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Molte aziende si sono rivolte ai lavoratori a distanza per continuare le loro operazioni dopo che gli stati hanno emesso ordini di soggiorno a casa per ridurre le infezioni da COVID-19. È una tendenza che probabilmente continuerà a lungo dopo che il coronavirus sarà controllato.
Per aiutare le aziende a facilitare la transizione online, I ricercatori dell'USC hanno studiato le sfide per aumentare l'uso del crowdwork, una manifestazione della gig economy in cui le aziende offrono ad-hoc, compiti banali ai potenziali clienti tramite un sito web. La mossa riduce al minimo le interruzioni che le organizzazioni subirebbero a causa di COVID-19 o altre crisi.
Lo studio, condotto a settembre attraverso una raccolta di risposte alle attività tramite la piattaforma di crowdsourcing Mechanical Turk di Amazon, mostra che i lavoratori avranno bisogno di maggiore autonomia rispetto ai compiti e di un più chiaro senso dello scopo per svolgere lavori spesso banali ad alto livello, vantaggi offerti dall'assistenza AI.
"Il crowdwork funziona in modo simile a Uber, ma viene utilizzato per eseguire attività online come dati puliti, allenare l'intelligenza artificiale e moderare i contenuti, " ha detto Gale Lucas, professore assistente di ricerca presso l'Institute for Creative Technologies presso la USC Viterbi School of Engineering.
"Mentre i tassi di disoccupazione continuano a salire alle stelle, probabilmente diventerà ancora più popolare nel fungere da palliativo durante l'attuale chiusura e quando l'economia cambia a causa di COVID-19. Dobbiamo migliorare il crowdwork e renderlo più efficiente, che potrebbe comportare nuovi tipi di assistenza alla supervisione utilizzando l'intelligenza artificiale."
I risultati sono stati presentati l'11 maggio durante la Conferenza internazionale sugli agenti autonomi e sui sistemi multiagente in Nuova Zelanda. Una presentazione video è disponibile pubblicamente.
La gestione algoritmica contribuisce al crowdwork
Con il continuo sviluppo delle tecnologie AI, dipendenti e collaboratori incontrano sempre più algoritmi software che aiutano nell'assegnazione del loro lavoro. Molte attività svolte dai manager, come l'assunzione, valutazioni e impostazione della compensazione, utilizzerà sempre più l'intelligenza artificiale come strumento per aiutare a svolgere queste funzioni.
Questi nuovi compiti di supervisione automatizzati, chiamati gestione algoritmica, svolgono già un ruolo importante in aziende come UPS, Uber e Amazon, che affidano le attività a un ampio pool di lavoratori online.
Una nuova ricerca di ICT e Fujitsu Laboratories mostra che per migliorare la motivazione dei lavoratori in un ambiente di lavoro collettivo, l'autonomia e la trasparenza dei lavoratori riguardo a come sono state risolte le attività completate sono imperativi.
La percezione di autonomia può aumentare la produttività, soprattutto quando il lavoro ha un significato intrinseco per i lavoratori, eppure il crowdwork spesso sembra privo di significato. Secondo i ricercatori, "Più problematico, il significato dell'opera a volte è nascosto a causa della sicurezza o del controllo sperimentale, come quando gli operai servono come soggetti in un esperimento scientifico. Migliorare la motivazione e le prestazioni degli utenti attraverso l'interazione uomo-agente è una sfida importante, non solo per la gestione algoritmica ma in altre discipline AI, compresa la tecnologia educativa, mantenimento della salute personale, giochi per computer, monitoraggio della produttività personale e crowdsourcing."
I ricercatori studiano come mantenere la motivazione dei lavoratori
Per testare le applicazioni di gestione, I ricercatori ICT hanno condotto un esperimento online indagando su come le percezioni di autonomia e la significatività del lavoro modellano la motivazione del crowdworker. Yuushi Toyoda, ricercatore senior per i laboratori Fujitsu, e i ricercatori dell'USC Jonathan Gratch e Lucas hanno esaminato tecniche alternative per mantenere la motivazione dei crowdworker quando il loro lavoro è ulteriormente gestito da un algoritmo.
"Dato che i progettisti di sistema potrebbero progettare agenti autonomi che svolgono alcune attività di gestione nel contesto della gestione algoritmica, capire come i lavoratori potrebbero rispondere a questi sistemi, soprattutto in condizioni di lavoro a distanza, potrebbe fornire una guida essenziale per i progettisti, "Ha detto Toyoda.
Il team ha scoperto che i lavoratori sono più motivati quando il loro lavoro ha un significato e la gestione algoritmica è strutturata in modo da evidenziare l'autonomia dei lavoratori. Per esempio, quando si esegue un compito noioso come contare il numero di cellule del sangue infette su un vetrino da laboratorio, i lavoratori ottengono risultati migliori quando gli viene detto di un obiettivo socialmente significativo, come curare una malattia infettiva, e quando il feedback supporta l'autonomia con suggerimenti e domande utili.
"Abbiamo scoperto che quando le persone sapevano che l'obiettivo era aiutare a curare una malattia, in realtà hanno sovrastimato il numero di cellule infette. Il loro desiderio di vedere il lavoro avere successo ha in realtà minato l'utilità del loro lavoro, " disse Gratch, Direttore ICT per la ricerca sull'uomo virtuale e professore di informatica alla USC Viterbi.
In contrasto, quando l'opera non ha significato, la produttività è migliorata solo quando la gestione algoritmica ricorre a un controllo manageriale autorevole, inquadrare l'algoritmo come un capo che comanda il conformismo piuttosto che promuovere l'autonomia. Può essere una sfida, poiché non è sempre possibile fornire il significato di un'attività perché queste informazioni a volte possono influenzare i risultati, hanno detto i ricercatori.
I nuovi risultati evidenziano l'importanza dell'autonomia e della significatività in un ambiente di crowdwork e contribuiscono al crescente corpo di letteratura nella gestione algoritmica e nell'interazione uomo-IA. Le aziende di ride-hailing come Uber e Lyft attualmente utilizzano la gestione algoritmica tramite un'app che offre ai dipendenti libertà nella pianificazione e nei percorsi, e i risultati del team di ricerca dell'USC suggeriscono modi in cui tali sistemi possono essere migliorati.