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有哪些职业容易被人工智能替代?人工智能取代

  其实没有必要太担心人工智能带来的失业潮,这个过程应该是缓慢而坚定的,不会在一夕之间发生。现在人工智能领域泡沫还比较大,而大部分行业其实还远没有达到人工智能的阶段。以我供职的一家服务类为例,为了赶上潮流提供人工智能方向的,老板专门招聘了多个相关领域的博士,包括数学、统计、计算机,甚至还有一个行为科学(Behavioral Science)的博士。然而我们这个团队迄今为止还没有成功的做出一个“行业”的产品,大部分卖给客户的都是比较小的模型。我们尝试过“审计自动化”但也因为各种原因失败了,如阿萨姆:随着人工智能的进步,财务工作者会大批失业么?该如何应对?,我们也试过代替人事用于面试的对话机器人(Chat Bot),受限于自然语言生成(NLG)结果也不够惊艳。

  我觉得还是有的,但此处的失业仅特指在某个方向和小范围上,而不是全面失业。举两个简单的例子:翻译和律师。众所周知,这两年的文字/翻译模型进步飞速,自然语言处理(NLP)也有很多依靠深度学习发展很好的例子。以律师行业为例,/硅谷共同孵化的Ross Intelligence就很好的为法律文件检索提供一个快捷免费的方案,让大律师们的失业变得成为了可能。前一阵子我想大家也看到了腾讯和学术界共同的“腾讯觅影”来检测早期食管癌。这些例子不难看出,在短时间内,很难出现全领域的人工智能或者机器学习模型。但是在利润率高、数据结构化好、数据储量大、问题定义明确的单一领域,AI可以发挥其力量。随着一个个小领域被逐步击破,或许我们就可以迎来强人工智能时代,是福是祸暂时还未可知。

  所以在我看来,一个行业/职业达到被人工智能取代至少需要满足以下三个条件:

  人工智能需要结构化的数据,至少是电子数据。人工智能的秘诀就是通过学习数据发现并重现其中的规律,没有大量的数据积累导致利用人工智能举步维艰。大部分领域的大数据化,甚至是数据结构化都还有很长的的要走。人工智能取代的职业以审计为例,很多还有大量的都不能无纸化,更不要提AI能够消化的电子数据了。以我上文提到的面试AI为例,因为没有原始数据可以直接使用。于是我们让12个刚入职的员工花了一周时间把我们保留的面试视频逐字逐句的转译到文字+特征,整个过程。

  现阶段比较在商业化中被广泛应用的机器学习还是监督学习,而监督学习要求有比较明确的问题定义。现在看起来很有希望的强化学习,迁移学习等还并不能大规模普及应用。以简单的监督学习为例,如果你想建立一个模型来预测企业并购是否会影响股价,那么你需要提供大量并购数据,以及并购后股价是否发生了变动。理想情况下,在收集足够多的并购消息和股价变动信息后,做自然语言后提取特征放到机器学习模型里面就大功告成了。然而在实际情况中:我们无法给出明确的问题定义和边界。如果想用AI来来制定一个股票交易策略,那么需要考虑进去多少因素?仅仅只考虑并购消息就够了么?越多相关的因素越可以提高模型的拟合性和准确性。如宏观政策和微观的具体情况都会影响到股价的波动,漏掉其中哪一个都会造成一定的影响,往往是多多益善。在这种情况下,每个问题都需要大量人和数据来支撑,这也是为什么大量用AI来预测股票走势的探索都无疾而终的原因。现阶段或者可预见的未来,在很多问题上不会出现这种明确的定义和范围。

  每个人工智能问题可能都需要大量人和数据来支撑。因此研究探索型的、不能产生利润的方向很少有来投资AI。换言之,有财力提供AI研究的不多,小型的企业或者学术机构又缺乏资源(资金,技术人才,数据积累)来进行系统的研究。因此在很多传统的行业,大家其实是缺乏动力来投资人工智能的。比如你很难一个烧烤店老板投资AI来吸引更多客人或者自动烧烤机器人。如果某个人工智能产品不能在合理的周期内提供回报,那大部分企业和资本不会选择投入。

  不容易被人工智能影响的行业一般都不符合以上几点中的某一点,而很多行业暂时没有被替代不是因为技术门槛高,而只是回报周期太长且利润率不够高,对投资人缺乏吸引力。人们常年挂在嘴边的艺术算是比较特别的一类不容易被替代的行业,而原因只是因为艺术有“主观性”的特征。

