“MIT mi nije samo pripremio za budućnost rada, već me je potaknuo da je istražujem. Kako AI sustavi postaju sve sposobniji, sve više naše online aktivnosti će izvoditi umjetni agenti. To podiže velika pitanja: Kako bismo trebali dizajnirati ove sustave da razumiju naše preferencije? Što će se dogoditi kada AI počne donositi mnoge od naših odluka?”
Ovo su neki od pitanja koja istražuje Benjamin Manning, doktorand na MIT Sloan School of Management. Dio njegovog rada istražuje kako dizajnirati i evaluirati umjetne inteligencije agente koji djeluju u ime ljudi, te kako njihovo ponašanje utječe na tržišta i institucije.
Ranije je stekao diplomu magistra javne politike na Harvard Kennedy School i diplomu iz matematike na Washington University u St. Louisu. Nakon što je radio kao istraživački asistent, Manning je znao da želi nastaviti akademsku karijeru.
“Nema boljeg mjesta na svijetu za proučavanje ekonomije i računarstva nego MIT,” kaže Manning. “Nobelovi i Turingovi nagrađivani su širom, a IT grupa mi omogućuje istraživati oba područja slobodno. Bio je to moj prvi izbor – kada sam primljen, odluka je bila jasna.”
Nakon što stekne doktorat, Manning nade da će dobiti profesorsko mjesto na poslovnoj školi i raditi isti tip rada koji MIT Sloan profesori – njegovi mentori – rade svaki dan.
“Iako sam u četvrtoj godini, još uvijek mi je čudno biti MIT student. Ne mislim da će se to osjećanje ikada izgubiti. Mojoj majci definitivno nikada neće proći da govori ljudima o tome.”
O svom MIT Sloan iskustvu, Manning kaže da nije znao da je moguće naučiti toliko brzo. “Nema preuveličavanja da sam naučio više u prvoj godini kao doktorand nego u svim četiri godine studija. Dok je tempo intenzivan, borba s tako mnogo novih ideja bila je nevjerojatno nagrađujuća. Dala mi je alate za izvođenje novog istraživanja u ekonomiji i AI – nešto što nisam zamislio da ću biti sposoban za.”
Kao ekonomist koji proučava AI simulacije ljudi, za Manninga budućnost rada ne znači samo razumijevanje kako AI djeluje u naše ime, već i radikalno poboljšanje i ubrzavanje društvenih naučnih otkrića.
“Drugi dio mojeg istraživačkog programa istražuje koliko dobro AI sustavi mogu simulirati ljudske reakcije. Zamislio sam budućnost gdje istraživači testiraju milijune ponašanja simulacija u minutama, brzo prototipiraju eksperimentalne dizajne i identificiraju obećavajuće smjerove istraživanja prije nego što ulažu u skupo ljudsko istraživanje. To nije o zamjenjivanju ljudskog uvida, već o pojačavanju ga: znanstvenici mogu se fokusirati na postavljanje boljih pitanja, razvijanje teorije i interpretiranje rezultata dok AI obavlja računarski posao.”
On je uzbuđen mogućnošću: “Možda se približavamo svijetu gdje će brzina razumijevanja biti mnogo bliža brzini promjene u ekonomiji.”
Kako AI utječe na tržišta i institucije
Jedna od ključnih tema istraživanja Benjamina Manninga je kako AI utječe na tržišta i institucije. U svom radu, Manning istražuje kako dizajnirati AI agente koji djeluju u ime ljudi, te kako njihovo ponašanje može utjecati na tržišna ponašanja i institucionalne strukture.
Na primjer, AI sustavi mogu biti dizajnirani da optimiziraju određene ciljeve, poput maksimaliziranja profita ili efikasnosti. Međutim, ovo optimiziranje može dovesti do neočekivanih posljedica. Na primjer, ako AI sustav optimizira za maksimalizaciju profita, to može dovesti do smanjenja zaposlenosti ili smanjenja kvalitete proizvoda.
Manning također istražuje kako AI može utjecati na institucionalne strukture. Na primjer, AI sustavi mogu biti korišteni za donošenje odluka u vladinim agencijama ili korporacijama. Ovo može dovesti do promjena u načinu na koji se donose odluke i kako se upravljaju resursima.
Jedna od ključnih tema Manningovog istraživanja je kako dizajnirati AI sustave koji su transparentni i pouzdani. To znači da sustavi trebaju biti dizajnirani tako da su njihove odluke lako razumljive i da su njihove odluke pouzdane.
Manning također istražuje kako AI može utjecati na tržišna ponašanja. Na primjer, AI sustavi mogu biti korišteni za ciljanje oglasa ili za donošenje financijskih odluka. Ovo može dovesti do promjena u načinu na koji se donose odluke i kako se upravljaju resursima.
Kako AI može poboljšati društvene nauke
Benjamin Manning također istražuje kako AI može poboljšati društvene nauke. U svom radu, Manning istražuje kako AI sustavi mogu biti korišteni za simuliranje ljudskih ponašanja i kako ovo može pomoći u razumijevanju društvenih fenomena.
Na primjer, AI sustavi mogu biti korišteni za simuliranje ponašanja u eksperimentima. Ovo može pomoći u razumijevanju kako ljudi donose odluke i kako se ponašaju u različitim situacijama.
Manning također istražuje kako AI može biti korišten za analizu velikih skupova podataka. Ovo može pomoći u razumijevanju kako ljudi donose odluke i kako se ponašaju u različitim situacijama.
Jedna od ključnih tema Manningovog istraživanja je kako dizajnirati AI sustave koji su transparentni i pouzdani. To znači da sustavi trebaju biti dizajnirani tako da su njihove odluke lako razumljive i da su njihove odluke pouzdane.
