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Gartner預(yù)測(cè)2019:人工智能與未來(lái)工作

2019-02-13    來(lái)源:raincent

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隨著人工智能技術(shù)應(yīng)用到標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性的機(jī)械自動(dòng)化過(guò)程,銀行和保險(xiǎn)等行業(yè)的后勤工作崗位不僅在數(shù)量上逐漸減少,而且在形式上也在發(fā)生改變。“半人馬智能”(即人機(jī)合作智能)在軟件編程等核心工作領(lǐng)域逐漸興起。它將人工智能與人類能力相結(jié)合,形成一種共生關(guān)系,推動(dòng)生產(chǎn)率的顯著提升。出于對(duì)人工智能可能造成的大規(guī)模失業(yè)以及所帶來(lái)對(duì)監(jiān)控行為的擔(dān)憂,業(yè)界日益興起關(guān)于組織部署人工智能方式和原因的激烈的倫理性討論。員工希望得到商業(yè)巨頭及負(fù)責(zé)人作出“AI-for-good”(人工智能向善)的承諾和保證。盡管從短期來(lái)看,人工智能替代人類工作的趨勢(shì)有所加劇,但越來(lái)越多證據(jù)表明,人工智能通過(guò)創(chuàng)造新的就業(yè)崗位和改善當(dāng)前崗位現(xiàn)狀從而大幅提升生產(chǎn)率。

? 到2020年,20%的從事后勤工作的銀行員工在執(zhí)行非例行性工作時(shí)將依靠人工智能。

?到2023年,人工智能將與人類程序員結(jié)合,創(chuàng)造出能夠承擔(dān)50%傳統(tǒng)程序員工作任務(wù)的“半人馬智能”(即人機(jī)合作)工作模式——效率達(dá)到單個(gè)程序員獨(dú)自工作效率的兩倍。

?到2020年,在“AI-for-good”項(xiàng)目的企業(yè)中,員工留存率將提升20%,同時(shí)數(shù)據(jù)分析行業(yè)的就業(yè)人員數(shù)量將提升50%。

?到2021年,70%的企業(yè)將整合人工智能技術(shù)提高員工生產(chǎn)率,這將促使其中10%的企業(yè)將“數(shù)字騷擾政策”納入工作場(chǎng)所規(guī)章之中。

?在2020年,人工智能將實(shí)現(xiàn)工作機(jī)會(huì)數(shù)量的凈增長(zhǎng),雖然會(huì)淘汰180萬(wàn)個(gè)就業(yè)崗位,但同時(shí)也會(huì)創(chuàng)造230萬(wàn)個(gè)新的就業(yè)崗位。

 

 

到2020年,20%的從事后勤工作的銀行員工在執(zhí)行非例行性工作時(shí)將依靠人工智能。

金融機(jī)構(gòu)操作型員工的主要工作是執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性的工作任務(wù)。但非例行性的后勤工作對(duì)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)影響和商業(yè)價(jià)值更大。與此同時(shí),人工智能技術(shù)有助于提高工作人員處理金融機(jī)構(gòu)后勤非常規(guī)性任務(wù)的能力。這對(duì)需要人工干預(yù)的復(fù)雜工作(例如財(cái)務(wù)合同審查和交易發(fā)起)大有裨益,因?yàn)槿斯ぶ悄芸蓽p少失誤并對(duì)下一步行動(dòng)提出建議。

機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和自然語(yǔ)言處理(NLP)等人工智能技術(shù)接管了越來(lái)越多的非例行性任務(wù)并實(shí)現(xiàn)相關(guān)工作自動(dòng)化。使用人工智能技術(shù)提高后勤工作效率將有助于提升員工工作量和提高員工(和客戶)滿意度。

人工智能在銀行例行業(yè)務(wù)及其價(jià)值鏈方面的應(yīng)用取得了極大的成功。在某些情況下,這會(huì)導(dǎo)致以縮減非必要職員為目的的裁員。這一事實(shí)使人們擔(dān)心后勤崗位將很快被機(jī)器取代。事實(shí)上,銀行機(jī)構(gòu)后勤崗位的減少大都源于機(jī)器人流程自動(dòng)化(RPA)。例如,據(jù)某新聞網(wǎng)站報(bào)道,南非的萊利銀行預(yù)計(jì)將用軟件機(jī)器人取代3000個(gè)工作崗位。

