ما الذي يُحدثه الذكاء الاصطناعي في تعلم القوى العاملة والحكم البشري؟

يفتح محللٌ مسودة ملخص لعقد مورد، أعدّه مساعد ذكاء اصطناعي في ثوانٍ. تبدو المسودة جيدة، إذ تتضمن بندًا للإنهاء وشروط الدفع، وتبدو واثقة تمامًا. كان المحلل يقضي صباحًا كاملًا في قراءة العقد للعثور على هذه التفاصيل. أما الآن، فالسؤال مختلف: هل هذا الملخص صحيح؟ وما الذي يجب عليه التحقق منه قبل التوقيع عليه؟

هذا مثال توضيحي، وليس حالة عميل موثقة. إنه يعكس التغيرات الحاصلة في العديد من الوظائف. الوصول إلى إجابة أصبح أسرع. لكن يبقى قرار مدى موثوقية الإجابة، ومن يتحمل المسؤولية في حال عدم موثوقيتها، من مسؤولية الشخص المعني.

هذا الدليل موجه لرؤساء أقسام التدريب والتطوير ومصممي البرامج التعليمية الذين يخططون لتدريب القوى العاملة على استخدام الذكاء الاصطناعي. ويوضح كيفية تحديد المهام التي يُغير فيها الذكاء الاصطناعي طبيعة العمل البشري، وكيفية بناء ممارسات عملية حول مخرجات قد تكون خاطئة أحيانًا، وكيفية قياس الاستخدام المسؤول دون ضمانات بتحقيق مكاسب في الإنتاجية.

حقائق سريعة

1. ارسم خريطة لكيفية تغيير الذكاء الاصطناعي لمهام العمل

ابدأ بمهمة حقيقية واحدة، وليس بأداة. صفها كما كانت تُنجز قبل الذكاء الاصطناعي وكما تُنجز الآن، وقارن بينهما عمودًا تلو الآخر.

مثال على العقد:

• قبل: اقرأ العقد كاملاً، واستخرج البنود الرئيسية، وحدد أي شيء غير عادي، واكتب الملخص.
• الآن: قم بمراجعة ملخص تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، وتحقق منه مقابل المصدر، وقرر ما إذا كنت ستعتمد عليه، وقم بالإبلاغ عن أي شيء غير عادي، وتحمل مسؤولية النتيجة.

تتقلص بعض الخطوات، فقد يستغرق استخراج المصطلحات ثوانٍ معدودة. بينما تظهر خطوات أخرى أو تتوسع، مثل: التحقق من المخرجات مقابل المصدر، وملاحظة ما أغفله الملخص، وتحديد متى يجب استشارة متخصص. لقد تحولت المهارة المطلوبة من الإنتاج إلى التقييم. وبلغة بلوم، التي تصف التفكير المطلوب في المهمة وليس كيفية إنجازها، يتحول التركيز نحو التحليل والتقييم. دليلنا إلى مطابقة أنشطة التعلم مع تصنيف بلوم يشرح كيفية مواءمة الهدف والنشاط والتقييم بمجرد معرفة المستوى.

تُشكّل هذه المقارنة جوهر تحليل صادق لاحتياجات التدريب في مجال الذكاء الاصطناعي. كما أنها تمنع خطأً شائعاً: وهو تدريب الجميع على أداة ما بينما يكمن التغيير الحقيقي في مهمة فحص جديدة.

2. تحديد متطلبات التحقق والحكم

اطرح ثلاثة أسئلة حول كل خطوة في عمود "الآن".

1. كيف سيبدو الناتج الخاطئ هنا؟ بند مختلق، استثناء تم إغفاله، رقم معقول ولكنه قديم.
2. ما الدليل الذي يسمح لي بالتحقق من ذلك؟ الوثيقة الأصلية، نظام ثانٍ، زميل، سياسة.
3. متى يجب عليّ التوقف وسؤال شخص آخر؟ الحد الفاصل بين "يمكنني التحقق من هذا" و "هذا يحتاج إلى خبير".

