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发表于 2021-2-2 15:00:00
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人工智能时代 机器会抢了你的工作吗:蔡凯龙,财经评论员,中国人民大学金融科技研究所高级研究员 科技浪潮风起云涌。 近年来,随着人工智能技术的发展,机器人(行情300024,诊股)配送快递、纯电动无人汽车发布等消息不断出现在我们的视野当中。很多人担心,一旦人工智能科技对配送、出行行业的改变成为常态,会造成现有劳动力的失业吗? |
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1 Z' l7 {- n9 H/ K7 j) I4 | 蔡凯龙,财经评论员,中国人民大学金融科技研究所高级研究员 c& y) S6 w# t2 T8 ^
科技浪潮风起云涌。
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: f; t) x- H7 T$ r6 p 近年来,随着人工智能技术的发展,机器人(行情300024,) ^ T% ~4 e: s0 j: J
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)配送快递、纯电动无人汽车发布等消息不断出现在我们的视野当中。很多人担心,一旦人工智能科技对配送、出行行业的改变成为常态,会造成现有劳动力的失业吗?
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实际上,这种担忧并不新鲜,2016年AlphaGO大败人类顶级棋手后,机器取代人类的担忧就达到了顶峰。 2 X* a1 N& J) n4 p* [. @ \
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尤瓦尔在《未来简史》中提到牛津大学的一份研究报告,这份研究报告预测了2033年的人工智能替代率:电话营销员99%、保险代理人99%、运动赛事裁判员98%、收银员97%、厨师96%、服务生94%、律师94%、导游91%、面包师89%、公交车司机89%、建筑工人88%、兽医86%、安保人员84%、船员83%、调酒师77%、档案管理员76%、木匠72%、救生人员67%。各行各业的总体替代率是47%。
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- c$ Y9 C/ y! h7 |5 |( B9 C 这些职位都有共同的特征:高度标准化、规则性强、体力劳动居多。 % f1 v6 E4 O; ~- t. X9 R+ w8 s
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实际上,这些职位由机器来完成也并不一定是坏事。2020年,一篇《外卖骑手困在系统里》引发人们对资本利用算法压榨劳动者的担忧,在现有的算法语境下,外卖员与死神赛跑,和交警较劲,和红灯做朋友。如果机器人取代外卖员送餐,通过大数据计算红灯和机车行走的路线,理想状态下是不是能解决这一困境?科技发展的目标不就是把人类从低水平的重复劳动中解放出来,让人类发挥创造力,实现个人价值和社会价值的提升吗?繁重的工作由机器来完成,人类享受科技发展的成果,这是每个人都向往的理想社会。 $ Z" ?$ m: I% P+ e
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有人会问,工作被机器人抢了,外卖员和司机怎么办?
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$ r7 T+ D. S( q# z- U0 R- ~+ T 在互联网外卖平台和出行平台出现之前,中国的外卖员和共享汽车司机远没有今天这么多,他们原来可能是其他产业的从业者,因为新型技术和平台的出现,被优厚的待遇吸引,从落后的小城市走出来,成为大城市建设中的一员。他们对于产业是没有什么忠诚度的,一旦有更高收入的工作机会出现,转行是很自然的选择。如果未来人工智能技术全面改变人类社会的经济形态,未来的职业将更加注重劳动力的软技能,如领导力、人际交往能力、逻辑思维、主动学习和创造力等。人类的每一次重大进步都会淘汰一些人,我们不能因为害怕失业而拒绝进步。
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而且,人工智能也有其局限性,它无法从事需要大量经验和创造性的职业,比如医生,设计师,画家等。人工智能的本质是用过去的大量历史数据去近似的模拟人的经验,它的长处在于可以储存大量的数据,用优化的算法快速地运算。 ) B) i" d& B0 s
: C* z% H' f# s2 X& X/ S 但是,人工智能和人的大脑比,其实一点都不“智能”,人工智能无法举一反三,无法突破自己的数据和算法框架。 所以目前的人工智能只能算弱人工智能,指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能,无自主意识;而相对应的强人工智能指的是可以胜任人类所有工作的人工智能,有自主意识。很多科学家并不相信,人类能像上帝一样,造出有自主意识的机器人。 尽管科技企业一直宣扬机器人的作用,但我们尚处于弱人工智能时代,应用场景存在很强的局限性。
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比如,机器人配送快递只局限于特定的区域或是数字化程度高度发达的城市,有平坦的道路、有限的面积和固定的运行路线,可中国幅员辽阔,地形地貌复杂,即便未来机器人送快递能全面推进,也只能是从数字化程度高的城市开始,慢慢下沉到三四线城市,这可能需要相当长的时间和相当大的硬件成本。
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纯电动无人车的产品已经上市,但现在的自动驾驶效果实在是难言满意,普遍自动级别到第三级L3,也就是目前无人车还需要驾驶者主导,自动驾驶系统还只能起到辅助驾驶功能。无人汽车全面实现民用,完全取代司机这个职业,还早得很。
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在可预见的未来,机器无法完全取代人类工作,我们更愿意相信机器和人类协作去完成复杂的工作。劳动能彰显人的价值,激发人的创造力,提升人的学习能力,即便在生产力高度发达的社会,完全依赖机器进行劳动也是不可取也不可能的。
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