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列車が車線を見ていて 遅くなると思って 線路に留まる人は 列車に襲われるでしょう電車に乗る発展の方向性を決定するプロセスの一部になれると言いました.
ホサナガーは ウォートン大学の 業務情報決定部門の一員です 多くの人が 生産的な人工知能と その仕事への意味について 感じる麻痺を捉えていますChatGPTのリリースで AIが注目されるようになり ロボット革命がついに始まると 懸念が強まりました書き直すから手術まで 人間を代替する 脅威です
ウォートンの特別シリーズ集中するAI迅速に変化するこのテクノロジーを文脈に置き,AIがもたらす正当な懸念だけでなく,その巨大な可能性も聴衆に理解できるようにします.エリック・ブラッドロービジネスに関連したAIに関する主要な研究の一部を強調します. テーマには,AIがビジネスに与える影響が含まれます.スポーツ,管理,神経科学,医療,教育,自動車メーカー,イノベーション,生産性そしてより広く言えば産業及び組織.
マーケティング教授ステファノ・プントニこのシリーズの最初のエピソードでは,ブラッドローとホサナガールに合流しました.このエピソードを見てください.) プントニはウォートン大学消費や労働パターンを含む 人間の行動を変える技術について研究しています
行動科学の観点から分析を統合することで 企業が人材と技術の両方から 最大の価値を得られるようになるでしょう
企業と話をして分析プログラムが失敗した理由を尋ねると 答えはほとんど聞かないでしょう モデルがうまくいかないからです テクニックがうまくいっていないからです"とPuntoni氏は言いましたテクニカルなことは決してない意思決定者と分析者の間の一致が欠けていること 分析をする理由が明確でないこと
教授たちは 代替職への恐怖を 捨てることはありませんでしたが 人々が人工知能を 障害ではなく 援助として考えるよう 促しました将来,人間の機能の一部は自動化されます.AIの生産性上の利点はリスクをはるかに上回ると彼らは言いました.
Bradlowは,構造化されたRコードをPythonに変換するために ChatGPTを使用していると述べ,それが彼をより良く,より速いコード作者にしました.ジャンプカット大型言語モデル (LLM) は,簡潔な脚本要約を書くのに役立ちます.業界幹部が 膨大な量のスクリプトを 追いつくのに苦労している間にこの技術は時間を節約し,要約がビジネスの言葉で書かれることを保証し,コンテンツを読むために適切な人々を惹きつけるのに役立ちます.
Hosanagar はまた,ChatGPT のような LLM が企業に何千ものソーシャルメディアのコメントを解析するのにどのように役立つかを説明しました.従業員がコメントを読み出し 主なポジティブとネガティブなフィードバックを把握するために 時間や日々を費やすのではなくLLMは数秒で仕事ができています
人工知能の大きな機会は 人類の歴史上見たことのない 生産性の向上です生産性を向上させるため,人工知能に作業を委託できる仕事を楽しめるのです
パントニ氏は,現在,企業は,AIが様々な機能,チーム,ワークフローにどのように影響するか,意図的な実験を行う必要があります...
"この素晴らしいテクノロジーを活用して,より生産的で,より意味のある仕事をするためには,影響力が強い社会を良くするために?
プントニとホサナガーは 人々がAIに どれほど信頼しているか どれだけ快適か アルゴリズムに どれだけ偏っているかを調べています人々が指数関数的な変化の力とスピードを 過小評価しないよう促しました例えば,オンラインショッピングは30年前には存在しなかったが,現在では23%世界的な小売業です
"毎年,テクノロジーの進歩は 大きさの変化のように感じられる"とホサナガーは言いました.