  严格意义上说,正在被人工智能替代或者将被人工智能替代的行业其实都是黄金行业,这符合资本逐利的特征。这也是为什么我们很少在传统行业,如餐饮或者制造业听说人工智能新闻,而更多的是在高新金融行业。说句不正确的话,虽然有越来越多的进行无人化,但短期内象征意义大于经济价值,同理还有外卖机器人等。

  像我说过很多次的,趋势这个东西不要想着对抗,而要想着顺势而为。如果你身处我提到的容易被替代的行业,积极发挥自己的领域知识,变成既懂人工智能又懂金融的领域专家,成为跨领域人才才是保命稻草。具体的可以看我另一个答案阿萨姆:未来 3~5 年内,哪个方向的机器学习人才最紧缺?重点就是不要抛弃自己的本行和领域经验,取巧从交叉领域发力。

  如果你身处传统领域,或许你有机会成为行业者。有目的地的收集数据,开始着手逐步自动化/智能化你的工作,像你的老板人工智能思想。但不要操之过急,要一步一个脚印,说不定你就是人工智能时代餐饮业的大佬。相较于高新金融行业,传统领域有更多机会,因为技术普及程度低,人才少,你有更大的机会进行。

  对于还在就读的学生朋友来说,如果不是计算机/统计方向,有计划的学习和了解更多数据相关的知识,也可以考虑去读一个数据硕士。核心观点是,在这个“人工智能”盛行的时代,即使泡沫终将会破,有一些数据能力也能够帮助你“逢凶化吉”。

  运动竞赛,就是先天承认了人的缺陷,再努力挑战极限。这就是他的魅力。人工智能再怎么完美,精确,快速,也无法取代。甚至,运动竞赛

  人工智能迅速发展,对我们生活的各个方面带来改变。近年来,医疗人工智能吸引了无数关注的目光,也引来种种疑问。医疗人工智能是怎样做出诊断的?它有哪些优缺点?医疗人工智能发展中遇到了哪些问题和障碍?人工智能会取代医生吗?

  2017 年 5 月,中国乌镇围棋峰会召开,一位特殊的「棋手」吸引了全世界的目光,它就是人工智能棋手——「阿尔法围棋」(AlphaGo)。这个昵称为「阿尔法狗」的人工智能系统与世界排名第一的围棋手柯洁进行了 3 场比赛,最终大获全胜。这可以说是人工智能发展史上里程碑式的事件。

  也许你并不了解「阿尔法狗」,但你一定听说过甚至体验过自动驾驶汽车、智能面部识别系统或智能手机聊器人。越来越多的人工智能已经悄然走进我们的日常生活。而就在不久前,人工智能在医疗领域也开始崭露头角。

  英国国家医疗服务系统(NHS)正在试用一种人工智能辅助诊断系统,测试其是否比现有的电话连线更有效。在欧洲国家和美国,很多公共健康从业者都对人工智能抱有极高的期望。那么医疗人工智能到底是前景,还是只是炒作的泡沫呢?你能放心让机器人和电脑程序为你治疗吗?

  2015 年,着名计算机科学家塞巴斯蒂安·特龙带领他的团队开始研究一项新课题——用机器识别皮肤癌。皮肤癌的早期诊断非常重要,有经验的皮肤科医生通过检查患者皮肤上的痣、斑点和肿块,就能初步确定肿瘤的和类型,再对可疑进行病理切片以确诊。但是,检查皮肤对医生和患者都不是件轻松的事情。特龙希望能出一套智能识别系统来完成初诊,以减轻医患双方的负担。

  计算机辅助诊断早已普及。以心电图为例,心脏或血管的不同症状会显示出不同的特征波形,而计算机系统能基于一定的规则识别这些波形,并在检查报告中标识出其对应的症状。这种识别系统比较简单,其依据的规则也比较古板,工作起来照本宣科,不能识别很多复杂的情况。

  但特龙的新系统与上一代的辅助诊断系统有着根本性的不同,这个系统采用了基于神经网络算法策略的深度学习算法。上一代人工智能主要根据程序中设定的各种规则对数据进行识别,而深度学习算法让人工智能脱离这种规则,进行自主学习。

