圍繞人工智能和自動(dòng)化的爭(zhēng)論似乎一直都是悲觀主義者占主導(dǎo)，他們擔(dān)心機(jī)器人會(huì)取代所有的工作，而樂(lè)觀主義者則不以為然。但麻省理工學(xué)院Sloan教授Erik Brynjolfsson和他的同事們表示，爭(zhēng)論需要不同的觀點(diǎn)。

新的研究發(fā)現(xiàn)，在不久的將來(lái)，自動(dòng)化將取代工作中的特定任務(wù)，而不是整個(gè)職業(yè)本身，其中一些工作比其他工作受到的影響更大。

研究人員在5月份在美國(guó)經(jīng)濟(jì)協(xié)會(huì)論文和會(huì)議刊物上發(fā)表的一篇文章中寫(xiě)道，“我們的研究結(jié)果表明，在關(guān)于人工智能的影響的辯論中需要轉(zhuǎn)變：從整體上關(guān)注整個(gè)工作的完全自動(dòng)化和普遍的職業(yè)替代，以重新設(shè)計(jì)工作和商業(yè)實(shí)踐的再造?！痹撗芯渴怯葿rynjolfsson和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)系的Tom Mitchell教授和麻省理工學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)博士研究生兼研究員Daniel Rock共同完成的。

Brynjolfsson說(shuō)，“不管好萊塢怎么說(shuō)，我們離通用人工智能還很遙遠(yuǎn)。那種AI可以做人類(lèi)能做的一切事情。我們沒(méi)有任何東西接近它，除非有驚人的突破，否則未來(lái)幾十年仍然如此?！?/p>

Brynjolfsson說(shuō)，我們所擁有的是功能強(qiáng)大的窄AI系統(tǒng)，通常使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠解決人類(lèi)或超人類(lèi)準(zhǔn)確度的特定問(wèn)題。這些技術(shù)擅長(zhǎng)涉及預(yù)測(cè)分析、語(yǔ)音和圖像識(shí)別以及自然語(yǔ)言處理等任務(wù)。

他說(shuō)，“但那不是一切，這只是部分事情。這提出了一個(gè)明顯的問(wèn)題：這個(gè)驚人的AI能做得好哪些事情，哪些是他們做不了的任務(wù)？”

為了回答這些問(wèn)題，研究人員開(kāi)發(fā)了一個(gè)有23道問(wèn)題的測(cè)試，以確定任務(wù)是否適合機(jī)器學(xué)習(xí)。Brynjolfsson說(shuō)，這個(gè)測(cè)試中的任務(wù)分?jǐn)?shù)的高低表明了自動(dòng)化和機(jī)器學(xué)習(xí)的敏感程度。他和Tom Mitchell于2017年12月在《科學(xué)》雜志上發(fā)表了最初的專(zhuān)欄文章。

他說(shuō)，“任何一個(gè)經(jīng)理都可以利用這個(gè)測(cè)試，如果他們想用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)完成任務(wù)，那么這個(gè)測(cè)試應(yīng)該能給他們一些指導(dǎo)。有很多很適合機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)，然而大多數(shù)公司真的只是抓住了表面?！?/p>

研究人員想進(jìn)一步研究這個(gè)想法。由于工作只是各種任務(wù)的集合，所以還可以使用這些標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量整個(gè)職業(yè)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的適用性。使用聯(lián)邦勞工統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，這正是他們?yōu)槊绹?guó)經(jīng)濟(jì)中超過(guò)900個(gè)不同職業(yè)所做的一切，從經(jīng)濟(jì)學(xué)家和首席執(zhí)行官到卡車(chē)司機(jī)和學(xué)校教師。

研究人員寫(xiě)道，“歷史上，自動(dòng)化技術(shù)一直是提高工業(yè)生產(chǎn)力的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，它們也曾系統(tǒng)地破壞了就業(yè)和工資結(jié)構(gòu)。然而，我們的分析表明，與早期的自動(dòng)化浪潮相比，機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)影響勞動(dòng)力的不同部分。..。..機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)中的許多工作，但完全自動(dòng)化不如流程再造和重組任務(wù)?！?/p>

Brynjolfsson說(shuō)，舉個(gè)例子，放射科醫(yī)生有26項(xiàng)與其工作相關(guān)的不同任務(wù)。閱讀醫(yī)學(xué)圖像是一項(xiàng)非常適合機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)，計(jì)算機(jī)開(kāi)始比人類(lèi)更擅長(zhǎng)圖像識(shí)別。但是，像將醫(yī)療信息傳遞給患者這樣的人際交往能力并不是機(jī)器能容易且有效地執(zhí)行，他說(shuō)。

“幾乎在每個(gè)職業(yè)中，活多或少有一些任務(wù)可能會(huì)受到影響，但是在每個(gè)職業(yè)中也有許多任務(wù)不會(huì)。也就是說(shuō)，一些職業(yè)的任務(wù)確實(shí)比較多，可能會(huì)受到機(jī)器學(xué)習(xí)的影響。” Brynjolfsson表示，注意到像禮賓服務(wù)這樣的工作可能并且正在被大多數(shù)基于從谷歌等公司的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)取代。該研究表明，像按摩治療師這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)潛力不大的職業(yè)可能影響最小。

研究人員建議，在每一個(gè)職業(yè)中，了解通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化的任務(wù)，將它們從其他任務(wù)中分離出來(lái)，并重新組織工作以適應(yīng)這些發(fā)展。機(jī)器學(xué)習(xí)可以做他們最理想的任務(wù)，他們寫(xiě)道，而人力勞動(dòng)可以被解放出來(lái)做更多的機(jī)器學(xué)習(xí)活動(dòng)不太適合，從而提高利潤(rùn)率。

研究人員寫(xiě)道，這并不是說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)的新發(fā)展不會(huì)對(duì)未來(lái)的就業(yè)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生更廣泛的影響?！盀榱似ヅ湮磥?lái)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域不斷發(fā)展的狀態(tài)，將需要相應(yīng)地更新測(cè)試?！?/p>