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未来机器人会取代我们的工作还是创造更多工作

2021年08月18日 孝感机械设备网

未来机器人会取代我们的工作还是创造更多工作?

霍金、马斯克等人都曾公开警告说,机器最终将超越人类的能力,它们的行动将超越我们的控制,甚至可能引发人类文明的崩溃。他们并非少数为此感到担忧的人。

2014年,皮尤研究中心调查了近1900名技术专家,询问他们对未来工作的看法,其中近一半的人相信过不了多久,人工智能机器将导致失业加速。根据一项被广泛引用的分析,到21世纪30年代初,失业比例将达到近50%。他们担心大规模的失业,以及目前已令人越发担忧的收入不平等现象的进一步恶化将是不可避免的结果,而这些都将导致社会秩序的崩溃。

事情真的会如他们所担忧的发展吗?我们先来看一个简单的例子:

上个世纪,当各大银行开始大规模地安装自动取款机(ATM)时,在这些银行工作的柜员似乎正面临被快速淘汰的威胁。如果机器可以全天候24小时地发放现金和接收存款,那么谁还需要人工服务呢?但事实是,银行仍然需要人。诚然,ATM使得分支银行能够在员工数量少得多的情况下运营:平均员工数量从20人降至13人。但节省出来的成本鼓励了母公司开设更多的分行,结果出纳员的总雇佣人数实际上上升了。

事实上,在金融、医疗、教育和法律等领域,都可以找到类似的故事。这并非要说自动化就一定能增加就业,但是它能够且经常能够增加就业。

当听到工作前景在机器人和人工智能时代将越来越堪忧等言论时,ATM的故事就是一个值得记住的事例。想想无人驾驶汽车,或者是以假乱真的人类语音合成,又或者是栩栩如生、能够自主奔跑、跳跃和开门的机器人——鉴于此类应用的飞速发展,人类离无事可做还有多远呢?

考虑到目前的发展,机器智能要与人类的全部能力相匹配还有很长的路要走,我们也没有什么理由担心在未来10年或20年会出现大规模的失业。

所以,事情会如何发展呢?或许在未来真正到来之前,我们无法确切的知道将会发生什么。但也许这不是正确的提问。人们争论失业与就业增加的问题,使我们对其他问题视而不见——比如,面对人工智能和机器人技术,工作将如何改变,社会将如何应对这样的变化。例如,这些新技术是被用作替代人类工人、削减成本的另一种方式,还是被用来帮助员工、解放他们去锻炼人类独有的能力,比如解决问题和创造力?

自动化与就业:来自过往的经验

在过去的40年间,一些高度自动化国家的汽车制造商、钢铁厂和其它制造商雇佣的工人总数开始持续、缓慢地减少。比如在美国,这一数字从1979年的高点1950万,下降到2000年的大约1730万,接着在2007-2009年的大萧条后急剧跌落到1150万的低点。

这是事实,自动化无疑是其中一个因素,但不可能是导致下降的全部原因。回到过去的一百年,工业正以如今同等的速度或更快的速度自动化,就业正强劲增长,这些都是最初吸引数百万工厂工人的原因。相反,经济学家将就业率下降归咎于多种因素的共同作用,其中包括全球化、工会的衰落,以及美国上世纪80年代强调裁员、削减成本、季度利润高于一切的企业文化。

人工智能和机器人

自动化有许多形式,包括计算机控制的、可以由少数员工操作的钢铁厂,以及工业机器人——可以用编程通过一系列动作移动工具(喷漆器、焊枪等)的机械臂。从上世纪70年代以来,这类机器人的使用数量一直在稳步增长。目前,全球约有200万台工业机器人在使用,其中大部分是在汽车和电子产品装配线上,每台机器人都可以替代一名或多名工人。

诚然,自动化、机器人技术和人工智能(AI)之间的区别相当模糊,而且因为无人驾驶汽车和其他先进的机器人在它们的数字大脑中使用着人工智能软件,这种区别变得越来越模糊。

但粗略的经验法则是,机器人执行的是曾经需要人类智能的身体劳动任务,而人工智能软件则试图执行理解语言、识别图像等人类层面的认知任务。自动化是一个概括性术语,不仅包括机器人和人工智能这两方面,还包括普通计算机和非智能机器。

AI的工作是最艰难的。大约在2010年之前,应用程序受到一个著名悖论的限制,那就是哲学家Michael Polanyi在1966年提出的论述:“我们知道的东西多于我们能够说出来的。” 这意味着,帮助我们度过每一天的大部分技能都是经过练习的、无意识的、几乎无法表达的。Polanyi将这些技能称为隐性知识(相比于教科书上的显性知识)。

想象一下,你是如何确切地知道像素呈现出的一种特定模式是小狗的照片?或者你是如何在迎面而来的车流中做到安全地左转的?你可以说你会等待车流中交出现的空位,这听起来很容易,但是如何把“空位”定义得足够好,让计算机也能够识别出来、或者能够准确定义车辆间距必须有多大才算得上安全呢?

这种隐性知识包含了众多诸如此类的微妙、特例以及用“感觉”衡量的事物,以至于程序员似乎没有办法提取它,更不用说用精确定义的算法对它进行编码了。

当然,现如今即使是智能手机的应用程序通常也能识别小狗的照片,自动驾驶汽车也在习以为常地完成左转任务,尽管并不总是完美。在过去10年里发生的变化是,人工智能开发者现在可以将巨大的计算能力投向海量的数据集——这一过程被称为“深度学习”。这基本上相当于向机器展示无数张小狗照片和无数张非小狗的照片,然后让人工智能软件调试出无数个内部变量,直到它能够正确识别照片。

尽管这种深度学习过程不是特别有效——人类儿童只需看到一两只小狗就能识别出狗这种动物——但它对人工智能应用程序(如自动驾驶汽车、机器翻译以及任何需要语音或图像识别的应用程序)产生了革命性的影响。

德勤咨询的数据科学家Jim Guszcza表示,让人们感到害怕的是,以前需要隐性知识的事情现在可以用计算机解决。因此,人们对法律和新闻等领域的大规模失业产生了新的焦虑,而这些领域以前从未担心过自动化。所以许多人预测,商店职员、保安和快餐工人,以及卡车、出租车、豪华轿车、送货车司机,都将很快被淘汰。

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