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機器人
夠了！“人工智能正在讓人失業”的說法言過其實了
或許你最近總會讀到“機器人將會替代你的工作”之類的文章，包括我上一篇文章中也在提到，穀歌的翻譯技術將會造成翻譯們失業。但沒有宣揚很恐怖的未來哈。這些文章往往配有一些身無分文的人類和富有的機器人的特寫圖片，來表示機器人奴役人類，甚至更糟。公平地說，這些警告是建立在堅實的事實基礎上的。不可否認，人工智能正在改變就業格局，就像其他所有技術革命一樣。然而，被描繪的畫麵往往過於陰沉和誇張，預示著在未來，人類的勞動將不複存在。
科技公司在機器人技術和人工智能領域取得的巨大進步，部分是由於科技公司取得了巨大的進步，使得計算機能夠完成以前看似不可能完成的壯舉。但事實是，在我們把科技行業的就業機會減少之前，我們還有很長的路要走。我們可以做很多事情來確保我們不會創造出類似於機器人末日等場景，或者說一個未來可能會被稱為反烏托邦的人工智能。
因此，當我們在推測就業減少的時候，我們也應該試著更好地理解和準備，來應對人工智能帶來的影響。
最近的人工智能革命背後的主要驅動因素是機器學習。機器學習算法是通過攝入大量的數據和推斷模式來實現的，它們用於分類、執行任務和預測結果。這使得它們對於那些無法按照傳統的基於規則的方式編程的任務特別有用。機器學習依賴於大量的數據和計算能力，這兩種能力正變得越來越豐富，成本也越來越低。
機器學習和深度學習是更先進的子集，是許多日常工作的自動化背後的原因，尤其是認知任務，如銷售、會計和客戶服務。
然而，這並不意味著就業機會將會消失。
在Wired發表的一項專題中，James Surowiecki解釋說，如果自動化正在改變經濟，有兩件事應該是顯而易見的：生產率的總體上升和就業的減少。然而，這些數字反映了一個不同的故事。例如，在美國，人們對技術失業問題進行了熱烈的討論，就業流失比例處於曆史低點，工作崗位的平均任期也延長了。
“我們有理由得出這樣的結論：如果一份工作可以由機器來完成，那麼這個工作就不再適用於人類了——但這不是我們的經濟運行方式，”Tim Estes說，他是Digital Reasoning的創始人和總裁。“經驗一再向我們證明，人類在新技術帶來的顛覆中找到了機會。“隨著世界繼續快速變化，就業市場不可能保持僵化。”
其他研究發現，製造業的工作崗位，通常被描述為自動化的第一個受害者，正在增加。德勤2015年的一項研究顯示，未來10年，美國將有350萬個製造業崗位可用。
然而，盡管人工智能正在創造新的就業機會，但它也在創造新的技能需求。上麵提到的德勤報告提到了技能差距的擴大，這將使200萬個製造業崗位空缺。
網絡安全等其他行業也麵臨著類似的技能短缺。由於軟件、計算和連接被整合到每個設備和領域，網絡安全專家的需求越來越大。但沒有足夠多的專家來填補這些職位空缺。
具有諷刺意味的是，人工智能在彌合它所創造的技能鴻溝方麵扮演著重要角色。一些公司正在探索利用新興技術，讓專業人士在工作中更有效率、更有效率。
例如，在製造業和其他實際操作領域，增強現實和混合現實設備正在推動一場革命，為工人提供實時信息和幫助。
“這極大地減少了完成一份工作所需的時間，因為工人們不需要停止他們正在做的事情，就能翻出一份紙質手冊，或者與設備或工作站進行互動，”Magid Abraham說。他是Upskill的執行主席，該公司專門從事專業工作環境的AR應用程序。Magid Abraham進一步解釋說，AR技術將有助於彌補技術製造工人短缺的技能缺口。他說：“因為增強現實技術會讓更多的工人從事高技能的工作，並提高他們在這項工作中的表現，我們對工業生產力將會增長持樂觀態度。”
有趣的是，AR技術和設備嚴重依賴人工智能的子集，比如計算機視覺和語音識別，來分析實時圖像、手勢和語音指令。
在其他領域，人工智能是一個促成者，而不是一個減少工作者。其中之一就是教育，人工智能可以在很多方麵提供幫助。Rose Luckin是倫敦大學學院知識實驗室的“學生中心”設計教授，他說：“人工智能可以用來評估在線的人類導師，並為這些導師提供個性化的培訓。這可以幫助更多的人成為導師。”
英國在線輔導平台“Third Space Learning”等公司正在探索這一理念。TSL使用人工智能算法來尋找成功的教學模式，並指導在線教師提高他們的表現。Luckin說：“人工智能還可以幫助所有的人類教師成為最好的老師，從而改善他們的學生的學習體驗。”
網絡安全和醫療保健是人工智能降低進入職業領域門檻的其他領域。在其他地方，人工智能正通過將有才華的求職者與雇主聯係起來，幫助簡化招聘流程。
這並不意味著我們應該對人工智能的長期影響發出警告。事實上，當它變成現實時，人類水平的智能將真正改變一切。在此之前，人工智能和機器學習將成為一種通用技術，將推動各個領域的創新和變革。
“為了創造新的就業機會，從而創造新的機會，我們需要擁抱這些轉變，”Digital Reasoning的Estes說。“那些回避機會的人最終會冒最大的風險。”
不要問人工智能是否會讓你陷入失業，你應該問問人工智能是如何幫助你在工作中變得更有能力的。
用人工智能領域的兩位思想領袖Andrew McAffee和Erik Brynjolfsson的話說，“成功的策略是願意嚐試快速學習和學習。如果管理人員沒有在機器學習領域加大實驗，他們就沒有盡到自己的職責。未來10年，人工智能不會取代管理人員，但使用人工智能的管理人員將取代那些不使用人工智能的管理人員。”
文章由一寸明言編譯自TheNextWeb，原文作者：BEN DICKSON，網易見外人工智能翻譯平台提供支持。
最後更新：2017-09-02 12:43:21