مدل HAH: یک الگوی جدید از همکاری انسانی و آه

چکیده

در این مقاله به بررسی مدل HAH (انسان → AI → انسان) ، یک الگوی جدید که در آن سیستم های هوش مصنوعی وظایف خود را به انسان واگذار می کنند و روابط سنتی انسان و او را معکوس می کنند. با استفاده از پروژه Vixion01-Firmware به عنوان یک مطالعه موردی ، ما اجرای ، مزایا و پیامدهای این چارچوب مشترک در حال ظهور را بررسی می کنیم.

1. مقدمه

با تسریع در تحول دیجیتال ، رابطه بین انسان و هوش مصنوعی همچنان در حال تحول است. تعامل سنتی بشر و آه (HAI) در درجه اول از یک جریان یک طرفه پیروی کرده است که در آن انسان به سیستم های AI دستور می دهد تا کارها را انجام دهند. با این حال ، با پیشرفت در قابلیت های هوش مصنوعی ، یک مدل جدید پدیدار شده است – مدل HAH – جایی که سیستم های AI موقعیت های پیچیده ای را تجزیه و تحلیل می کنند ، وظایفی را که نیاز به مداخله انسان دارند ، شناسایی می کنند و این وظایف را به انسان واگذار می کنند.

2. تعریف مدل HAH

مدل HAH از مراحل زیر تشکیل شده است:

1. انسان → ai: آموزش اولیه انسان به سیستم AI
2. هوش مصنوعی (پردازش و تصمیم): AI کار را تجزیه و تحلیل می کند و درخواست های کار را ایجاد می کند
3. ai → انسان: AI وظایف خاصی را به انسان ها ارائه می دهد
4. انسان (اعدام): انسان وظایف درخواستی را انجام می دهد
5. انسان → ai: انسان نتایج را به هوش مصنوعی گزارش می دهد

3. موازی با انقلاب صنعتی

مدل HAH شباهت هایی با رابطه بین بورژوازی و پرولتاریا در طول انقلاب صنعتی دارد. با این حال ، یک تمایز مهم باقی مانده است: انسان هنوز هم سیستم های هوش مصنوعی را طراحی و کنترل می کند و قدرت تصمیم گیری نهایی را حفظ می کند.

4. موارد اجرای

4.1 Vixion01S-Firmware Project

پروژه Vixion01s-Firmware مدل HAH را با استفاده از اقدامات GitHub اجرا کرد:

• سیستم عامل اصلاح شده AI و تأیید عملکرد درخواست شده از یک متخصص انسانی (موریا سان)
• پس از یک دوره زمانی مشخص ، هوش مصنوعی در صورت دریافت پاسخ انسانی به طور خودکار یادآوری ارسال می کند
• بر اساس بازخورد انسانی ، هوش مصنوعی اقدامات بعدی را تعیین کرد

name: Moriya-san Reminder
on:
  workflow_dispatch:
    inputs:
      pr_number:
        description: 'Pull Request Number'
        required: true
      wait_time:
        description: 'Reminder Wait Time (minutes)'
        required: true
        default: 60

4.2 سیستم عامل های اقتصاد گیگ به عنوان نمونه های مدل HAH

چندین سیستم عامل اقتصاد GIG اصول مدل HAH را از طریق واگذاری وظیفه الگوریتمی نشان می دهد:

4.2.1 Uber می خورد

Uber Eats از الگوریتم های پیشرفته برای اختصاص وظایف تحویل به رانندگان انسانی استفاده می کند:

• هوش مصنوعی مکانهای سفارش ، موقعیت راننده و زمان تحویل تخمین زده شده را تجزیه و تحلیل می کند
• سیستم وظایف خود را به درایورهای بهینه انسانی بر اساس متغیرهای متعدد اختصاص می دهد
• انسان وظایف تحویل را اجرا می کند و از طریق برنامه تکمیل گزارش می شود
• AI عملکرد را ارزیابی می کند و تکالیف کار آینده را بر این اساس تنظیم می کند

4.2.2 مارک سلام (ژاپن)

Mercari Hello که در مارس 2024 راه اندازی شد ، به سرعت رشد کرده است تا بیش از 8 میلیون کارگر گیگ ثبت نام کند:

• هوش مصنوعی با کارگران واجد شرایط فرصت های کار کوتاه مدت را مطابقت می دهد
• بدون رزومه یا مصاحبه لازم نیست ، تطبیق شغلی فوری
• کارگران انسانی وظایف اختصاص یافته را انجام داده و پرداخت فوری را دریافت می کنند
• سیستم از الگوهای تکمیل کار برای بهبود تکالیف آینده یاد می گیرد