然而,也有很多非例行性后勤工作將從人工智能應(yīng)用中獲益。具體例子包括財(cái)務(wù)合同審查和交易形成:兩者本質(zhì)上都需要人工參與,但人工智能的普及能極大地提高工作效率。使用機(jī)器人程序和RPA可減少工作失誤并去除冗余環(huán)節(jié),從而提升后勤工作的價(jià)值。摩根大通的合同智能(COIN)項(xiàng)目成功應(yīng)用了NLP、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人技術(shù)和云基礎(chǔ)設(shè)施,以此減少批發(fā)合同中貸款業(yè)務(wù)條款的錯(cuò)誤。

銀行對(duì)人工智能工具的應(yīng)用也有所增加。使用預(yù)測(cè)工具便是一個(gè)例子,相關(guān)領(lǐng)域的專家對(duì)工具的依賴度正變得越來(lái)越高。隨著此類工具慢慢滲透所有銀行價(jià)值鏈活動(dòng),業(yè)務(wù)人員將經(jīng)常需要依靠人工智能來(lái)提升工作效率和他們?cè)谄髽I(yè)和組織中的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

在銀行業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)方面,預(yù)測(cè)認(rèn)為,人類應(yīng)主動(dòng)控制人工智能工具,將其作為銀行工作的輔助。盡管預(yù)測(cè)結(jié)果較為樂(lè)觀,人們對(duì)這個(gè)行業(yè)的工作機(jī)會(huì)產(chǎn)生了高度的不安全感,對(duì)這個(gè)高收入、高學(xué)歷的行業(yè)就業(yè)保障不盡如人意。

到2023年,人工智能將與人類程序員結(jié)合,創(chuàng)造出能夠承擔(dān)50%傳統(tǒng)程序員工作任務(wù)的“半人馬智能”(即人機(jī)合作)工作模式——效率達(dá)到單個(gè)程序員獨(dú)自工作效率的兩倍。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不斷推動(dòng)著軟件需求增長(zhǎng)。開(kāi)發(fā)、改進(jìn)、修復(fù)和監(jiān)測(cè)這些系統(tǒng)的軟件工程師的工作效率有限,且面臨著與日俱增的工作壓力——即不斷滿足日益增長(zhǎng)的軟件需求。

計(jì)算能力極大地推動(dòng)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的應(yīng)用發(fā)展。機(jī)器學(xué)習(xí)專門(mén)處理異常檢測(cè),傳遞推薦的觀點(diǎn)并預(yù)測(cè)行為和結(jié)果。反過(guò)來(lái),基于機(jī)器學(xué)習(xí)的功能又有助于滿足對(duì)軟件工程人才和生產(chǎn)能力的需求。

人工智能將為傳統(tǒng)軟件工程活動(dòng)提供四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的支持:

? 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

? 迭代需求

? 異常檢測(cè)

? 預(yù)測(cè)性和規(guī)范性監(jiān)測(cè)

表1. 人工智能將如何自動(dòng)完成軟件開(kāi)發(fā)的苦差事

此類編程活動(dòng)將越來(lái)越多地由人類軟件工程師和人工智能組成的“人機(jī)合作”模式完成,以應(yīng)對(duì)工程需求量的增長(zhǎng)。這些“人機(jī)合作”將通過(guò)人類工程師和基于人工智能的機(jī)器的合作運(yùn)作。

人機(jī)合作關(guān)系將存在多種形式,例如:

? 過(guò)渡——由軟件工程師劃分人與機(jī)器的軟件工作任務(wù),并確定兩者之間的過(guò)渡工作。

? 協(xié)作——由軟件工程師對(duì)已確認(rèn)的工作任務(wù)進(jìn)行分類,不斷向機(jī)器傳輸常規(guī)問(wèn)題的解決方案,并將非常規(guī)性任務(wù)交由工程師解決。

