(autor Rosangela Cesareo, menadžer za institucionalne odnose sa AIDR-om) Učenje da se formuliše medicinska dijagnoza tradicionalno traje godinama. Čak i za profesionalce veterane, postavljanje dijagnoze je često dug i komplikovan proces. Međutim, tamo gdje se dijagnostičke informacije mogu digitalizirati, mašine mogu pomoći da se olakša teret. Prednost algoritma je u tome što može izvući zaključke iz podataka u djeliću sekunde. Nadalje, za razliku od "ljudskog" stručnjaka, vještine mašinskog učenja (ML) se teoretski mogu beskonačno reproducirati.
Veštačka inteligencija menja ulogu lekara.
Globalno se procjenjuje da bi primjena umjetne inteligencije mogla udvostručiti ekonomski rast do 2035. godine.
Umjetna inteligencija se također koristi za rješavanje složenih društvenih pitanja, kao što su klimatske promjene, zdravstvena zaštita i siromaštvo u hrani.
U ovom scenariju odmah pomislimo na gubitak poslova, ono na šta obično mislimo kada govorimo o automatizaciji, ali stvarnost je sasvim drugačija.
Većina revolucije koju generiše umjetna inteligencija rezultirat će promjenama u ulogama, zadacima i drugačijom raspodjelom posla. Na primjer, doktora neće nužno zamijeniti robot. Prema nedavnoj studiji objavljenoj u PeerJ-u, “sistemi zasnovani na AI će dovesti do povećanja broja doktora i malo je vjerovatno da će zamijeniti tradicionalni odnos doktor-pacijent.”
Vidjet ćemo kako umjetna inteligencija ulazi u sve veći broj uredskih zadataka. Ali, kao iu svim takvim revolucijama, pojavit će se nova radna mjesta.
Mogućnosti mašina mogu poboljšati ljudske talente, a ne ograničiti ih.