第三封信:谈人工智能时代的工作

来自李开复的第三封信:谈人工智能时代的工作

主 题:谈人工智能时代的工作

未来在重复性的工作上,人工智能会比人类做得更好,但是,我们之所以为人,不是因为我们擅长做重复性的工作。我们人类胜在有创造力和同情心,胜在有情感和爱。虽然很多单调、重复的工作被人工智能取代,但是我们可以创造出很多关爱型的工作。

发件人:李开复

当人工智能变得越来越强,包括社会学家、经济学家、政治家在内的大多数人最忧虑的一件事就是:在未来的10年,到底有多少人类的工作会被机器全部或部分取代?

包括物理学家史蒂芬·霍金在内的相当一部分学者和公众对干人工智能取代人类工作、造成失业风险表示担忧。这些担忧不无道理,但我认为不必太过悲观。人工智能未来会取代的,是那些单调的、重复性的,不需要跨领域思考和感情的工作。而那些创造性的,需要人类跨领域思考和复杂推理能力的工作,只能由人类来做。

成长于人工智能时代的你们,未来进入职场时,很多内容重复性的工作已经被人工智能取代了,一方面你们会面临更多有意思的,能够体现人类独特价值的工作;另一方面你们面临的竞争也会越来越大,你们不仅要面临人和人之间的竞争,还要面临人和机器之间的竞争。

在这封信里,我想跟你们分享我对未来人工智能容易取代和难以取代的工作的预测,希望能给你们未来做自己喜欢的工作提供帮助。

人类文明史漫漫数千年,因为科技进步而造成的社会格局、经济结构的调整、变革、阵痛乃至暂时的倒退都屡见不鲜。从局部视角来看,很多划时代的科技成果必然引发人们生活方式的改变,短期内很可能难以被接受,但站在足够的高度上,放眼足够长的历史变迁,所有重大的科技革命无一例外地都最终成为人类发展的加速器,同时也是人类生活品质提高的根本保障。从全局视角看,历史上还没有哪一次科技革命成为人类的灾难而不是福音。

大多数情况下,工作不是消失了,而是转变为新的形式。

在西方城市里,马车被汽车取代是另一个非常好的例子。当年汽车开始进入大城市并逐渐普及的过程中,曾经在数百年的时间里充当着上等人出行工具的马车,面临着实实在在的"下岗"威胁。

那个年代,伦敦、巴黎、纽约等大城市里,马车出行意味着一个完整的产业链条,有一连串与马车相关的工种,汽车的大范围普及意味着所有这些陈旧工种面临失业的风险。

但只要简单地计算一下就能发现,新兴起的汽车行业拥有比传统马车行业多出数千倍甚至数万倍的产值和工作机会。制造汽车的大型工厂需要数以万计的设计、制造、管理职位,远比当年的马车产业对整个社会的经济贡献要大得多。

人工智能造成人类的失业问题,我觉得也可以把这里的"失业"定义为工作转变。

未来在重复性的工作上,人工智能会比人类做得更好,但是,我们之所以为人,不是因为我们擅长做重复性的工作。我们人类胜在有创造力和同情心,胜在有情感和爱。虽然很多单调、重复的工作被人工智能取代,但是我们可以创造出很多关爱型的工作。

那么,在人工智能快速发展的大背景下,哪种人类工作最容易被人工智能全部或部分取代呢?

对此,我有一个"五秒钟准则",这一准则在大多数情况下是适用的。

一项本来由人从事的工作,如果人可以在五秒钟以内对工作中需要思考和决策的问题做出相应的决定,那么,这项工作就有非常大的可能被人工智能技术全部或部分取代。比方说,驾驶汽车的时候,人类司机根据路况所做出的判断,人工智能也可以在更短时间内做出与人类一样或比人类更精准的判断。

反之,如果一项工作涉及缜密的思考、周全的推理或复杂的决策,每个具体判断并非人脑可以在五秒钟的时间内完成,那么,以目前的技术来看,这项工作是很难被机器取代的。

一些人类看上去很难的工作,在人工智能看来可能是非常简单的;一些在人类看上去很简单的工作,可能确是人工智能的死穴。我们可以用以下两张图来说明:

就业风险评估图:体力劳动

就业风险评估图:脑力劳动

在我看来,警告、悲观、恐慌是"不识庐山真面目"的杞人忧天。撕掉标签,人工智能既不是"人",也没有那么"智"。它只能成为人类的工具,不可能取代人类的所有工作。

下面,我给大家分析 40 种人工智能容易取代以及难以取代的工作。

10种AI很难替代的工作

心理医生

治疗师(职业治疗、物理治疗、按摩)

医疗护理人员

AI 研究员和工程师

小说作家

教师

刑事辩护律师

计算机科学家和工程师

科学家

管理者(真正的领导者)

10种看似很危险,但其实很难被AI

取代的工作

健身教练

养老护理员

房屋清洁工

护士

楼房管理员

运动员

家政人员

导游

人力资源师

数据处理和标注人员

10种看似"金饭碗",实则已经

"危机四伏"的工作

销售与市场研究人员

保险理赔员

保安人员

卡车司机

消费者贷款受理人

财经和体育记者

记账员与财务分析师

水果采摘者

专业投资人员

放射科医师

10种最容易受到AI冲击的工作

电话销售

客户支持

仓库工人

出纳和运营人员

电话接线员

收银员

快餐店员

洗碗工

生产线质检员

快递员

在人工智能时代里,人类工作的转型在所难免,但这更多意味着新的工作方式,而非大量的失业。

也就是说,失业问题未必会如一些人想象的那样严重。技术发展将造成一部分简单工作、底层工作的消失或转变,但由此也会催生更多新型的、更需要人类判断力和创造力的工作类型,如设计师、架构师、建筑师、流程设计和管理者、艺术家、文学家······其工作不但不会被取代,反而会成为未来的稀缺资源,吸引更多在社会和经济转型中愿意尝试新领域的人来从事类似工作。你们将要面临的是一个机会多多,更有挑战性的社会。

资料来源:节选自《李开复给青少年的十二封信》(浙江少年儿童出版社,2020)

相关推荐
chao18984415 小时前
基于压缩感知的SAR图像处理MATLAB实现方案
图像处理·人工智能·matlab
AI算法沐枫15 小时前
机器学习经典小项目1:鸢尾花分类
人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·机器学习·分类·数据挖掘
迷渡15 小时前
Stack Overflow 被 AI 打没了?不,它靠 AI 活得更滋润了
人工智能·chatgpt
GitCode官方15 小时前
《开源友的聊》第二季,回来了。
人工智能·开源·atomgit
bloxed15 小时前
【AI大模型--NumPy-07】高级线性代数完全指南
人工智能·线性代数·numpy
SLD_Allen15 小时前
从Prompt、Context到Harness,工程的三次进化与终局之战
人工智能·prompt
z小猫不吃鱼15 小时前
06 Tokenizer 详解:BPE、WordPiece、SentencePiece 有什么区别?
人工智能·语言模型·自然语言处理·transformer
HKT_China15 小时前
5G IoT升级营运模式,打通数据脉络,驱动AI应用
人工智能·物联网·5g·iot
weixin_4684668515 小时前
PyTorch 深度学习框架核心能力与实战评测
人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·计算机视觉·动态图·模型训练