Co-Intelligence: Living and Working with AI

ИИ не будет выдавать новизну естественным образом (как мы уже говорили выше, он склонен давать приятный для толпы "средний" ответ, наиболее вероятный из его обучающих данных), но мы можем заставить его делать это, немного поработав. Нам нужно подтолкнуть ИИ от среднего ответа к высоковариативному, странному. Мы можем сделать это, указав ИИ, кто он такой. Заставьте его давать менее вероятные ответы, и вы найдете больше оригинальных комбинаций. Представьте, что вы открываете кофейню. Вы можете спросить: "Вы эксперт в решении проблем и генерации идей. Когда вас просят решить проблему, вы выдвигаете новые и креативные идеи. Расскажите мне 10 подробных способов, которыми супергерой может приготовить эспрессо, и как он может умозрительно получить те же эффекты в новом продукте.

Найткроулер - используя свою способность к телепортации, он может перенестись в Италию, чтобы узнать все из первых рук от итальянских бариста, и вернуться обратно со свежеприготовленным эспрессо. Новый продукт может подключить пользователей к виртуальным кофейным мастерским с экспертами-баристами по всему миру для получения подлинного опыта.

Алая ведьма - используя свою магию хаоса, она может создать самую удивительную чашку эспрессо из ничего. Новый продукт может предложить функцию "Удиви меня", когда машина случайным образом выбирает из множества зерен, помола и способов заваривания, чтобы создать неожиданный и вкусный эспрессо.

Результаты могут быть интересны как источники вдохновения (мне нравится идея виртуальных кофейных мастерских!), но все равно требуют присутствия человека для фильтрации и отбора лучших идей. Тем не менее это позволяет нам передать на аутсорсинг некоторые из самых сложных аспектов творчества. Когда я начал требовать от студентов использовать эти методы для генерирования идей для стартапов на занятиях по предпринимательству, я обнаружил, что качество идей значительно возросло по сравнению с предыдущим годом. Я столкнулся с новыми бизнес-идеями, а не с теми же несколькими идеями снова и снова (лучшие способы заказа напитков в барах, компании, которые будут хранить ваши вещи между семестрами - они же студенты, в конце концов). Присутствие ИИ за столом было дешевым источником дополнительных инноваций и нового взгляда на вещи.

Добавление искусственного интеллекта в творческие работы

При ближайшем рассмотрении оказывается, что удивительно много работы на самом деле является творческой работой в той форме, в которой хорошо работает ИИ. Ситуации, в которых нет правильного ответа, где важна изобретательность, а мелкие ошибки могут быть замечены экспертами, встречаются повсеместно. Маркетинговые письма, обзоры эффективности, стратегические записки - все это под силу ИИ, потому что в них есть возможность для интерпретации и относительно легко проверить факты. Кроме того, поскольку многие из этих типов документов хорошо представлены в обучающих данных ИИ и являются довольно шаблонными, результаты работы ИИ часто могут казаться лучше, чем у человека, а также могут быть получены быстрее.

Эти результаты мы можем увидеть в исследовании экономистов Шаккеда Ноя и Уитни Чжана из Массачусетского технологического института, , в котором изучалось, как ChatGPT может изменить способ нашей работы. Исследователи попросили участников написать различные типы документов в соответствии с их ролями и сценариями. Например, маркетологи должны были создать пресс-релиз для вымышленного продукта; авторы грантов - составить сопроводительное письмо для заявки на грант; менеджеры и HR-специалисты - составить длинное письмо для всей компании по деликатному вопросу; аналитики данных - разработать план анализа в формате блокнота; консультанты - подготовить короткий отчет на основе трех заданных источников. Некоторым было поручено использовать искусственный интеллект, а некоторым - нет. Результаты оказались просто поразительными. Участники, использовавшие ChatGPT, значительно сократили время выполнения заданий - на 37 %. Они не только сэкономили время, но и повысили качество своей работы по оценке других людей. Эти улучшения не ограничивались отдельными областями: все распределение времени сместилось в сторону более быстрой работы, а все распределение оценок - в сторону более высокого качества. Исследование также показало, что ИИ в команде помог уменьшить неравенство в производительности. Участники, набравшие меньше баллов в первом раунде без помощи ИИ, получили больше пользы от использования ChatGPT, сократив разрыв между низкими и высокими результатами.