Manning također istražuje kako AI može biti korišten za simuliranje ponašanja u eksperimentima. Ovo može pomoći u razumijevanju kako ljudi donose odluke i kako se ponašaju u različitim situacijama.
Kako dizajnirati pouzdane AI sustave
Jedna od ključnih tema istraživanja Benjamina Manninga je kako dizajnirati pouzdane AI sustave. U svom radu, Manning istražuje kako dizajnirati AI sustave koji su transparentni i pouzdani, te kako njihove odluke mogu biti pouzdane.
Na primjer, AI sustavi mogu biti dizajnirani da optimiziraju određene ciljeve, poput maksimaliziranja profita ili efikasnosti. Međutim, ovo optimiziranje može dovesti do neočekivanih posljedica. Na primjer, ako AI sustav optimizira za maksimalizaciju profita, to može dovesti do smanjenja zaposlenosti ili smanjenja kvalitete proizvoda.
Manning također istražuje kako AI može utjecati na institucionalne strukture. Na primjer, AI sustavi mogu biti korišteni za donošenje odluka u vladinim agencijama ili korporacijama. Ovo može dovesti do promjena u načinu na koji se donose odluke i kako se upravljaju resursima.
Jedna od ključnih tema Manningovog istraživanja je kako dizajnirati AI sustave koji su transparentni i pouzdani. To znači da sustavi trebaju biti dizajnirani tako da su njihove odluke lako razumljive i da su njihove odluke pouzdane.
Manning također istražuje kako AI može utjecati na tržišna ponašanja. Na primjer, AI sustavi mogu biti korišteni za ciljanje oglasa ili za donošenje financijskih odluka. Ovo može dovesti do promjena u načinu na koji se donose odluke i kako se upravljaju resursima.
Kako AI može poboljšati društvene nauke
Benjamin Manning također istražuje kako AI može poboljšati društvene nauke. U svom radu, Manning istražuje kako AI sustavi mogu biti korišteni za simuliranje ljudskih ponašanja i kako ovo može pomoći u razumijevanju društvenih fenomena.
Na primjer, AI sustavi mogu biti korišteni za simuliranje ponašanja u eksperimentima. Ovo može pomoći u razumijevanju kako ljudi donose odluke i kako se ponašaju u različitim situacijama.
Manning također istražuje kako AI može biti korišten za analizu velikih skupova podataka. Ovo može pomoći u razumijevanju kako ljudi donose odluke i kako se ponašaju u različitim situacijama.
Jedna od ključnih tema Manningovog istraživanja je kako dizajnirati AI sustave koji su transparentni i pouzdani. To znači da sustavi trebaju biti dizajnirani tako da su njihove odluke lako razumljive i da su njihove odluke pouzdane.
Manning također istražuje kako AI može biti korišten za simuliranje ponašanja u eksperimentima. Ovo može pomoći u razumijevanju kako ljudi donose odluke i kako se ponašaju u različitim situacijama.
Zaključak
Istraživanje Benjamina Manninga pruža duboko razumijevanje kako AI može transformirati budućnost rada. Njegov rad istražuje kako dizajnirati pouzdane i transparentne AI sustave, te kako njihovo ponašanje može utjecati na tržišta i institucije. Manning također istražuje kako AI može poboljšati društvene nauke, omogućujući brže i efikasnije otkrivanje znanja.
Kao što je Manning rekao, “Možda se približavamo svijetu gdje će brzina razumijevanja biti mnogo bliža brzini promjene u ekonomiji.” Ovo otvara nove mogućnosti za istraživanje i inovaciju, te za poboljšanje društvenih nauka i tržišnih ponašanja.
U konačnici, Manningov rad pruža vrijedne uvide u budućnost rada i uloge AI u njoj. Njegovo istraživanje može pomoći u oblikovanju pouzdanih i transparentnih AI sustava, te u poboljšanju društvenih nauka i tržišnih ponašanja.
Često postavljana pitanja
Kako AI može utjecati na zaposlenost?
AI može utjecati na zaposlenost na nekoliko načina. Na primjer, AI sustavi mogu biti korišteni za automatizaciju određenih zadataka, što može dovesti do smanjenja broja zaposlenih. Međutim, AI također može stvoriti nove poslove i poboljšati postojeće poslove, što može dovesti do povećanja zaposlenosti.
Kako AI može poboljšati društvene nauke?
AI može poboljšati društvene nauke omogućujući brže i efikasnije otkrivanje znanja. Na primjer, AI sustavi mogu biti korišteni za simuliranje ljudskih ponašanja i analizu velikih skupova podataka, što može pomoći u razumijevanju društvenih fenomena.
Kako dizajnirati pouzdane AI sustave?
Dizajniranje pouzdanih AI sustava uključuje dizajniranje sustava koji su transparentni i pouzdani. To znači da sustavi trebaju biti dizajnirani tako da su njihove odluke lako razumljive i da su njihove odluke pouzdane.
Kako AI može utjecati na tržišna ponašanja?
AI može utjecati na tržišna ponašanja na nekoliko načina. Na primjer, AI sustavi mogu biti korišteni za ciljanje oglasa ili za donošenje financijskih odluka, što može dovesti do promjena u načinu na koji se donose odluke i kako se upravljaju resursima.
Kako AI može utjecati na institucionalne strukture?
AI može utjecati na institucionalne strukture korištenjem za donošenje odluka u vladinim agencijama ili korporacijama. Ovo može dovesti do promjena u načinu na koji se donose odluke i kako se upravljaju resursima.
