מחליף – משלים - מעצים 3 תהפוכות בתהליכי עבודה משולבי בינה מלאכותית
מחליף – משלים – מעצים
3 תהפוכות בתהליכי עבודה משולבי בינה מלאכותית
קבלו שיטה מהירה להגדרת מערכת היחסים שלנו עם בינה מלאכותית
"מחליף – משלים – מעצים" הוא רצף של 3 מצבי פעולה ביננו לבין ה- AI, וכל מצב בא עם "תפיסת הפעלה" משלו.
- מחליף (Replacement): ה-AI עושה במקומי
הקצאת משימות לבינה המלאכותית שעד כה היינו עושים בעצמנו, כמעט ללא מעורבות אנושית.
אפשר דוגמה?
- ניסוח טיוטה ראשונית
- סיכום מסמך ארוך,
- יצירת מצגת בסיסית
- מיון נתונים
- הפקת לוח זמנים
היתרון ברור: אנחנו מרוויחים מהירות, יעילות וחיסכון בזמן.
אבל זה גם מצב העבודה המסוכן ביותר, כי הוא מרחיק אותנו ממיומנויות שהיו לנו סביב המשימה ויוצר תלות ב- AI.
כדי לראות מה מתאים למצב עבודה כזה, כדאי לשאול דווקא הפוך: "מה אני לא רוצה להחליף כדי לשמור על המקצועיות שלי".
- 2. משלים (Complementarity): ה-AI עובד לצידי
כאן ה-AI לא מחליף אותנו אלא מרחיב את היכולות שלנו.
אנחנו מגדירים את המטרות, מפעילים את שיקול הדעת, ומקבלים מה- AI נתונים, זוויות נוספות או אפשרויות פעולה.
ההשלמה היא במיטבה כשאנחנו ממנפים את החוזקות של הבינה המלאכותית (עיבוד נתונים, זיהוי דפוסים, מהירות, קנה מידה, יעילות), כדי להשלים חוזקות אנושיות (פרשנות יחסית, אמפתיה, שיקול דעת מוסרי, הבנה הקשרית).
זו עבודה שמתנהלת במקביל, כל אחד כל אחד תורם את מה שהוא עושה בצורה הטובה ביותר, אך לא בהכרח לומדים זה מזה לשם הגברת יכולות.
אפשר דוגמה?
– ניתוח מידע והצעת תובנות, כאשר אנחנו מחליטים מה רלבנטי
– הצעה של מספר חלופות לבעיה כדי שאנחנו נבחר פתרון
– הנגשה של נתונים כדי לאפשר לנו לקבל החלטה מושכלת יותר
– דימוי של תרחישים עתידיים כך שנוכל לכוון למה שנכון לנו
- 3. מעצים (Augmentation): יצירת יכולת חדשה משותפת
זהו השלב המעניין והמורכב ביותר.
כאן מתפתחת שותפות אמיתית ביננו לבין ה-AI, שמייצרת תוצאה שאף אחד מאיתנו לא היה מגיע אליה לבד.
המטרה היא לבנות ממש שותפות סינרגטית ביננו לבין ה- AI.
אפשר דוגמה?
- לבקש מה- AI לאתגר את הנחות העבודה שלנו ואז לאתגר את המענה שלו.
- להציע לו לעשות ניסוי, ואז לראות מה אפשר לתקן ולשפר
- לקבל המלצות לקראת פעולה מסויימת, להציע שינויים, להזין אותם למערכת כדי שתשפר את ההמלצות בעתיד.
במקרים כאלו, הבינה לומדת את הפרטיקות שלנו ויוצרת איתנו שכלול שלהן.
זה מעבר לעבודה מהירה יותר, זו עבודה אחרת, יצירתית יותר, אסטרטגית יותר, ולעיתים גם חדשנית.
כדי לממש את מצבי הרצף השונים, כדאי לשאול את עצמנו כמה שאלות על תהליכי העבודה שלנו:
- מה המשימות שאנחנו נסכים להחליף ולתת ל-AI לבצע כמעט לבד- נבחר במצב "מחליף".
- איפה אני רוצה שה- AI יאיר לי זוויות שאני לא רואה? – נבחר במצב "משלים".
- ומתי אני רוצה להמריא ליכולות חדשות, לצורת חשיבה אחרת, דרך דיאלוג עמוק וממושך יותר? נבחר במצב "מעצים".
הכנו לכם סרטון הסבר, פודקסט, מצגת ואינפוגרפיקה – כולם מג'ונרטים בעברית ומאפשרים העמקה נוחה ונגישה.
רצף מצבי הפעולה נכתב על ידי מוטו צ'וקרובה, כפרק מתוך דוח הלמידה הדיגיטלית של ה- OECD , הוא ממוקד במקצועות ההוראה אך מסגרת החשיבה שלו רלבנטית לכל בעל תפקיד.
הקישור לדוח המלא בתוכו הפרק של צ'וקרובה כאן
