打工人的疲勞和壓力,別人不懂 AI 懂

資料派THU發表於2020-11-02

晚上好,打工人。今天的工,打完了嗎?

最近,「打工人」的梗突然在一夜之間爆火,全網都在「打工人」,也不知道工人犯了什麼錯,要被大家打。

不過「打工人」段子的流行,讓廣大勞動人民得到了更多關注。上班族的壓力到底有多大呢?現在,AI 系統可能比本人都瞭解得更清楚。

「打工人」的疲勞,別人不懂 AI 懂

事實上,一個個調侃「打工人」的段子,看起來無奈中透露著辛酸,辛酸中透露著難過,但從心理學角度來講,這些充滿辛酸的自嘲背後,更是上班族們對於工作中面臨的重重壓力和焦慮的緩解。

在當今快節奏的社會,上班族都面臨著工作上的「高壓」,加班已是家常便飯,這也往往讓人疲勞不堪。打工人的疲勞和壓力,別人不懂 AI 懂打工人的疲勞和壓力,別人不懂 AI 懂摘自《2020 年智康健康問卷調研》,來源:智聯招聘研究表明,在疲勞、超負荷狀態下工作,出現失誤的機率也會明顯增加。尤其在醫療、交通、需要輪班之類的工作中。

近日,麻省理工學院林肯實驗室(隸屬於美國國防部)的研究人員,開發了一個 AI 系統,旨在感知人的認知疲勞,以及決定何時干擾其表現。同時,該系統還會提出干預措施的建議,以幫助個人及時恢復清醒,防止造成傷害。

林肯實驗室研究員 Megan Blackwell說:「縱觀歷史,我們發現人為失誤會導致不幸,錯失良機,有時甚至造成災難性後果。我們正想辦法使用技術來監測疲勞或認知超負荷。比如,這個人是否太過專注?換句話說,他們是不是快精疲力盡了呢?如果能用技術實時監測的話,就可以在事故發生之前進行干預。」

 從生物資料,「讀懂」打工人何時疲勞

該實驗室數十年來的一項研究,就是利用技術「讀取」一個人的認知或情緒狀態。

透過收集生物特徵資料(比如說影片和音訊),並用演算法處理這些資料。研究人員發現了各種心理和神經行為狀況的生物標記,而且,這些生物標記已被用於訓練模型,以準確估計一個人的心態。

打工人的疲勞和壓力,別人不懂 AI 懂

大腦持續較久或高強度勞動時

會出現注意力不集中、思維不敏捷等各種狀況

在目前這項最新研究中,該團隊將把他們的生物標誌物研究,應用於人工智慧系統,可以分析個人的認知狀態,包括一個人的疲勞、壓力或超負荷的感覺。

該系統將使用來自生理資料的生物標誌物,如聲音和麵部記錄、心率、腦電圖和大腦活動的光學指標以及眼球運動來獲得這些資訊。

拯救「打工人」:疲勞警告+干預措施

 認知模型:監控生理輸入,識別意識偏差 

林肯實驗室神經行為生物標誌物研究負責人 Thomas Quatieri 介紹,建立該系統,首先是建立一個個體的認知模型。

「認知模型將整合生理輸入,並監控這些輸入,以觀察當一個人執行特定的令人疲憊的任務時,這些輸入是如何變化的。透過這個過程,系統可以建立活動模式,並瞭解一個人的基本認知狀態,比如聽覺和視覺注意力以及反應時間。」

一旦建立了這個個性化的基線,系統就可以開始識別偏差,並預測這些偏差是否會導致錯誤或不良的後果。

林肯實驗室國土保護和空中交通管制部門的主要工作人員 William Streilein 說:「人是十分複雜的,我們會對壓力或疲勞進行自然補償。而我們目前要做的,最重要的就是,建立一個系統,能夠預測什麼時候這種偏差不會被補償,並且只在那時進行干預。」

打工人的疲勞和壓力,別人不懂 AI 懂

疲勞駕駛是高速交通事故的主要成因

司機往往因認知偏差未能及時補償而造成這一行為

及時干預:如果喝咖啡不行,就上直流電刺激 

系統檢測出過疲勞或壓力過大的情況後,會提供兩種干預措施。

一種是,建議做出一些微小調整,比如讓員工喝咖啡,改變照明強度,呼吸新鮮空氣等;或者建議將任務交給機器或其他同事。

打工人的疲勞和壓力,別人不懂 AI 懂AI 系統會在必要時發出疲勞警告而另一種干預措施較為強烈,會使用經顱直流電刺激。這是一種非侵入性的大腦神經調控手段,使用電極來刺激大腦,使其部分效能得以恢復。而且,研究顯示,該方法能比咖啡因更有效地對抗疲勞,而且副作用更小。

AI 關心你打工累不累

目前看來,這一系統將被應用在作戰航空領域。比如,AI 系統可以為失去意識或身體能力的戰鬥機飛行員做出 「彈射救生決定」。

除了這一領域外,這一技術還可以用在其他工作環境較為危險、苛刻的場景中,比如空中交通管制、作戰行動、災難響應或緊急醫療相關的工作。

如今,林肯實驗室的研究團隊仍在進一步開發這項技術,接下來的一年將集中於收集資料來訓練他們的演算法。

Thomas Quatieri 介紹說,「我們將在短期內研究一組基礎的功能,同時系統仍是個性化的,它可以廣泛部署,就像 Siri 一樣能夠通用,但是又能快速適應每個人。」

畫外音:然鵝,我疲不疲勞,還需要 AI 來檢測嗎?

資料來源:

https://news.mit.edu/2020/stressed-job-ai-teammate-may-know-how-help-1026

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