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    人工智能会“砸”谁的饭碗?
    作者:管理员 发布于:2024-06-28 19:00 文字:【 】【 】【

      不管你是否在意、是否愿意,人工智能时代已经悄然向我们敞开大门。“人工智能”的概念,与传统的流水线、机器人操作有哪些区别?哪些行业的就业将会受到或者已经受到人工智能的影响?人工智能带来哪些新的职业前景?社会管理层面如何提前研判筹划,在高效利用人工智能增加社会财富的同时,有效应对“人工智能”给企业和个人带来的冲击?请看本版报道。

      当你前往地铁、机场和火车站时,很难看到安检员的身影,“刷脸”即可顺利通关;当你为网购商品退换太麻烦苦恼时,对话式线上机器人能准确理解你的需求,迅速解决问题;当你出门办事,只需输入坐标,无人出租车就能稳稳地停在你的身旁……

      这不是幻想,是能看得到的未来。而可能被人工智能取代的岗位,远不止安检员、客服人员和出租车司机。机器有望代替记者写作、代替厨师炒菜的新闻近来层出不穷。据外媒报道,摩根大通已经开发出一款金融合同解析软件,原来律师和贷款人员每年需要36万小时才能完成的工作,该软件只需几秒就能完成,且错误率大大降低,这意味着相关人群可能失业。

      人工智能的本质是一种能力。1956年美国学者首次提出人工智能的概念,即用计算机模拟人的智能。“人工智能像人一样看、听、理解事物,与之对应的是计算机视觉、语音识别、自然语言处理等能力。”百度研究院院长林元庆说。

      人工智能与传统的工厂流水线有很大区别。“比如给水瓶安装盖子,如果只是机器重复加装动作,并不是真正的人工智能。只有机器操作随着水瓶不同的方位和姿态做出相应调整,并对意想不到的突发状况做出正确反应,才称得上是人工智能。”林元庆说,人工智能也不等于机器人,它既能有形,也能无形,将智能渗透到了各个环节,并非一定有实体依托。

      之所以能对就业产生冲击,是因为在某些方面,人工智能做的就是比人好。“比如安检、看病理切片和监控视频审核,再如通过收集数据进行优化,这些工作需要一而再再而三地重复,相对枯燥且对人来说容易出错,交给人工智能更为高效。例如,可穿戴式健康产品就能把人体数据上传,通过人工智能系统去分析,帮助人们尽早发现健康隐患。”微软全球资深副总裁、微软亚洲研究院院长洪小文举例。

      中国保障学会会长、中国人民大学教授郑功成认为,基于人工智能的发展现状和特点,未来人工智能对就业的冲击可能体现在三方面:

      一是基于提高劳动生产率和降低劳动成本的需要。如制造业中智能机器人对生产流水线工人的替代、智能化信息系统对手工作业的替代等。

      二是基于风险与质量的需要。用人工智能填补劳动者自然退出的高风险岗位或短缺岗位,特别是采掘、高空、探险及其他危险性很高的作业,以及对精密度要求高的岗位。

      第三类是基于生活和乐趣的需要。比如家政机器人、情感陪护机器人、娱乐机器人等。

      “企业特别欢迎我们。”中科慧远视觉技术(洛阳)有限公司总经理张正涛运用人工智能帮助东莞一家企业解决了手机盖板缺陷检测难题。张正涛说,企业都精打细算过,在速度上,人工检测一片手机盖板缺陷需要十几秒,而机器看一片只需要3到5秒,效率提高2至3倍。同时人工的漏检率为5%,而机器只有2%左右。“而且原来需要企业员工在强光下用肉眼来辨别缺陷,极大损伤视力,现在终于有望把人从‘血汗活儿’里解放出来了。”

      不过,现阶段人工智能并非“万能劳动力”。在一个真正实现人工智能的工作场景中,传统劳动者并未被驱离,只是改变了角色而已。“仍然需要人类对人工智能的表现进行监控,进行情报采集与分析,以及开展预测性的实验与评估,引导性的过程管理与控制。”中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃说。

      职场中人是否对“人工智能”如临大敌?律师王先生关注过一则新闻,国外律师事务所雇佣人工智能系统支持的虚拟助理,能够同时查阅数万份历史判决,以前需要500名初级律师完成的工作,它数分钟就能解决。“确实大大提升工作效率,不过对整个社会规则、人情、伦理的理解能力,以及运用智慧解决问题,仍是计算机不能企及的部分,我认为短期内还不至于被它‘砸’了饭碗。”

      “人工智能技术的不断发展必将重塑各行各业以及人们的生活。”洪小文说,人工智能首先会推动产业向智能化转变。未来不少产业领域都将与人工智能技术相结合实现智能化,如智能汽车、智能医疗、基础设施行业的智能电网、智慧城市和智能家居等。而且,人工智能还将引发商业服务创新,比如,它能通过对大数据的分析实现智能化的餐饮推荐、即时图像搜索,等等。

      “研发将成为最普通的工种。就像农业社会的农民、工业社会的工人一样。”王飞跃认为,今后热门的职业可能是决策工程师、计算实验工程师、平行执行工程师、可视化工程师等,就像眼下风风火火的机器学习工程师一样。

