Reggel fél hét,
és Kristen épp begurítja a műtőbe a prosztatás betegét.
Rezidens orvos, sebésznek készül.
Az a dolga, hogy tanuljon.
Reméli, ma elvégezheti azt az igen finom, idegkímélő műveletet,
amely segít megőrizni az erekciós funkciót.
Ez a vezető sebészen múlik, ő viszont még nem érkezett meg.
A beteg altatásba kerül,
Kristen pedig megejti a kezdő, nagyjából 20 cm-es bemetszést a beteg alhasán.
Amint rögzíti a sebszájat, kéri a nővért, értesítsék a vezető sebészt.
A sebész megérkezik, beöltözik.
Onnantól kezdve szinte végig a betegben matatnak –
a sebész irányítja Kristen mozdulatait.
A prosztata-eltávolítás után (Kristen is alkalmazhatta az idegkímélő műveleteket)
a sebész átöltözik.
Elkezdni a papírmunkát.
Kristen 8:15-re bezárja a beteget
egy fiatal rezidens segítségével, aki őt figyeli.
Hagyja, hogy a fiatal rezidens végezze el az utolsó öltéseket.
Kristen jól érzi magát a bőrében.
A beteg rendbe jön,
és Kristen kétségtelenül tapasztaltabb, mint fél hétkor volt.
Rendkívüli munka ez.
Kristen viszont a legtöbbünkhöz hasonlóan tanulja a dolgát:
egy tapasztalt személy megfigyelése után
könnyebb, biztonságos részfeladatot kap,
és halad a rizikósabb, nagyobb kihívások felé,
amint úgy döntenek, készen áll rá.
Egész életemben csodáltam ezt a fajta tanulási módszert.
Alapvetőnek tűnik, része annak, amitől emberek vagyunk.
Különböző neveken illetik: gyakornokság, betanítás, mentorálás, szakmai gyakorlat.
A sebészetben ez: "Figyelj meg egyet, csinálj egyet, taníts egyet".
Ám a folyamat ugyanaz,
és az emberek évezredek óta így szereznek a világon mindenütt szaktudást.
Jelenleg egy dolog áll ennek az útjában: a mesterséges intelligencia.
A hatékonyság hajszolása a tanulás rovására megy.
Én a sebészetben, az MIT-n tapasztaltam meg először,
ám bizonyítékom van rá, hogy mindenütt ez a helyzet,
teljesen különböző ágazatokban, teljesen különböző mesterséges intelligenciákkal.
Ha semmit nem teszünk, több millióan ütközünk majd falakba,
miközben igyekszünk megtanulni az MI kezelését.
Vegyük példaként ismét a sebészetet.
Ugorjunk hat hónapot előre.
Reggel fél hét van, Kristen egy másik prosztatás beteget gurít a műtőbe,
ám ezúttal a robotműtőbe.
A rangidős orvos irányításával
egy négykarú, féltonnás robotot kapcsolnak a páciensre.
Mindketten levetik a műtősruhát,
majd 3-4 méterrel odébb vonulnak, az irányítópulthoz.
Innentől Kristen csak figyel.
A robot hagyja, hogy a vezető orvos maga végezze az eljárást,
aki így is jár el.
Kristennek gyakorolnia kellene.
Bár megkaphatná az irányítást,
a vezető orvos tudja, Kristen lassabb, több hibát ejt,
és a beteg a legfontosabb.
Kristennek tehát esélye sincs az idegek közelébe jutni e gyakorlat során.
Ha a négyórás művelet során 15 percnél többet operálhat, szerencsés.
Kirsten tudja, ha bakizik,
a vezető orvos megérinti a képernyőt, és ő újra megfigyelő lesz,
úgy érezve magát, mint a sarokba állított kisgyerek.
Mint nyolc éve a robotok és a munka kapcsolatáról szóló összes tanulmányomat,
ezt is egy nagy, nyitott kérdéssel kezdtem:
Hogyan tanuljunk meg intelligens gépekkel dolgozni?
Hogy kiderítsem, két és fél éven át tanulmányoztam sebészeket és rezidenseket,
akik hagyományos és robotsebészettel foglalkoznak,
és többnyire a rezidensekkel lógtam, miközben tanulni próbáltak.
Jártam Amerika 18 legnagyobb oktatókórházában,
nem volt különbség köztük.
A legtöbb rezidens Kristen cipőjében járt.
Sokat láttak,
ám hogy csinálják is, arra alig került sor.
Nem tudtak küzdeni, nem tanultak.
Ez fontos felfedezés volt a sebészetben, ám tudni akartam, mennyire általános,
hol blokkolta még az MI használata a tanulás folyamatát.
Fiatal kutatók kis létszámú, ám növekvő csapatával vettem fel a kapcsolatot,
akik különböző körülmények között – például start-up cégek, rendészet,
befektetési bankok és online oktatás – aktívan tanulmányozták
a mesterséges intelligenciával történő munkavégzést.
Hozzám hasonlóan legalább egy évet és sok száz órát töltöttek megfigyeléssel,
interjúk készítésével, a megfigyeltekkel gyakran vállvetve munkálkodva.
