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2030年,AI 可以為人類創造出哪些工作崗位?

新聞 人工智能
人工智能將會搶走很多人的工作,這在媒體的報道里面已經成為了事實。但如果我們去看待工業革命給我們帶來的改變時,就會發現顛覆性的革命會讓一部分人失業,但是也能夠重新創造一批工作崗位出來。

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編者按:人工智能將會搶走很多人的工作,這在媒體的報道里面已經成為了事實。但如果我們去看待工業革命給我們帶來的改變時,就會發現顛覆性的革命會讓一部分人失業,但是也能夠重新創造一批工作崗位出來。因此,有不少人認為人工智能帶給我們的影響也會如此。人工智能的大規模應用會給我們帶來哪些職業呢? Readwrite 近期發布的一篇報道給我們展示了一些可能性,作者“TRIF”是一個風險投資專家團隊,包括Tiffine Wang,Ivy Nguen,Ryan  Morgan和Freddy Dopfel。 

隨著虛擬助手開始幫助我們回復電子郵件,機器人開始取代人類在制造業流水線上的工作,大規模的自動化似乎即將到來,大量的人將會失業就近在眼前了。

但我們很容易忘記,在我們越來越焦慮的情況下,這些自動化的系統并非是“全知”和“全能”的。

正如我們許多人在與人工智能的互動中所觀察到的,這些系統現在只能執行重復的、狹義定義的任務。當被要求脫離規定的腳本時,它們很快就會出現失誤。正如工業革命待帶給這個社會的一樣,技術進步消除了一些歷史角色,在新的經濟現實中,以前無法想象的工作將會出現。我們將這兩種想法結合起來,勾勒出2030年高度自動化的經濟中可能出現的新就業機會。

培訓、監督和協助機器人

隨著機器人承擔越來越復雜的功能,需要更多的人來教機器人如何正確地完成這些工作。人類智能任務(HIT)——如MTurk和Crowdflower已經在用人類來訓練人工智能識別圖像或視頻中的物體。新的人工智能公司——比如提供個人旅行服務公司Lola,正在擴大HIT與專業人員規模,以培訓人工智能完成復雜任務。

微軟的Tay聊天機器人在與互聯網用戶互動后,很快就在twitter上發布了攻擊性和淫穢的評論,這讓它的創作者們感到非常尷尬。

考慮到Tay如此快速的脫軌速度,我們很容易想象,如果一個機器人被“喂食”錯誤的信息集或者是從一個設計糟糕的訓練集里學習錯誤的東西,不難想象它會對我們的安全與信任帶來多少風險。

此外,現實世界是不斷變化的,即使人工智能在一些領域獲得了專業知識,它也必須不斷地訓練和改進。這也表明了人類專家的監督至關重要。

將員工的工作融入到半自動化系統的設計中,可以使得一些公司能夠在現在技術受到限制的情況下取得更大的成就。

BestMile是一家提供無人駕駛汽車去機場運送行李服務的公司,它成功地將人類監督融入了設計。在機場跑道復雜而危險的環境中,BestMile并不會為每一個極端的情況而設計應對方式,而是在它察覺到道路上的障礙時停下來,等待它的人類控制者來決定該做什么,這使公司能夠比競爭對手更快地進入市場,而競爭對手必須改進他們的傳感器和算法,讓他們的機器人能夠獨立操作,不會發生意外。

拓荒者探險:向外和向上

當荷蘭的一家初創公司Mars One定出了把人們送到火星上的目標時,號召四名志愿者來完成他們的首次任務,竟然得到了超過20萬人的申請。

不管自動化是否會導致貧困加劇還是自動化會將人們從當前的工作中驅逐出來。從本質上講,這可能會驅使許多人去探索人類的最終邊界。有句老話說,俄亥俄州的宇航員比任何其他州都要多,因為這個國家(美國)的某些方面讓人們想要離開這個星球。