? 啟發(fā)——企業(yè)利用人工智能發(fā)展軟件工程技能和人才。

? 創(chuàng)新——機(jī)器的能力將進(jìn)一步提升,從而滿足已知的軟件工程需求。其結(jié)果將呈現(xiàn)給軟件工程師,以完成機(jī)器無(wú)法完成的工作,創(chuàng)新者和合作者共同取得更加重要和成熟的商業(yè)成果。

企業(yè)將利用“人機(jī)合作”模式滿足日益增長(zhǎng)的復(fù)雜軟件和生產(chǎn)能力的需求。隨著人工智能對(duì)大量例行工作或重復(fù)性任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理,軟件工程將更具創(chuàng)造性,取得令人滿意的成果。軟件工程將有機(jī)會(huì)參與架構(gòu)設(shè)計(jì)、協(xié)作和創(chuàng)新,為日益復(fù)雜的新商業(yè)成果提供支持。

到2020年,在“AI-for-good”項(xiàng)目的企業(yè)中,員工留存率將提升20%,同時(shí)數(shù)據(jù)分析行業(yè)的就業(yè)人員數(shù)量將提升50%。

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技能需求龐大,而相關(guān)人才仍然短缺。高德納公司相關(guān)分析結(jié)果顯示,僅在美國(guó),就有超過(guò)23.6萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)和分析職位空缺,同比增長(zhǎng)43%。超過(guò)一半的職位空缺需要半年以上的時(shí)間填補(bǔ)。據(jù)麥肯錫估計(jì),到2024年,美國(guó)將有25萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)職位空缺。同樣的,歐盟委員會(huì)一份2015年報(bào)告估計(jì),專業(yè)數(shù)據(jù)人員和專業(yè)分析員的職位空缺率達(dá)77%,且預(yù)計(jì)需求量還將增加160%。

教育經(jīng)費(fèi)的增加和薪酬待遇的提高是應(yīng)對(duì)這種勞動(dòng)力短缺的典型措施。不過(guò),當(dāng)前正出現(xiàn)了一個(gè)新的機(jī)遇,讓抓住機(jī)會(huì)的企業(yè)可以脫穎而出,從而吸引并留住數(shù)據(jù)和人工智能人才。這個(gè)機(jī)遇就是“Data-for-good”(數(shù)據(jù)向善)項(xiàng)目,以及衍生而來(lái)的“AI-for-good”(人工智能向善)。

數(shù)據(jù)和分析通常用于提升業(yè)務(wù)績(jī)效、完善客戶服務(wù)和提高運(yùn)營(yíng)效率。在公共部門(mén)和非營(yíng)利性組織中,數(shù)據(jù)和分析可能用于衡量項(xiàng)目和服務(wù)的影響力,或用于確保資金使用的透明化。然而,這些組織的數(shù)據(jù)和分析發(fā)展滯后,而私營(yíng)部門(mén)的成熟度更高,通常能吸引更多人才。“數(shù)據(jù)、人工智能向善”的項(xiàng)目使私營(yíng)組織能夠向具有社會(huì)影響力的項(xiàng)目提供數(shù)據(jù)、技能和技術(shù)等方面的支持。項(xiàng)目覆蓋范圍廣泛,包括:利用人工智能算法識(shí)別貧民中的領(lǐng)導(dǎo)者以改善HIV教育的成果;面部識(shí)別用于打擊販賣人口;自動(dòng)圖像標(biāo)記幫助拯救野生動(dòng)物;或在颶風(fēng)或洪水等災(zāi)難發(fā)生后利用人工智能進(jìn)行針對(duì)性救援。