درس الباحثون على مدى عقود ما يحدث عندما يعمل الناس مع أدوات مساعدة آلية غير كاملة. يصف استعراض باراسورامان ومانزي لهذا البحث تحيز الأتمتة، حيث يرتكب الناس أخطاء الإغفال والإضافة لأنهم يعتمدون على أداة مساعدة لاتخاذ القرار ليست صحيحة دائمًا. وقد وجدوا هذا التأثير لدى كل من المشاركين المبتدئين والخبراء، وخلصوا إلى أنه لا يمكن منعه بالتدريب أو التعليمات وحدها.باراسورامان ومانزي، 2010، العوامل البشرية). هذا البحث يسبق مساعدي الذكاء الاصطناعي الحاليين، لذا تعامل معه كتحذير بشأن السلوك البشري، وليس كمقياس لأي أداة حالية.

الدرس العملي لتدريب الموظفين على الذكاء الاصطناعي هو أن مطالبة الموظفين بـ"التحقق من المخرجات" ليست تصميمًا فعّالًا. فالظروف المحيطة بالموظف مهمة أيضًا: الوقت المتاح للتحقق، وإمكانية الوصول إلى المصدر، وبيئة عمل لا تُعاقب الموظفين على التباطؤ.

3. بناء الممارسة حول المخرجات غير الموثوقة

إذا كانت المهمة الآن تتضمن تقييم مخرجات، فتدرب على تقييم المخرجات. أنشئ مجموعة صغيرة من الحالات التي يكون فيها رد الذكاء الاصطناعي كالتالي:

• صحيح وكامل. الخطوة الصحيحة هي قبول ذلك، وتوضيح السبب.
• غير مكتمل. صحيح إلى حد ما، لكنه يغفل شيئاً مهماً.
• مضللة. واثق، مكتوب بشكل جيد، ولكنه مخطئ بطريقة يسهل التغاضي عنها.

يحصل المتعلمون على كل حالة، ومصدر للتحقق منها، وخيار: القبول، أو التصحيح، أو التصعيد. كما يجب عليهم ذكر السبب. قيّم أسباب الموافقة أو الاعتراض، وليس الثقة وحدها. فالمتعلم الذي يقبل الإجابة الصحيحة دون التحقق لم يُظهر المهارة، والمتعلم الذي يعترض على كل شيء لم يُظهرها أيضاً.

تُناسب الأساليب التفاعلية هذا الغرض تمامًا. يلتزم كل فرد بقرار وسبب قبل مناقشة المجموعة، مما يُظهر بوضوح كلًا من الثقة المفرطة والحذر الزائد. يُغطي العرض الذاتي المرحلة الأولى، بينما تُعالج جلسة نقاش مباشرة الحالات الغامضة التي تتضمن تفسيرين مُبررين. يدعم AhaSlides التعلم التفاعلي والتنقل بين العرض المباشر والعرض الذاتي، بحيث يُمكن تطبيق كلا الخيارين على مجموعة الحالات الواحدة. تأكد من مُطابقة أي وظيفة مُحددة للتأليف أو التعليقات أو إعداد التقارير مع سير عملك قبل اعتمادها في التخطيط.

4. الحفاظ على المعرفة الأساسية

لا يمكنك تقييم مخرجات لا تفهمها. فالشخص الذي لم يتعلم قط كيفية تفاعل شروط الدفع مع حقوق الإنهاء لن يلاحظ خطأ الملخص في هذا الشأن. إن الوصول إلى الذكاء الاصطناعي لا يُغني عن هذا الفهم، بل يُغير فقط نطاق استخدامه.

حدد مجال المعرفة الذي تعتمد عليه كل مهمة تحقق، وتحقق منه قبل التدريب، من خلال اختبار تشخيصي قصير ذاتي الوتيرة. يؤكد اختبار الاستذكار هذا المتطلبات الأساسية فقط. ولا يُظهر أن أي شخص يمكنه التحقق من المخرجات. ويطرح مركز إيبرلي بجامعة كارنيجي ميلون نفس نقطة التصميم بشكل عام: يجب أن تتوافق التقييمات والأهداف والأنشطة التعليمية، وعندما يقيس التقييم الاستذكار بينما تتطلب الأهداف التحليل، فإنه يفشل في قياس ما كان من المفترض أن يتعلمه المتعلمون، ويمكن أن يؤدي عدم التوافق إلى تقويض كل من الدافع والتعلم.مركز إيبرلي، مواءمة الأهداف والتقييمات والتعليم).

