为什么人工智能合作将主导未来的工作

麻省理工学院(MIT)数字经济计划(Initiative on the Digital Economy)主任埃里克·布林约尔松(Erik Brynjolfsson)在2018年麻省理工学院斯隆管理学院(MIT Sloan)首席信息官(CIO)研讨会的一个小组讨论会上表示，我们正处于“人工智能觉醒”的过程中，因为人工智能技术现在可以在图像识别等基本技能方面赶上或超过人类。

Brynjolfsson说，人工一般智能(AGI)——机器将能够完成人类所能完成的所有智力任务——仍有很长的路要走。但是机器学习在某些领域已经达到了超人的能力，并能给企业带来许多好处。

在最近发表于《科学》(Science)和《美国经济协会》(American Economics Association)上的两篇论文中，布林约尔松及其同事提出了一个由23个问题组成的规则，以确定人工智能目前擅长的任务，并将这些问题应用于包含964个美国职业的O*NET数据库。

研究发现，大多数工作涉及20到30个不同的任务。在大多数情况下，机器学习可以比人类在特定职业中更好地完成一些任务。然而，它永远不可能比它的人类对手更好地完成工作所需的所有任务。

布林约尔松在会议上表示:“大多数工作都会受到机器学习的部分影响，但人类也需要做一些事情。”相反，未来可能会涉及人类和机器之间的伙伴关系(称为协作机器人，或co-bots)，以更有效地完成工作。他补充道:“我们很少会完全消灭整个工作类别。”

参与小组讨论的麻省理工学院未来工作小组执行主任伊丽莎白•雷诺兹(Elisabeth Reynolds)援引麦肯锡的研究称，只有5%的员工会被人工智能取代。

雷诺兹说:“联合机器人的引入使我们能够取代日常工作，让工人们做一些其他的事情。”“你确实必须应对流离失所问题，但这只是我们看到的增长的一小部分。”这与高德纳(Gartner)的研究相呼应。高德纳曾预测，到2020年，人工智能将减少180万个就业岗位，但在同一时间段内将创造230万个就业岗位。

以联邦快递为例，雷诺兹说:当公司引进将货物运送到北卡罗来纳州工厂的机器人时，他们预计将取代1300人仓库中的25个工作岗位。但该中心每年仍将创造约100个新就业岗位。雷诺兹说:“我认为目前的机会比我们所了解的要多。”

然而，你也会遇到一些类似于亚马逊物流中心的情况，它们引进了机器人，但减少了人工任务的多样性和可移动性，雷诺兹说。她补充说:“在设计技术时，我们需要考虑人类的优势以及他们为工作带来的技能。”

参见:研究:公司缺乏实施和支持人工智能和机器学习的技能(Tech Pro Research)

美国目前有大约600万失业人口和600万个职位空缺。这可能与一个技能差距,Rahwan伊说,AT& T教授职业发展和媒体艺术与科学学院副教授麻省理工学院媒体实验室,但赢得更高的薪水的工作,一个人通常需要更多的教育和分析技能,这可能不是很容易实现,Rahwan的研究发现。

雷诺兹说:“我们国家存在技能不匹配的问题。”“高技能工作有很大的增长，而我们在地区劳动力市场上找不到人来填补它们。”她补充说，这部分是由于地理限制，因为每年只有不到2%的美国人口跨越州界。

麻省理工学院城市研究与规划系助理教授杰森•杰克逊表示:“我们确实控制了人工智能和机器学习方法的未来，它们将被嵌入到工作中。”“我们可以思考如何利用机器学习来补充现有的工作，并让它变得更好。”

与会者一致认为，医疗保健在人工智能和机器人领域有许多强大的应用。杰克逊说，身体辅助机器人可以提供一些服务，比如把病人从床上抬起来，这可能是人类难以做到的。雷诺兹说，收集疾病数据的能力可以帮助更好地诊断病人。

雷诺兹说，在为未来的工作做准备时，首席信息官们应该考虑雇佣灵活、乐于学习的员工，因为自动化可能会改变他们的工作性质。

Rahwan说，实现人工智能的最大挑战之一是确保你的数据是最新的，并实际反映一些潜在的过程。

他补充道:“有时你可以从数据中得到预测模型，然后让它自由发挥，但随后情况就发生了变化。”例如，如果您优化了某些与运输或物流有关的事情，并且调整了规则，那么可能会对您的业务产生间接但重要的影响。Rahwan说:“如果你在一组历史数据上训练机器学习模型，然后部署它，世界会因为你没有想到会影响你的业务而改变，你可能会失去进一步优化业务的机会。”“算法必须不断学习。”

Brynjolfsson说，有一点是明确的:数字技术将继续加速发展，而我们目前的技能、组织和机构仍然落后。“一切照旧解决不了这个问题，”他补充道。“我们需要重塑我们的技能、组织、机构和指标，以跟上不断加速的技术。”