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[導(dǎo)讀]   在過去,技術(shù)可以幫助人們完成一些艱巨的任務(wù),它們幫助人們更高效的工作,同樣的,人們利用這些技術(shù)的新功能創(chuàng)造出新的工種。鐵路的出現(xiàn)為消費者創(chuàng)造出更多的提供物資的機會,而有了計算機之后,人們可以

  在過去,技術(shù)可以幫助人們完成一些艱巨的任務(wù),它們幫助人們更高效的工作,同樣的,人們利用這些技術(shù)的新功能創(chuàng)造出新的工種。鐵路的出現(xiàn)為消費者創(chuàng)造出更多的提供物資的機會,而有了計算機之后,人們可以舒服地在辦公室里工作。

  然而,現(xiàn)在不一樣了,人工智能的感知能力已經(jīng)大大提高了?,F(xiàn)在,機器可以處理圖像、聲音和文本,能從中獲取大量的數(shù)據(jù)并加以分析,而不會出現(xiàn)代價高昂的錯誤。不管是會計專業(yè)人士還是卡車司機,在這眾多的工作崗位中,預(yù)計在未來會有約450 萬人的工作將被機器人所替代。

  

  現(xiàn)在更大的問題是,這是否是對人類其他主流職業(yè)的預(yù)兆,而僅在美國,主流職業(yè)中的前 10 名就有約 2500 萬個工作崗位。這些新的 AI 機器是否會替代人類其他的主流職業(yè)?機器人會替代我嗎?是不是會教我數(shù)據(jù)科學(xué)課?聽起來似乎有點諷刺,但卻是一個潛在的事實。

  

  答案似乎已經(jīng)很明確了,一定會這樣。研究表明,當(dāng)犯錯成本相對比較低的時候,機器人最適合于完成一些可預(yù)測的任務(wù)。任務(wù)越難預(yù)測,機器人犯的錯誤也就越多,只有當(dāng)這些錯誤所造成的成本較低時,自動化才有意義。例如,無人駕駛汽車不會犯多少錯誤,但一旦犯錯,這些錯誤所帶來的代價將是巨大的,甚至是致命的。相比之下,如果讓機器去做納稅申報的決定,尤其是較簡單的決定,是沒有多少風(fēng)險的,因為人們會給機器灌輸海量的歷史數(shù)據(jù),讓它們學(xué)習(xí)該如何做決定。

  

  與汽車類比:汽車制造商正在逐步實現(xiàn)感應(yīng)、制動和加速決策的自動化,并希望在駕駛汽車的某一階段里,汽車可以實現(xiàn)完全自主的自動駕駛。同樣,人類也會因為有機器幫助我們交稅,覺得更加方便與輕松。最終,我們就會相信,它們可以為我們服務(wù),讓我們享受便捷的生活。

  以前,機器只是用來解決某些特定的問題,但現(xiàn)在,它們可以自主學(xué)習(xí),并通過與真實世界進行交互來不斷改進決策能力,還能通過復(fù)雜的感知能力收集數(shù)據(jù)。如果我們能夠逐漸適應(yīng)機器的偶然錯誤,那么,那些傳統(tǒng)意義上只能由人類完成的工作(例如開車和交稅)也將被機器所取代。

  

  畢竟,AI 勢必會取代很多人力工作。再者,機器人的能力日益完善了起來,它們?yōu)槿祟愃峁┑氖孢m性與便捷性會讓人們迅速習(xí)慣它們的存在,這樣一來,人類的工作機會就少之又少了。放眼未來,機器人一定會取代我們,完成更多的工作,甚至是我小編的工作。

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