5. قياس الاستخدام المسؤول في المهام الحقيقية

اختر مهمة تحقق يقوم بها الناس بالفعل، وحدد الحدود المعتمدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي قبل القياس: ما الذي يمكن تفويضه إلى الأداة، وما الذي يجب التحقق منه، وما الذي يجب تصعيده.

يفصل مركز مكافحة الأمراض والوقاية منها في الولايات المتحدة بين تقييم التعلم وتقييم مدى جودة تطبيق الأفراد له في العمل، ويوصي بالتخطيط لكليهما (مركز السيطرة على الأمراض والوقاية منها، تقييم التدريب: قياس الفعاليةإنها إرشادات تقييمية، وليست توقعات للنتائج. بالنسبة لمهام الذكاء الاصطناعي، يعني ذلك إجراءين:

• تعلم: الأداء على مجموعة جديدة وغير مسبوقة من الحالات، مقارنةً بالخط الأساسي.
• نقل: مهمة عمل خاضعة للإشراف أو عينة من العمل الحقيقي، يتم مراجعتها وفقًا لنفس المعايير بعد أن يتاح للأشخاص الوقت الكافي لاستخدام ما تعلموه.

حدد من يشملهم التقييم، والمقام، والتوقيت. أبلغ عن الكفاءة بناءً على أدلة قابلة للقياس فقط. إذا تحسن أداء فريق ما بعد التدريب على الذكاء الاصطناعي، فتحقق من التغييرات الأخرى التي طرأت خلال الفترة نفسها، مثل استخدام قالب جديد، أو تغيير في فريق العمل، أو اختلاف في توزيع المهام، قبل احتساب التدريب كأثر إيجابي.

للحصول على نظرة أشمل للمخاطر، ينشر المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعيتم إصدارها في يناير 2023، وهي أداة تستخدمها المؤسسات للتفكير في مخاطر الذكاء الاصطناعي. إنها نقطة انطلاق لحوار المخاطر، وليست معيارًا تدريبيًا أو شهادة اعتماد.

مثال عملي: ملخص العقد

توضيحي. ينبغي على الممارس الذي يقوم بهذا العمل التحقق من صحة الحالة ومعايير الإجابة قبل الاستخدام.

القضية. يتلقى المتعلم عقدًا وهميًا مع مورد وملخصًا مكتوبًا بواسطة الذكاء الاصطناعي. ينص الملخص على إشعار إنهاء مدته 60 يومًا. بينما ينص العقد على 60 يومًا للإنهاء بدون سبب و30 يومًا في حالة الإخلال بالعقد. كما يغفل الملخص استثناءً متعلقًا بشروط الدفع في أحد الملاحق.

ما يُطلب من المتعلم القيام به. اشرح القرار (قبول، تصحيح، أو تصعيد)، واذكر الأدلة من العقد، واذكر ما هي المعلومات أو الدعم الإضافي الذي قد يحتاجونه.

رد ضعيف. "يبدو الملخص دقيقًا ويغطي المصطلحات الرئيسية. أقبل." لكنه لا يستند إلى أي مراجع ولا يُظهر أي علامة تحقق.

استجابة أقوى. لا أقبل بالصيغة الحالية. تنص المادة 14 على 60 يومًا لإنهاء العقد دون سبب، و30 يومًا في حالة الإخلال به، بينما يذكر الملخص 60 يومًا فقط. يتضمن الملحق (ب) استثناءً للدفع لم يُذكر في الملخص. أقترح تعديل بند الإنهاء وإضافة الاستثناء. لست متأكدًا مما إذا كان الملحق ينطبق على هذا المورّد، لذا سأستفسر من مسؤول العقود.