“數(shù)據(jù)和人工智能向善”運(yùn)動(dòng)使企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者能夠利用、調(diào)整企業(yè)文化,使其成為吸引員工的決定性競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。例如,將慈善事業(yè)作為工作核心的文化表達(dá)了企業(yè)奉獻(xiàn)全社會(huì)的承諾。顯然,這對(duì)員工和領(lǐng)導(dǎo)者的重要程度可能因地區(qū)而異,但“數(shù)據(jù)向善”應(yīng)用顯然是一項(xiàng)全球性運(yùn)動(dòng)。剛畢業(yè)的大學(xué)生在選擇就業(yè)單位和企業(yè)時(shí)越來(lái)越重視社會(huì)責(zé)任因素。高德納公司和馬里蘭大學(xué)研究發(fā)現(xiàn),女性學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和分析的首要原因之一,是希望為公司和世界做出貢獻(xiàn)。美世咨詢公司2018年的全球人才趨勢(shì)調(diào)查表明,最優(yōu)秀的員工選擇具有強(qiáng)烈目標(biāo)感的公司工作的可能性要高出三倍。但7600名調(diào)查對(duì)象中,只有13%表示自己工作的企業(yè)因“目標(biāo)導(dǎo)向使命”而具有差異化優(yōu)勢(shì)。

CEO和CIO們都明白實(shí)現(xiàn)數(shù)字化目標(biāo)需要更新企業(yè)文化。通過(guò)支持“數(shù)據(jù)和人工智能向善”的運(yùn)動(dòng),他們可同時(shí)向員工和就業(yè)市場(chǎng)發(fā)出強(qiáng)烈的文化調(diào)整信號(hào)。上榜《財(cái)富》雜志“2018年50個(gè)最佳回饋社會(huì)企業(yè)”的50家美國(guó)上市公司中,有46家允許員工帶薪休假做志愿者。圍繞數(shù)據(jù)和人工智能向善的倡議也有助于促進(jìn)規(guī)范道德行為的社會(huì)氛圍。這一點(diǎn)如今變得越來(lái)越重要,因?yàn)樵谶^(guò)去的一年中,對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能有意及無(wú)意的濫用率都有所上升。

截至2018年,擁有“數(shù)據(jù)向善”項(xiàng)目的分析和商業(yè)智能(BI)供應(yīng)商比例達(dá)到三分之一,且數(shù)量持續(xù)增加。部分供應(yīng)商已開(kāi)始實(shí)施用于特定目標(biāo)的專屬項(xiàng)目,如消滅瘧疾、癌癥研究和聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo),而其它供應(yīng)商則選擇與Data Kind等集團(tuán)合作。供應(yīng)商當(dāng)前正著手制定捐贈(zèng)項(xiàng)目和志愿服務(wù)時(shí)間表,并推動(dòng)部分項(xiàng)目基金的建立。

許多專業(yè)人工智能與數(shù)據(jù)分析服務(wù)公司都開(kāi)展了“數(shù)據(jù)向善”的應(yīng)用項(xiàng)目。它們要求員工每年必須花費(fèi)部分精力用在鞏固社區(qū)居民關(guān)系的項(xiàng)目上,并在招聘數(shù)據(jù)分析和人工智能專家方面取得了競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。這些項(xiàng)目還可進(jìn)一步提升員工在新技術(shù)和新興數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)(例如,利用圖像識(shí)別和通話記錄減少販賣人口的犯罪率或?qū)l危物種進(jìn)行分析)。

到2021年,70%的企業(yè)將整合人工智能技術(shù)提高員工生產(chǎn)率,這將促使其中10%的企業(yè)將“數(shù)字騷擾政策”納入工作場(chǎng)所規(guī)章之中。

數(shù)字化工作場(chǎng)所的引領(lǐng)者正在積極部署虛擬助手等基于人工智能的技術(shù)、亞馬遜Alexa等“智能音箱”,或其他基于NLP的會(huì)話系統(tǒng)和機(jī)器人,以協(xié)助員工完成工作任務(wù)并提高工作量。

