Внедрение технологий автоматизации на рабочем месте подвержено влиянию насыщения фейковыми новостями и преувеличенными обещаниями, что создает технологический образ, Disconnect от реальности труда. Напротив, в научной сфере существует понятие "сходства доказательств", которое подразумевает множество исследований и дисциплин, указывающих на одно и то же заключение. Этот подход, более строгий и этичный, стремится структурировать дебаты на основе накопленных фактов, а не закрывать их.
В контексте прогресса искусственного интеллекта важно для общества различать между сходными доказательствами и убедительной риторикой. Часто утверждения о преимуществах автоматизации основаны на внутреннем, неповторимом исследовании или слабых корреляциях. Эта нехватка строгости эксплуатируется в технологическом маркетинге, создавая восприятие неизбежности вокруг таких технологий.
"Сходные доказательства" являются ключом к строгому научному мышлению, но неправильно понятые концепции роятся в популярном и деловом дискурсе, заменяя это понятие такими выражениями, как "сходные доказательства". Эта путаница отражается в представлении "конвергенции" как синонима успеха, независимо от прочности утверждений, стоящих за ней.
В сценарии, где искусственный интеллект проникает в процессы принятия решений в обществе, важно различать удобные нарративы и солидные доказательства. Критический подход, основанный на конвергенции данных и открытости к пересмотру, является основополагающим, чтобы ИИ способствовал прогрессу, не вызывая трудовой алиенации. Долгосрочные исследования показывают сложные и разрозненные эффекты автоматизации, с сокращением численности в многих секторах без четкой перераспределения созданной стоимости.
Отсутствие научного контроля породило "псевдосогласие", влияющее на политические, трудовые и инвестиционные решения, основываясь на предполагаемой неоспоримой авторитете. Важно принять технологический нарратив, основанный на сходных доказательствах, чтобы построить обоснованный и устойчивый к дезинформации дискурс. Необходимость требовать точности, воспроизводимости и прозрачности в научных утверждениях становится жизненно важной в контексте, где "сходные доказательства" стали риторическим инструментом больше, чем эпистемическим.