  深度学习算法比以前的机器学习算法更接近人类学习思考的模式。举个例子,如果要让人工智能识别什么是苹果,要如何设计程序呢?如果使用以前常用的机器算法,软件工程师必须在程序中输入苹果的各种特征,如颜色、形状、气味等等。这类人工智能通过这些特征「学习」到「什么是苹果」,但人类的学习过程并非如此。一个孩子在第一次接触苹果时,父母会告诉他这是苹果,但不可能详细叙述苹果的所有特点。当他后来看见橘子时,可能以为那也是苹果,但他很快会得到纠正。当他见过了很多苹果和水果之后,就会知道什么是苹果,而且不会把它和橘子弄混。而深度学习算法的模式与此类似,人工智能会从苹果和水果相关数据集中提取信息,最终「学会」的不是「什么是苹果」,而是「怎样识别一个苹果」。

  深度学习算法使新型人工智能诊断系统能更复杂的病症。特龙的研究团队收集了大量关于皮肤损伤的图像,其内容包括、皮疹、过敏反应和昆虫叮咬造成的红肿,当然还有各种皮肤癌。研究人员使用超过 10 万张图片对人工智能进行了训练。然后研究人员用这个人工智能测试了 1.4 万张新图像,结果发现,在对黑色素瘤的诊断上,这个系统的表现不亚于专业医师。

  更值得期待的是,研究团队正将这个人工智能系统为一款手机应用软件。软件的用户只需给自己拍一张照片,就可以及时皮肤的问题。

  对于这个问题的回答,我们的结论是:法律行业,这是一个很不容易被人工智能代替的行业。原因当然不是说我自己做这个行业,所以就王婆卖瓜自卖自夸,原因在于人工智能所需要的基础条件在法律行业并不成熟。

  那么人工智能所需要的基础条件是什么?按照吴军《智能时代》的说法,人工智能的落地需要四个基础条件:1.大数据,而且这类数据呈现度、多来源、可验证、可采集。但事实情况是法律行业存在多个数据孤岛,目前还没有一家机构可以聚律行业所需要的大数据。举个例子来说明下,我们都知道这两年法律人工智能的发展主要集中在法检领域,而法检领域之外的、法务、律师服务鲜有成熟的法律人工智能产品出现,根本原因就在于这种数据之间的【隔离】。法检领域是自上而下,由最高院直接推动的,数据本身的采集、挖掘、产品化相对容易,也有强力的支持,诸如上海智慧项目能在短时间内取得成效,与的大力支持是密不可分的;但法检之外的领域,一方面数据相对封闭,这也是商业法律服务的必然要求。比如律所内部的办案数据、业务经验、业务文本都是作为其核心的商业机密,一般这些数据都不可能公开。这种情况下,各类数据的隔离就造成法律人工智能发展的障碍。简单地说我们想做个智能机器人,但因为没有过往数据的积累以及相应的优质文书模板、要点梳理这些成型的数据,只能通过网上爬取数据或者通过案例形成知识图谱,弥补数据的不足;2.资本。人工智能和之前的互联网经济不同,是一个资金密度和技术密度【双高】的领域。法检端暂且不论,在商业法律服务端,传统的律师事务所作为主体无法承担智能法律所需要的资金和技术人才,这也是法律人工智能领域鲜有律所主体运作的主要原因。而因为法律人工智能本身尚未有成熟的径,资本市场更多是把这个领域作为一个可尝试的领域,虽然有项目的达成,但却没有形成资本大规模进场的态势。而没有资本的积累,法律人工智能会始终停留在概念期,很难有可以落地的产品出现;3.技术。这里的技术包括底层技术支持和细分领域融合性技术。底层技术支持法律行业和行业的条件是均等的,包括云计算、识别、图像识别等已经在通过BAT等大向做支持,也因此了新一代人工智能发展规划。底层技术不是障碍,而且会越来越完善,问题在于底层技术与法律这个细分领域的融合,这种融合在数据缺乏的情况下很难找到合适的场景和切入口。4.市场。相较于行业,传统商业法律服务下,客户对律师的信任是一个很重要的连接点。因为商业法律服务是一种低频而又影响巨大的服务,客户对于服务提供方的选择一般都很审慎,也只有建立对服务提供方的信任之后才会予以委托。而人工智能法律服务在一定程度上可以代替律师直接向客户提供法律服务,比如智能服务、裁判预测、数据存正、在线调解机制等,重点需要建立客户对智能法律服务提供方的认可,而这种认可是对客户原有习惯的改变,习惯的改变自然不是一个短期内就能完成的事情。