Séma után kutatva elkezdtük átnézni az adatainkat.
Függetlenül az ipartól, munkától, MI-től, mindenhol ugyanaz volt a helyzet.
A szervezetek folyamatosan eredményekért hajszolták az MI-t,
közben a tanulók elestek a munkavégzéssel szerzett fejlődés lehetőségétől.
A start-up menedzserek kiszervezték a vevői kapcsolattartást.
A rendőröknek szakmai támogatás nélkül kellett
bűnügyi előrejelzésekkel foglalkozniuk.
Kezdő bankárok nem végezhettek összetett elemzéseket,
professzoroknak segítség nélkül kellett összeállítaniuk online tanfolyamokat.
Az eredmény ugyanaz, mint a sebészetben.
Nehezebbé vált a szakma elsajátítása.
Ez így nem tartható soká.
McKinsey becslése szerint 2030-ra fél-egy milliárdan kell megszokjuk,
hogy a munkánkat mesterséges intelligencia segíti.
A munka közbeni betanulás lehetőségét
pedig készpénznek vesszük.
Az Accenture friss felmérése szerint az alapkészségeket a dolgozók
nem formális oktatással, hanem a munkavégzés során sajátították el.
Szóval miközben rengeteget beszélünk róla, milyen hatással van a jövőnkre,
az MI egyik jelenlegi legfontosabb aspektusa,
hogy felhasználása során önmagunkat gátoljuk a munka elsajátításában akkor,
amikor a leginkább szükségünk volna rá.
A vizsgált területeken lévők közül kevesen jöttek rá, hogyan tanulhatnak.
Úgy, hogy áthágták és átalakították a szabályokat.
Az engedélyezett módszerek nem váltak be, így átalakították, áthágták a szabályokat,
hogy valós tapasztalatra tegyenek szert.
Esetemben a rezidensek az orvosi képzésen ismerkedtek meg a robotsebészettel,
mégpedig általános oktatásuk rovására.
Túlórák százait töltötték szimulátorokkal és műtéti feljegyzésekkel,
miközben a műtőben kellett volna tanulniuk.
Ami pedig talán a legfontosabb: megtalálták a módját,
hogy korlátozott szakfelügyelet mellett is tanuljanak a műtéti eljárás során.
Úgy hívom a jelenséget: "árnyéktanulás", mert átalakítja a szabályokat,
és a diákok mintegy mellékesen teszik.
Senki nem foglalkozik vele, mivel eredményes.
Ne feledjék, ők az éltanulók a csapatban.
Ez nyilvánvalóan nincs így rendben, és nem lehet tartós megoldás.
Nem lenne szabad állásuk kockáztatásával elsajátítaniuk
a munkájukhoz szükséges készségeket.
De tanulnunk kell ezektől az emberektől.
Komoly kockázatot vállaltak a tanulásért.
Tudták, hogy szükségük van a munkában küzdelemre és kihívásra,
hogy így kényszerítsék magukat teljesítőképességük határán
nehéz problémák megoldására.
Biztosították szakember jelenlétét is,
aki irányt mutathatott, és megfékezhette a katasztrófát.
Tegyük a mesterséges intelligencia alkalmazásának részévé
a küzdelemnek és a szakmai támogatásnak e kombinációját.
Íme, egy terepen szerzett, egyértelmű példa:
A robotok előtt a tűzszerész odament a házilag készült robbanószerhez,
hogy hatástalanítsa.
Az újonc több tíz méter távolságban volt;
figyelni és segíteni csak akkor tudott, ha a tűzszerész előrehívta őt,
mert biztonságosnak ítélte a körülményeket.
Most egymás mellett ülnek egy páncélozott járműben,
nézik a bejövő képeket.
Egy robotot irányítanak a távolban, a tűzszerész hangosan irányít.
Az újoncok jobban teljesítenek, mint a robotok előtt.
Ezt alkalmazni lehet a sebészetben, a start-up cégeknél, a rendészetben,
a befektetési bankoknál, az online oktatásban és más területeken.
A jó hír: ehhez új eszközök állnak rendelkezésünkre.
Az internet és a felhőszolgáltatás miatt nem kell minden újonc mellé egy szakember,
nem kell fizikálisan egymás közelében, de még csak egy szervezetben sem lenniük.
Építhetünk olyan MI-t, amely segíthet a küszködő tanoncokat oktatni,
és képzi a szakembereket oktatás közben,
továbbá intelligens megoldásokkal összeköti e két csoportot.
Már most is vannak, akik ilyen rendszerekben dolgoznak,
ám esetükben elsősorban a szabályos képzésen van a hangsúly.
A nagyobb baj a munka közbeni betanulásnál van.
Jobb megoldásra van szükségünk.
A ma problémái több erőfeszítést igényelnek
olyan munkák megteremtésében, amelyek úgy aknázzák ki az MI csodás lehetőségeit,
hogy közben képességeinket is fejlesztik.
Gyerekként effajta jövőről álmodoztam.
Most itt az idő, hogy valóra váltsuk.
Köszönöm.
(Taps)