Потенциал сотрудничества человека и ИИ захватил наше воображение: будущее, в котором человеческое творчество и аналитическая мощь ИИ объединяются для принятия критических решений и решения сложных проблем. Но новое исследование Центра коллективного интеллекта Массачусетского технологического института (CCI) предполагает, что это видение может быть гораздо более нюансированным, чем мы когда-то думали.

Опубликованная в Nature Human Behaviour статья «Когда комбинации людей и ИИ полезны» — это первый масштабный метаанализ, проведенный для лучшего понимания того, когда комбинации человека и ИИ полезны для выполнения задач , а когда нет. Удивительно, но исследование показало, что объединение людей и ИИ для выполнения задач по принятию решений часто оказывалось неэффективным; но команды человек-ИИ продемонстрировали большой потенциал, работая совместно для выполнения творческих задач.

Исследование, проведенное докторантом Массачусетского технологического института и членом CCI Мишель Ваккаро и профессорами Школы менеджмента имени Слоуна Массачусетского технологического института Абдуллой Альмаатуком и Томасом Мэлоуном, появилось в период, отмеченный как волнением, так и неопределенностью относительно влияния ИИ на рабочую силу.

Мэлоун сказал, что вместо того, чтобы сосредоточиться на прогнозах сокращения рабочих мест, он и его команда хотели бы изучить вопросы, которые, по их мнению, заслуживают большего внимания: когда люди и ИИ работают вместе наиболее эффективно? И как организации могут создать руководящие принципы и ограничения, чтобы гарантировать успех этих партнерств?

Исследователи провели метаанализ 370 результатов по сочетанию искусственного интеллекта и человека в различных задачах из 106 различных экспериментов, опубликованных в соответствующих научных журналах и материалах конференций в период с января 2020 года по июнь 2023 года.

Все исследования сравнивали три различных способа выполнения задач: a) системы, в которых задействованы только люди, b) системы, в которых задействован только ИИ, и c) сотрудничество человека и ИИ. Общей целью метаанализа было понять основные тенденции, выявленные в результате объединения исследований.

Результаты теста

Исследователи обнаружили, что в среднем команды, состоящие из человека и искусственного интеллекта, работают лучше, чем люди, работающие в одиночку, но не превосходят возможности систем искусственного интеллекта, работающих самостоятельно.

Важно отметить, что они не обнаружили «синергии человека и ИИ», что означает, что средние системы человек-ИИ показали себя хуже, чем лучшие из людей или ИИ в одиночку по изученным показателям производительности. Это говорит о том, что использование либо людей в одиночку, либо систем ИИ в одиночку было бы более эффективным, чем изученные коллаборации человека и ИИ.

«Существует распространенное мнение, что интеграция ИИ в процесс всегда повышает производительность, но мы показываем, что это не так», — сказал Ваккаро. «В некоторых случаях выгодно оставить некоторые задачи исключительно для людей, а некоторые — исключительно для ИИ».

Команда также определила факторы, влияющие на то, насколько хорошо люди и ИИ работают вместе. Например, в таких задачах принятия решений, как классификация дипфейков, прогнозирование спроса и диагностика медицинских случаев, команды человек-ИИ часто уступали по эффективности ИИ в одиночку.

Однако для многих творческих задач, таких как обобщение сообщений в социальных сетях, ответы на вопросы в чате или создание нового контента и изображений, такое сотрудничество часто оказывалось более эффективным, чем совместная работа людей или искусственного интеллекта по отдельности.

«Хотя в последние годы ИИ в основном использовался для поддержки принятия решений путем анализа больших объемов данных, некоторые из наиболее многообещающих возможностей для сочетания человека и ИИ сейчас связаны с поддержкой создания нового контента, такого как текст, изображения, музыка и видео», — сказал Мэлоун.

Команда предположила, что это преимущество в творческих начинаниях проистекает из их двойственной природы: хотя эти задачи требуют человеческих талантов, таких как креативность, знания и проницательность, они также подразумевают повторяющуюся работу, в которой ИИ преуспевает. Например, для создания изображения требуется как художественное вдохновение — в чем преуспевают люди, так и детальное исполнение — в чем ИИ часто блистает.

Аналогичным образом, написание и создание многих видов текстовых документов требует человеческих знаний и понимания, но также включает в себя рутинные и автоматизированные процессы, такие как заполнение шаблонного текста.

«В объединении людей и ИИ есть большой потенциал, но нам нужно мыслить более критически», — сказал Ваккаро. «Эффективность не обязательно касается базовой производительности любого из них, а того, как они работают вместе и дополняют друг друга».

Оптимизация сотрудничества

Исследовательская группа считает, что ее выводы дают руководство и уроки для организаций, которые хотят более эффективно внедрять ИИ на своих рабочих местах. Для начала Ваккаро подчеркнул важность оценки того, действительно ли люди и ИИ превосходят людей или ИИ, работающих независимо.

«Многие организации, возможно, переоценивают эффективность своих текущих систем», — добавила она. «Им нужно получить представление о том, насколько хорошо они работают».

Далее им необходимо оценить, где ИИ может помочь работникам. Исследование показывает, что ИИ может быть особенно полезен в творческих задачах , поэтому организациям следует изучить, какие виды творческой работы могут быть готовы к внедрению ИИ.

Наконец, организациям необходимо установить четкие правила и установить надежные барьеры для использования ИИ. Например, они могут разработать процессы, которые используют взаимодополняющие сильные стороны.

«Пусть ИИ занимается фоновыми исследованиями, распознаванием образов , прогнозированием и анализом данных, одновременно используя человеческие навыки для выявления нюансов и применения контекстного понимания», — предложил Мэлоун. Другими словами, «Пусть люди делают то, что у них получается лучше всего».

Мэлоун подытожил: «Поскольку мы продолжаем изучать потенциал этого сотрудничества, становится ясно, что будущее заключается не только в замене людей ИИ, но и в поиске инновационных способов их эффективной совместной работы».