人工智能将取代你的工作?未必!

2020-05-26 16:40:13 浏览数 (1)

因人工智能(AI)发展而产生的工作替代,我们认为应该从产业角度去做一个理性、客观的分析。

其一,产业应用不像学术界或舆论界,在理论或者设想层面成立即可,而是要求技术应用能够切实的被完成,这是所有探讨的基础和核心;

其二,产业界是十分精明的。整个技术落实到产业层面后所优先考虑的问题应该是,这个实际应用的性价比有多高。

因此,我们得出结论——最后被人工智能替代的工种一定是在现有AI的算法之下人工智能能做得比较不错,且性价比高(人力成本高而使用AI成本很低)的工作。

国际知名信息技术研究和分析公司Gartner指出,2020年将有180万个职位被人工智能取代,不过同时也将创造230万个工作机会,带动整体工作机会正成长;预计到2021年,人工智能结合人脑的工作型态将产生2.9兆美元商业价值。

AI增加就业机会,但制造业冲击大

Gartner研究副总裁Svetlana Sicular认为,就像过去许多重大创新带来失业潮和业务转型,人工智能也是如此,虽然将取代数百万个中低阶层职位,但同时也将创造更多高技术性及管理层级的相关职位,甚至是一些属于入门层级与低技术性的不同性质的工作。

人类结合AI工作将成主流

不只是重复性高的工作,Gartner认为,人工智慧也将被应用到重复性低且变化较大的非例行性工作上,不过,这部分将是协助而非取代人工,因为结合人类与机器,将比单单聘雇专业人士或使用人工智能机器更有效率。「人工智能最大的好处在于人工智能的增强功能(AI augmentation),也就是结合人脑与人工智慧,使之相辅相成。」

针对这个结论,我们从三个维度来具体分析。

1、人工成本十分高昂的工作。

这里特质一些重复性比较强且经济价值相对没有那么低的工作,这里最典型的案例是同声传译。

首先,同声传译本身就是一个高价值、高人力成本的工作,而在人工智能介入之后,其使用成本将变得非常低廉。这是因为“机器传译”本质上是一个软件服务,它最后会基本消解边际效益。

其二,目前的人工智能“语音识别”技术已经达到了商用的水平。伴随现在机器自动发音技术的持续发展,机器翻译日臻成熟,已经有很多创业团队突破了原先“文本到文本”的简单技术手段,进而升级到“语音到语音”的端到端翻译技术。虽然当下的技术还只能应对日常会话水平的同声传译,但是按照现行研发的进度和趋向,机器翻译将不断优化细节问题,进一步降低语言的容错率,扩展更多语种和应用,最终发展到精准同传的程度,使沟通无障碍成为可能。

2、规模的效应十分明显的工作。

与上述可见人工成本巨大的工作不同,有些工作虽然单一工作人员成本很低,但是本身技术含量很低且规模化效应很强,替代的技术应用方式本身成本也不高。

比如,餐厅里的传菜员和洗碗工是一个十分庞大的群体,随着人工智能的发展(比如自动洗碗机),在不远的未来,他们也很有可能被替代掉;再比如商超里的收银员,甚至最后替代这一职能的都不会是人工智能含量很高的解决方案,说不定只是一套常规的企业服务技术,但是因为规模化效应强,大家总会本着提高效率的意图想方设法去进行替代。再往上说一点,人工智能的“图像处理”技术日渐精进,使得其在医疗领域已经开始有所作为,比如,帮助医生去做辅助诊断,于是,医院中一些专职的助理医生有可能被替代,还有在自主巡航机器人的发展达到一定阶段后,未来很多地方的安保人员也可能会被替代。这些不仅值得,而且还是我们能看得到的。

3、对技术安全性和稳定性要求比较高的工作。

虽然这些工作本身的人力成本投入或规模属性没有那么明显,但是这些工作对从业人员的安全性保障要求很高。这些工作所对应的是严肃的隐性成本,故此我们应该从使用技术本身的属性出发去考量。

比如,司机群体中最应该被替代掉的应该是农用机械的司机、卡车司机、矿车司机、机场或仓库中的叉车司机等,这些也是人工智能“自动驾驶”技术能够达到的。尤其是矿车司机,其在执业过程中出现危险的机率很高,在这种情况下,找机器替代就显得十分重要。已经有创业公司在着手做这件事了,我们很容易预言这种工作会在短期内被迅速替代掉。

这里多提一句,虽然“自动驾驶”以现阶段的研究成果来看,只能承担在有限环境下或低处运行的工作,但是,这门技术已经在学术上被证明可行,并在实践中得到了路径清晰的发展,因此在可预见的未来完全是可以实现“L4”和“L5”水平的自动驾驶,从而代替乘用车司机的。

综上所述,很多人对人工智能的应用提出过很多天马行空的想象,这并非是坏事。只不过这件事太远了不好想,我们姑且从可视的方面先去看,人工智能技术有哪些已经成熟的可供商用,并且在这个前提之下分析,什么样的商用的价值比较高。比如,现在让人工智能做语音“理解”的事情还很难,所以类似记者这类需要充分理解语义的工种,目前的人工智能技术并无法达成。

此外,从成本角度来说,人工智能的使用成本必然呈现逐渐下降的趋势。比如,手机摄像头原先的成本很高,但是后来也就慢慢降下来了。人工智能也是一样,当技术成熟、成本下降,未来会有更多工作会值得被替代。

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