  也是基于这四点原因,我们认为法律行业短期内很难被人工智能彻底改变,但改变是一定的,毕竟这才是真正的未来。

  2017年10月,一篇名为Welcoming Our New RobotOverlords的登上了The New Yorker 纽约客的封面,讲述了工厂工人被机器和自动化不断取代的现实和未来,再次引发了人们对于被人工智替代的担忧和讨论。

  从过去的历史经验来看,几乎每一次性新技术的出现,都伴随着大量旧职业的消失和新职业的诞生。例如当汽车取代了马车时,司机自然取代了马夫。这一次,人工智能也将毫无例外。

  未来的具体情况很难预测,但从目前技术的发展情况来看,可以总结出的一点是——大多数可能被人工智能取代的工作都是单调的、重复性的、不需要较长决策时间的、不需要同理心等情商、不需要创造性和敏锐觉的。

  为此,《人工智能时代的未来职业报告》提出了一个“五秒钟准则”。它指的是:

  近日,学教授周志华翻译了美国俄勒冈州立大学计算机科学荣誉教授、人工智能进步协会(AAAI)前及国际机器学习协会创始Thos Dietterich在近日接受《国家科学评论》(NSR)的采访文章。其中,Thos Dietterich说道:

  “我认为在众多人类工作中,有一个方面很难被自动化,那就是同理心(empathy)。机器人和人工智能系统与人类将会有非常不同的经验。与人类不同,它们无法“为别人着想”,因而无解人类,并和人类产生情感共鸣。相比之下,人类自然而然地就能做到这些事情,因为我们都知道“成为人类是怎样一种感受”(what it feels like to be hun)。因此,涉及同理心(例如、、管理、客服)的工作最不可能实现令人满意的自动化,当人类客户重视“真实的人际交互”而不接受与机器人或自动化系统交互时尤其如此。”

  另外,随着新技术的不断迭代,新的工作需求也将产生,例如创造、训练、定制和人工智能系统的工作。

  2013年,大学经济学家Carl Benedikt Frey和Michael

  Oorne的研究指出:“在未来20年里,美国约有47%的工作面临着自动化的高。

  2015年,Forrester的一份报告预测,到2019年自动化将取代25%的工作任务。

  2017年1月,麦肯锡全球研究院的报告表示:“到2055年,约有60%的工作活动将被自动化。”麦肯锡估计,这些活动主要来自于制造业、食品服务业和零售业。

  根据大学人类未来研究院人工智能影响项目(AI Impacts)和机器智能研究院(Machine Intelligence Research Institute)的研究人员统计,机器有50%的概率能在未来120年内取代所有人的工作。

  这些数据看起来有些极端和,但随着机器学习、深度学习、自然语言生成(NLG)、自然语言处理(NLP)和图像识别等人工智能技术的发展成熟,可以预见的是,会有越来越多的行业被自动化和智能化的机器所简化,甚至取代。

  制造业领域是最先被改变的。无论是美国的“国家制造创新网络”、的“工业4.0”,日本的“工业价值链”,还是中国的“中国制造2025”,都涉及到让制造业流程更加智能化。2016年,苹果供应商康在中国的工厂部署了超过4万台自主研发的Foxbot机器人,取代了6万生产线员工。

  在出行领域,Uber和Google等正在大力推进自动驾驶技术。目前,Uber已在新加坡投放了十几辆车进行试点测试。2016年,Uber收购的自动驾驶初创Otto完成了120英里5万罐啤酒的无人驾驶送货任务。

  在配送领域,亚马逊正在推进无人机快递舰队计划。2016年12月,亚马逊快递无人机Prime Air在剑桥完首单快递任务,从接到订单到包裹送达总计耗时13分钟。国内的顺丰、京东等也在尝试采用无人机进行物流运输和快递运送。雅乐轩Aloft酒店正在试验用机器人管家Botlr为住店客人递送毛巾或洗浴用品。英国在线快递Just Eat开始采用Starship Technologies的DoorDash自动驾驶机器人在伦敦运送食物。

