بدأت حياتي العملية في خدمة العملاء عندما كنت أدرس للحصول على شهادة في إدارة الأعمال. في IQARA Broadband ولاحقًا في Hero ITES، كان التواصل جزءًا من العمل نفسه. ذهبت لدراسة التربية الخاصة في هاواي، وعملت في المدارس العامة وقمت بتدريس الطلاب، ثم انتقلت بعد ذلك إلى القيادة التنفيذية والاستشارات المستقلة. واليوم، يعد العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي جزءًا آخر من رحلة التعلم المستمر.
تمنحني هذه التجارب عدة طرق للنظر إلى أداة جديدة. هناك السؤال العملي حول ما إذا كان يساعدنا في القيام بالعمل، والسؤال التعليمي حول كيف سيتعلم شخص ما كيفية استخدامه. ثم هناك السؤال الإنساني: ماذا يحدث لثقة الشخص عندما تأتي فجأة مهمة مألوفة مصحوبة بتوقعات غير مألوفة؟ تكون جودة الأداة بقدر الحكم عليها، ولهذا السبب لا تنجح الرقابة البشرية على الذكاء الاصطناعي إلا عندما يستمر الناس في التفكير.
أنا لا أتعامل مع الذكاء الاصطناعي باعتباره شيئًا أوصي به للآخرين فقط. أستخدمها في تطوير بحثي وكتابتي وسير العمل التجاري، ويتطلب ذلك أيضًا التحقق والتصحيح وتحديد أين تنتهي مساهمة الأداة وتبدأ مسؤوليتي.
ابدأ بالمهمة التي يفهمها شخص ما
النظر في حالة توضيحية. يُطلب من أحد الزملاء المتمكنين استخدام الذكاء الاصطناعي لإعداد بريد إلكتروني للعميل، وتنتج الشاشة نثرًا سلسًا على الفور تقريبًا. يتعين على الزميل الآن أن يقرر ما إذا كانت الرسالة دقيقة، وما إذا كانت تعد بالكثير وما إذا كانت تبدو مناسبة لذلك العميل. كان إنشاء النص سريعًا. الحكم عليه لا يزال يعمل.
سأبدأ التدريب بمهمة واحدة مألوفة ومنخفضة المخاطر ومعيار واضح للحصول على نتيجة جيدة:
- استخدم المادة المناسبة: العمل باستخدام أداة معتمدة ومواد تدريبية مناسبة.
- التحقق من المصدر: قارن الناتج بالمعلومات الأصلية.
- سؤال المسودة: اسأل عما هو مفقود، وما الذي تم افتراضه، وما الذي يحتاج إلى إعادة كتابته.
- شرح التعديلات: يجب أن يكون المتعلم قادرًا على شرح التغييرات، وليس مجرد تقديم إجابة مصقولة.
وهذا يرتبط بتجربتي في مجال التربية الخاصة والتدريس. أقدم أيضًا منهجًا فرديًا لتعلم الكبار: تحديد ما يفهمه الشخص، وجعل الخطوة التالية قابلة للإدارة وتقديم تعليقات يمكنهم التصرف بناءً عليها. تختلف الإعدادات، لكن الاهتمام الدقيق بالمتعلم يظل مفيدًا.
دع الناس يظهرون عدم اليقين
إن استجابة المدير لسؤال ما يمكن أن تجعل طرح السؤال التالي أسهل أو أصعب. إذا اعترف شخص ما بأنه لا يستطيع معرفة ما إذا كان الادعاء الناتج عن الذكاء الاصطناعي صحيحًا، فهذه فرصة لتعليم التحقق. إن التعامل مع القبول على أنه عدم كفاءة قد يترك الإجابة غير المؤكدة التالية دون منازع.
بحث إيمي إدموندسون على 51 فريق تصنيع وجدت علاقة بين السلامة النفسية وسلوك التعلم. لم تكن هذه الدراسة دراسة للذكاء الاصطناعي التوليدي، ولكنها تقدم منظورًا مناسبًا: يحتاج الناس إلى مساحة للطرح والبحث عن التعليقات ومناقشة الأخطاء أثناء التعلم.
من الناحية العملية، أود أن أجعل المراجعة مرئية. يمكن للمدير أخذ المخرجات وتحديد المطالبة غير المدعومة وتوضيح كيفية التحقق منها. إن قول “يبدو هذا معقولًا؛ دعونا نجد الأدلة” يمثل عادة أكثر فائدة من الإعجاب بسرعة الاستجابة الأولى.
وينطبق نفس المبدأ عند إرشاد شخص ما في بداية حياته المهنية. أتوقع أن يكون هناك تحسن مطرد، مع الصبر والمسؤولية معًا. عندما يحتوي العمل على عبارة لم يتم التحقق منها، فإن الخطوة التالية هي تحديد موقع الدليل وتصحيح العبارة وشرح التصحيح. يجب أن تنمو الثقة من خلال القيام بهذا العمل.
