DOI: https://doi.org/10.1080/17521882.2024.2368598
تاريخ النشر: 2024-06-27
المؤلف: Tatiana Bachkirova وآخرون
الموضوع الرئيسي: طرق التدريب وتأثيرها
نظرة عامة
يتناول هذا القسم من ورقة البحث تأثير الذكاء الاصطناعي (AI) على التدريب التنظيمي، مع التركيز على التحديات الفريدة التي تطرحها الطبيعة الغامضة للتدريب نفسه. يقوم المؤلفون بتصور الخصائص الأساسية للتدريب ويقترحون معايير لتمييز التدخلات التدريبية الحقيقية عن البدائل المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. وتخلص تحليلاتهم إلى أن “التدريب” بالذكاء الاصطناعي لا يفي بهذه المعايير، على الرغم من أن بعض عناصر التدريب البشري يمكن أن تعزز من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي.
يجادل المؤلفون ضد فكرة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحل محل التدريب البشري بالكامل، مشيرين إلى أن العناصر البشرية الجوهرية في التدريب حيوية ولا يمكن تكرارها بواسطة الذكاء الاصطناعي. ينتقدون الأدبيات الحالية بسبب وجهات نظرها السلوكية المحدودة ويدعون إلى فهم أوسع لتعقيد التدريب. تدعو الورقة أصحاب المصلحة – بما في ذلك المدربين والمعلمين ومطوري الذكاء الاصطناعي – إلى تقييم وعود الذكاء الاصطناعي في التدريب بشكل نقدي، حاثين إياهم على إعطاء الأولوية للاحتياجات التدريبية الحقيقية على جاذبية قدرات الذكاء الاصطناعي. في النهاية، يهدف المؤلفون إلى المساهمة في النقاش حول طبيعة التدريب التنظيمي، مع تسليط الضوء على أهمية التعرف على خصائصه الأساسية لتحسين ممارسات التدريب والحوكمة.
مقدمة
تتناول مقدمة هذه الورقة البحثية التكامل السريع للذكاء الاصطناعي (AI) في قطاع التدريب، مع تسليط الضوء على الاستجابات المزدوجة من الحماس والقلق بين المدربين. بينما ينبع الحماس من المزايا التسويقية المحتملة التي قد يقدمها الذكاء الاصطناعي، تثار المخاوف بشأن إمكانية تكرار الوظائف المعتمدة على المعرفة بسبب تقدم الذكاء الاصطناعي. يجادل المؤلفون بأن هذه الردود غالبًا ما تستند إلى فهم محدود لتدريب الذكاء الاصطناعي (AIC) وآثاره على مهنة التدريب، خاصة في السياقات التنظيمية. يشيرون إلى نقص في الإجماع حول تعريف التدريب نفسه ويؤكدون أن الأدبيات الحالية تركز بشكل أساسي على الحسابات الوصفية للذكاء الاصطناعي في التدريب، مع قلة من يتناول التحديات المفاهيمية التي تطرحها إدخال الذكاء الاصطناعي.
تهدف الورقة إلى فحص العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتدريب من خلال عدسة البراغماتية الفلسفية، متسائلة عن مفهوم “الديمقراطية” في التدريب الذي يروج له مؤيدو الذكاء الاصطناعي غالبًا. يجادل المؤلفون بأن هذه الديمقراطية قد تستمر بشكل غير مقصود في perpetuating عدم المساواة القائمة من خلال تقديم بدائل دون المستوى للتدريب التقليدي. يقترحون وضع معايير لتحديد خدمات التدريب وتقييم ما إذا كان AIC يفي بهذه المعايير كبديل للتدريب البشري. بالإضافة إلى ذلك، يستكشف المؤلفون كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز التدريب البشري بدلاً من استبداله، متحدين الادعاءات السابقة حول التعزيز واقترحين إطارًا جديدًا لدمج تقنية الذكاء الاصطناعي بطريقة تعزز بدلاً من تعطل مشهد التدريب.
نقاش
في هذا القسم، يناقش المؤلفون طبيعة وآثار تدريب الذكاء الاصطناعي (AIC) فيما يتعلق بالتدريب البشري، مع التركيز على قيود نماذج اللغة الكبيرة الحالية (LLMs). على الرغم من قدرة LLMs على إنتاج لغة متماسكة من خلال مخرجات احتمالية، إلا أنها تفتقر إلى الفهم الحقيقي والوعي السياقي، مما يثير تساؤلات حول تصنيفها كـ “ذكية”. يجادل المؤلفون بأن LLMs تعمل كـ “ببغاوات عشوائية”، تنتج نصوصًا دون فهم، مما يؤدي إلى احتمالية عدم الدقة ومخاوف أخلاقية بشأن استيلاء المحتوى الذي كتبه البشر. إن هذا الافتقار إلى الفهم الحقيقي يقوض الإمكانية للاستفسار المشترك المعنوي، وهو جانب أساسي من التدريب الفعال، الذي يعتمد على التجارب الإنسانية المشتركة والتجاوب العاطفي.