  在零售领域,2016年12月,亚马逊在美国西雅图开了第一家无人零售便利店Azon Go,顾客可以直接拿走商品,由传感器购买行为并在他们离开商店后从亚马逊账户自动扣款。雀巢在日本的百货商店采用Pepper机器人推销“美味咖啡”和“机器”,并回答顾客提问。东部IImenau的Robots Bar and Lounge中,用机器人酒保制作混合鸡尾酒,并同顾客闲聊。

  在安保领域,Knightscope出K5安保机器人,用于巡逻、可疑行为,并通过监测玻璃破碎、人尖叫等“声音事件”来探测潜在犯罪事件,目前已有24个K5机器人用于在硅谷购物中心和办公室周边巡逻。

  在服务领域,日本国家新兴科学与创新博物馆采用类人机器人做为展览导游,机器人Kodomorid负责向游客介绍展品,机器人Otonaroid负责交谈和回答科学相关问题。东京市中心的东京三菱银行开始使用多语种机器人接待。

  在医学领域,IBM的Watson正在帮助医生诊断医疗状况、MRI并提供治疗方案。人工智能取代的职业手术机器人Da Vinci则从2000年起已经完成了从膝盖置换手术到视力矫正的200万个手术。今年Kaggle举办的数据科学碗(the Data Science Bowl)上,多个团队进行了肺癌病例诊断比赛。

  在金融和财务领域,高盛用软件和200名计算机程序员取代了近600名股票交易员。在美国,Wealthfront、Betterment等机器人顾问开始处理越来越多的金融管理服务。Lexrk、Basware等开始提供完全自动化的账户系统,以执行诸如匹配购买订单或支付等任务。从2017年1月起,日本保险Fukoku Mutual用IBM WatsonExplorer取代了34名保险索赔员工,从研究包括住院时间、执行程序以及患者病史等因素来确定支付,预期提高30%的生产力。

  在教育领域,McGraw-Hill Connect和Aplia等软件允许大学教授一次为数百名学生讲授课程,大规模在线课程(Moocs)将其覆盖面扩展到了数千个课程。2016年9月,Pepper教育机器人于进入伦敦设计与工程大学技术学院,成为英国第一个机器人老师。新加坡科学技术研究机构(A*STAR)则出了图书管理机器人,承担图书和整理书架的任务。

  在法律领域,DoNotPay在伦敦、纽约和西雅图帮助超过16万人打官司,其成功率据称达到60%。赛门铁克的eDiscovery和Kroll Ontrack等平台正在帮助律师筛选文件。2016年10月,伦敦学院大学、雪菲尔大学、大学合作的人工智能,在处理欧洲(ECtHR)的案件时准确率可达79%。在国内,2016年市高级就将“睿”系统正式上线年上海刑事案件智能辅助办案系统“206工程” 试运行。

  在写作等传统人们认为具有创造性不会被取代的职业领域,人工智能也暂露头角。美国科技Narrative Science的“Quill”自然语言生成软件可以将原始数据为可理解的报告和文章。2016年,今日头条写稿机器人“张小明”在里约期间“一战成名”。福布斯、、透社、腾讯等也都开始采用写稿机器人。谷和微软还在训练人工智能项目提笔写诗。2017年5月,微软“小冰” 的诗集《阳光失了玻璃窗》正式出版。

  这些正在发生的例子,正说明了人工智能在未来各种行业中的可能性。不过,人类所具备的创意性、互动性(沟通和同理心)、身体的灵活、敏捷和行动性、决策性,是在面临人工智能时仍有的优势。因此,不管是哪方面的行业,只要在过程别需要以上素质的工作都不太易被人工智能系统所取代。

  在统计的三百多个职业里,电线; 被机器人取代的几率为最大,接近百分之百。

  打字员、会计、保险业务员、银行职员、接线员、前台、客服等次之,均在 90% 以上。

  那些第一、第二产业的工作,比如工人、瓦匠、园丁、清洁工、司机、木匠、水管工等,被机器人取代的几率,差不多在 80%-60% 之间。

  机器人主要可能会替代的就是比较重复性的工作,不需要很复杂的认知和能动性,只需要大量的训练就可以达到的工作。

  现在大部分职业的招聘需求也在跟随市场的变化而随之变动,对于我们来说,不断保持一颗向上的心,不断学习,世界淘汰的永远都是不向前进的人。

  :AI上我,回复【200】python、机器学习200g学习资料免费放送

  昨晚看了一篇最近在美国很火的文章。BBC基于剑桥大学研究人员的数据体系了365种职业在未来的被淘汰的概率。同时,《纽约客》登出了一张备受争议的封面。封面上机器人成为了的,而人类只能坐地行乞 ,轮为的淘汰者。

