(door Rosangela Cesareo, Hoofd Institutionele Betrekkingen bij AIDR) Traditioneel duurt het jaren om te leren hoe een medische diagnose te formuleren. Zelfs voor oudere professionals is het stellen van een diagnose vaak een lang en ingewikkeld proces. Waar diagnostische informatie kan worden gedigitaliseerd, kunnen machines echter helpen de last te verlichten. Het voordeel van een algoritme is dat het in een fractie van een seconde conclusies kan trekken uit de data. Bovendien kunnen, in tegenstelling tot een "menselijke" expert, vaardigheden op het gebied van machine learning (ML) theoretisch voor onbepaalde tijd worden gereproduceerd.
Kunstmatige intelligentie verandert de rol van artsen.
Wereldwijd wordt geschat dat de toepassing van kunstmatige intelligentie de economische groei tegen 2035 zal verdubbelen.
Kunstmatige intelligentie wordt ook gebruikt om complexe maatschappelijke problemen op te lossen, zoals klimaatverandering, gezondheidszorg en voedselarmoede.
In dit scenario denk je meteen aan een baanonderdrukking, waar we meestal aan denken als het gaat om automatisering, maar de realiteit is heel anders.
Het grootste deel van de revolutie die AI genereert, zal leiden tot veranderingen in rollen, taken en een andere werkverdeling. Zo wordt de dokter niet per se vervangen door een robot. Volgens een recente studie gepubliceerd in PeerJ, "zullen op AI gebaseerde systemen leiden tot een toename van het aantal artsen en het is onwaarschijnlijk dat ze de traditionele arts-patiëntrelatie zullen vervangen".
We zullen de intrede van kunstmatige intelligentie in een toenemend aantal administratieve banen zien. Maar zoals bij al deze revoluties zullen er nieuwe banen ontstaan.
De mogelijkheden van machines kunnen menselijke vaardigheden verbeteren, niet beperken.