人類參與探索的一個風險是探索本身也已經實現了自動化。而且最近整個世界的太空探索任務相對較少,人類從未離開過地球的軌道,對其他星球和太陽系外太陽系的探索都是通過無人探測器進行的。

人造人格設計師

隨著人工智能逐漸侵入我們的世界,我們將開始與它建立更親密的關系,技術需要更好地了解我們,但有些人工智能可能并不適合某些人。此外,不同的品牌可能想要用不同的、定義明確的個性來代表。

因此,有效的人工智能設計人員需要注意人工智能內部的細微差別,從而使人工智能互動變得愉快而富有成效。這就是人格設計師或人格科學家的切入點。

雖然Siri可以講一兩個笑話,但人類并不會因此就滿足了,所以我們必須訓練自己的設備來滿足我們的情感需求。為了創造出一流的用戶體驗,人工智能設計師或科學家是必不可少的——研究并建立有意義的框架來設計人工智能。這些人將負責研究和保存品牌和文化,然后將這些信息以有意義的方式注入我們喜歡的東西,比如汽車、媒體和電子產品。

聊天機器人的建造者們也在雇傭編劇來編寫臺詞和劇本,以便將個性注入到他們的機器人中。微軟的聊天機器人部門雇傭了一個22人的編輯團隊。另外,也有專門撰寫這些劇本的創意機構也在去年取得了成功。

像Affectiva和Beyond Verbal這樣的創業公司都在開發幫助識別和分析情緒的技術,使人工智能能夠做出反應并調整與我們的互動,使體驗更有趣、更高效。來自麻省理工學院和波士頓大學的一個研究小組正在教機器人識別人類的大腦信號,以確定他們在沒有人類糾正和監測的情況下知道自己犯了錯誤。谷歌最近還申請了機器人的專利,并設計了一套系統來存儲和分配機器人的個性。

人即服務

隨著自動化系統在完成人類的大部分工作上變得越來越好,那些仍然被人類壟斷的工作將有一個重要特征:是一個人正在做這些工作。在這些工作中,社交是一個領域。在這個領域,人類會希望能夠感受到那些無形的、本能的差異,只有與其他真實人類的互動才能提供。

我們已經看到,在那些經歷了重大自動化的市場環境中,“以人為中心”的工作正在發生深刻的轉變。德勤最近對英國勞動力的分析發現,在過去20年里,“關愛”類型的工作崗位數量大幅增加:護理助理的數量增加了909%,護工人員增加了168%。

此外,觸摸帶來的積極健康影響已經被詳細記錄下來,并可能為用戶、患者或客戶提供有價值的心理幫助。在舊金山,甚至有公司提供專業的擁抱服務。如今,這種服務被認為是羞恥的,但“情感作為一種服務”有一天可能會被視為與認知行為療法或其他心理健康治療相媲美。

同樣地,友誼是一項自動化系統無法完全填滿的任務。某些活動通常與某種程度的社交相結合,比如吃飯,已經看到了“付費朋友”的趨勢。成千上萬的互聯網觀眾已經開始付費觀看“mukbang”,或者在直播上看人們吃飯的視頻,這種做法起源于韓國,目的是為了緩解獨自生活的感覺。在未來,人們可能會想象,所有人的工作都是吃飯,與客戶進行有禮貌的交談。

在自動化經濟中,更實用的工作崗位可能包括專業的網絡員工。正如人們不完全信任在線服務一樣,人們很可能不會相信更先進的匹配算法。因此,這也可能會出現專業的人際網絡工作者,他們能夠恰當地來幫助我們實現目標。舉例來說,盡管創業投資平臺不斷涌現,但我們仍然看到創業公司和風險投資公司為了成功融資而聘請了中介機構。

盡管許多人認為設計一個完全自主的系統是非常復雜的,仍然遙不可及。就目前而言,培訓一個人要比開發出機器人要便宜得多。

責任編輯:張燕妮 來源: 36kr
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