4.2.3 Timee (ژاپن)

با بیش از 1.2 میلیون کاربر ، Timee خود را به عنوان یک بازیگر مهم در بازار کار در حال تحول ژاپن قرار داده است:

• پلتفرم به کاربران اجازه می دهد تا به عنوان یک ساعت در رستوران ها ، فروشگاه های راحتی و هتل ها ، شیفت های کوتاه کار کنند
• سیستم تطبیق AI محور مشاغل را با کارگران موجود متصل می کند
• کارگران وظایف خود را اجرا می کنند و سریع پرداخت می کنند
• سیستم به طور مداوم تخصیص کار را بر اساس داده های عملکرد بهینه می کند

5. اندازه بازار اقتصاد GIG و پتانسیل تحول HAH

5.1 اندازه فعلی بازار

اقتصاد گیگ جهانی نمایانگر یک بخش قابل توجه و به سرعت در حال رشد از بازار کار است:

• اندازه بازار جهانی در سال 2024 556.7 میلیارد دلار ارزش دارد
• پیش بینی می شود تا سال 2032 به 1.85 تریلیون دلار برسد و در CAGR 16.2 ٪ رشد کند
• برآوردهای جایگزین از تحلیلگران صنعت پرسنل در سال 2023 بازار 3.7 تریلیون دلار را قرار می دهد

بازارهای منطقه ای نرخ رشد متفاوت را نشان می دهد:

• ژاپن: 17.8 میلیارد دلار در سال 2024 ، در CAGR 17.7 ٪ رشد می کند
• پیش بینی می شود سیستم عامل های مستقل ژاپنی تا سال 2030 به 544.5 میلیون دلار برسند (CAGR 26.5 ٪)
• از سال 2021 ، کارگران مستقل تقریباً 20 ٪ از نیروی کار ژاپن را تشکیل می دادند

5.2 هکتار پتانسیل تحول

اقتصاد گیگ به ویژه برای تحول مدل HAH موقعیت خوبی دارد:

1. تکلیف کار الگوریتم محور
2. بهینه سازی در زمان واقعی
3. ایجاد وظیفه پیش بینی کننده
4. کنترل کیفیت خودمختار
5. گسترش اندازه بازار

6. مزایای مدل HAH

• استفاده مکمل از نقاط قوت انسان و هوش مصنوعی
• اتوماسیون کارهای تکراری و روتین
• استقرار استراتژیک تخصص انسانی فقط در صورت لزوم
• بازده گردش کار بهبود یافته از طریق اعلان ها و یادآوری ها
• افزایش راندمان بازار از طریق تطبیق بهینه کارگر کار
• کیفیت خدمات پیشرفته از طریق حلقه های بازخورد مداوم

7. چالش ها و مسیرهای آینده

• متعادل کردن استقلال انسان با دستورالعمل های هوش مصنوعی
• حریم خصوصی و ملاحظات اخلاقی
• ایجاد اعتماد انسانی به قضاوت هوش مصنوعی
• گسترش برنامه به کارهای پیچیده تر
• پرداختن به جابجایی احتمالی اقتصادی
• ایجاد چارچوب های نظارتی مناسب

8. پرداختن به مقاومت بالقوه لودیت مانند

8.1 شفافیت و پاسخگویی

• فرآیندهای تصمیم گیری هوش مصنوعی را شفاف کنید
• به وضوح ثابت کنید که انسان اقتدار تصمیم گیری نهایی را حفظ می کند
• به صراحت اهداف و محدودیت های سیستم را ارتباط برقرار کنید

8.2 آموزش جامع و تحقیق

• برنامه های آموزشی را برای سازگاری با مدلهای جدید مشترک تهیه کنید
• آموزش سواد دیجیتال را تقویت کنید
• مجموعه های مهارت جدیدی را برای همزیستی با هوش مصنوعی ایجاد کنید

8.3 اجرای تدریجی و طراحی مشارکتی

• با پروژه های آزمایشی در مقیاس کوچک شروع کنید
• کاربران نهایی را در فرآیند طراحی درگیر کنید
• حلقه های بازخورد و پیشرفت مداوم را ایجاد کنید

8.4 شبکه های ایمنی اجتماعی

• در هنگام انتقال فناوری ، سیستم های پشتیبانی ایجاد کنید
• فرصت های شغلی جدیدی ایجاد کنید
• سازوکارهای توزیع سود منصفانه ایجاد کنید

8.5 دستورالعمل های اخلاقی و مقررات

• چارچوب های اخلاقی را برای مدل های HAH/HAAS ایجاد کنید
• استانداردهای صنعت و خودتنظیمی را ارتقا دهید
• چارچوب های قانونی مناسب را توسعه دهید

