查看: 312|回复: 0

[IT业界] 人工智能不断进化,哪些工作会被取代?

[复制链接]
发表于 2017-2-12 15:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
   1486863893989.jpg

  【腾讯科技编者按】在21世纪人类和计算机争夺工作岗位的战斗中,计算机正在走向胜利,人类转败为胜的机会并不大。随着技术进步,那些原本人们觉得不太容易自动化的工作,失守的可能性也增大了,以下为原文内容:

  麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)在2017年1月的一份报告中估计,目前人类的工作职责中有一半可能在2055年实现自动化,最早2035年,最迟2075年。

  最重要的一点就是,机器人会取代我们的工作。没有人会在它们周围建立一道隔离墙,或者对它们征收高关税。

  从某种程度上来说,这不是什么新鲜事。自从车轮发明以来,技术就一直在取代人力劳动。现在机器已经在逐步取代那些低技能、低工资、重复度高的工作。最少被取代的工作属于娱乐界人士、治疗师、医学领域成员、社会工作者、教师和管理者。因为在人际互动和定制决策等方面,计算机似乎还比不上人类。

  但是这种情况正在发生变化。

  由于人工智能、自然语言处理的发展,以及计算能力的成本变得越来越低廉,人们曾经觉得不适合自动化的一些工作,突然显现出了自动化的前景。

  例如在10年前,研究人员曾经认为,让汽车绕过障碍物,并在车流中穿行,这项任务的复杂性超出了计算机的能力范围,但现在几乎所有的汽车制造商(以及像苹果这样的公司)似乎都在研制无人驾驶汽车。

  哪些工作可能被取代?

  短短几年里,计算机可以做的工作就在数量和类型上出现了大幅增长,有的在意料之中,但有的出乎了人们的想象。

  中层经理:上个月,世界上最大的对冲基金宣布正在开发算法,对管理决策过程进行自动化,这个过程包括员工的雇用和解雇。 Bridgewater Associates的PriOS项目建立在其创始人、亿万富翁创始人雷·达利奥(Ray Dalio)的经营理念的基础上,该公司希望在五年内推出这个产品。

  律师:下次从交警那里收到违章罚单的时候,你或许可以雇佣一个机器人律师。 DoNotPay已经在伦敦、纽约和西雅图帮助16万人打过这种官司了,它的业务很快将扩张到旧金山、洛杉矶、丹佛和芝加哥。你填写一张调查问卷,如果法律机器人认为你并没有违规,它就会发一封信进行申辩。该公司声称其申辩的成功率达到了60%。

  记者: Narrative Science和Automated Insights等公司创建的AI机器人已经为福布斯和美联社等客户撰写商业和体育报道了。Narrative Science联合创始人克里斯·哈蒙德(Kris Hammond)2015年6月接受《卫报》采访的时候预测说,到2030年,90%的新闻都将由计算机编写,而一些勤奋的机器人甚至可以在那之前就获得普利策奖。

  治疗师:已经有一些公司开始用 “社交机器人”帮助一些自闭症的孩子学习适当的社交行为。治疗型机器宠物可以陪伴患有痴呆症的老年人。美国军方正在使用计算机生成的虚拟治疗师在阿富汗筛查患有创伤后应激障碍( PTSD)的士兵。

  教师:使用McGraw-Hill Connect和Aplia等软件,大学教授一次可以管理成百上千个学生的课程作业。Mooc在线课程也可以同时给数以千计的学生上课。日本和韩国正在使用实体机器人教学生学习英语。

  演员:1994年去世的彼得·库欣在2016年的《星球大战,侠盗一号》中再次扮演了他的老角色,这得归功于工业光魔公司的神奇技术。但他并不是第一个出现在新电影中的已过世演员。保罗·沃克、奥黛丽·赫本、劳伦斯·奥利维尔爵士、李小龙和马龙·白兰度也在新的电影和广告中“数字化复活”过。

  烹饪书籍作者:2015年1月,IBM 的计算机沃森(Watson)创作了一本烹饪书。里面包含65个食谱,比如如何制作“克里奥尔虾肉羔羊”饺子,酿造“蹄子蜂蜜”啤酒等。

  配送员:雅乐轩酒店正在试验一个名为“Botlr”的机器人管家,让它把毛巾或洗浴用品送到客人的房间 (它不会收取小费,但是会鼓励你发推文)。Starship技术公司的送货机器人看起来像是一个加强版的扫地机器人,不过它可以把食品和包裹送到附近的地方。 DoorDash和Postmates已经宣布与Starship技术公司开展合作。而在去年12月,亚马逊使用无人机向顾客配送了第一个包裹。 Amazon Prime Air则承诺在30分钟或更短时间内送达重量不超过5磅的包裹。

  司机:Uber和Lyft想要用机器人替换成千上万的业余出租车司机,这已经不是什么秘密了——尽管早期测试遇到了监管和安全方面的障碍。出租车和城市公交车可能是最先获得自动化的交通工具,时间可能是在2020年代初。

