人工智能，機器學(xué)習，深度學(xué)習和自動(dòng)化已不再是未來(lái)的技術(shù)，它們已經(jīng)在企業(yè)中引起關(guān)注。無(wú)論是組織數據，發(fā)現趨勢還是使人們的生活更輕松，如果我們允許的話(huà)，人工智能都可以對企業(yè)產(chǎn)生積極的影響。
至少，這是今年5月在MIT的CIO研討會(huì )2018會(huì )議上舉行的AI，ML和自動(dòng)化世界中的工作未來(lái)的信息，這是一個(gè)為期一天的活動(dòng)，行業(yè)思想領(lǐng)袖和教育家聚集在一起討論影響不斷發(fā)展的IT趨勢。
“可以肯定的是，在未來(lái)的五到十年中，隨著(zhù)這些技術(shù)在您的每個(gè)公司，每個(gè)行業(yè)以及每個(gè)地區的工作方式不斷發(fā)展，將會(huì )出現很多中斷。”麻省理工學(xué)院數字經(jīng)濟計劃負責人，麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院教授埃里克·布林約爾夫森(Erik Brynjolfsson)說(shuō)。“但是，如果我們更好地理解這些影響，并且我們努力重塑我們的業(yè)務(wù)流程，我們將能夠利用這些技術(shù)來(lái)創(chuàng )造很多財富，為許多不同的人帶來(lái)很多好處。”
勞工部創(chuàng )建了一個(gè)名為ONET的數據集，其中包含美國964種職業(yè)的描述。每個(gè)工作都有一個(gè)列表，其中包含約20到32個(gè)任務(wù)，經(jīng)濟中總共存在超過(guò)18,000個(gè)任務(wù)。
Brynjolfsson的團隊使用此數據集并評估了每個(gè)技能組，以確定AI可以更好地完成哪些任務(wù)，人類(lèi)可以更好地完成哪些任務(wù)。該團隊發(fā)現，對于很多工作，總有AI可以比人類(lèi)做得更好的任務(wù)，但是在A(yíng)I和機器學(xué)習方面，人類(lèi)仍然擅長(cháng)完成許多任務(wù)。
“這是我們在一個(gè)接一個(gè)的職業(yè)中發(fā)現的模式-很少有機器學(xué)習會(huì )自動(dòng)運行。在大多數情況下，機器學(xué)習能夠完成給定職業(yè)中的某些任務(wù)，而不能完成其他任務(wù)，” Brynjolfsson說(shuō)。“這意味著(zhù)組織中的大多數工作將部分地受到機器學(xué)習的影響，但是人類(lèi)還需要繼續做一些事情。”
Brynjolfsson說(shuō)，這將需要協(xié)調以幫助AI和人類(lèi)一起工作，“但極少數情況下，我們會(huì )完全淘汰整個(gè)工作類(lèi)別。”
但是AI輔助機器人呢?在那里，結論是相同的。在許多情況下，機器人可以幫助減輕耗時(shí)，艱苦，乏味甚至身體緊張的工作，而不會(huì )導致員工失業(yè)。實(shí)際上，最有可能發(fā)生的情況是人類(lèi)和機器人一起工作，其中許多機器人是專(zhuān)門(mén)為協(xié)作而設計的，也稱(chēng)為協(xié)作機器人。
Brynjolfsson說(shuō)，我們離電影中可能看到的自動(dòng)化類(lèi)型“人工通用情報”還差得很遠，在那里機器人可以“在各個(gè)維度上勝過(guò)人們”。但是，AI可以在企業(yè)中產(chǎn)生很大的變化-尤其是對于具有足夠數據的任務(wù)，這些數據具有“映射到一組輸出的一組輸入”。
麻省理工學(xué)院政治經(jīng)濟學(xué)和城市規劃助理教授小組成員杰森·杰克遜(Jason Jackson)舉了醫護人員的榜樣。杰克遜說(shuō)，自動(dòng)執行諸如病人轉移和舉起之類(lèi)的任務(wù)可以幫助減輕工人的身體負擔，同時(shí)還可以保護病人并防止受傷。這是一項需要醫療保健從業(yè)者付出力量和努力的任務(wù)-因此，在這種情況下，自動(dòng)化一項技能不會(huì )取代醫療保健工作者，這只會(huì )幫助他們提高工作效率，同時(shí)也為醫療工作者和患者提供更安全的環(huán)境。添加。
麻省理工學(xué)院未來(lái)工作組的執行董事，專(zhuān)家伊麗莎白·雷諾茲(Elisabeth Reynolds)說(shuō)，汽車(chē)和制造業(yè)也有類(lèi)似的趨勢。她認為，既然協(xié)作機器人可以自由地從事更復雜的任務(wù)，他們將為工人創(chuàng )造更多的向上增長(cháng)和機會(huì )。而且，盡管某些行業(yè)可能面臨流離失所的問(wèn)題，雷諾茲說(shuō)：“這只是我們看到的增長(cháng)的一小部分。”