9. تجزیه و تحلیل تطبیقی ​​با مدل های سنتی HAI و HAAS

9.1 تعامل سنتی انسان و عاویه (HAI)

• یک طرفه (انسان → AI)
• انسان وظایف خود را آغاز می کند و نتایج AI را رصد می کند
• محدودیت در بازخورد و استقلال

9.2 خدمات انسانی به عنوان یک سرویس (HAAS)

• اشاره به کار انسانی که از طریق API/سیستم عامل قابل دسترسی است
• برای ریزگردها یا تشدید استفاده می شود
• استاتیک تر و واکنش پذیر تر در مقایسه با HAH

9.3 خلاصه تفاوت های کلیدی

10. پیامدهای اقتصادی و اقتصادی

10.1 تعریف مجدد کار

• از نقش ها تا توابع
• از اشتغال تا نامزدی

10.2 هوش مصنوعی به عنوان مدیریت میانی

• هوش مصنوعی به عنوان هماهنگ کننده یا مدیر عمل می کند
• سلسله مراتب کار با واسطه AI را معرفی می کند

10.3 خطر تیلوریسم دیجیتال

• میکرومان الگوریتمی کار انسان
• خطرات بیگانگی ، فرسودگی شغلی
• ضرورت حاکمیت و رضایت

11. اصول طراحی برای سیستم های سازگار با هاه

1. شفافیت نمایندگی
2. بازخورد متقابل
3. مدلهای رضایت و انتخاب
4. الگوریتم های تطبیق مهارت
5. پروتکل های پوسیدگی و تشدید کار

12. دستورالعمل های تحقیق آینده

• معیارهای کمی
• برنامه های دامنه متقابل
• هماهنگی چند عامل
• مدیریت بار شناختی
• پیامدهای قانونی قراردادهای آغاز شده توسط AI

13. نتیجه گیری

مدل HAH نشان دهنده تغییر پارادایم در تکامل تعامل انسان و AI است. با جابجایی هوش مصنوعی از ابزار به مدیر وظیفه ، این مناطق جدید از بهره وری را باز می کند ، به ویژه در محیط هایی که قضاوت انسانی و کارآیی دستگاه باید با هم همبستگی داشته باشند. همانطور که از طریق سیستم های دنیای واقعی مانند Vixion01S-Firmware و سیستم عامل های مهم اقتصاد GIG نشان داده شده است ، این مدل سوداگرانه نیست-در حال حاضر در حال کار است. با پیشروی ، این چالش نه تنها در پالایش این معماری نهفته است ، بلکه در تضمین هماهنگی آن با هنجارهای اخلاقی ، اجتماعی و اقتصادی یک دنیای به سرعت دیجیتالی است.

منابع

1. مخزن GitHub Vixion01S-Firmware
2. همکاری انسان و عاسم: بررسی وضعیت هنر
3. آینده کار: همزیستی انسان و عی
4. تحقیقات شناختی بازار. (2024). اندازه بازار اقتصاد جهانی گیگ ، سهم ، گزارش تجزیه و تحلیل رشد 2024-2033.
5. تحلیلگران صنعت کارکنان. (2023). اقتصاد جهانی گیگ به 3.7 تریلیون دلار می رسد.
6. مجمع جهانی اقتصاد. (2024). اقتصاد گیگ چیست و معامله برای کارگران گیگ چیست؟
7. اوبر می خورد. (2024). چگونه Uber Eats از Gen AI برای تقویت عملیات تحویل مواد غذایی استفاده می کند. برگرفته از LinkedIn.
8. مرکاری (2024). Mercari گسترش در سراسر کشور Mercari Hallo ، “برنامه تطبیق کار” را آغاز می کند. برگرفته از Abour.Mercari.com.
9. گروه AIM. (2025). Mercari Hallo با Careeosu1day به نیروهای خود می پیوندد ، به کاربران 10M برخورد می کند. برگرفته از AimGroup.com.
10. SmartKarma. (2024). مرکاری (4385) | اقتصاد Fintech و گیگ به عنوان کاتالیزورهای اصلی. برگرفته از smartkarma.com.
11. لیو ، ی. (2022). سکه هوش مصنوعی دارای دو طرف است: تطبیق تقویت و کنترل الگوریتمی در اقتصاد گیگ. جهان Questrom.
12. Arora ، P. (2024). نقش هوش مصنوعی در شکل دادن به برنامه های تقاضا. برگرفته از LinkedIn.
13. مدیریت الگوریتمی در اقتصاد گیگ: یک مطالعه مقایسه ای از سیستم های کارگری پلتفرم

نویسنده: Goroman & Devin AI

تاریخ: 1 آوریل 2025