   1486863893486.jpg

  文学和艺术创作领域,人类仍占上风

  2013年牛津大学的一份职业数字化的研究曾指出,最不可能被计算机替代的工作,是那些对社交和创意智能需求最高的工作。但即使是在这些领域,数字化的前景也已经浮现出来。

  多年来,计算机一直在创作艺术、音乐和文学——虽然它们的作品不怎么好。机器人诗歌和计算机生成的音乐已经形成了自己的流派,但对于人类诗人和音乐家的工作前景,它们迄今没有造成太大冲击。去年2月,第一部由算法创作的音乐剧《Beyond the Fence》在伦敦上演,但获得的评价不是很高。

  尽管如此,算法和艺术家们还是存在一定的竞争关系。 在2016年的RobotArt大赛中,冠军被台湾一所大学的TAIDA夺得,它创作的点彩派风格作品看上去似模似样。

  去年4月,计算机写作的小说《计算机学小说的那一天》入围了日本星新一文学奖(the Nikkei Hoshi Shinichi Literary Award)。评委并不知道这本书是AI写作的。

  耶鲁计算机科学讲师奎克(Donya Quick)编写的音乐合成软件Kulitta已经愚弄了一些“精通音乐的人士,”他们误以为这个软件创作的乐曲是约翰·塞巴斯蒂安·巴赫的作品。

  但是目前来说,人类将继续在创意领域占据上风。

  “需要大量创意的工作可能在相当长的一段时间内仍然是安全的。有一些人尝试用计算机写剧本和电视剧,到现在为止,它们写的作品都很糟糕。” 《只有人类才需要申请:智能机器时代赢家和失败者》(Only Humans Need Apply: Winners and Losers in the Age of Smart Machines)的合著者汤姆·达文波特(Tom Davenport)说。

  如何在职场上与计算机共存?

  还有一些迹象,也让人觉得比较乐观。

  大多数高技能职位工人,可能会和计算机一起工作,而不是全部都被计算机取代。麦肯锡估计,目前60%的工作都或多或少有些部分可以进行自动化。

  在医学、法律和银行等领域已经出现了这种情况。例如, IBM 的沃森可以帮助医生诊断患者病情,并分析核磁共振成像图片。eDiscovery和Kroll Ontrack这样的电子发现平台可以帮助律师在几个小时内筛选出数千份文件。FutureAdvisor或Wealthfront这些AI驱动的服务可帮助顾客做出投资决策,这样一来,财务顾问就可以把时间腾出来去为高净值客户工作了。

  达文波特说,在机器人占主导的工作场所中,人类有五种方式可以与他们共存。你可以在织链中向上移动,成为计算机的监督者,或进行高层决策者,决定对哪些工作进行计算机化。你也可以把精力放在工作中计算机不擅长的内容上,或找一个计算机可能不擅长的新工作。最后一个方法是,你成为自动化技术的研发者。

  辛辛那提大学经济学助理教授迈克尔·琼斯(Michael Jones)认为,工作被计算机抢走这个问题可以通过教育和培训来解决——尽管现在还不清楚工人应该获得哪些培训。没有人知道10年或20年后的工作是什么样子,就像没有人20世纪90年代就能够预测到会有“无人机修理技工”这样的工种一样。

  琼斯说:“自动化不仅能令整个社会受惠,而且也会让个别工人受惠——如果这些工人能够调整自己的技能,并利用新的技术来改进自己的工作。 但是这些人都能掌握新的技能吗?即使他们能,他们愿意吗?”

  琼斯说,传统职业受的影响可能不大,如水管工、电工和木匠等等。 调研公司Forrester的副总裁兼首席分析师戈恩德(JP Gownder)表示,尽管在自动化比较容易实现的领域,工作机会将日益减少,但它们可能不会彻底消失。

  “我相信人类劳动会受到珍视,它可能会成为一种奢侈品,”他说。“可以想象,在15或20年后,大多数人都会去找机器人给自己修指甲。但富人可能还是想让真人来给自己修指甲的。”

  如果你碰巧是被算法抢走工作的数百万失业大军中的一员,想要去找工作,那么招聘机器人(如Entelo或Gild)可能会帮助你找到一份新工作。(编译/云开)
温馨提示:
1、本内容转载于网络,版权归原作者所有!
2、本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
3、本内容若侵犯到你的版权利益,请联系我们,会尽快给予删除处理!
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

客服QQ/微信
3323028451 周一至周日:09:00 - 22:00
十五年老品牌,学习网上创业赚钱,首先晨光网,值得信赖!
晨光网 版权所有!

本站内容均转载于互联网,并不代表晨光网立场!
拒绝任何人以任何形式在本站发表与中华人民共和国法律相抵触的言论!

小黑屋|广告服务|加入vip|APP下载|手机版| 晨光网

GMT+8, 2024-11-30 15:49 , Processed in 0.068501 second(s), 34 queries .

快速回复 返回顶部 返回列表