Многие предприятия обратились к удаленным работникам, чтобы продолжить свою деятельность после того, как штаты издали приказы о том, чтобы остаться дома, чтобы уменьшить количество инфекций COVID-19, и эта тенденция, вероятно, ускорится еще долго после контроля над коронавирусом.
Чтобы помочь компаниям упростить переход в режиме онлайн, исследователи USC изучили проблемы, связанные с расширением использования толпы — проявление гигантской экономики, в которой компании предлагают случайные, обыденные задачи потенциальным клиентам через веб-сайт. Этот шаг сводит к минимуму сбои, которые организации могут испытать в результате COVID-19 или других кризисов.
Исследование, проведенное в сентябре 2019 года с помощью набора ответов на задачи с помощью краудсорсинговой платформы Amazon Mechanical Turk, показывает, что работникам потребуется больше автономии в выполнении задач и более четкое понимание цели для выполнения часто обыденной работы на высоком уровне — преимущества, которые помогает AI предложения.
«Crowdwork работает аналогично Uber, но он используется для выполнения онлайн-задач, таких как очистка данных, обучение искусственному интеллекту и умеренному контенту», — сказал Гейл Лукас, доцент, профессор Института креативных технологий (ИКТ) в Университете инженерии USC Viterbi. , «Поскольку уровень безработицы продолжает стремительно расти, он, вероятно, станет еще более популярным, выступая в качестве временного промежутка во время текущего останова и по мере того, как экономика меняется из-за COVID-19. Нам нужно улучшить массовую работу и сделать ее более эффективной, что может включать новые виды помощи по надзору с использованием ИИ. «
Результаты были представлены 11 мая на Международной конференции по автономным агентам и мультиагентным системам в Новой Зеландии.
С непрерывным развитием технологий искусственного интеллекта сотрудники и рабочие-гиганты все чаще сталкиваются с программными алгоритмами, которые помогают распределять их работу. Многие задачи, выполняемые менеджерами, такие как найм, оценка и настройка вознаграждения, все чаще будут использовать ИИ в качестве инструмента для выполнения этих функций.
Эти новые автоматизированные функции надзора, называемые алгоритмическим управлением, уже играют важную роль в таких компаниях, как UPS, Uber и Amazon, которые передают задачи большому кругу онлайн-работников.
Новое исследование, проведенное ICT и Fujitsu Laboratories, показывает, что для повышения мотивации работника в рабочей среде, автономии работника и прозрачности в отношении того, как выполненные задачи были решены, необходимо.
Восприятие автономии может повысить продуктивность, особенно когда работа имеет внутреннее значение для работников, но массовая работа часто кажется бессмысленной. По словам исследователей, «более проблематично, смысл работы иногда скрыт из-за безопасности или экспериментального контроля, например, когда работники выступают в качестве субъектов в научном эксперименте. Повышение мотивации пользователя и производительности посредством взаимодействия человека с агентом является важной задачей , не только для алгоритмического управления, но и в других дисциплинах ИИ, включая образовательные технологии, поддержание здоровья, компьютерные игры, мониторинг личной производительности и краудсорсинг ».
Чтобы протестировать приложения для управления, исследователи ИКТ провели онлайн-эксперимент, исследуя, как восприятие автономии и значимость работы формируют мотивацию толпы. Юши Тойода, старший научный сотрудник Fujitsu Laboratories, и исследователи USC Джонатан Гратч и Лукас изучили альтернативные методы для поддержания мотивации толпы работников, когда их работа дополнительно управляется алгоритмом.
«Учитывая, что разработчики систем могут разрабатывать автономные агенты, которые выполняют некоторые задачи управления в контексте алгоритмического управления, понимание того, как работники могут реагировать на эти системы, особенно в условиях удаленной работы, могло бы стать важным руководством для дизайнеров», — сказал Тойода.
Команда обнаружила, что работники более мотивированы, когда их работа имеет смысл, а алгоритмическое управление выстроено таким образом, что подчеркивает самостоятельность работника. Например, при выполнении утомительной задачи, такой как подсчет количества инфицированных клеток крови на лабораторном слайде, работники работают лучше, когда им сообщают о социально значимой цели, такой как лечение инфекционного заболевания, и когда обратная связь поддерживает автономию с полезным подсказки и запросы.
«Мы обнаружили, что, когда люди знали, что цель состояла в том, чтобы помочь вылечить заболевание, они фактически переоценили количество зараженных клеток. Их желание увидеть успешное выполнение работы фактически подорвало полезность их работы», — сказал Грач, директор по виртуальным исследованиям на людях. ИКТ и профессор компьютерных наук в ОСК Витерби.
Напротив, когда работа не имеет смысла, производительность повышается только тогда, когда алгоритмическое управление опирается на авторитетный управленческий контроль, выдавая алгоритм за босса, который командует соответствием, а не поощряет автономию. Исследователи считают, что это может быть проблемой, так как не всегда возможно предоставить значение, стоящее за задачей, потому что эта информация может иногда искажать результаты.
Новые результаты подчеркивают важность автономности и осмысленности в среде коллективной работы и способствуют увеличению объема литературы по алгоритмическому управлению и взаимодействию человека с ИИ. Такие компании, как Uber и Lyft, в настоящее время используют алгоритмическое управление через приложение, которое дает сотрудникам свободу в планировании и маршрутах, а результаты исследований исследовательской группы USC показывают, как можно улучшить такие системы.
Источник истории:
Материалы предоставлены Университетом Южной Калифорнии . Оригинал написан Сарой Прето. Примечание: содержание может быть отредактировано по стилю и длине.
