人工智能代替人类工作的快速发展会使人类失业吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-03-22 15:26 标签： 人工智能代替人类工作

编译
豆豆
编辑
龚岩
“我认为人形机器人与人类的比例将超过1：1”，伊隆·马斯克3月1日如是说。这句话从特斯拉这位自封的电音之王嘴里说出来，与其说是预测，更像是一种承诺。马斯克先生的汽车公司正在开发代号为Optimus的AI（人工智能）机器人，将会在家庭和工厂中应用。他在特斯拉投资者日说这句话时，背后放的是Optimus在没有辅助的情况下到处走动的视频。
鉴于马斯克先生没有详细说明如何或何时该宣传片会转化为超过80亿个机器人组成的大军，我们暂且可以把这看作科幻小说看待。但是他的确涉入了对于工作未来非常真实的讨论。特定形态的AI赋能的自动化正在迅速转化为科学现实。
自从去年11月以来，AI对话者ChatGPT以其几乎可以冒充人类的能力惊艳了全球用户。通过分析互联网上的大量数据，其他“生成型”AI也在创作与人类作品类似的文本、图像和声音等。上个月，计算巨人IBM的老板预测AI将能够完成大部分白领职员的工作。3月6日，微软宣布发布一系列AI“助手”，可以协助从事销售、营销到供应链管理等各类工作的员工。不淡定的观察者们嘴里已在嘟囔着工作将要迎来世界末日。
当然，人们对科技的工作替代效应的担忧已是由来已久。在19世纪初的英国，强烈抵制技术革新的勒德分子就因此烧毁了工厂的机器。随着战时机械化创新的应用，激发了1950年代一波对于大规模失业的恐慌，“自动化”作为术语也首次广为人们所知。1978年，英国首相James Callaghan要求政府就所在时代的技术突破——微处理器——开展就业缩减潜力的研究。10年前，牛津大学的Carl
Frey和Michael Osborne发表了后续被引用了5000次的著名文章，宣称在未来的“一二十年”，美国工人从事的工作任务中47%都将被自动化。现在，甚至乐观的马斯克先生都在疑惑机器人数量超过人类意味着什么：“甚至到那时经济本身是什么都不太明确”。
判断Frey和Osborne先生是否正确还需要几年时间，马斯克先生的观点也完全可以忽略。对于科技伤害就业的早期恐惧从来都是杞人忧天。正好相反，发达国家的劳动力市场从历史上看都很紧张，并随着社会老龄化变得结构性趋紧。现在对于每个失业的美国人，都有两个岗位待填补，创下了历史最高纪录。美国制造业和休闲娱乐业分别有50万人和80万人的劳动力缺口。
因此，对于发达经济体的最紧迫问题不是自动化太多了，而是太少。雪上加霜的是，对于大公司来讲，自动化的实施一般会比较困难，很有可能比最近爆火的AI简单不了多少。
在工厂里，从事焊接、钻孔或移动物体等重复性任务的机械臂已经存在数十年了。历史上看，机器人使用在汽车行业较为集中，因为沉重的部件和有限种类的大批次工作对于机器来讲很理想。电子产业需要精准且重复的动作，也是较早采用机器的行业。
据美国自动化推进协会主席Jeff Burnstein观察，拥抱机器人的行业名单在近期变长了。在瑞士工业企业ABB运营机器人业务的Sami Atiya指出，计算机视觉的进步使得机器更加灵活了。轻量级“协作机器人”现在已不再被关进笼子，而是与人类并肩工作。自动化车辆也能够将物品从工厂和库房的一个地方运往另一个地方。
与此同时，机器人价格也大幅下跌。资产管理人Ark Invest估算，行业机器人的平均价格从2005年的6.9万美元下降到2017年的2.7万美元。去年12月，ABB在上海开了一家“超级工厂”，让机器人造机器人。国际机器人联盟（IFR）秘书长Susanne Bieller指出，由于新的“无代码”系统不需要编程技能，使得安装成本也降下来了。
在科技进步和价格下跌的作用下，全球工业机器人的保有量从2011年的100万个增加到2021年的近350万个。日本机器人大型制造商Fanuc上季度的销售额同比增长了17%，为全球工厂提供自动化咨询的日本公司Keyence也增长了24%。尽管其销售额已经比有泡沫的2021年有所下降（当时总裁们都在为新冠引发的人力缺乏寻找替代方案），机器人制造商的股价仍然比疫情以前高五分之一。
尽管有所增长，但采用机器人的水平仍然较低，尤其是在西方国家。据IFR分析，即便是在全世界采用机器人一骑绝尘的韩国公司（每10名制造业工人配一台机器人），也与马斯克先生的愿景有很长的距离。在美国、中国、欧洲和日本，该比率是25-40比1。据波士顿咨询公司，全世界在2020年购买工业机器人花费了250亿美元，这还不到全球资本支出总额（不含能源和采矿行业）的1%，甚至还不如人们花在性玩具上面的钱多。
德国工业巨头西门子工厂自动化部门负责人Rainer Brehm认为，工业设备的较长生命周期限制了更旧、更笨的机器被更聪明的新机器所替代的速度。
目前，在发达经济体，最没有技术含量的工作还是在人工任务难以被自动化的服务业。人体是灵活柔软的生物奇迹，凭借关节和手指等可以实现244个平面的动作。工业机器臂制造商Universal Robots的总裁Kim Povlsen指出，一般的机器人只有6个这样的“自由度”。
由于类似的老旧系统和公司惰性等原因，办公室工作的自动化也进展缓慢。理论上讲，数字化应该可以使人们从订存货、给供应商付款或账户加总等日常任务中解脱出来。
