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看上去蠢萌的人工智能,以后会让我们失业吗?

2024-06-19 06:37 来源: 作者/编辑: 浏览次数:7691 手机访问 使用手机“扫一扫”以下二维码,即可分享本文到“朋友圈”中。

不管是蒸汽机还是自拍杆,自工业时代或机器时代以来,社会就不断地受到新科技的影响。尽管现在人工智能看上去还是蠢萌蠢萌的,不过以后会怎么样,就说不定了。

目前的机器人大多都是动作缓慢且笨拙的,有时候时常还会闹一些让人哭笑不得的问题,不过专家表示,这些问题在升级以后即将被解决。以后社会会发展成什么样样子呢?对此,bpp展开了一番预测。

原始社会持续了约一万年

农业社会持续了千年

工业社会持续了百年

那么进入信息社会的几十时年后……

我们即将进入增强智能时代?

什么是增强智能时代?

what is augmented age?

一本叫做《智能浪潮》的书给了我们答案。

人们常用最具代表性的生产工具来代表一个历史时期,人类文明的发展时代历程:如石器时代,红铜时代,青铜时代,铁器时代,黑暗时代,启蒙时代,蒸汽时代、电气时代、原子时代等。用这种思维模式来观照20世纪,你会说,在近100多年里,人类从电气时代走向智能。

今天我们所探索的科技,例如人工智能、基因编辑、纳米制造、自动驾驶汽车、机器人、可穿戴设备嵌入式计算等,将彻底重新定义人类的下一个时代。我建议将下一个时代称为增强智能时代(age of augmented intelligence)或者简单地称为增强时代,因为嵌入式和个人科技将从根本上增强你的日常生活及行为。

也就是说,我们即将被智能高科技包围。

且不管世界是不是能发展这么快,我们先关注一下自己行业的情况——现在ai技术究竟在会计和法律领域是怎么运用的。

会计

“高科技”现在充斥着我们的生活,对于会计人来讲,不能不提到前段时间德勤和普华永道发布的财务机器人。

德勤与人工智能企业kira systems合作联盟,将人工智能引入会计、税务、财会等工作中,代替人类阅读合同和文件。这一联盟是将德勤认知技术上的业务洞察力与kira systems机器学习中的先进技术相结合,建立模型快速阅读复杂文件,从中攫取和构建文本信息以更好地作出分析。把节省下来的时间用到更有价值的工作中去,让我们可以更多地关注战略问题。

普华永道管理咨询团队致力于为市场提供专业、快速、成熟的机器人流程自动化解决方案。以下是普华永道在央企的试水,人工智能效率惊人。

法律

compas是一款预测罪犯可能会成为再犯的风险智能评估软件,在它的帮助下,法官对被告和罪犯的未来情况,如保释金额、判刑等做出决策。威斯康星州惩教部的部长jared hoy曾经赞叹说,这个ai简直太好用。

然而前些日子,在美国一个因为偷窃罪被判刑的男人把威斯康星法院告了。原因是因为他被一个ai判整整8年有期徒徒刑,说他对社会具有‘高危险性’……

事情要从2013年说起,2月11日,威斯康星州的拉克罗斯市出现了枪击案。

有目击者们看到一辆车驶过kane大街时候,车里的人突然掏出枪向屋子开了两枪,目击者报了警,并且告诉警察关于车子的信息。警方根据一系列线索,找到车子,把车子逼停了以后,抓到了eric loomis。

原本以为人赃俱获啊,然而调查后发现,eric loomis只是小偷。枪击案罪犯弃车逃跑后,这个小偷顺手把车偷了。

但是这样一个小偷,却被判断为“高危险性。”

compas到底靠不靠谱?在一系列实际案例发现…只有20%的人会按照compas预测的那样再次犯罪。

法官判案,有人说法官受人性影响,会有偏差;然而如今让ai来评估,错误率也不低。希望未来能通过ai的加强,解决更多法律问题。

那么,在机器时代工作需要什么样的人才呢?

我们调查发现,120种不同技能、知识和能力的排名突出了两个关键问题:

1. 知识不是必须的天赋

除了数学(占劳动力重要性总数的87%),管理和管理知识(86%),知识的教育和培训(79%)和计算机和电子知识(72%)。学术知识,例如物理或自然科学,或艺术和人文学科,这类知识只对于少数的劳动力而言是重要的。

2. 数字与技术技能只是少部分员工所必须的技术专长

编程技能和技术设计只对5%甚至更少的员工来说至关重要。更重要的是,那些设计、设置和操作机械或者技术系统的技能重要性正在逐渐下降。

十大最重要属性由认知能力(cognitive abilities)主导,它影响着人们在处理问题的过程中对知识的获取与运用。此外还有内容技能(content skills),它包含了在不同领域中需要使用的背景结构和获取更为具体的技能。客户和个人服务知识包括提供客户和个人服务的原则和过程的知识,例如客户需求评估,满足服务质量标准和客户满意度评估。换句话说,最重要的属性列表包括基本技能,需要员工与其他人进行互动,了解和沟通的知识和能力。

转载:中国机器人网(原始来源:评论:0)

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