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[導(dǎo)讀] 圍繞人工智能和自動化的爭論似乎一直都是悲觀主義者占主導(dǎo),他們擔(dān)心機(jī)器人會取代所有的工作,而樂觀主義者則不以為然。但麻省理工學(xué)院Sloan教授Erik Brynjolfsson和他的同事們表示,爭

圍繞人工智能和自動化的爭論似乎一直都是悲觀主義者占主導(dǎo),他們擔(dān)心機(jī)器人會取代所有的工作,而樂觀主義者則不以為然。但麻省理工學(xué)院Sloan教授Erik Brynjolfsson和他的同事們表示,爭論需要不同的觀點(diǎn)。

新的研究發(fā)現(xiàn),在不久的將來,自動化將取代工作中的特定任務(wù),而不是整個(gè)職業(yè)本身,其中一些工作比其他工作受到的影響更大。

研究人員在5月份在美國經(jīng)濟(jì)協(xié)會論文和會議刊物上發(fā)表的一篇文章中寫道,“我們的研究結(jié)果表明,在關(guān)于人工智能的影響的辯論中需要轉(zhuǎn)變:從整體上關(guān)注整個(gè)工作的完全自動化和普遍的職業(yè)替代,以重新設(shè)計(jì)工作和商業(yè)實(shí)踐的再造。”該研究是由Brynjolfsson和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)系的Tom Mitchell教授和麻省理工學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)博士研究生兼研究員Daniel Rock共同完成的。

Brynjolfsson說,“不管好萊塢怎么說,我們離通用人工智能還很遙遠(yuǎn)。那種AI可以做人類能做的一切事情。我們沒有任何東西接近它,除非有驚人的突破,否則未來幾十年仍然如此?!?/p>

Brynjolfsson說,我們所擁有的是功能強(qiáng)大的窄AI系統(tǒng),通常使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠解決人類或超人類準(zhǔn)確度的特定問題。這些技術(shù)擅長涉及預(yù)測分析、語音和圖像識別以及自然語言處理等任務(wù)。

他說,“但那不是一切,這只是部分事情。這提出了一個(gè)明顯的問題:這個(gè)驚人的AI能做得好哪些事情,哪些是他們做不了的任務(wù)?”

為了回答這些問題,研究人員開發(fā)了一個(gè)有23道問題的測試,以確定任務(wù)是否適合機(jī)器學(xué)習(xí)。Brynjolfsson說,這個(gè)測試中的任務(wù)分?jǐn)?shù)的高低表明了自動化和機(jī)器學(xué)習(xí)的敏感程度。他和Tom Mitchell于2017年12月在《科學(xué)》雜志上發(fā)表了最初的專欄文章。

他說,“任何一個(gè)經(jīng)理都可以利用這個(gè)測試,如果他們想用機(jī)器學(xué)習(xí)來完成任務(wù),那么這個(gè)測試應(yīng)該能給他們一些指導(dǎo)。有很多很適合機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù),然而大多數(shù)公司真的只是抓住了表面。”

研究人員想進(jìn)一步研究這個(gè)想法。由于工作只是各種任務(wù)的集合,所以還可以使用這些標(biāo)準(zhǔn)來衡量整個(gè)職業(yè)對機(jī)器學(xué)習(xí)的適用性。使用聯(lián)邦勞工統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù),這正是他們?yōu)槊绹?jīng)濟(jì)中超過900個(gè)不同職業(yè)所做的一切,從經(jīng)濟(jì)學(xué)家和首席執(zhí)行官到卡車司機(jī)和學(xué)校教師。

研究人員寫道,“歷史上,自動化技術(shù)一直是提高工業(yè)生產(chǎn)力的關(guān)鍵驅(qū)動力,它們也曾系統(tǒng)地破壞了就業(yè)和工資結(jié)構(gòu)。然而,我們的分析表明,與早期的自動化浪潮相比,機(jī)器學(xué)習(xí)會影響勞動力的不同部分。..。..機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)中的許多工作,但完全自動化不如流程再造和重組任務(wù)。”

Brynjolfsson說,舉個(gè)例子,放射科醫(yī)生有26項(xiàng)與其工作相關(guān)的不同任務(wù)。閱讀醫(yī)學(xué)圖像是一項(xiàng)非常適合機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù),計(jì)算機(jī)開始比人類更擅長圖像識別。但是,像將醫(yī)療信息傳遞給患者這樣的人際交往能力并不是機(jī)器能容易且有效地執(zhí)行,他說。

“幾乎在每個(gè)職業(yè)中,活多或少有一些任務(wù)可能會受到影響,但是在每個(gè)職業(yè)中也有許多任務(wù)不會。也就是說,一些職業(yè)的任務(wù)確實(shí)比較多,可能會受到機(jī)器學(xué)習(xí)的影響。” Brynjolfsson表示,注意到像禮賓服務(wù)這樣的工作可能并且正在被大多數(shù)基于從谷歌等公司的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)取代。該研究表明,像按摩治療師這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)潛力不大的職業(yè)可能影響最小。

研究人員建議,在每一個(gè)職業(yè)中,了解通過機(jī)器學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)高度自動化的任務(wù),將它們從其他任務(wù)中分離出來,并重新組織工作以適應(yīng)這些發(fā)展。機(jī)器學(xué)習(xí)可以做他們最理想的任務(wù),他們寫道,而人力勞動可以被解放出來做更多的機(jī)器學(xué)習(xí)活動不太適合,從而提高利潤率。

研究人員寫道,這并不是說機(jī)器學(xué)習(xí)的新發(fā)展不會對未來的就業(yè)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生更廣泛的影響?!盀榱似ヅ湮磥頇C(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域不斷發(fā)展的狀態(tài),將需要相應(yīng)地更新測試?!?/p>

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