Ben Shneiderman이 아래에 게시 할 에세이를 썼습니다. 저는 두 번째 저자입니다. 이 에세이는 지난 한 해 동안 Ben과 나는 계속 대화를 나누었습니다.
Ben은 메릴랜드 대학교의 컴퓨터 과학 교수이자 미국 국립 공학 아카데미 (National Academy of Engineering)의 회원입니다. 그의 가장 최근 저서는 연구의 새로운 ABC : 획기적인 협업 달성입니다. [email protected]로 연락하십시오.
게리 클라인
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Captain Sullenberger (Sully)는 전문가 조종사로서의 놀라운 기술을 자랑스럽게 생각합니다. 새가 타격을받을 때 두 엔진을 모두 차단 한 후 허드슨 강에서 안전하게 여객기를 착륙 시켰습니다. Sullenberger의 탁월한 성과는 조종사로서의 오랜 경험, 가능성에 대한 빠른 평가, 컨트롤의 능숙한 처리 때문이었습니다.
전문가의 간호사, 소방관 및 부모는 매일 삶을 구하고 봉사하는 사람들에게 위로를주는 진정한 문제를 해결합니다. 마찬가지로 의사, 교사 및 배관공은 다른 사람들을 의미있는 방식으로 돕기 위해 자신의 경험을 사용합니다. 이 전문가들은 정보가 부정확하고 불완전하며 기존 지침이 부적절한 어려운 상황에서 행동합니다. 그럼에도 불구하고 그들은 많은 상황에서 자신의 경험을 현재의 문제에 대해 알고있는 것과 조화시키고 익숙한 패턴을 인식하고 결정을 내리고 행동을 취할 수있을 정도로 신속하게 이례적으로 식별하는 것을 계속합니다. 전문가도 실수를 저지르고, 때로는 심각한 실수를 저지 르지 만, 이러한 실수를주의 깊게 연구하면 기존 관행을 개선하고, 훈련이나 점검표를 개선하며, 더 나은 도구로 이어질 수 있습니다.
전문가는 3D 태아 초음파 또는 공기 교통 관제 시스템과 같은 정교한 도구를 사용하는 데 능숙합니다.이 도구로 인해 발생한 일에 대한 이해도를 높이고 제어를 유지할 수 있습니다. 이러한 도구는 전문 사용자가 도구의 동작을 이해, 예측 및 제어 할 수있는 한 높은 수준의 자동화 기능을 제공합니다. 그런 일이 일어나기 위해서는 설계자가 자신의 기술과 관행이 숙련되고 전문적인 사용자를 지원하고 강화하는 데 목표를두고 있음을 명심해야합니다. 그렇지 않으면 항공기 및 의료 기기 설계에서 발생했던 것처럼 자동화가 도입되면 전문 기술을 간섭하고 실제로 성능을 저하시킬 위험이 있습니다.
불행하게도 너무 많은 디자이너가 자신의 작품을 사용하게 될 전문가의 기술과 요구를 모르는 것처럼 보입니다. 이 에세이의 목적은 전문가의 의사 결정을 저하시키는 것이 아니라 의사 결정을 향상시키는 도구와 자동화 된 도구를 만들기위한 몇 가지 지침을 제공하는 것입니다.
Google의 번역 기능을 만들고 개선 한 전문가 프로그래머는 공헌을 인정받을 자격이 있습니다. 그들은 분명히 그것을 이해했습니다 :
"인공 지능은 마음을 키우는 것이 아닙니다. 문제를 해결하기위한 도구 개선에 관한 것 "이라고 말했다.
그들이 도구를 만드는 것이 분명했지만 많은 저널리스트들은 인간을 대체 할 수 있다는 또 다른 시연으로 자신의 작업을 잘못 표시했습니다. "거대한 전자 두뇌"라는 1947 년의 이야기에서 기술의 역할에 관한 이러한 오도 된 보고서는 인간 전문가에 대한 신뢰를 훼손 시켰습니다. 스탠포드 (Stanford)의 최근 Artificial Intelligence-100 보고서조차도 다음과 같이 주장했다.
"산술 계산기와 인간 두뇌 사이의 차이는 종류 중 하나가 아니라 규모, 속도, 자율성 및 일반성의 차이입니다."
우리는이 중심 진술에 동의하지 않습니다. 인간의 사고는 계산이나 계산이 아닙니다. 인간의 창의력은 신경망과 유전 알고리즘이 만들어내는 것과는 다릅니다. 인공 지능 전문가조차도 회의 논문이 기계 학습 프로그램에 의해 검토되어야한다는 생각을 거부합니다. 역설적이게도 "똑똑하고"지능적인 기계를 만드는 데 전념하는 이러한 전문가들은 인간 전문가가 발견과 혁신을 높이 평가하는 것이 더 낫다는 것을 알고 있습니다.