المحاولة الثانية. يحصل المتعلم على عقد ثانٍ يكون فيه ملخص الذكاء الاصطناعي صحيحًا. والخطوة الصحيحة الآن هي قبول ما تم التحقق منه وتوضيحه. هذا يحمي من تدريب الناس على الشك التلقائي.

ورقة عمل لتحليل مهام الذكاء الاصطناعي

استخدم صفًا واحدًا لكل خطوة في عمود "الآن" لمهمة حقيقية.

معيار يمكنك تعديله

قم بتقييم كل معيار من 0 إلى 2. هذا اقتراح للتكيف مع متخصص في هذا الدور، وليس معيارًا معتمدًا للاستعداد.

المراسي: ٠ = غائب أو غير مدعوم. ١ = جزئي، مع وجود إغفالات ذات صلة. ٢ = كامل ومبرر وفقًا للمعايير المتفق عليها. حدد الأخطاء الحرجة بشكل منفصل، على سبيل المثال، الموافقة على مخرجات تتعارض مع المصدر، أو مشاركة بيانات سرية مع أداة غير معتمدة. يجب ألا تخفي الدرجة الإجمالية أي خلل حرج.

القيود التي قد تبقى

لا يؤدي تحسين التقدير في حالة تدريبية إلى إزالة كل القيود:

• ضغط الوقت. إذا لم تترك أهداف الحجم مجالاً للتحقق، فسيتجاهل الناس التحقق من أي شيء تم تعليمهم إياه.
• عدم وضوح المسؤولية. إذا لم يتم تحديد أي شخص كمالك لمخرجات تم فحصها، فإن عملية الفحص ليست من مسؤولية أحد.
• حدود الأداة. بعض الأدوات لا تسمح للأشخاص برؤية المصدر وراء الإجابة، مما يجعل عملية التحقق بطيئة.
• تغيير الأدوات. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي الذي يغير سلوكه بعد التحديث أن يكسر عادة التحقق التي بنيتها في الربع الأخير.

خطط لحلول منفصلة لهذه المشكلات، وأبلغ الجهات الراعية بذلك. التدريب يُنمّي المهارة، لكنه لا يُوفّر الوقت أو السلطة.

الأسئلة المتكررة

ما الذي ينبغي أن يشمله تدريب الموظفين على الذكاء الاصطناعي؟

ابدأ بالمهام التي يُغيّر الذكاء الاصطناعي دوره فيها. غطِّ كيفية التحقق من المخرجات مقابل الأدلة، ومتى يجب التصعيد، والحدود المعتمدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، والمعرفة المتخصصة اللازمة لتقييم الإجابة. ثمّ تأتي نصائح الأدوات لاحقًا.

هل يُلغي الذكاء الاصطناعي الحاجة إلى المعرفة المتخصصة؟

لا. يحتاج الناس إلى فهم كافٍ لملاحظة متى يكون الناتج خاطئًا أو غير مكتمل. ما يتغير هو كيفية استخدام هذه المعرفة: تقليل الإنتاج وزيادة التقييم.

كيف تقيّم الحكم البشري في العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟

قدّم للمتعلمين حالات واقعية تتضمن مخرجات صحيحة وغير مكتملة ومضللة، وقيّم أسباب قبولهم أو تصحيحهم أو تصعيدهم للأمر. ثم راقب مهمة حقيقية تحت الإشراف بعد فترة زمنية مناسبة.

من أين أبدا

اختر مهمة واحدة يؤديها موظفو مؤسستك حاليًا بمساعدة الذكاء الاصطناعي. املأ ورقة العمل أعلاه ببيانات الشخص الذي يقوم بهذه المهمة، وحدد ثلاثة مواضع قد يُسبب فيها خطأ في المخرجات ضررًا بالغًا. ابنِ دراسة الحالة الأولى حول أحد هذه المواضع.

لمعرفة كيف يمكن أن تتناسب عملية التحقق الذاتي، وممارسة الحالة التفاعلية، وجلسة التقييم المباشر مع هذه المهمة، استكشف AhaSlides.