Вычислительный колледж Стивена А. Шварцмана при Массачусетском технологическом институте выделил начальные гранты семи проектам, которые изучают, как можно использовать искусственный интеллект и взаимодействие человека с компьютером для улучшения современных рабочих мест для повышения эффективности управления и повышения производительности.
Эти проекты, финансируемые Эндрю У. Хьюстоном ’05 и Dropbox Inc., должны быть междисциплинарными и объединять исследователей в области вычислительной техники, социальных наук и управления.
Начальные гранты могут позволить проектным группам проводить исследования, которые ведут к более масштабным усилиям в этой быстро развивающейся области, а также создавать сообщество по вопросам, связанным с управлением с использованием искусственного интеллекта.
Семь выбранных проектов и направлений исследований включают:
“LLMex: Реализация концепции мемекса Ванневара Буша с использованием больших языковых моделей», под руководством Патти Мэйс из Медиа-лаборатории и Дэвида Каргера из Департамента электротехники и компьютерных наук (EECS) и Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL). Этот проект, вдохновленный мемексом Ванневара Буша, предлагает разработать, реализовать и протестировать концепцию протезирования памяти с использованием больших языковых моделей (LLM). Система на основе искусственного интеллекта поможет человеку отслеживать огромные объемы информации, повысить производительность и сократить количество ошибок, автоматически записывая их рабочие действия и встречи, поддерживая поиск на основе метаданных и расплывчатых описаний и предлагая релевантную, персонализированную информацию на упреждающей основе. на текущий фокус и контекст пользователя.
“Использование агентов ИИ для моделирования социальных сценариев», во главе с Джоном Хортоном из Школы менеджмента Слоуна Массачусетского технологического института и Джейкобом Андреасом из EECS и CSAIL. Этот проект предполагает возможность легкого моделирования политик, организационных механизмов и средств связи с агентами ИИ перед их внедрением. Использование возможностей современных LLM в качестве вычислительной модели человека делает это видение социальной симуляции более реалистичным и потенциально более предсказуемым.
“Человеческий опыт в эпоху ИИ: можем ли мы получить свой пирог и съесть его?под руководством Маниша Рагхавана из MIT Sloan и EECS и Деваврата Шаха из EECS и Лаборатории систем информации и принятия решений. Прогресс в машинном обучении, искусственном интеллекте и алгоритмических средствах принятия решений повысил вероятность того, что алгоритмы могут дополнять процесс принятия решений человеком в самых разных условиях. Вместо того, чтобы заменить людей-профессионалов, этот проект видит будущее, в котором искусственный интеллект и алгоритмические средства принятия решений играют роль, дополняющую человеческий опыт.
“Внедрение генеративного ИИ в больницах США», во главе с Джули Шах из Департамента аэронавтики и астронавтики и CSAIL, Рецефом Леви из MIT Sloan и Центра исследования операций, Кейт Келлог из MIT Sloan и Беном Армстронгом из Industrial Performance Center. В последние годы исследования связывают рост эмоционального выгорания среди врачей и медсестер в Соединенных Штатах с увеличением административной нагрузки, связанной с электронными медицинскими картами и другими технологиями. Этот проект направлен на разработку целостной основы для изучения того, как генеративные технологии искусственного интеллекта могут повысить производительность организаций и улучшить качество работы для работников здравоохранения.
“Программные инструменты с расширенным генеративным искусственным интеллектом для демократизации программирования», во главе с Гарольдом Абельсоном из EECS и CSAIL, Синтией Бризил из Media Lab и Эриком Клопфером из Comparative Media Studies/Writing. Прогресс в области генеративного ИИ за последний год вызывает переворот в предположениях о будущей карьере в области программного обеспечения и обесценивает роль кодирования. Этот проект будет стимулировать аналогичную трансформацию компьютерного образования для тех, кто не имеет предварительной технической подготовки, путем создания программного инструмента, который может устранить большую часть необходимости для учащихся иметь дело с кодом при создании приложений.
“Приобретение опыта и социальной продуктивности в мире искусственного интеллекта», под руководством Дэвида Аткина и Мартина Бераха с факультета экономики и Даниэль Ли из MIT Sloan. Считается, что генеративный ИИ расширяет возможности работников, выполняющих когнитивные задачи. Этот проект направлен на то, чтобы лучше понять, как появление технологий искусственного интеллекта может повлиять на приобретение навыков и производительность, а также изучить дополнительные меры политики, которые позволят обществу максимизировать выгоды от таких технологий.
“Расширенная адаптация и поддержка искусственного интеллекта», во главе с Тимом Краской из EECS и CSAIL и Кристофом Паусом из физического факультета. Хотя за последние годы LLM сделали огромный скачок вперед и готовы коренным образом изменить способ, которым студенты и специалисты узнают о новых инструментах и системах, часто существует крутая кривая обучения, которую людям приходится преодолевать, чтобы в полной мере использовать ресурсы. Чтобы помочь смягчить проблему, этот проект предлагает разработку новых систем адаптации и поддержки на базе LLM, которые положительно повлияют на работу групп поддержки и улучшат взаимодействие с пользователем.