1. Making AI Machines Work for Humans in FoW
- Author
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Basu Roy, Senjuti, Chen, Lei, Morishima, Atsuyuki, Monedero, James, Bourhis, Pierre, Charoy, François, Danilevsky, Marina, Das, Gautam, Demartini, Gianluca, Dubey, Abishek, Elbassuoni, Shady, Gross-Amblard, David, Hoareau, Emilie, Inoguchi, Munenari, Kenworthy, Jared, Kitahara, Itaru, Lee, Dongwon, Li, Yunyao, Borromeo, Ria Mae, Papotti, Paolo, Rao, Raghav, Roy, Sudeepa, Senellart, Pierre, Tajima, Keishi, Thirumuruganathan, Saravanan, Tommasi, Marion, Umemoto, Kazutoshi, Wiggins, Andrea, Yoshida, Koichiro, Amer-Yahia, Sihem, New Jersey Institute of Technology [Newark] (NJIT), Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), Université de Tsukuba = University of Tsukuba, Rutgers University System (Rutgers), Self-adaptation for distributed services and large software systems (SPIRALS), Inria Lille - Nord Europe, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - 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Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), University of Toyama, Pennsylvania State University (Penn State), Penn State System, University of the Philippines Open University (UPOU), Eurecom [Sophia Antipolis], The University of Texas at San Antonio (UTSA), Duke University [Durham], Value from Data (VALDA ), Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), École normale supérieure - 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- Subjects
Knowledge management ,[INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB] ,ComputingMilieux_THECOMPUTINGPROFESSION ,business.industry ,Computer science ,media_common.quotation_subject ,05 social sciences ,02 engineering and technology ,Crowdsourcing ,Work performance ,Frontier ,Work (electrical) ,020204 information systems ,Perception ,0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering ,0501 psychology and cognitive sciences ,[INFO]Computer Science [cs] ,business ,050107 human factors ,Software ,ComputingMilieux_MISCELLANEOUS ,Information Systems ,media_common - Abstract
The Future of Work (FoW) is witnessing an evolution where AI systems (broadly machines or businesses) are used to the benefit of humans. Work here refers to all forms of paid and unpaid labor in both physical and virtual workplaces and that is enabled by AI systems. This covers crowdsourcing platforms such as Amazon Mechanical Turk, online labor marketplaces such as TaskRabbit and Qapa, but also regular jobs in physical workplaces. Bringing humans back to the frontier of FoW will increase their trust in AI systems and shift their perception to use them as a source of self-improvement, ensure better work performance, and positively shape social and economic outcomes of a society and a nation. To enable that, physical and virtual workplaces will need to capture human traits, behavior, evolving needs, and provide jobs to all. Attitudes, values, opinions regarding the processes and policies will need to be assessed and considered in the design of FoW ecosystems.
- Published
- 2020