  从他们对于的评估来看,研究人员似乎错误地把完全理解成了跟犯罪火拼的战斗人员,因此科幻片中的机甲战士完全可以替代人类赴汤蹈火。但事实上,根据警种的不同其工作差别非常大,、、、、法警、巡警等等等等,工作内容千差万别。如果说一些开罚单、查信息等琐碎的工作可以交给机器人来干,那么像刑侦、治安巡逻等工作需要现场裁判、对人性的推理,我实在是怀疑机器人是否能像人类一样了解人类自己。

  另外,对于持枪作战类,这是一个伦理问题,人类是否愿意把自己的性命安全交付给机器人,让机器人来进行武装执法。

  我想,虽然人类会被贿赂、有着各种七情六欲的弱点,但每个人类都拥有一个机器人永远无法拥有的天性:对于生命的。我们仍然愿意把枪交给一个人类,让他来我们的安全。

  至于负责开罚单、等的,事实上,现在已经有很多国家在尝试使用智能机器人来代替这些工作。但是,我总是在怀疑,这些冷冰冰的机器人是否会夺取上仅存的那些人性。面对一个年迈贫困、不小心轻微违章的体力工作者,机器能否网开一面,少开一张罚单;面对挡在救护车前面的那辆轿车,机器能否让其驶过红灯,以便救护车顺利通过。

  研究人员认为:人类的另一个无法被模仿的能力,就是基于公义、法律量刑和人情世故作出判断的微妙平衡。法律不是一块死板,不是可以计算、生成的代码,法庭上的人性博弈更是机器人无法触及的领域。

  如今很多国家都研发出了可以处理一定法律事务的智能机器人,其功能包括利用现有的数据写出符合格式要求的法律文书,或是查询信息,提出犯罪嫌疑人的量刑等等。

  看到这些机器人,不禁在想,作为法律工作者,我们到底和机器人有什么不一样?如果仅仅是根据司释、政策文件来办案,那么机器人何尝不可以代替我们。虽然说每天遇到的那些小案子都大同小异,但是事实上每一起案件中都有一个独一无二的犯罪嫌疑人,一个有家庭有经历有独特个性的人。人类,作为司法裁判人的最大特点在于,我们有同情心,有人性,有对的和人性的直觉。而常年埋头在案件当中疲于重复工作的我们,有时候,是不是觉得自己像是一个机器人?

  吴恩达(Andrew Ng) 是国际上人工智能和机器学习领域最权威的学者之一,他曾说过:「任何人类大脑能在一秒内完成的工作,我觉得现在或者不久的将来都会被自动化」。

  这也成为判断某行业在近期是否会被 AI 取代的一个比较具有影响力的准则。需要注意的是,「1 秒准则」是用来判断「现在和不久的将来」可以实现完全取代的职业,而不是模糊的判断某个职业会不会被取代。比如,1 秒内听写一个单词——输入,1 秒内识别前方有无障碍物——无人驾驶,1 秒内说出你像哪个明星——明星脸识别,这些都已经可以很好的实现,或者即将实现。

  麦肯锡全球研究院则是基于工作模块的逻辑,从 2000 多种工作涉及的具体工作内容出发进行考察。每项工作内容的完成需要五大类(能力、社交和情感能 力、认知能力、自然语言处理能力和物身体机能能力)18 种工作能力中一种或数种。认为,目前全球可完全自动化的工作还相对较少(不到 5%),但是在所有职业中,60%包含了至少30%可完全实现自动化的部分。最易受到自动化影响的工作内容是在高度稳定与可预测下的体力劳动,以及数据的收集与处理。此类工作内容最常见于制造、餐旅与零售贸易业,也包括部分中等技能职业。类别的影响明显较低,如与利益相关方沟通、运用专业知识进行决策、规划、创造性工作以及人员管理和培训等工作。

