"AI erstatter ikke radiologer" god artikkel Forventning: rask fremgang innen bildegjenkjenning AI vil slette radiologijobber (f.eks. som kjent spådd av Geoff Hinton nå for nesten et tiår siden). Virkelighet: radiologi går bra og vokser. Det er mange imo naive spådommer der ute om den forestående innvirkningen av AI på arbeidsmarkedet. F.eks. for et ~ år siden ble jeg spurt av noen som burde vite bedre om jeg tror det vil være noen programvareingeniører fortsatt i dag. (Spoiler: Jeg tror vi kommer til å klare det). Dette skjer for bredt. Innlegget går i detalj om hvorfor det ikke er så enkelt, ved å bruke eksemplet med radiologi: - Referanseindeksene er ikke på langt nær brede nok til å gjenspeile faktiske, reelle scenarier. - Jobben er mye mer mangefasettert enn bare bildegjenkjenning. - Implementeringsrealiteter: regulatorisk, forsikring og ansvar, diffusjon og institusjonell treghet. - Jevons paradoks: hvis radiologer blir fremskyndet via AI som et verktøy, dukker det opp mye mer etterspørsel. Jeg vil si at radiologi imo ikke var blant de beste eksemplene å plukke på i 2016 - det er for mangefasettert, for høy risiko, for regulert. Når jeg ser etter jobber som vil endre seg mye på grunn av AI på kortere tidsskalaer, vil jeg se andre steder - jobber som ser ut som repetisjon av en utenatoppgave, hver oppgave er relativt uavhengig, lukket (krever ikke for mye kontekst), kort (i tid), tilgivende (kostnadene ved feil er lave), og selvfølgelig automatiserbare som gir nåværende (og digital) kapasitet. Selv da forventer jeg å se AI tatt i bruk som et verktøy i begynnelsen, der jobber endres og refaktoreres (f.eks. mer overvåking eller tilsyn enn manuell utførelse osv.). Kanskje vi kommer til å finne bedre og bredere eksempler på hvordan alt dette utspiller seg i hele bransjen. For omtrent 6 måneder siden ble jeg også bedt om å stemme om vi vil ha færre eller flere programvareingeniører om 5 år. Trening igjen for leseren. Hele innlegget (hele The Works in Progress-nyhetsbrevet er ganske bra):