打工人的疲勞和壓力,別人不懂 AI 懂

2020-11-30 健康界

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 系統可能比本人都了解得更清楚。



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。

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，出現失誤的概率也會明顯增加。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，以及決定何時幹擾其表現。同時，該系統還會提出幹預措施的建議，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幹預。」



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。


通過收集生物特徵數據(比如說視頻和音頻)，並用算法處理這些數據。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。


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數據的生物標誌物，如聲音和面部記錄、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信息。



 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。通過這個過程，系統可以建立活動模式，並了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，並且只在那時進行幹預。」


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


 及時幹預：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，會提供兩種幹預措施。


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。


AI 系統會在必要時發出疲勞警告


而另一種幹預措施較為強烈，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，使其部分性能得以恢復。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。



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數據來訓練他們的算法。


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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