研究公司Gartner的Cathy Tornbohm认为，实际上，许多数字时代前诞生的公司使用的是交织缠绕的过时且不兼容的系统。与请IT顾问来理清这些乱麻相比，许多公司更喜欢把这些杂活外包到印度或菲律宾等低成本国家。据另一家研究公司IDC估算，每年全市场在解决繁琐办公方面花的软件费用仅为200亿美元，比花在购买实体机器人上的钱还要少。
再过一段时间，进一步创新可能会消除其中一些障碍。从实体机器人来看，这在为机器痴狂的韩国正在发生。该国最大的机器人制造商之一Doosan Robotic已经面向外部开发商开放其软件，为其机器人打造已预编程的应用，包括从冲咖啡到在建筑工地铺地砖等。Robert Chicken快餐餐厅使用机械臂来操作其炸锅。为了帮助其缩减分店的初始投资，Doosan
Robotic以约900美元/月的价格向其出租机器人，比人类操作员的人工成本低了不少。韩国互联网巨头Naver专门有一个部门开发能够在复杂布局的繁忙环境中穿梭的机器人车辆，一支这样的机器人大军已经在疾驰而过向其员工递送午餐盒饭和包裹了。
办公室操作自动化同样正变得更加先进。UiPath是将在不同程序间复制粘贴等简单任务自动化的先驱。该公司现在还能够提供使用图片识别算法从书面文件提取数据，以及通过观察员工在计算机上的操作绘制业务操作流程等工具。UiPath的联合总裁Rob Enslin说该公司已经服务了1万家客户。软件巨头微软的自动化产品负责人Charles
Lamanna指出，该公司的Power Automate工具现在已经有7百万月活用户，能够帮助没有什么编程经验的一般白领实现费用或出差审核等自动化。
有些公司也正开始试探性地拥抱生成型AI。然而，就像机器人和流程自动化一样，新科技的落地不会一蹴而就。Allen &
Overy律所在2月发布了有类似ChatGPT功能的虚拟法务助理，需要律师对于机器人的一切答复进行交叉验证。科技新闻网站CNET曾于去年11月偷偷发布了由一个机器人撰写的73篇文章。记者们一开始很惊愕，后来又感到很搞笑，因为这些文章被发现错误频发。
Lamanna先生认为聊天机器人背后的AI科技将来能够助力自动化。然而，从科幻小说到科学现实是一回事，从科学现实再到经济事实就完全是另一回事了。
（本文仅供读者参考，并不构成提供或赖以作为投资、会计、法律或税务建议。）
2022-12-09 22:50 来源: 付楷程
原标题：AI会使程序员失业吗？
人工智能（AI）在围棋、星际争霸等策略性游戏方面已经碾压人类选手，在绘画、蛋白质结构研究乃至数学问题求解方面也展现了惊人的应用前景。现在，两大人工智能系统Open AI 和DeepMind均可以产生有意义的代码行，但研究表明，软件工程师们还不用急着转行。
AI研究人员对AlphaCode的技能印象深刻，AlphaCode是一种人工智能系统，在解决简单的计算机科学问题方面通常可以与人类匹敌。谷歌姊妹公司DeepMind是一家总部位于伦敦的人工智能巨头，于2月发布了该工具，目前已在《科学》杂志上发表了其结果，显示AlphaCode在代码竞赛中击败了约一半的人类。
在过去一周左右的时间里，社交媒体用户被另一个聊天机器人ChatGPT的能力迷住了，该机器人可以应要求编写一些偶尔听起来有意义（有时甚至荒谬至极）的短文，包括简短的计算机程序。但这些最先进的AI只能执行相当有限的任务，研究人员表示，它们远不能取代人类程序员。
11月30日，加利福尼亚州旧金山的软件公司OpenAI发布了最新版本的自然语言系统ChatGPT。ChatGPT和AlphaCode都是“大型语言模型”——基于神经网络的系统，通过学习大量现有的人工生成文本来执行任务。事实上，宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学的计算机科学家齐科·科尔特（Zico
Kolter）表示，这两个系统使用“几乎相同的架构”。“当然，虽然在训练和执行方面存在细微的差异，但主要的差异（如果有的话）是，他们只是根据不同的数据集进行训练，从而完成不同的任务。”
虽然ChatGPT是一个通用的对话引擎，但AlphaCode更为专业：它专门针对人类如何回答软件写作比赛中的问题进行训练。“AlphaCode是专门为竞争性编程而设计和训练的，而不是为软件工程而设计的，”DeepMind的研究工程师、《科学》论文的合著者大卫·崔（David Choi）在电子邮件中告诉《自然》杂志。
研究人员指出，大型软件工程项目的大部分工作——比如设计一个网络浏览器——都涉及到了解将要使用它的人的需求。这些很难用AI可以用来生成代码的简单、机器可读的规范来描述。
Kolter表示，目前还不清楚机器是否有可能从头开始生成大规模的软件系统。但“我最好的猜测是，像这样可以生成程序部分的工具很可能会成为程序员的‘第二直觉’工具”，他说。
Choi说：“我们希望进一步的研究将产生提高程序员生产力的工具，并使我们更接近解决问题的人工智能。”。
Kolter补充道，已经有一些足够好的人工智能工具可以让程序员的工作变得更容易，比如一种叫做Copilot的工具，这是代码库GitHub去年推出的一种基于OpenAI技术的代码自动完成服务。
来源：今日头条自然科学一周趣闻返回搜狐，查看更多
责任编辑：

我要回帖

更多关于 人工智能代替人类工作 的文章

 

随机推荐