen valvonta ja harkinta ovat edelleen ratkaisevan tärkeitä, jotta ihmiset ovat valmiita puuttumaan tilanteeseen tekoälymallin häiriöiden ilmetessä tai odottamattomien tai haitallisten lopputulosten kohdalla. 

Tämän kvadrantin malli hyödyntää prosessien kypsyyttä ja laajaa testausta riskien minimoimiseksi, mutta mahdollisen haitan vakavuus edellyttää ihmisen puuttumista tilanteeseen poikkeusolosuhteissa.

Tähän neljännekseen kuuluvia sovelluksia ovat autonomiset ajoneuvot, ennakoiva kunnossapito öljy- ja kaasuteollisuuden kaltaisilla aloilla (tämä on yhä useammin saatavilla tilojen projektinhallintaohjelmistoissa), monimutkainen resurssien aikataulutus, standardoidut myyntiprosessit tai vakiomuotoiset suunnitelmamallit sekä vakiomuotoiset toimintamenettelyt, kuten toistuvat työaikataulut, hoitosuunnitelmat, korjaavat toimenpidesuunnitelmat, viestintämallit, luonnosversiot toimitettavista tuotoksista ja muut vastaavat.

Vaikka tekoäly saattaa tässä neljänneksessä ylittää ihmisen kyvyt tehokkuudessa ja täsmällisyydessä, mahdollisten seurausten kriittinen luonne edellyttää ihmisen valvontaa. Näin varmistetaan, että tarvittaessa korjaavat toimenpiteet voidaan toteuttaa nopeasti kielteisten vaikutusten tehokkaaksi lieventämiseksi.

Neljännes 1, ihminen valvontasilmukassa: Tässä neljänneksessä haitan todennäköisyys ja vakavuus ovat suuria, joten siinä tarvitaan ihminen (valvonta)silmukan yläpuolelle hallitsemaan tekoälymallia. Ihmisellä on oltava mahdollisuus kytkeä malli kokonaan pois käytöstä ja hallita sitä poikkeusten perusteella. 

Esimerkkejä ovat uuden tekoälymallin rakentaminen, terveydenhuoltoa koskevat päätökset, aseiden käyttöönotto sota-alueilla sekä sen päättäminen, onko tekoälymalli hallinto- ja toimintaohjeiden mukainen. 

Inhimillisen harkinnan ja eettisten näkökohtien huomioiminen on ratkaisevan tärkeää näissä suuren riskin tilanteissa. Näin varmistetaan, että tekoälymallit ovat ihmisten arvojen, lainsäädännön ja yhteiskunnallisten normien mukaisia.

Ihmisen osallistuminen valvontasilmukassa varmistaa, että tekoälymallit toimivat eettisissä, turvallisissa ja hallituissa rajoissa. Samalla ihmisellä säilyy mahdollisuus ohittaa tekoälymallin toiminta tai poistaa se kokonaan käytöstä tarvittaessa.

Yhteenveto 

Yhteenvetona voidaan todeta, että ihmisen osallistuminen tekoälyn hallintoon varmistaa eettisen, turvallisen ja hallitun tekoälyn käytön yhteiskunnallisten normien ja arvojen mukaisesti. 

Kun etenemme yhä syvemmälle tekoälyn aikakauteen, teknologisen autonomian ja ihmisen valvonnan välinen tasapaino muuttuu yhä kriittisemmäksi. Tässä esitellyt tekoälyn hallinnan neljä neljännestä tarjoavat etenemissuunnitelman tässä monimutkaisessa ympäristössä toimimiseen ja korostavat inhimillisen harkinnan korvaamatonta roolia eettisen, turvallisen ja tehokkaan tekoälyn käytön varmistamisessa. 

Ymmärtämällä ja ottamalla nämä viitekehykset käyttöön voimme hyödyntää tekoälyn voimaa samalla, kun suojelemme yhteiskunnallisia arvojamme ja ihmisten hyvinvointia. Näin ohjaamme kehitystä kohti tulevaisuutta, jossa teknologia ja ihmiskunta edistyvät sopusoinnussa.

Jos haluat keskustella aiheesta lisää muiden projektinhallinnan asiantuntijoiden kanssa, liity DPM-jäseneksi ja pääse mukaan keskusteluun Slackissa satojen muiden digitaalisten projektipäälliköiden kanssa.