但據(jù)高德納稱,許多人工智能技術(shù)已經(jīng)達(dá)到預(yù)期過(guò)熱的頂峰。因此,在未來(lái)的幾年里,它們無(wú)法再滿足公司管理層和員工的熱切期望。例如,智能機(jī)器人和NLP需要5到10年的時(shí)間才能達(dá)到成熟期。支持客戶個(gè)人助理功能的無(wú)線音響(智能音響)、機(jī)器人技術(shù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)和虛擬助手則需要2-5年的額外時(shí)間。這一事實(shí)將使得技術(shù)無(wú)法很好地運(yùn)用到工作場(chǎng)所中,部分人員會(huì)因此拒用這項(xiàng)技術(shù)。

在消費(fèi)技術(shù)領(lǐng)域,大部分客戶在與人工智能客服對(duì)話中顯得禮貌得體,但也有顧客出于娛樂(lè)或惡意的目的,以侮辱性語(yǔ)言測(cè)試人工智能客服的回應(yīng)。如果未對(duì)人工智能進(jìn)行測(cè)試設(shè)定,那么人工智能客服可能記憶并模仿用戶的網(wǎng)絡(luò)欺凌行為,從而導(dǎo)致數(shù)字騷擾事件。部分?jǐn)?shù)字騷擾是顯而易見(jiàn)的,因此相對(duì)容易被發(fā)現(xiàn)和喊停,但侮辱性語(yǔ)言有時(shí)可能比較隱晦,難以察覺(jué)。當(dāng)侮辱被恭維用語(yǔ)掩蓋時(shí),即使是人類也很難聽(tīng)出其中諷刺和挖苦的含義。

許多企業(yè)將不會(huì)在工作場(chǎng)所出現(xiàn)數(shù)字騷擾的問(wèn)題,它們也無(wú)需在工作規(guī)定中新添任何內(nèi)容,用于規(guī)定員工與人工智能客服以及其它機(jī)器人進(jìn)行互動(dòng)的步驟和過(guò)程。但部分人工智能的運(yùn)用將產(chǎn)生意想不到的后果。2016年,推特即時(shí)通訊人工智能Tay給微軟帶來(lái)了一次災(zāi)難性的經(jīng)歷,整個(gè)人工智能市場(chǎng)都能從此案例上汲取教訓(xùn)。許多關(guān)于此次災(zāi)難性實(shí)驗(yàn)的新聞報(bào)道稱,該通訊機(jī)器人學(xué)到了推特用戶“種族主義、否認(rèn)大屠殺、性別歧視”等內(nèi)容并進(jìn)行了應(yīng)用。

人工智能技術(shù)初期的表現(xiàn)令人失望。由于人工智能未能以有效方式對(duì)人們進(jìn)行回饋,人們大感失望,并口頭侮辱人工智能系統(tǒng)的案例和玩笑比比皆是。由于人工智能系統(tǒng)采用了新型互動(dòng)方式,可能對(duì)此類侮辱性的話語(yǔ)采取不恰當(dāng)?shù)呐e措,即對(duì)這些話語(yǔ)進(jìn)行重復(fù),并在與其他人工智能系統(tǒng)和人類對(duì)話時(shí)進(jìn)一步使用傳播。這將導(dǎo)致人們對(duì)人工智能技術(shù)更加失望,給人們帶來(lái)更加糟糕的體驗(yàn)。

同樣,當(dāng)人們聽(tīng)到他人辱罵人工智能系統(tǒng)時(shí),開(kāi)始會(huì)認(rèn)為這種行為可以被接受。1961年一項(xiàng)著名的社會(huì)心理學(xué)實(shí)驗(yàn)——波波玩偶實(shí)驗(yàn),證明兒童能迅速模仿成年人身體攻擊和口頭謾罵等行為。在發(fā)現(xiàn)有人經(jīng)常粗暴的對(duì)待人工智能技術(shù)后,久而久之,員工也會(huì)認(rèn)為這種行為是可被接受的。最近的一些實(shí)驗(yàn)也表明,隨著人們對(duì)人工智能技術(shù)的態(tài)度愈發(fā)惡劣,其對(duì)待身邊人類的態(tài)度也將變得惡劣起來(lái)。例如,Kate Darling在麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了一項(xiàng)研究,其中研究者借助一臺(tái)會(huì)說(shuō)話的玩具恐龍機(jī)器人證明了這種行為的存在。

