机器人技术日迅速发展带来的紧迫感

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机器人

看看最近的一些新闻资讯,你可能觉得机器人很快就会抢走我们的饭碗,终结者不久将杀光我们所有人,我们已经无路可逃,抵抗是徒劳的。马斯克和霍金都发出过警告,危险的杀手机器人可能给人类带来灾难。

往好里说,就算是 99%的雇主不愿意雇佣机器人,我们在社会经济中的地位仍然可能遭到动摇,很多辛勤工作的人会陷入困境。所以,我们现在就应该仔细思考一下,人工智能对现在以及未来到底会产生什么样的影响?问题很复杂:什么样的工作岗位将受到影响?这些受到影响的人又该如何再就业,重新融入到经济发展之中?

但是你对人工智能了解得越多,就会越多地意识到,我们大多数人对这项技术的实际发展并不了解,这直接影响我们对现实世界中人工智能的感觉。和Siri聊天很愉快,它是一种人工智能,这是一回事,但人工智能某些领域的研发速度远远快于其他领域,这是另外一回事。

你可能不会被终结者追杀

要让终结者成为现实,必须要有一大堆技术在同一时间达到非常先进的水平。但从实际来说,研究者在某些方面(比如自然语言处理和数据分析)取得了非常大的进步,但是在另外一些领域(比如决策和演绎推理领域)情况就差强人意了。为什么呢?因为在 2000年代中后期,科学家在神经网络、在对人工智能数据解读系统方面取得了突破性进展。

随着互联网原始数据的井喷,有了这样的突破,机器学习领域就以接近指数级的速率腾飞起来,而人工智能其他领域的研究却在以线性速率缓慢爬行——这是IBM 负责认知计算和人工智能研究的高管古鲁达斯•巴纳瓦尔(Guruduth Banavar)的看法。

巴纳瓦尔说:“媒体上很少提到的一件事是,人工智能实际上是多种技术的组合,你不能只看其中一种技术的发展,然后假设人工智能的其他领域都在以相同的速度齐头并进。”

这并不是说,科学家不会“杀手机器人”的其他所需领域取得新的突破,而是说,就目前来看,要制造出一个终结者在技术上还不是那么现实。这一点很重要,因为与此同时,我们在其他领域获得的进步可以推动我们创建一些和终结者完全不同的人工智能。

例如,我们在机器学习领域的进步体现在了Siri、Alexa 和Google Now这些数字助理的崛起上——它们非常擅长于解读基于语音的请求,但是其他方面就比较无力了。这些“狭隘的人工智能”在研发的一开始就带着特定的目的: 帮助人们做一些日常小事,比如说查找天气预报,发送短信等等。

谁会失去工作?

由于我们更擅长于设计这些“狭隘的人工智能”系统,一些专家预测,高技能工种将适应技术的发展,把它们当做一种工具,而与此同时,低技能工种就会像疾风暴雨的小船。奥巴马政府研究过这个问题,发现目前时薪低于20美元(约合130元人民币)的工作岗位中,80%有朝一日可能会被人工智能取代。

“这需要很长一段时间,其实不太可能出现失去80%的岗位,这些人不能再就业的情况。” 奥巴马的高级经济顾问杰森 • 福尔曼(Jason Furman)在接受采访时说。“但是,即便失去了80%的工作岗位,这些人中只有90%到95%的人能够再就业,也会是结构上的巨大跳跃。”

政府需要制定出切实可行的计划,来解决这个迫在眉睫的就业问题。但是这也暗示着一条出路:对高收入工作来说,自动化的不良影响比较小。相比于低收入工作,时薪在20美元到40美元之间的人大约有三分之一会被机器人抢走饭碗。在高收入工种中,这个数字只有5%。

当然,如果科学家们能研制出一种机器工人,可以真正像人类那样工作,这些数字就会大不相同了——在这种情况下,即使你做的是技术含量极高的工种,也难免会感到恐慌。但是正如前面所说,我们现在的研究主要集中在“狭隘的人工智能”上,所以情况可能不会那么糟糕。

如何为高技术工种做准备

所以,关键就是让尽可能多的低技术工人转移到高技术工种。其中一些高技术工种已经出现,另外一些还没有发明出来。那么问题就来了:我们该如何为尚未出现的工种做准备呢?

马里兰大学工程和IT系主任茱莉亚•罗斯认为,你需要学习如何增进灵活性。我们应该从娃娃抓起,尽早培养孩子和来自不同背景的人交往,让孩子尝试一些没有固定答案的问题,教他们如何变得更有创意,如何进行批判性思考。

罗斯对《华盛顿邮报》说:“你需要成为一个终身学习者,你今天学的东西可能5年后就过时了——你要适应这种状况,要对自己的学习能力抱有信心。这就是我们需要灌输给每个学生的东西。”

 

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