Наше лучшее решение: позволить ИИ принимать решения за нас?

Пoкa писaлaсь этa стaтья, я пeриoдичeски прoсмaтривaл вaриaнты бeспрoвoдныx нaушникoв в интeрнeт-мaгaзинax. Этo знaчит, чтo eсли вас зaxoтитe зaряжaть тeлeфoн и слушaть музыку oднoврeмeннo, вaм пoнaдoбится пaрa oтличныx нaушникoв. Чтo дeлaть? Дeйствитeльнo ли бoльшe знaчит лучшe? Этo утoмлeниe может вбить, почему судьи принимают больше строгих решений по прошествии времени полудня, почему мы покупаем всякую дрянь, рано ли голодны, или неконтролируемо едим перед сном. На (место того, чтобы тратить силы попусту и зря держи принятие эти микрорешений, возможно, стоит отдать сие на аутсорсинг компаниям и алгоритмам? Вот манифест Шапиро:
«Следующий непомерный прорыв в области дизайна и технологий будет заключаться в создании продуктов, услуг и опыта, которые устранят нужно как собаке боковой карман выбор в нашей жизни и освободят нас для того выбора, какой нам действительно нужен. В двух словах, опережающий проектирование создает экосистему, в которой пользователям не придется набирать решения — вместо этого, выбор будет сделан безотчетно от имени пользователя. ИИ определяет лучший (видо)изменение, опираясь на предыдущее поведение пользователя, предыдущие избрание и другие данные, руководствуясь также простой логикой бизнеса и здравым смыслом. В некотором смысле превентивный дизайн — это персонализация на стероидах. Вот подражать кому. Допустим, вам нужно забронировать рейс   — вы ищете варианты получай сайтах, собирающих предложения авиакомпаний, в поисках лучшего, взвешивая цены и агонизируя, делая всю черную работу нетрад. Конечно, с системой вроде этой поначалу потребуется исподняя связь, объясняет Шапиро. Однако, как и любая другая компания машинного обучения, чем больше вы будете ее оперировать, тем лучше она будет. Вместо того, затем чтобы попросить Siri вызвать Lyft, помощник ИИ безотчетно запланирует, когда нужно забрать вас после корпоратива. Упережающий дизайн ставит задачей предоставить вам то, что же технологии обещали в первую очередь: сделать все уймись. Плыть, а не   спотыкаться
По словам Шапиро, некоторые люди уже предприняли первые шаги в этом направлении, даром что и со смешанными результатами. Например, Amazon, Netflix и Pandora дают рекомендации держи основе последних выбранных вариантов пользователем. Впрочем, справедливым полно замечание, что они лишь усложняют всё, затем что последний выбор остается за пользователем. В противоположность этому, понятливый термостат Nest делает все, не спрашивая вы. Этот «ребенок с плаката» «Интернета вещей»   автоматически настраивает комнатную температуру в зависимости через времени суток и ваших предыдущих предпочтений. И есть Spotify. Чем того, чтобы предлагать отдельные песни для выбора пользователей, равно как это делают конкуренты, плей-листы в Discover Weekly подбираются получай основании вкусов пользователя и чрезвычайно популярны. Возможно, в этом фокус популярности самого сервиса Spotify. «Нетрудно понять, в духе можно было бы развивать современные сервисы в рамках опережающего дизайна», говорит Шапиро. Я разделяю ваш скепсис. Точно ли наше поведение настолько предсказуемо, что алгорифм сможет попасть точно в яблочко? Правда, чтобы такие системы работали без, нужны данные. Много данных. Fitbit и другие устройства такого плана — сие лишь верхушка айсберга; будущие устройства смогут скликать информацию обо всех аспектах нашей физиологии в режиме реального времени, о гормонах и мозговых волнах, и создавать модели эмоционального состояния и предпочтений пользователя. Небольшой испытательный пример уже есть. В прошлом году японская модель одежды Uniqlo разработала алгоритм UMOOD, помогающий клиентам взять идеальную рубашку из ее большой коллекции. Торговое помещение начал категоризацию своих футболок и цветов по разным «территориям настроения», основываясь нате данных опроса — например, зеленый значит спокойствие. После клиенты надевали наушники, которые измеряли их мозговую действенность при просмотре видеоклипов, представляющих различные виды настроений. UMOOD измерял отзвук на видео и предлагал лучшую футболку из всех возможных. Истинно, это бесполезный алгоритм. Но клиентам он понравился. Обязательно, Шапиро рисует весьма светлое будущее. Очевидное сухота вызывает конфиденциальность данных. Опережающий дизайн представляет новые этические пункты, которые придется похвалить программистам и потребителям. Можно ли доверять системе защиту персональных данных с хакеров и маркетологов? Или же конфиденциальность будет поднимать вопросы? Впрочем, проблема защиты собственных данных существует уж давно, независимо от будущего опережающего дизайна. Да ведь никто не заставляет к нему прибегать —   в конце концов, вам сможете оставить выбор за собой, как бы иронично сие ни звучало. Сбросив с себя частично груз ответственности и позволив машинам чинить рутину, мы сможем сосредоточиться на принятии решений, которые заведомо имеют значение.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *