한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Ns. uncanny Valley Effect viittaa epämukavuuden ja pelon tunteeseen, joka syntyy, kun robotit tai humanoidikuvat ovat jossain määrin samanlaisia ​​kuin ihmiset. Tämä ilmiö on erityisen ilmeinen suuria malleja sovellettaessa. Esimerkiksi kun kommunikoimme älykkään asiakaspalvelun kanssa, jos sen vastaukset ovat liian todenmukaisia ​​mutta hieman luonnottomia, se voi saada meidät tuntemaan olonsa levottomaksi.

Samaan aikaan Alan Turingin vuonna 1950 ehdottama Turingin testi koneälyn mittausstandardiksi kohtaa nyt yhä enemmän haasteita. Monet asiantuntijat uskovat, että yksinkertainen keskustelukyky ei täysin edusta älykkyyttä, ja muut näkökohdat, kuten päättelykyky, ovat yhtä tärkeitä.

Tässä muutos- ja keskustelusarjassa mielenkiintoinen ilmiö on se, että tarve löytää ihmisiä projekteihin kasvaa jatkuvasti. Vaikka pinnalla tämä ei näytä suoraan liittyvän tekoälyn alan teknologisiin muutoksiin, jos syventää, huomaat, että ne liittyvät erottamattomasti toisiinsa.

Tekoälyteknologian kehittyessä monia uusia projekteja syntyy edelleen. Nämä projektit vaativat usein ihmisiä, joilla on erityisiä taitoja ja tietoja. Esimerkiksi luonnollisen kielen käsittelyn ja tietokonenäön kaltaisilla aloilla ammatillisten kykyjen kysyntä on yhä kiireellisempi.

Prosessi, jolla etsitään ihmisiä projektiin, on itse asiassa kykyjen älykkyystason seulonta ja arviointi. Soveltuvia hakijoita etsiessämme ei tule huomioida vain heidän ammattitaitoaan, vaan myös heidän innovaatiokykyään, ongelmanratkaisukykyään, tiimityökykyään ja muita ominaisuuksia.

Toisesta näkökulmasta AI-teknologian edistyminen tarjoaa myös uusia keinoja ja tapoja projekteille löytää ihmisiä. Big data -analyysin ja älykkäiden algoritmien avulla projektien tarpeet ja lahjakkuuden ominaisuudet voidaan kohdistaa tarkemmin, mikä parantaa ihmisten löytämisen tehokkuutta ja tarkkuutta.

Prosessi ei kuitenkaan ole sujunut sujuvasti. Hankkeen henkilöiden etsimisessä on myös joitain ongelmia ja haasteita. Esimerkiksi tekoälyteknologian riittämättömän ymmärryksen vuoksi kykytarpeiden määritelmä ei ole riittävän tarkka tai informaation epäsymmetrian vuoksi erinomaisia ​​kykyjä on vaikea löytää jne.

Näiden ongelmien edessä meidän on jatkettava tutkimista ja innovointia. Toisaalta meidän pitäisi vahvistaa tekoälyteknologian oppimista ja soveltamista sekä parantaa projektinhallinnan ja lahjakkuuksien valinnan tasoa.

Lyhyesti sanottuna tekoälyn aikakaudella muutokset älykkäissä arviointistandardeissa, suurten mallien kehittäminen ja projektirekrytointiilmiö kietoutuvat toisiinsa ja vaikuttavat yhdessä tieteen ja teknologian alan kehitykseen. Meidän on vastattava näihin muutoksiin avoimin mielin ja innovatiivisella ajattelulla, jotta voimme jatkaa eteenpäin tänä aikana, joka on täynnä mahdollisuuksia ja haasteita.