  @任易界杯吐口秀任易张辛昕:黑科技入侵世界杯中与前国脚张辛昕聊到了人工智能未来在足球领域的应用。

  足球运动员的所有生物基本特质在未来可以被完美,你现在就可以畅享11个C罗或者11个梅西同场竞技的画面。然而足球运动员在特定时刻的超水平表现(俗称超常发挥)是无法被模拟的。

  所以,球迷朋友们至少可以不用担心未来足球这项运动会被人工智能取代,足球运动员这碗饭还是可以继续吃下去的。

  关于人工智能与就业的问题,人工智能取代的职业可能常见的有两种观点,一是担心人工智能会造成大的失业,二是人工智能在消灭就业的同时,会创造许多新的就业机会,所以不用担心失业的问题。

  早在200多年前的工业爆发时,就有人担忧机械化会造成大失业。而事实上,这从未发生过,不仅是第一次工业,后面几次均是这样。因为正如第二种观点所描述的,当旧的职业被淘汰时,又产生了新的职业。所以,由此推断,如果人工智能是下一次技术,那人工智能将会淘汰一些旧职业,同时创造许多的新的职业。那总体上依旧保持了一种平衡。但未来真的是这样吗?

  人类具备两种能力,一是身体活动的能力,二是认知能力。过去的几次工业,还有如今的弱人工智能时代,已经或正在被淘汰的多是主要需要前一种能力的工种,例如流水线工人,银行柜台人员(ATM),收银员(无人便利店)等。这类工作以重复性的体力劳动为主。

  人类在第一种能力上与机器或算法相比毫无优势,所以以这种能力为主的工作被淘汰理所当然。在以第二种能力即认知能力(记忆、、思考、判断)上,人类似乎有很大优势。所以,似乎只要有需要认知能力的工作(律师、艺术家、设计师),人类就不会被淘汰。过去和现在是这样,不代表未来会一直这样。

  许多看似需要强认知能力的工作还没被机器或算法所取代,是因为算法还不够先进,运算能力还不够强大。当机器的运算能力足够强时,以至于在认知能力上也超过人类时,可能所有的工作都会被替代。

  对于美国职业棒球队而言,寻找球星一项需要丰富经验,良好直觉的工作,这一般由球队星探或经理完成。往往,财才雄厚的球队在这方面具有巨大优势。2002年,只有极少预算的运动家队的经理Billy决定走一条不同的,他利用经济学家和程序员的一套算法,选了一批被土豪球队星探忽略掉的球员。这个行为在那些星探看来是一种,因为在他们眼里如何挑选球员一门艺术,是不可能被机器替代的。而事实是,这支通过电脑选出来的低预算球队,不仅基本了扬基队这样的豪门,还创记录了保持了20均连胜。

  首先,随着人工智能和互联网的发展,教育行业中知识传授这一块会慢慢被改变,一部分代替教师,教师传授知识的功能会被弱化。其实搞教育的人都懂,人的自学能力是很强大的,教师的真正用处并不仅限于讲知识,这并不是教师教育学生的真谛。

  教育学生的线.塑造学生的人格,帮他们树立正确的三观,并随时进行情感沟通。

  3.帮助学生掌握学习的方法,让他可以在脱离学校后终生学习,不与脱节。授之以鱼不如授之以渔,所以教授方法比知识更重要。

  这些都是的过程,教育关注的是“人”这个最为特殊的之灵长,需要随时随地引导、监督、纠正、评价,要充分发挥人的主观能动性,这些人工智能无决,也对教师提出了极高的要求,所以未来这个行业难以被取代,而且入职门槛会越来越高,也越来越难做。

  为啥说小学和幼儿教师尤其如此呢?因为他们面对的是感性思维占主导、自主能力处于弱势的儿童,对教师非知识以外的要求更高。想想,人工智能真能搞定小孩子的吃喝拉撒、情绪情感、养成习惯的问题吗?