ينتقد المؤلفون أيضًا التعريفات الحالية لتدريب الذكاء الاصطناعي، مشيرين إلى الحاجة إلى فهم أكثر دقة للتدريب يتجاوز مجرد تحقيق الأهداف. يقترحون خصائص أساسية تميز التدريب البشري، مثل الاستفسار المشترك، والحساسية السياقية، ونهج قائم على القيم، والتي لا يمكن للذكاء الاصطناعي تكرارها. يبرز النقاش أهمية التعرف على الديناميكيات العلائقية الفريدة والاعتبارات الأخلاقية المتأصلة في التدريب، مشيرين إلى أنه بينما يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في بعض المهام، إلا أنه لا يمكنه استبدال عمق التفاعل البشري الضروري للتدريب الفعال. يدعو المؤلفون إلى حوار مستمر داخل مجتمع التدريب لتوضيح مفهوم التدريب في ضوء تقدمات الذكاء الاصطناعي، مؤكدين على ضرورة وضع معايير تميز التدريب البشري عن المشاركات التي يسهلها الذكاء الاصطناعي.
DOI: https://doi.org/10.1080/17521882.2024.2368598
Publication Date: 2024-06-27
Author(s): Tatiana Bachkirova et al.
Primary Topic: Coaching Methods and Impact
Overview
This section of the research paper discusses the impact of artificial intelligence (AI) on organisational coaching, emphasizing the unique challenges posed by the elusive nature of coaching itself. The authors conceptualize the essential characteristics of coaching and propose criteria to distinguish genuine coaching interventions from AI-driven alternatives. Their analysis concludes that AI “coaching” fails to meet these criteria, although certain elements of human coaching could potentially be enhanced through AI technologies.
The authors argue against the notion that AI could fully replace human coaching, positing that the intrinsic human elements of coaching are vital and cannot be replicated by AI. They critique existing literature for its limited behavioral perspectives and advocate for a broader understanding of coaching’s complexity. The paper calls for stakeholders—including coaches, educators, and AI developers—to critically assess the promises of AI in coaching, urging them to prioritize genuine coaching needs over the allure of AI capabilities. Ultimately, the authors aim to contribute to the discourse on the nature of organisational coaching, highlighting the importance of recognizing its fundamental characteristics to improve coaching practices and governance.
Introduction
The introduction of this research paper addresses the rapid integration of artificial intelligence (AI) into the coaching sector, highlighting the dual responses of enthusiasm and anxiety among coaches. While the excitement stems from the potential marketing advantages AI may offer, concerns arise regarding the possible redundancy of knowledge-based professions due to AI advancements. The authors argue that these reactions are often based on a limited understanding of AI coaching (AIC) and its implications for the coaching profession, particularly within organizational contexts. They note a lack of consensus on the definition of coaching itself and emphasize that current literature primarily focuses on descriptive accounts of AI in coaching, with few addressing the conceptual challenges posed by AI’s introduction.
The paper aims to critically examine the relationship between AI and coaching through a philosophical pragmatism lens, questioning the notion of “democratization” of coaching that AI proponents often tout. The authors contend that this democratization may inadvertently perpetuate existing inequalities by offering subpar alternatives to traditional coaching. They propose to establish criteria for identifying coaching services and assess whether AIC meets these standards as a substitute for human coaching. Additionally, the authors explore how AI can augment human coaching rather than replace it, challenging previous assertions about augmentation and suggesting a new framework for integrating AI technology in a way that enhances rather than disrupts the coaching landscape.
Discussion
In this section, the authors discuss the nature and implications of Artificial Intelligence Coaching (AIC) in relation to human coaching, emphasizing the limitations of current Large Language Models (LLMs). LLMs, while capable of generating coherent language through probabilistic outputs, lack genuine understanding and contextual awareness, which raises questions about their classification as “intelligent.” The authors argue that LLMs function as “stochastic parrots,” producing text without comprehension, leading to potential inaccuracies and ethical concerns regarding the appropriation of human-authored content. This lack of true understanding undermines the potential for meaningful joint inquiry, a core aspect of effective coaching, which relies on shared human experiences and emotional resonance.
The authors further critique existing definitions of AI coaching, highlighting the need for a more nuanced understanding of coaching that transcends mere goal attainment. They propose essential characteristics that distinguish human coaching, such as joint inquiry, contextual sensitivity, and a value-based approach, which AI cannot replicate. The discussion underscores the importance of recognizing the unique relational dynamics and ethical considerations inherent in coaching, suggesting that while AI may assist in certain tasks, it cannot replace the depth of human interaction necessary for effective coaching. The authors call for ongoing dialogue within the coaching community to refine the conceptualization of coaching in light of AI advancements, emphasizing the need to establish criteria that differentiate human coaching from AI-facilitated engagements.