إبقاء المسؤولية الإنسانية واضحة
يحتاج تبني الذكاء الاصطناعي إلى ملكية واضحة. ومن يتأكد من المصادر؟ ومن يؤكد الأرقام؟ من يوافق على الرسالة قبل وصولها إلى العميل؟ وينبغي تسوية هذه القرارات ضمن سير عمل الفريق، بدلاً من تركها للشخص الأقل خبرة في اللحظة الأخيرة.
بالنسبة لجلسة التدريب، أود أن أطلب من المتعلم الاحتفاظ بثلاث ملاحظات قصيرة: ما الذي أنتجته الأداة، وما الذي تغير، ولماذا. وهذا يجعل الحكم شيئًا يمكن للفريق مناقشته. يمكن للمشرف معرفة ما إذا كان الشخص قد لاحظ تفصيلاً مخترعًا، أو أزال وعدًا غير مناسب، أو قام بتحسين الشرح للجمهور.
يجب على المنظمة أيضًا تحديد الأدوات والمعلومات المسموح بها. لا ينبغي أن يضطر الموظفون إلى تخمين ما إذا كانت وثيقة العميل مناسبة لنظام الذكاء الاصطناعي، لذا استخدم مواد تدريبية خيالية حتى تصبح العملية المعتمدة واضحة. قد تتطلب المسؤوليات المختلفة مستويات مختلفة من المراجعة.
سأتجنب جعل السرعة المقياس الوحيد للتقدم. الإجابة التي تستغرق وقتًا أقل لإنتاجها ولكنها تحتاج إلى تصحيح واسع النطاق قد لا تساعد الفريق. انظر إلى المهمة الكاملة بدلاً من ذلك: الدقة والوضوح والتحقق والمراجعة وجودة القرار النهائي.
اجعل الخبرة جزءًا من التعلم
قد يكون الموظف ذو الخبرة أبطأ مع الواجهة وأسرع في ملاحظة أن إجابته المقترحة خاطئة. قد يشعر زميل جديد بالارتياح في إجراء التجارب ولا يزال بحاجة إلى المساعدة في التعرف على عواقب الخطأ. إن الجمع بين نقاط القوة هذه يمكن أن يجعل جلسة التعلم أكثر فائدة من تقسيم الأشخاص إلى أولئك الذين “يحصلون على الذكاء الاصطناعي” وأولئك الذين لا يحصلون عليه.
لقد تضمن طريقي من التواصل مع العملاء إلى التعليم والقيادة والاستشارات التعلم في العديد من البيئات المختلفة. ولهذا السبب أقاوم التعامل مع أول لقاء لشخص ما بأداة ما كحكم على قدرته. امنح الأشخاص مهمة يفهمونها، ووقتًا للممارسة، وإذنًا للتشكيك في المخرجات والمسؤولية عن تحسينها، ثم اطلب منهم القيام بها بشكل أكثر استقلالية. هذا هو نوع التقدم الذي أريد رؤيته: شخص يمكنه شرح عمله، والتعرف على حدوده، والوقوف وراء النتيجة.
الأسئلة الشائعة
- كيف ينبغي لأصحاب العمل تقديم أدوات الذكاء الاصطناعي للموظفين؟
ابدأ بمهمة واحدة مألوفة ومنخفضة المخاطر، وأداة معتمدة ومواد تدريبية، ثم اطلب من المتعلمين مقارنة المخرجات بالمصدر وشرح كل تغيير يقومون به.
- لماذا تعتبر السلامة النفسية مهمة عندما يتعلم الناس الذكاء الاصطناعي؟
يتعلم الأشخاص بشكل أفضل عندما يمكنهم الاعتراف بعدم اليقين وطرح الأسئلة ومناقشة الأخطاء، مما يساعدهم على اكتشاف الأخطاء في مخرجات الذكاء الاصطناعي بدلاً من تمريرها.
- من المسؤول عن العمل الناتج عن الذكاء الاصطناعي؟
يجب أن يحدد سير عمل الفريق من يقوم بالتحقق من المصادر، ويؤكد الأرقام ويوافق على الرسائل، بدلاً من ترك هذه المسؤولية للشخص الأقل خبرة في اللحظة الأخيرة.
- هل السرعة هي أفضل مقياس لاعتماد الذكاء الاصطناعي؟
لا، إن الدقة والوضوح والتدقيق والمراجعة وجودة القرار النهائي مهمة أكثر من سرعة ظهور المسودة الأولى.
This article was written by Gaurav Duggal from www.psychreg.org
Source link