針對(duì)由于人工智能技術(shù)不成熟帶來(lái)的侮辱性行為的滾雪球效應(yīng),以及員工不良行為和侮辱性語(yǔ)言現(xiàn)象的日益頻繁所導(dǎo)致的工作環(huán)境狀況堪憂。員工參與度、斗志和生產(chǎn)率都會(huì)因此而受到影響。這些惡習(xí)還會(huì)滲透到員工與客戶之間的互動(dòng)中,從而影響公司品牌和聲譽(yù)。

在2020年,人工智能將實(shí)現(xiàn)工作機(jī)會(huì)數(shù)量的凈增長(zhǎng),雖然會(huì)淘汰180萬(wàn)個(gè)就業(yè)崗位,但同時(shí)也會(huì)創(chuàng)造230萬(wàn)個(gè)新的就業(yè)崗位。

2020年將是人工智能行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵一年:相比在2019年創(chuàng)造的工作,人工智能將在這一年淘汰更多工作(主要為制造類工作崗位)。而自2020年開(kāi)始,人工智能創(chuàng)造就業(yè)崗位的局面將出現(xiàn)積極逆轉(zhuǎn),到2025年工作崗位凈增長(zhǎng)數(shù)量將達(dá)到200萬(wàn)。

人工智能影響就業(yè)崗位變化的數(shù)量因行業(yè)而異:醫(yī)療保健、公共部門(mén)及教育行業(yè)的就業(yè)需求將持續(xù)增長(zhǎng);而制造業(yè)將受到最嚴(yán)重的沖擊。

高德納對(duì)于人工智能對(duì)就業(yè)的積極影響充滿信心。而促使實(shí)現(xiàn)凈工作崗位增加的主要因素是人工智能技術(shù)的加強(qiáng)——人類與人工智能結(jié)合,兩者相輔相成。人工智能在全球范圍內(nèi)對(duì)就業(yè)的影響尚處于初級(jí)階段。

我們能自信地預(yù)測(cè)到2025年為止的就業(yè)動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì),但2025年后我們很難預(yù)測(cè)新出現(xiàn)的行業(yè)和工作崗位,正如我們之前也很難預(yù)測(cè)智能手機(jī)、社交網(wǎng)絡(luò)以及廣告技術(shù)。然而可以肯定的是,與人工智能相關(guān)的就業(yè)崗位將自2020年起穩(wěn)步增長(zhǎng)。此外,研究結(jié)果表明,在2021年,人工智能的加強(qiáng)將產(chǎn)生2.9萬(wàn)億美元的商業(yè)價(jià)值,并減少62億小時(shí)的員工工作量,提升生產(chǎn)率。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,人工智能將降低人工成本在總收入的占比。然而,這一收入的部分將持續(xù)轉(zhuǎn)化為新工作,盡管這些崗位與那些被淘汰的崗位相比工作性質(zhì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不同,但工資水平卻更上一個(gè)臺(tái)階。

關(guān)于人工智能對(duì)失業(yè)和就業(yè)的影響,絕非三言兩語(yǔ)可以說(shuō)清道明。所有行業(yè)都將不同程度上獲得省力省時(shí)的效益。僅有少數(shù)行業(yè)將面臨整體失業(yè)的狀況;一些行業(yè)在幾年內(nèi)就會(huì)面臨工作崗位凈減少;而大多數(shù)行業(yè)壓根不會(huì)遇到這種狀況。

如今,各行各業(yè)的公司均已開(kāi)始推行人工智能。供應(yīng)商迅速抓住這一契機(jī),在其現(xiàn)有產(chǎn)品中引入新的人工智能功能。資本投資導(dǎo)致了人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)如雨后春筍般涌現(xiàn)。人工智能的大力發(fā)展是一個(gè)新現(xiàn)象,但人工智能本身并非如此。人工智能的效用早已在異常檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)安全、證券交易、醫(yī)療診斷、客戶滿意度、DNA序列劃分及其他諸多領(lǐng)域得到有效證明。盡管人工智能的應(yīng)用范圍十分廣泛,但大多數(shù)關(guān)于失業(yè)的危言聳聽(tīng)的謠言都混淆了人工智能與自動(dòng)化。在過(guò)去200年的時(shí)間里,自動(dòng)化一直在推動(dòng)生產(chǎn)率以及資本和勞動(dòng)報(bào)酬的顯著提升。