우리는 전문가가 적어도 세 가지 우수한 인간의 특성을 능가한다고 믿습니다.
1) 프론티어 사고 (Frontier thinking) : 인간은 불완전하고 잘못된 정보가 혼란을 야기하고 목표 설정이 핵심 기술 인 지식의 최전선을 다룰 수 있습니다. 이러한 까다로운 환경에서도 전문가는 문제를 공식화하고 해결하여 새로운 것을 창출 할 수 있습니다. 인간 전문가들은 종종 놀라운 연구 목표에 새로운 길을 여는 획기적인 돌파구를 마련합니다. 그들은 성능을 최적화하거나 통계 패턴을 인식하는 것 이상의 일을합니다. 즉, 완전히 새로운 제품과 서비스를 만들고, 독특한 범주를 식별하고, 새로운 종류의 관계를 확인합니다. 프론티어를 뛰어 넘는 지식과 능력의 최전선에서의 기술은 인간이 항상 보여준 것입니다. 그들은 예상치 못한 특허 발명을 생산하고, 설득력있는 원인을 홍보하기위한 토론에 참여하며, 혁신적인 제품과 서비스를 제공하기 위해 회사를 구성합니다.
2) 사회적 참여 : 인간은 본래 사회적이고, 배우고, 신뢰를 쌓으며, 다른 사람들을 돕고, 호의를 구하는 데 사용하는 기술입니다. 인간의 담론은 시리 (Siri) 나 구글이나 알렉사 (Alexa)에게 정보를 요구하는 것과는 다릅니다. 인적 교류는 각 참가자에게 알리고, 문제를 명확히하고, 합의를 도출합니다. 휴먼 코라 보 레이션 (Human Collaboration)은 사냥, 포식 및 커뮤니티 구축과 관련된 복잡한 협력에서부터 회사를 운영하고 위키 피 디아 (Wikipedia)를 개발하는 현대 팀에 이르기까지 종의 존재를 통한 놀라운 성공의 열쇠였습니다. 참여를 고무하기위한 인간의 리더십은 대기업을 운영하고 도시를 변화 시키며 국가 정부를 형성하는 기술을 필요로합니다. 이 지도력은 또한 악의적이고, 부패하며, 전쟁과 같은 것이지만, 그것은 인간이라는 어두운 측면입니다. 인간 전문 지식의 밝은 측면은 의미있는 존경심을 보이고 진정한 타협을 찾고 신뢰를 길러줍니다. 인간은 효율적인 의사 소통을 허용하기 위해 공통 기반을 구축하고 사용하는 데 매우 능숙하며, 공통 접지가 침식되어 수리해야 할 필요가있을 때이를 인식합니다.
3) 그들의 행동에 대한 책임 : 인간은 혜택을 가져올 때 명예를받을 자격이 있고, 결정이 해를 입을 때 책임을 져야하는 책임있는 당사자입니다. 정직한보고와 오류에 대한 신뢰할 수있는 조사는보다 강력한 보호를 제공하는 개선을 촉진합니다. Sullenberger 's와 같은 탁월한 공연은 이해를 증진시키고, 훈련을 향상 시키며, 전문가들은 계속적으로 높은 성취도를 보여줍니다. 책임은 설계자가 사용자에게 제어를 제공하고 조사자에게 일어난 일을 이해할 수있는 충분한 데이터를 제공하도록 권장하기 때문에 제품 설계를 명확하게합니다. 우리는 다른 사람들이 우리를 신뢰하도록 허용하는 책임을 받아들입니다. 우리는 또한 다른 신뢰 구축 활동에 종사합니다 : 우리는 예측 가능하도록 노력합니다. 우리의 행동이 그들을 놀라게 할 때 우리는 다른 사람들에게 경고하고 다른 사람들을 돕기 위해 불필요한 조치를 취합니다.
디자이너가 이러한 인간의 특성을 인식하게되면서 설계가 개선되어 더 안전하고 효과적이며 성공적인 기술로 이어집니다. 조만간 언론인들은 이러한 인간의 특성이 대체되기보다는 지원 될 때 기술 설계의 우수성이 나타남을 알게 될수록 고급 시스템으로 뛰어난 인간 기술을 향상시킬 수있는 방법을 축하 할수록 더 빨리 글을 기릴 것입니다.
디자이너가보다 강력한 도구를 만들 때도 인간 전문가에 대한 감사가 커지는 미래를 볼 수 있습니다. 이 도구들 중 최고는 창조적 기능을 더 많이 사용하여 인적 전문가의 성과를 높입니다. 그런 일이 일어나기 위해서는 설계자가 전문가뿐 아니라 우리 툴을 이해하고, 예측하고, 제어 할 수있는 방법을 찾아야합니다.
