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流量计:你担心人工智能取代你的工作吗
时间: 2020-01-16 15:09 浏览次数:
早从《黑客帝国》开始,人们就对未来科技生活展开了想象:在未来,人们将会生活在虚拟世界,平常的感知都将由程序来进行模拟,在本质上,人们已经成为了机器的奴隶。 联系到

早从《黑客帝国》开始,人们就对未来科技生活展开了想象:在未来,人们将会生活在虚拟世界,平常的感知都将由程序来进行模拟,在本质上,人们已经成为了机器的奴隶。

联系到最近大火的亚文化奇观赛博朋克,人们总是既期待又感到恐惧,前者自然是对美好生活的向往。但后者并非只是机器对人类拟态的“恐怖谷”效应,还裹挟着人们对未来生存方式的恐惧。当AI机器一步一步从体能到智力上取代人类,人类最后的生存意义究竟是什么?

科技永无止境,从阿尔法狗击败柯洁开始,虽然有所稚嫩,但AI机器确实发展迅速。去年一则AI翻译聘请人类“枪手”的新闻上了热搜,其中AI翻译远没有达到取代人类的地步,但在自然语言上的进步还是让不少同传朋友都心有戚戚然。

人工智能领域,《未来简史》作者尤瓦尔•赫拉利直接豪言:“在20到30年之间超过50%的工作机会被人工智能取代”,“人类将会分化出智神。”

言之凿凿或是危言耸听,在浪潮下,人工智能替代人类进行工作这件事确实已经是不可逆的存在。

AI将会从哪些领域进行改变

那么AI将会从哪些领域进行改变呢?我们首先需要明确一点,人工智能各种应用本质上还是基于不同的算法建构,因此并没有超脱出人们的框架。在人工智能领域有一个著名的实验“中文屋悖论”,其中的实验内容为将一个不懂中文、只懂英文的人关在封闭的房间里,桌子上有着相应的英语翻译书,能够帮助这个人理解相应中文的意思,并且可以让他以中文的形式传达出去。

你担心人工智能取代你的工作吗

外面的人只能通过递出的小纸条来进行交流,对于他们来说,看见中文回应就意味着房间内部是一名中国人。约翰·希尔勒的这个实验类比到人工智能身上,房间里的人为计算机、翻译书相当于不同的程序,房间外的人也就是我们。从翻译的角度来看,人工智能能够精准翻译出英文的意思,但实际上它并不是真正理解它的意思,而只是依照程序来进行处理。

虽然实验有所纰漏,但简单来看,人工智能在深度学习下只能明确“给钱”就能获得“汽水”的对应行为关系,而不能了解到“钱”本身所代表的含义。通过大量深度学习,人工智能能够实现异常复杂的行为关系,在我们看来,它或许已经达到了人类的层次,但从本质上而言,它还只是算法而已。

因此人工智能所能替代的领域也只是在简单的重复工作领域,但对于需要大量创意的地方仍然束手无策。注意,对于很多创意内容,只要有了模板,浮球液位计,人工智能也能够进行相应的模仿,此前火热的小说生成器就是如此。但在改变写作,出新的角度上,人工智能并没有这个能力。

从此前给出的可能会消失的工作,我们也可以看出重复性劳动的工作将会更加趋近消失,其中电话销售员已经近乎到了边缘化。在去年的Google I/O 大会上,磁翻板液位计,Alphabet新任董事长John Hennessy介绍了大量关于人工智能的发展方向,并且表示Google Duplex已经通过了图灵测试。

在亮相的时候,Google Duplex的AI对话表现让众多用户炸开了锅。在现场直播中,Google Duplex能够与一位电话接线员流畅通话,并且成功预定了理发服务的时间。在其中接线员要求等待一会儿的时候,Google Duplex居然还发出了“嗯嗯(Mm-hmm)”的拟声词,完全让人察觉不出来对面会是人工智能。

而图灵测试一直被认为(业界部分领域)是作检验人工智能标准,在1950年,图灵提出了这么一个测试:如果机器能够与人类展开对话,并且不被人类察觉身份,那么这台机器就意味着拥有智能,可以思考。

人工智能领域一直对于图灵测试有所争论,认为评判标准局限在欺骗人类身上,而非展现真实智能水平,而前者很容易被拟态出来,上面提到的中文屋就是这么一个例子。但是此次Google Duplex在服务型对话的表现确实让人眼前一亮,也具有商用化的价值,不过要像推及到其它领域,人工智能还有很长的路要走。

破坏即创造 AI能够带来哪些新工作?

在破坏掉一部分工作的同时,发展的人工智能毫无疑问会刺激新的工作岗位形成。

在这一领域,首先吃香的自然是人工智能“大厦”的建筑工们。在《中国人工智能ABC人才发展报告》中,人工智能ABC(人工智能+大数据+云计算)领域人才走势持续高涨,就业形势良好。在当下国内人口红利耗尽,移动互联网发展触顶的时期,液位开关,人工智能领域在未来趋势、国家战略、商业落地上都必然会成为“香饽饽”。

据AI Lab报告数据指出,2019年人工智能缺口将达到110万,浮球液位开关,其中领域涵盖了算法、深度学习、自然语言处理等多个方面,而这一缺口在2022年将会增至594万。现在无论是BAT,还是字节跳动、科大讯飞等厂商都在进行激烈的人才争夺战,并且也都有着相应实验室来进行人才储备。

落到岗位上,在当下算法和机器深度学习成为热门岗位。无论是产品的驱动还是功能属性的添加,算法和深度学习都是必不可少的存在。落到产业上,当下人工智能已经逐渐渗透到了我们生活的方方面面。智慧出行、智慧城市、智慧安防……人工智能正在重塑传统传统产业链的架构,在这之中必然会有岗位迭代和供应链重组,如何利用自身优势进入人工智能产业庞大的产业盘子,这是企业需要思考的下一个问题。

另一方面人工智能的发展需要进一步的资金支持,而在这个过程中,利用人工显然会是更节省成本更稳妥的方式。包括谷歌在内发力AI的公司毫无例外都扩大了审核团队,虽然有着算法查验机制,但面对灵活变动的违禁信息,人工处理显然要更为安全。另一方面,机器学习也需要“养料”建立数据模型,而让众多公司真正无法回避的问题是——出了问题怎么办?

相比人工审核,纯机器审核带来的技术追责在处罚划分上显然不够明显。人工智能出了问题,可技术只是提供框架模型,磁翻板液位计,具体效果要靠数据“喂”出来,在庞大的数据面前,谁也不能断言人工智能一定没问题。此前在国外机器学习中,就出现了因为“对抗样本”造成人工智能偏差,液位开关,进而出现图片识别明显出错的问题。说到底,人工智能也只是在数据中进行重复的深度学习,一旦在训练材料中混入“污点”,这些“污点”在一定条件下就会改变人工智能的识别方向,造成偏差。

伴随技术发展,专攻人工智能的黑客也会出现,相应的防护措施也会有所增加。但就落到人工智能完全替代工作这件事上,还需要面临诸多问题,例如安全、可用性、岗位替代后的社会问题。相比于技术上的障碍,人工智能真正要跨过的是社会本身。

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