我們正處于“人工智能覺(jué)醒”階段，因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)現(xiàn)在可以在像圖像識(shí)別這樣的基本技能方面達(dá)到或超過(guò)人類(lèi)
人工智能（AGI） - 機(jī)器能夠完成人類(lèi)所能完成的所有智力任務(wù)的時(shí)間點(diǎn) - 還有很長(zhǎng)的路要走。但是機(jī)器學(xué)習(xí)在某些領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到超人的能力，并且可以為企業(yè)帶來(lái)諸多好處。
研究發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)工作涉及20到30個(gè)不同的任務(wù)。在大多數(shù)情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)可以在特定職業(yè)中比人類(lèi)更好地完成一些任務(wù)。但是，它永遠(yuǎn)不可能完成工作所需的所有任務(wù)，而不是與其相對(duì)應(yīng)的人員。
Brynjolfsson在會(huì)上表示：“大部分工作將受到機(jī)器學(xué)習(xí)的部分影響，但也會(huì)有人類(lèi)需要做的事情。相反，未來(lái)很可能涉及人與機(jī)器（稱(chēng)為協(xié)作機(jī)器人或合作機(jī)器人）之間的合作伙伴關(guān)系，以便更有效地完成工作。“我們很少會(huì)徹底清除整個(gè)工作類(lèi)別，”他補(bǔ)充說(shuō)。
Reynolds說(shuō)：“引入co-bot使我們能夠取代日常工作，并允許工作人員做其他事情。”?“你必須處理排量，但這只是我們看到的增長(zhǎng)的一小部分。”?這反映了Gartner 的 研究，該研究預(yù)測(cè)，AI將在2020年前減少180萬(wàn)個(gè)就業(yè)機(jī)會(huì)，但在同一時(shí)間內(nèi)將創(chuàng)造230萬(wàn)個(gè)就業(yè)機(jī)會(huì)。
以聯(lián)邦快遞為例 ，雷諾茲說(shuō)：當(dāng)該公司推出機(jī)器人將貨運(yùn)轉(zhuǎn)移到其北卡羅萊納州工廠時(shí)，預(yù)計(jì)他們將在1300人的倉(cāng)庫(kù)中取代大約25個(gè)工作崗位。但該樞紐每年仍將創(chuàng)造約100個(gè)新的就業(yè)機(jī)會(huì)。“我認(rèn)為現(xiàn)在比我們現(xiàn)在所了解的機(jī)會(huì)更多，”雷諾茲說(shuō)。
然而，你也有類(lèi)似的一些亞馬遜履行中心的情況，這些中心引入了機(jī)器人，但是使得人工任務(wù)更加多樣化和移動(dòng)化，雷諾茲說(shuō)。“她補(bǔ)充說(shuō)：”我們需要考慮人類(lèi)在設(shè)計(jì)技術(shù)時(shí)如何獲得優(yōu)勢(shì)和技能。
人工智能的挑戰(zhàn)
美國(guó)目前有大約600萬(wàn)失業(yè)人員和600萬(wàn)職位空缺。這可能與技能差距有關(guān)，麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室AT＆T職業(yè)發(fā)展教授兼媒體藝術(shù)與科學(xué)副教授IyadRahwan說(shuō)。但是為了贏得更高薪酬的工作，Rahwan的研究發(fā)現(xiàn)，一個(gè)人通常需要更多的教育和分析技能，這可能難以實(shí)現(xiàn)。
“我們?cè)谶@個(gè)國(guó)家有技能不匹配問(wèn)題，”雷諾茲說(shuō)。“高技能崗位有很多增長(zhǎng)，我們沒(méi)有人在區(qū)域勞動(dòng)力市場(chǎng)填補(bǔ)他們。”?她補(bǔ)充說(shuō)，部分原因是地域限制，因?yàn)槊磕昝绹?guó)人口不到2％會(huì)跨越國(guó)界。
麻省理工學(xué)院城市研究與規(guī)劃系助理教授杰森杰克遜說(shuō)：“我們真正控制人工智能的未來(lái)，并將機(jī)器學(xué)習(xí)融入工作中。”?“我們可以考慮使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)補(bǔ)充現(xiàn)有工作，并使其更好。”
小組成員同意，醫(yī)療保健在AI和機(jī)器人方面有很多強(qiáng)大的應(yīng)用。杰克遜說(shuō)，物理援助機(jī)器人可以提供諸如將病人從病床上解救出來(lái)的服務(wù)，人類(lèi)可能會(huì)與之斗爭(zhēng)。雷諾茲說(shuō)，編輯疾病數(shù)據(jù)的能力可以幫助更好地診斷患者。
在為未來(lái)的工作做準(zhǔn)備時(shí)，CIO們應(yīng)該尋找雇傭靈活并愿意學(xué)習(xí)的工作人員，因?yàn)樽詣?dòng)化可能會(huì)改變他們工作的性質(zhì)，Reynolds說(shuō)。
Rahwan說(shuō)，實(shí)施AI的最大挑戰(zhàn)之一是確保您的數(shù)據(jù)是最新的，并且實(shí)際上反映了一些潛在的過(guò)程。
“有時(shí)候你會(huì)從數(shù)據(jù)中獲得預(yù)測(cè)模型并讓它變得瘋狂，但是隨后事情就會(huì)改變，”他補(bǔ)充道。例如，如果您優(yōu)化運(yùn)輸或物流方面的問(wèn)題，并且法規(guī)發(fā)生變化，則可能會(huì)對(duì)您的業(yè)務(wù)產(chǎn)生間接但重要的影響。“如果您對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行一組歷史性的數(shù)據(jù)培訓(xùn)，然后對(duì)其進(jìn)行部署，并且由于您未曾認(rèn)為會(huì)影響您的業(yè)務(wù)的因素而導(dǎo)致世界發(fā)生變化，您可能會(huì)失去進(jìn)一步優(yōu)化業(yè)務(wù)的機(jī)會(huì)，”拉赫萬(wàn)說(shuō)。“算法必須不斷學(xué)習(xí)。”
有一點(diǎn)很清楚：數(shù)字技術(shù)將繼續(xù)加速發(fā)展，我們目前的技能，組織和機(jī)構(gòu)仍然落后，Brynjolfsson說(shuō)。“一切照舊不會(huì)解決這個(gè)問(wèn)題，”他補(bǔ)充說(shuō)。“我們需要重塑我們的技能，組織，機(jī)構(gòu)和指標(biāo)以跟上加速技術(shù)的發(fā)展。”
