隨著機器人重新定義工作場所人工智能運營商將??發揮關鍵作用

像對待AI一樣對待AI有其好處。當IBM將其命名為AI“ Watson ”時，該公司希望人們會將其視為溫暖而平易近人，甚至是“謙遜的天才”。根據IBM品牌內容和全球創意副總裁Ann Rubin的說法，在與Adweek的對話中，它起了作用。

毫不奇怪，像Salesforce的愛因斯坦，亞馬遜的Alexa和我公司的阿爾伯特這樣的新興人工智能平臺也緊隨其后。一些公司現在正在進一步采用人性化過程，將他們的技術定位為您最新的同事或員工。

從任務角度來看，這就足夠了：人工智能將像同事一樣工作。但是從一個心理學的角度來看，當AI從技術平臺跳躍到隊友的那一刻 - 并且承擔了更傳統的人類角色 - 人類開始期待它更像他們。或者，至少，展現更多人性化的特征，如問責制，透明度和溝通技巧。

AI不擅長任何這些事情。它很難分享當時的細節，它是什么，或者為什么它做它做的事情。這是一個可怕的傾聽者。有些人可能用類似的術語描述他們的人類同事，但與人類不同，人工智能無法溝通，絕不是出于反叛，內向，害怕聽起來愚蠢，天生沉思的風度，或任何其他明顯的人類特征。

今天的自主技術根本沒有編程來解釋自己 - 它們被編程執行。當一名人類乘客希望它停留在它所在的車道時，乘坐一輛自動駕駛的汽車已轉向正確的車道。目前車輛無法溝通為何做出決定。這可能讓人類乘客感到沮喪，想知道“為什么?”

人類被編程想要知道原因。他們想要了解決策中的推理和邏輯。AI在黑桃中有這些信息。但是，正如AI開發人員可以證明的那樣，AI可以在人類處理數百個變量的同時處理數千到數百萬個變量。解釋“為什么”不僅困難，而且會在聽眾身上丟失。

人類需要理解為什么或許會揭示一個潛在的假設：技術有動機并按照自己的自由意志運作。當然，這兩者都不是真的。AI沒有意見或議程; 它會做任何用戶想要的。它只需要指導和界限，確保它以反映用戶自身價值觀和優先級的方式實現其目標。

正是這種精確的洞察力激發了新一代人工智能操作員的興起 - 日常人工智能專家將充當人工智能與人類同事之間的溝通渠道。AI操作員的一部分，另一部分操作專業人員，人工智能操作員的唯一目的是在需要人工干預的地方加強人工智能：溝通其正在做的事情和學習，理解業務目標，并以洞察力的形式提供思想(而不是在決策過程中考慮的原始變量)。

這些AI專家將來自各行各業。雖然理解模式和相關性的數據分析師可能會感覺更容易與人工智能系統交互，但那些擔任更多操作角色的人員可以更好地充當團隊之間的界面，推動項目向前發展，并將人工智能的見解用于幫助人們做他們的工作。

無論誰擔任此角色，目標都是相同的：設置參數和指南。說出“機器人”，并將它所說的內容翻譯成“人類”。

機器人邊緣粗糙。留給自己的設備，AI將以最快的方式從A點到達B點，但它看起來并不總是漂亮。人工智能運營商的工作是確保所承擔的風險與公司的滿意度不相符 - 即使幫助他們實現目標。

采用人工智能平臺，其任務是從頭到尾在社交媒體和在線渠道中執行零售商的黑色星期五促銷活動。在放棄這些渠道之前，人工智能運營商會介入指導人工智能，并在某種意義上與其分享戰略和目標：“這是促銷，這里是創意資產，這里是觀眾的類型我們的目標和我們感興趣的渠道。我們的目標是產生比其他月份多2.5倍的收入，我們愿意比平常更積極地投資。“

人工智能操作員還會做出關于“更積極”意味著什么的預先決定。是否可以預先花30%%的觀眾發現?關鍵字的花費是否比往常多20倍?它應該主要關注新的受眾還是應該關注現有客戶?

AI可以對這些決策采取任何一種方式。AI操作員知道如何告訴它朝著組織想要的方向前進。

與通常相互合作以確定如何推進項目的人類不同，人工智能只想通過非常通用的術語告訴他們。它需要更少的思考和更多的手動輸入。以黑色星期五的例子為例，其指令是：“收入增加2.5倍，投資增加，這些受眾，這些渠道，去吧。”一旦AI運營商告訴它，它將自行決定如何。

人工智能對通過其方法進行討論并不感興趣并不意味著合作無法擺脫困境。它看起來有點不同。AI的合作方式包括提供分析和見解，AI運營商可以使用這些分析和見解來制定戰略決策并將更新的計劃反饋給它。

這種基本的交換關系是AI重新定義在機器人時代成為同事的意義的眾多方式之一。雖然人類可能已經發明了工作場所的動態，但機器人正在踩踏重新定義它們。它們和我們之間的某個地方是人工智能操作員，他說機器人的能力將幫助人和機器超越這些最初的成長痛苦。

Tomer Naveh是Albert的首席技術官，Albert是該企業的人工智能營銷平臺。