Stanford는 AI에 대한 작업자 선호도를 분석합니다

인간으로서 우리는 새로운 디지털 동료들로부터 정확히 무엇을 기대합니까?

이 진화하는 환경에서 작업 위임이 어떻게 기능해야합니까?

최근 Stanford 연구에 따르면 직장에서의 AI 통합에 대한 진정한 감정을 밝히기 위해 100 개 이상의 직무 유형에 걸쳐 15,000 명의 노동자를 설문 조사로 인해이 문제를 조사했습니다.

목표는 무엇입니까?

한 연구원의 통찰력은 연구의 의도를 완벽하게 포착합니다.

“AI가 더욱 강력 해짐에 따라 배치 결정은 종종 기술적 가능성에 달려 있습니다. 스탠포드의 컴퓨터 과학 부서의 후보자. "그러나 이러한 변화의 무례한 일을하는 것은 노동자이며, 그들은 우리 경제의 중추입니다."

본질적으로, 전선 직원은 자동화의 영향을 가장 많이 받으므로 시장 데이터뿐만 아니라 그들의 목소리가 중요합니다. 그렇기 때문에 제안 상자가 수십 년 동안 직장에서 견뎌낸 이유입니다. 기술은 워크 플로에 완벽하게 맞아야합니다. 벽에 스파게티를 던지고 무언가가 막대기를 바라고있는 것처럼 우연히 롤아웃 할 수 없습니다.

주요 결과

결과는 신뢰가 중심적으로 남아 있음을 보여 주었다.

그들이 자동화하기를 선호하는 작업을 물었을 때, 노동자들은 안전한 베팅, 고위험 지역, 낮은 이익 항목 및 AI가 아직 준비되지 않은 미래의 기회 등 명확한 범주를 식별했습니다.

Stanford는이 구역을“녹색광”,“빨간불”,“낮은 우선 순위”및“기회”라고 표시했습니다.

녹색광 구역의 작업 (근로자는 적극적으로 지원)이 세금 전문가를위한 일정을 정하고 품질 관리 보고서 생성 및 엔지니어링 문서 해석을 포함합니다.

반대로, 레드 라이트 작업은 저항을 만났으며, 도시 서기를위한 회의 의제를 만들고 물류 역할의 공급 업체에게 연락하는 것을 포함하여.

흥미롭게도 컴퓨터 네트워크 지원 전문가는 개인적으로 하드웨어 및 소프트웨어 연구를 취급하는 데 강력한 선호를 표명했습니다.

우선 순위가 낮은 범주의 재미있는 항목 중 하나는 일반적으로 항공사에 의해 처리되는“추적, 지연 또는 잘못된 수하물”이었다. 그것은 왜 그렇게 많은 여행자들이 먼 에어 비앤비 칫솔이없고 좌절한지 설명 할 수 있습니다.

AI가 현재 능력이 없지만 근로자가 원하는 기회 영역에서 AI가 지원하는 컨텐츠 배포를 기대하는 기술 작가, 컴퓨터 과학자들은 AI가 운영 예산을 관리 할 수 있도록 열어주고 비디오 게임 디자이너가 생산 타임 라인을 자동화하기를 간절히 원합니다.

자동화에 동기를 부여하는 것은 무엇입니까?

연구원들은 또한 사람들이 특정 작업을 자동화하는 이유를 파헤 쳤다.

2,500 명 이상의 응답자는 자동화가 고가의 작업을위한 시간을 확보 할 것이라고 말했다.

대략 1,500 명이 각각의 반복적이거나 지루한 작업을 주요 후보자로서 인용했으며 자동화가 실제로 출력 품질을 향상시킬 수 있다는 데 동의했습니다.

응답자는 스트레스가 많거나 정신적으로 지치거나 지나치게 복잡한 작업을 오프로드하고 싶었습니다.

이 연구는 인간과 AI 간의 제어 역학을 더 분류했습니다. 여기에서 전체 보고서를 탐색하거나 여기 에서 제가 가장 좋아하는 팟 캐스트 중 하나를 통해 더 깊이 다이빙 할 수 있습니다.

주요 테이크 아웃? 분석 및 데이터 처리 기술에 대한 수요는 감소하여 관리, 커뮤니케이션 및 조정을 강조하는 역할을 수행 할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 많은 근로자들은 불안한 상태를 유지하고 있습니다. 심지어 23%의 일자리 손실에 대한 우려도 앞으로의 혼란을 과소 평가하고있을 수 있습니다. 전문가들은이 대규모 기술 전환 중에 실업률이 증가 할 것으로 예측합니다.

궁극적 으로이 연구는 중요한 질문에 중요한 관점을 추가합니다. AI는 실제로 직장에서 실제로 무엇을해야합니까?

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