不幸的是,關(guān)于自動(dòng)化的爭(zhēng)論掩蓋了人工智能的最大效益,即人類利用人工智能實(shí)施決策的行為日益增多。個(gè)性化購(gòu)物公司StichFix就是人類與人工智能合作共存的一個(gè)實(shí)例。Stitch Fix運(yùn)用人工智能縮小市場(chǎng)上大量商品的選擇范圍,以適應(yīng)客戶的偏好,并將最終的商品選擇和個(gè)人風(fēng)格設(shè)定的權(quán)限留給了人類設(shè)計(jì)師。通過(guò)此舉,Stitch Fix為65位數(shù)據(jù)科學(xué)家,以及數(shù)千名設(shè)計(jì)師創(chuàng)造了工作機(jī)會(huì)。公司在2016財(cái)年實(shí)現(xiàn)7.3億美元的收入。據(jù)《財(cái)富》雜志報(bào)告,Stitch Fix在2017年進(jìn)行的首次公開(kāi)募股(IPO)價(jià)值達(dá)到30至40億美元。

人工智能對(duì)工作就業(yè)的影響每一年都不相同。高德納公司研究表明,在2018年,人工智能將帶來(lái)價(jià)值2000億美元的新收入以及76.8萬(wàn)個(gè)新崗位。此外,同年,全球范圍內(nèi)的工作時(shí)長(zhǎng)也將減少28億小時(shí)。在大多數(shù)情況下,人工智能的省時(shí)和高效意味著工作效率的提升。盡管工作量減少并非總意味著失業(yè),但2018年仍將有94.3萬(wàn)個(gè)工作崗位被淘汰。失業(yè)主要發(fā)生在需要中等技能的工作中,以須接受“在職”培訓(xùn)的工作為代表。低級(jí)別和低技能要求的工作會(huì)面臨一定的沖擊,但情況最終會(huì)逐漸好轉(zhuǎn)。

人工智能導(dǎo)致員工流失是一個(gè)新的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。人工智能最終將淘汰數(shù)百萬(wàn)的中級(jí)和低級(jí)職位。但同時(shí),人工智能又將在各個(gè)層級(jí)創(chuàng)造數(shù)百萬(wàn)的新職位,不僅限于高技能要求和管理層職位,還包括新的入門(mén)級(jí)和低技能要求工作。

去年對(duì)預(yù)測(cè)進(jìn)行的分析得到了持續(xù)的人工智能投資支持,這些投資主要集中于“自動(dòng)化”而非“生產(chǎn)率”,因此導(dǎo)致了失業(yè)形式的裁員。而這在短期內(nèi)仍是大勢(shì)所趨,然而到了2020年人工智能創(chuàng)造的就業(yè)崗位數(shù)量將超過(guò)淘汰的數(shù)量。正如本文顯示,關(guān)于人工智能對(duì)其他行業(yè)(如銀行業(yè))和工作崗位(軟件開(kāi)發(fā)師)等方面影響的分析中表明這一趨勢(shì)仍是主流。同時(shí),這還將引發(fā)相關(guān)的道德?tīng)?zhēng)論,并促進(jìn)人工智能應(yīng)用于造福人類——例如如何應(yīng)對(duì)失業(yè)和工作類型改變及其對(duì)個(gè)人、組織和社會(huì)的影響。

本文由上海市科學(xué)學(xué)研究所科技發(fā)展研究中心助理研究員張宇飛,實(shí)習(xí)生許楊博文根據(jù)Gartner相關(guān)報(bào)告編譯。文章觀點(diǎn)不代表主辦機(jī)構(gòu)觀點(diǎn)。

來(lái)源:三思派

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