Rekonesans w sieci #109 Luksus żywych doradców

Coraz bardziej regularna praca i korzystanie z usług, w których część kontaktu międzyludzkiego zastępuje kontakt ze sztuczną inteligencją, wpływa na nasz dobrostan i kompetencje.

W wywiadzie o dla Tygodnika Powszechnego prof. Joanną Rączaszek-Leonardi z pracowni HILL Uniwersytetu Warszawskiego opowiada jak na procesy takie jak zdrowienie pacjenta, wpływają również relacje z lekarzem, a nie wyłącznie jego wiedza i kompetencje medyczne. Technologia taka jak sztuczna inteligencja może wiele ułatwić i usprawnić, również w medycynie, ale jeśli AI zmniejsza częstotliwość i jakość kontaktów międzyludzkich, to ryzykujemy pogorszenie się już trwającej epidemii samotności. Badacze i badaczki z Microsoft Research wskazują również na ryzyko osłabienie krytycznego myślenia w wyniku pracy z generatywną sztuczną inteligencją.

Startupy AI chcą tworzyć etyczne i empatyczne AI, ale koncentrują się na takich aspektach jak zgody na przetwarzanie danych, większej transparentności modeli AI i przeciwdziałaniu uprzedzeniom (ang. bias). Prawie nikt nie nie mówi o tym, jak rozwój technologii AI pogłębia, a nie przeciwdziała istniejącym nierównościom w dostępie do usług opartych o bezpośredni kontakt z ludźmi.

Łatwo dostępna jako narzędzie do budowania aplikacji generatywna AI zaowocowała wysypem AI chatbotów i aplikacji, które reklamują się jako alternatywa dla psycholożek/gów, coachek/y, wszelkiego rodzaju doradczyń i doradców, a nawet lekarek i lekarzy. Twórcy tych narzędzi często argumentują, że to forma demokratyzacji dostępu do takich usług, że AI może pomóc, wtedy kiedy nie mamy dostępu do żywego człowieka. Kontakt z żywym staje się tymczasem luksusem zarezerwowanym dla osób, które stać na drożejące usługi tego rodzaju. Reszcie pozostaje kontakt z maszyną i zupełnie inna forma „relacji”.

Ktoś polecił Ci ten wpis? Zapisz się na newsletter, by nie przegapić kolejnych.

AI doradca zawodowy i granice wyobraźni

Google publikuje kolejne tematyczne narzędzia wspierane generatywnymi modelami sztucznej inteligencji. Po LearnLM dedykowanemu uczeniu się, o którym pisałem kilka odcinków temu, Google wypuściło aplikacje AI poświęconą doradztwu zawodowemu, oraz przygotowywaniu do rekrutacji.

Career Dreamer, łączy dane, odpowiednie pytania o dotychczasowe doświadczenia, zainteresowania i edukację z generatywną AI. Career Dreamer szuka wzorców w tych informacjach, aby doradzić potencjalne nowe ścieżki kariery, a na koniec pomóc również napisać CV, list motywacyjny lub przygotować się do rozmów kwalifikacyjnych. Co ciekawe (i bardzo sensowne) Dreamer zaznacza, kiedy dane lub sugestie karier oparte są w danych, a kiedy opowiada za nie AI. Na razie Dreamer dostępne tylko dla USA i tylko z danymi z amerykańskiego urzędu danych statystycznych o pracy (np. wynagrodzenia). Aby skorzystać z narzędzia, włącz VPN i ustaw go na USA.

Przykład rozmowy z Career Dreamer o mojej aktualnej pracy.

Na poziomie kreatywnej zabawy z mapowaniem swojej kariery Career Dreamer bardzo przypomina mi polską Mapę Karier, ale dla już aktywnych zawodowo osób i zbudowaną wokół personalizacji naszej „mapy” na bazie informacji, które podajemy o sobie. Eksplorując ścieżki kariery, możemy przeczytać, jak wygląda przykładowy dzień pracy ludzi wykonujących różne zawodów. Możemy również na mapie zobaczyć połączenia z innymi zawodami wynikające z podobieństw zadań lub potrzebnych umiejętności. Dodatek w postaci pomocy w pisaniu spersonalizowanych treści zawodowych ma za to większy sens niż odpalenie narzędzi typu ChatGPT czy Google Gemini i wyręczania się nimi w pisaniu całego CV (co już powszechnie się zdarza). Dreamer przynajmniej początkowo zmusza nas do zastanowienia się nad swoją ścieżką i pożądanymi kierunkami, a potem spersonalizowania treści na bazie tych wyborów.

Mapa potencjalnych karier do eksploracji. Niebieskie kropki to propozycje wynikające z informacji w bazach danych o pracy, a zielone to sugestie od AI na bazie naszych odpowiedzi.

Jakiś czas temu Google wypuściło również narzędzie Interview Warmup, które ma pomagać w przygotowaniach do rozmów o prace. Nagrywamy w nim odpowiedzi na typowe pytania podczas rekrutacji na stanowiska związane z programami edukacyjnymi Google (Cybersecurity, Data Analyst, UX/UI, digital marketing itp. aby otrzymać informację zwrotną od AI.

Oczywiście jak każde tego typu narzędzie, Career Dreamer, może doradzić i podpowiedzieć, ale czy może odkryć coś, czego nie znajdzie w danych? Na podstawie tego, co my wiemy o sobie i co potrafimy opisać, oraz to, co wie z danych, może nam doradzić, napisać CV, wysyłać motywujące do nauki wiadomości, aplikować o pracę. Nie może jednak wyobrazić sobie karier, o których tylko marzymy, ale nie mają jeszcze żadnych zalążków w tym, co robiliśmy i czego nauczyliśmy się do tej pory. Pod tym względem Career Dreamer nie może “wyśnić” sobie czegoś, czego my i AI jeszcze o nas nie wie.

Do posłuchania

8 godzin dźwięków z serialu Severence.

Do poczytania

How We Sold Our Future: The Failure to Fight Climate Change, aut. Jens Beckert, opowiada historię systemowej niemocy działania przeciw kryzysowi klimatycznemu. Autor, na codzień dyrektor instytutu naukowego Maxa Plancka, rozważa polityczne i psychologiczne podstawy braku działań i skupia na konieczności przygotowania się społeczeństw na konsekwencje eskalacji zmian klimatycznych (a nie jak ogrom narracji, zwłaszcza “odpowiedzialnego biznesu” na obietnicy zmniejszanie wpływu konkretnych działań na emisje i klimat lub technologii, które nas uratują). Beckert pokłada nadzieje w społeczeństwie obywatelskim, jest jedynym źródle wystarczającej presji dla ochrony klimatu. Książka uzupełnia o wymiar etyczno-filozoficzny świetną Merchants of Doubt: Naomi Oreskes i Erik M. Conway, którzy opisali, jak lobbyści wykorzystywali od lat sianie wątpliwości w naukę o zdrowiu i klimacie, aby powstrzymywać działania polityczne i społeczne.