      “高级机器管理人员将大量涌现。”张正涛以前文所述东莞企业为例指出,被机器取代的工人,可以通过培训和学习向机器管理人员转变,负责机器的日常操作和性能维护,向高级岗位流动。

      “另一方面,人工智能导致现有产业链的颠覆及变革,催生新的产业、产品和服务,创造出新的岗位。”北京师范大学劳动力市场研究中心主任赖德胜认为,回看历史上的每次工业革命,既会破坏一些就业岗位,也会创造出大量新的岗位。有了拖拉机代替农民耕地,农民可以流动到城市务工;又比如电商冲击了实体店经济,但壮大了物流产业,带来快递员群体的激增。

      人工智能的出现也能有效缓解用工结构性短缺的局面。“我国适龄就业人口每年减少数百万人,预计‘十三五’将减少约2000万人,2030年前后将出现劳动力供给不足,人工智能的替代是一条弥补途径。”郑功成说。

      那些被解放出的劳动力该去哪儿呢?“现在我们每天工作8个小时,如果以后借助人工智能,我们3个小时就能完成任务,那剩下的5个小时,就可以去做自己更喜欢、更有意义的事情,创造新的财富。”赖德胜认为,人可以寻找新的定位和职业,把最重要、最高级的任务留给人类自己,这才是资源集中和高效智能的社会。

      做好社会财富再分配,社保制度要消除劳动者职业标识差别,个人应树立终身学习理念

      受访专家普遍认为,人工智能的发展总体上属于不可逆转的好事,可以讨论其发展领域的先后顺序与轻重缓急,千万不可因其替代了部分劳动岗位而将其视为洪水猛兽。

      首先要正确看待人类和人工智能的关系。 林元庆认为,帮助人类拥有更好的生活,是人工智能的根本出发点和落脚点。

      “虽然人工智能可以帮助人们完成一部分工作,但人的智慧才是社会生产活动的主宰。”洪小文指出,目前,在创造力方面人工智能没有任何进展,“人类智能+人工智能”“创新算法+计算”才是潜力无限的组合,是人工智能走向更强之路的最佳途径。

      其次,要正确看待人工智能对就业的冲击。“农业社会将人从荒野里采食变为农田中劳作,是人类的一大进步。工业社会将人从风吹雨淋的农田移到车间和办公室,人类又进了一步;从中长期来看,人工智能将人类从工业社会升华到智能社会,今日的工厂企业与未来的智能组织相比,就像200年前农业社会的作坊店铺与眼下都市里的现代化大企业之比,工种变化至少要比工人与农民的差别还大。”王飞跃说。

      尽管不必为“人工智能威胁论”焦虑,但应对未来智能时代的新挑战,政府、社会、企业和个人都应未雨绸缪,积极拥抱变革。

      首先要做好社会财富的再分配。赖德胜认为,政府要从国家政策层面进行有效引导。“人工智能将创造大量社会财富,要通过相应财税政策进行调节,防止运用人工智能的生产者与被人工智能取代的劳动者之间形成两极分化,要让人们共享科技创新带来的福利。”

      其次要妥善解决被人工智能取代的劳动力的生存和再就业问题。郑功成认为,要统一基本社会保障制度并增强经办的灵活性,不让劳动者因转岗或再就业而丧失已有保障,特别是养老保险、医疗保险与社会救助等方面需要消除劳动者的职业或岗位标识,真正做到统一制度、普遍覆盖、小差别甚至无差别待遇。

      “促进再就业方面,要不断完善就业服务网络,强化职业教育与再就业培训系统建设,降低劳动者转岗或重新就业的成本。”郑功成认为,国家还应继续实施积极就业政策,进一步提升服务业构成比重与质量,开拓更多就业岗位。

      政府要做好人工智能发展的政策引导。“科技创新可以遍地开花,但人工智能应用却须有国家指引,凡有利于提高劳动生产率、提高生活质量者可以鼓励发展。同时要做好人工智能对劳动者替代的监测与评估,加强相关行业的信息发布,以利有效应对。”郑功成说。

      企业应抓住转型升级的机会,尽可能内部消化岗位,优化人员配置。赖德胜认为,企业应加强在岗培训,帮助员工提升能力。“对于那些适应不了变化而要离岗的人,企业最好能送一程,协助他们更好地转岗和再就业。”

      整个社会的教育体系也要随之调整。“适应智能社会,每个人都要努力培养自己的创造力和学习能力。”赖德胜说,除了通过课程设置和考评体系培养学生的创新思维和创造力,还要让已经在职的劳动者树立终身学习的意识。“只有不断提升自己,才能在竞争中立于不败之地,无论对手是人还是机器。”

      现如今,人工智能已经步入快车道,而随着技术越来越成熟、应用越来越广泛,未来对电子商务的拉动作用也不容小觑。专家预测,几年之后,我们网上购物时面对的“客服小二”,可能都是机器人。

      4月10日,谷歌与中国围棋协会等宣布,今年乌镇峰会AlphaGo迎战柯洁九段,柯洁出席发布会。中国人工智能学会副理事长、清华大学计算机系教授马少平认为,“AlphaGo采用的是蒙特卡洛树搜索框架,加上深度学习和深度强化学习。

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