  感兴趣的可以搜搜“乔布斯之问”,讲的就是信息化与教育的问题,其实大部分的良师都懂原因(大致就是我说的这些)。

  从人工智能未来发展的大趋势来看,人工智能产品将首先会取代掉一些传统的低附加值岗位,这些岗位往往具有技术含量低、工作任务明确、交流需求低、重复率高等特点,实际上这些岗位目前也存在比较严重的招聘难问题,所以处在这些领域内的行业企业对于人工智能的呼声还是比较高的。

  从人工智能的技术体系结构来看,人工智能技术目前还依然无法具备创新能力和情感能力,所以围绕这两个领域的相关岗位则很难被智能体所取代。创新是推动科技发展的重要基础,所以目前创新性人才需求量也比较大,这一点从近些年来研究生的就业情况就有比较明显的体现,这也在很大程度上导致了当前的考研热。

  从岗位升级的大背景来看,未来更多的行业岗位需要在大数据、人工智能等技术的辅助下来完成岗位工作任务,这就要求职场人要掌握相关技术,这样才会不断保持并提升自身的职场竞争力。未来更多的职场人都需要掌握一定的编程技术和大数据相关技术,当前可以重点关注一下Python编程语言。

  1. 研究表明,可自动化的任务越多的职业越有可能被人工智能代替。例如司机、技工、建筑工人、裁缝、快递员、抄表员、收银员、保安和洗碗工等等,都是很有可能被机器替代的职业。

  2. 然而现在的机器欠缺原创能力、互动能力和谈判能力。因此,一些职业被人工智能代替的可能性比较小,例如:内外科医生、编舞、教师、作家、律师、人力资源经理、科学家、工程师和记者等等。

  今年的博鳌亚洲上首次出现的AI同传无疑是一大亮点。可以现场感受人工智能的魅力,就连我们这些吃瓜群众也对此表示强烈关注。虽然AI同传被爆出把热词“一带一”翻译成“一条腰带和一条公”,还出现了大量乱码之类的bug,甚至传言现场不得不再次寻找人工同传接盘……谈起这些新闻,吃瓜群众们大多只是呵呵一乐,但翻译行业的专业人士都在暗自感叹:自己的饭碗算是暂时保住了。因为就目前的情况而言,人工智能翻译还存在缺陷,暂时无法取代人工同声传译。

  其实类似的焦虑早在两个世纪以前的工业时期就存在。因为机器的大范围普及,许多人担心这将导致大规模失业,进而引发不平等与。当时的人们甚至把机器比作。19世纪下半叶,在英国的纺织工人中多次爆发,工人们通过打砸织布机宣泄自己失去工作的焦虑与,史称“卢德主义运动”。

  据麦肯锡全球研究院的预计,到2030年,全球将有约8亿人因为自动化和人工智能技术而失业。其中大约3.75亿人转至全新的领域工作,而中国将有大约1亿劳动者面临转行。

  面对严峻的形势,从事什么类型的工作比较容易保住饭碗?BBC根据剑桥大学的一项研究对365种职业进行了。虽然这项研究仅仅了英国的情况,但是我们可以得出两个基本的结论:如果所从事的职业对社交能力、协商能力;同情心,创意和审美能力有较高要求,那么这类型的工作被取代的可能性非常小。反之,如果所从事的职业是大量的重复性劳动,需要使用到的技能依靠大量训练即可获得,那么这类型的职业未来很有可能被取代。由此看来,一些服务行业,比如邮政和快递员行业,陆通和食品服务行业以及农业,制造业等行业都有被机器人取代的高风险。

  对于被人工智能取代而导致的失业问题,过去的经验表明,必须得到相应的,应该相应的措施保障他们的利益,例如建立相应的福利保障系统。在工业时期就有专家提出过类似的想法:无论在哪种情况下,每个人都享有基本保障收入,这样人们能自主决定自己想从事的工作,在失业后愿意参加就业再培训。

  比如,由通过税收支配调解的国民“无条件基本收入”(UBI),就是其中之一。要保障基本收入,国家必须有收入,这必然导致更高的税负。有许多人这样的福利保障安全网会催生不愿意劳动的懒人,进一步加重纳税人的负担。丹麦为我们作出了成功的示范。丹麦实行一种“灵活安全系统”。失业人员每月可领到相当于失业前工资80%的补贴,条件是必须参加就业再培训,失业人员在两年内都可以享受到这项福利。该系统完美地结合了灵活的劳动力市场和为所有提供技能再培训的强大的安全网络。

  人工智能的迅速发展和普及是的主流趋势。人工智能技术的初衷,是帮助人类提高工作效率。在许多专业领域,人工智能扮演的是“助手”的角色。对于此我们应该以一种积极,的态度面对,时代发展的潮流。需要有终身学习的意识,更迅速地掌握领域内的新技术以适应工作方式的转变。

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