哪些专业可能会被 AI 所取代( 四 )
有固定台本和对白内容的各种互动,如客户服务、电话营销;
相对简单的数据分类,或思考不到1分钟就可以完成识别的工作,如文件归档、作业打分、名片筛选;
在某公司一个非常狭小的领域工作,如银行理财产品的电话推销员、某部门的会计;
不需与人进行大量面对面交流的工作,如分拣、装配、数据输入。
机器人进展比AI软件慢:它们仍然非常笨拙
尽管AI大幅度提升生产效率,节省人力资本,但为了确保人类的职业生涯不会因人工智能替代而中断,需要了解“在可见的未来里,人工智能做不到什么”。
虽然有媒体报道,称巨额投资将用于开发人工智能和机器人,但自动驾驶汽车、人工智能放射科医师等人工智能应用可能需要很长时间才能普及。
因而有几类工作难以取代:
创意性工作都,例如医学研究员、人工智能科学家、获奖剧本作家、公关专家、企业家;
复杂性/战略性工作,例如首席执行官、谈判专家、并购专家;
灵敏性工作,例如口腔外科医生、飞机机械师、脊椎按摩师。
应该鼓励批判性思维和各种创造力,不仅仅是科学和工程,还有艺术、建筑、音乐、诗歌、表演、讲故事等。应该接受传统工作岗位正在流失的现实。对于老年人,当需要提前退休时,请考虑接受,通过打零工和志愿服务赚取一些收入并过上喜欢的生活。
■网友
谢邀。我之前写过几篇关于这个问题的文章,摘录一些段落:
浅薄:通向被机器取代之路 | 透明思考阿兰·图灵于1936年发表的论文不仅奠定了现代计算机的理论基础,同时也指出了计算机的边界:这个世界上有无穷多的问题是计算机不能解决的。这一发现在哲学层面的意义丝毫不亚于其使用价值,因为它实际上是在论断:人的思想无法被计算机取代。
不过严格说起来,这个论断的成立还需要另一个前提条件,即那些计算机不可计算的问题,人脑是可以解决至少其中一部分的。而尼古拉斯·卡尔在《浅薄:互联网如何毒化了我们的大脑》中指出,这个前提条件正在随着计算机和互联网的飞速发展而变得岌岌可危。计算机仍然不能解决那些不可被计算的问题,然而我们自己却在越来越多地使用计算机的过程中逐渐失去人类独有的那部分思想优势。
正如布林约尔松和麦卡菲在《与机器赛跑》中所说,在一个计算机能力日益强大的时代,人类独特的竞争力在于情感交流与创新。然而适应于时代的、碎片化的信息输入方式不仅会使我们的思想缺乏深度而失去创造性,而且让我们失去深入的主观情感判断,甚至陷入道德相对主义与道德虚无主义。于是我们看到一个自我增强的困境:机器不仅在取代人类用浅薄的思想可以做的那些工作,而且还将更多人的思想变得越来越浅薄。马克思说劳动者异化成劳动的工具,而这一次的异化更可怕之处在于:浅薄的思想无法意识到自身被异化。难道我们真的已经无法抗争了吗?
人与机器的终极竞赛 | 透明思考美国的人口在过去十年间增加了3000万,但就业机会几乎没有增加,于是就业率从2000年的64%跌至不到58%。如前所述,这次的失业是结构性的。造成失业的原因不是增加裁员,而是缺乏雇佣。整个工业时代一以贯之的雇佣与GDP的正相关性,从此一去不复返了。
在这场技术造成的结构性失业中,我们可以看到三组“胜利者 vs. 失败者”的对比:(1)高技术工人 vs. 低技术工人;(2)超级明星 vs. 平凡大众;(3)资本 vs.劳动力。而且这三组胜利者并非互斥:其中一方面的成功者有更大几率在另外两方面也取得成功。于是财富更多地向少数人聚拢。
新技术一方面可以自动化重复性劳动(例如机器人、数控机床、数字化仓储控制),使低技术工人失业;另一方面又增加交流、联想和创造的能力(例如数据可视化、数据分析、高速通讯、快速原型),提升高技术工人的价值。这场技术革命是一边倒地有利于高技能人才的,因此被称为“技能偏向的技术变革”。尽管各国都在强调教育,但对技能的供给远远跟不上需求。
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