AI가 근로자에 ​​미치는 영향에 대해 논의하는 경영진

산업과 제조업은 생산성과 품질을 향상시키기 위해 점점 더 인공 지능(AI)으로 눈을 돌리고 있습니다. 그러나 한 경영진은 AI를 신중하게 배포해야 한다고 말합니다.

Dominic Gallello는 산업용 사물 인터넷 및 엔터프라이즈 인공 지능 회사인 Symphony AzimaAI의 CEO입니다. 그는 지난 16년 동안 세 개의 공공 및 민간 소프트웨어 회사를 이끌었습니다. 그의 임원 경력도 Autodesk에서 잠시 일했습니다.

Gallello는 이메일로 인터뷰했습니다.

질문:인공 지능(AI)이 작업자를 태울 수 있습니까? 일이 쉬워져야 한다고 생각했습니다. 무슨 일이?

갈렐로 :제대로 구현하면 아니오, 작업자를 태우지 않습니다. 그러나 제어실 운영자를 소진시키고 싶다면 연결되지 않고 발생하는 문제를 의미 있는 권장 사항으로 요약하지 않는 수많은 경보와 권장 사항을 제공하십시오.

여기에 AI가 나타나 엄청난 도움이 되어야 합니다. 컴퓨터는 엄청난 양의 정보를 처리하고 상호 연관시켜 인간의 마음으로는 할 수 없는 통찰력을 추론할 수 있습니다.

그러나 제대로 구현되지 않으면 그렇습니다. 우리는 잘못 구현되면 AI가 잘못된 경보를 발생시키는 것을 반복해서 보았습니다. 컴퓨터는 문제가 없을 때 문제가 있다고 말합니다. 그것은 기러기 추격전으로 이어집니다. 오탐을 제거하는 데 하루를 보내는 것은 대부분의 사람들에게 정신을 마비시키는 운동입니다.

질문:오탐지가 많은 가스 서비스 회사의 일화를 보고하셨습니다. 약간의 배경 정보를 제공하고 무슨 일이 있었는지 설명해 주시겠습니까?

갈렐로 :오탐률이 60%에 달하는 것으로 악명 높은 이른바 패턴 인식이라는 2세대 AI 기반 시스템을 사용하고 있었습니다. 그것들을 실행하고 실제로 문제가 없는지 알아내야 하는 것은 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들며 무엇이 진짜이고 무엇이 아닌지를 파악하는 데 매우 걱정스럽습니다.

AI는 필요하지만 충분하지 않습니다. 레거시 2세대 AI 시스템은 알려진 기계 결함에 대해 모델을 훈련하고 동일한 결함이 발생하면 시스템이 이를 포착합니다. 그러나 결함의 이력이 없는데 발생하면 어떻게 됩니까? 모델이 잡지 않습니다.

3세대 AI는 패러다임을 뒤집습니다. 우리는 "정상적인" 작동 동작에 대해 AI 모델을 훈련한 다음 3세대 비지도 학습을 사용하여 정상에서 비정상적인 동작을 포착합니다. 이제 시작일 뿐입니다.

중요한 단계는 AI를 오류 모드 영향 분석 라이브러리에 연결하여 나쁜 행위자인 기계 구성 요소를 정확하게 찾아내고 유지 보수 엔지니어에게 취해야 할 조치에 대한 권장 사항을 제공하는 것입니다.

질문:기업이 AI를 만병 통치약으로 보기 시작했습니까?

갈렐로 :아무도 오래하지 않습니다. 캐즘 이론의 관점에서 우리는 선견지명과 얼리 어답터를 지나쳐 가고 있습니다. 초기 다수는 그것이 작동하고, 특정 문제를 해결하고, 재정적 결과를 제공하기를 원합니다. 이것은 "나에게 증명하라"는 힘든 군중입니다.

질문:AI에 의도하지 않은 결과가 있습니까? 그렇다면 무엇입니까?

갈렐로 :AI는 다른 기술 변화와 같습니다. 나는 그것을 객체 지향 프로그래밍으로의 전환에 비유한다. 그것에 대한 큰 서두름이 있었고 많은 열악한 구현이 있었지만 결국 표준이되었습니다. AI도 같은 여정을 겪고 있습니다.

질문:기업은 AI를 배포하는 방식에서 어떤 조정을 해야 합니까?

갈렐로 :도메인 전문 엔지니어와 순수 데이터 과학자를 구분하는 것보다 엔지니어가 AI를 배우게 하는 것이 좋습니다. 주제 전문가가 AI의 힘을 이해하고 활용할 수 있다면 훨씬 빠르고 성공적인 구현으로 이어질 것입니다.