Как AI променя работата: Примерът, който успокои пазара

Искате ли да разберете как изкуственият интелект (AI) ще промени професията ви? Погледнете радиологията. Тя се превърна в емблематичен пример в технологичната надпревара. Темата бе централна миналия месец по време на Световния икономически форум в Давос, а Белият дом я включи в специален доклад за влиянието на AI върху икономиката.

Разбира се, радиологията не е единствената засегната сфера. Технологията вече навлиза в ежедневието на софтуерни инженери, учители и дори техници. Според оценки на Goldman Sachs масовото внедряване на AI може да замени между 6% и 7% от работната сила в САЩ, макар същевременно да се очаква разкриването на нови работни позиции.

Сътрудничество, а не за замяна

Вместо да се превърне в заплаха, радиологията се доказа като пример за това как AI може да надгражда, а не да елиминира човешкия труд. Според д-р По-Хао Чен от клиниката в Кливланд естеството на работа в тази област е идеално за подпомагане от алгоритми.

Причината е проста: радиологията разполага с огромни масиви от данни, които са жизненоважни за обучението на AI. Машините анализират изображения много по-бързо от хората и вече помагат за ускоряване на процесите по приоритизиране на това кои изследвания изискват незабавното внимание на лекар.

Въпреки това лекарите остават незаменими за:

• Поставянето на окончателни диагнози;
• Директния преглед на пациенти;
• Изготвянето на комплексни медицински заключения.

AI не само не измества кадрите, но всъщност повишава производителността им и засилва търсенето на услугите им“, отбелязва Джак Карстен от университета „Джорджтаун“.

Дигиталното предимство

Радиологията е дигитализирана от десетилетия, което я прави „златна мина“ за алгоритмите. По-голямата част от рентгеновите снимки, скенерите (CT) и ядрено-магнитните резонанси (MRI) съществуват под формата на данни, готови за обработка.

Днес специалистите използват AI за:

• Приоритизиране на спешни случаи.
• Подобряване качеството на изображенията.
• Автоматизиране на рутинни доклади.

Това не заменя никого, а просто прави работата ни по-ефективна и смислена“, казва д-р Шадпур Демехри от болницата „Джонс Хопкинс“.

Прогнози срещу реалност

Интересно е, че през 2016 г. Джефри Хинтън, известен като „кръстника на AI“, заяви, че трябва да спрем да обучаваме радиолози, защото технологията ще ги надмине до 5-10 години. Днес Хинтън признава, че е бил твърде краен.

Статистиката говори друго: очаква се заетостта в сектора да нарасне с 5% до 2034 г. – по-бързо от средното за пазара на труда. Застаряващото население и нуждата от прецизна диагностика само увеличават нуждата от специалисти. Тревогата отпреди десетилетие е заменена от разбирането за AI като „втори чифт очи“.

Въпреки оптимизма, д-р Чен предупреждава за скрити опасности. Проучване на MIT показва, че AI може да определи расата на пациента по рентгенова снимка (нещо, което хората не могат), което създава риск от алгоритмични предразсъдъци в лечението.

Съществува и риск от „оптимизация на разходите“ – например изкушението квалифициран радиолог да бъде заменен от по-слабо подготвен кадър, разчитащ на AI.

Трябва да разберем, че ефективността на алгоритъма се крепи на експертния контрол. Истинският напредък е в сътрудничеството между човека и машината“, заключава д-р Чен.