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新2备用网址(www.122381.com):人工智能与劳动力市场:我的事情会不会被算法取代?

admin2021-07-0457

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文丨郑立(暨南大学经济与社会研究院助理教授)

在美剧《西部天下》第三季中,未来的人类天下有一个名为“雷荷波”的系统,它是一个掌握了人类社会所有信息、能盘算出未来任何可能性、给出任何问题谜底的人工智能系统。毫无疑问,只要拥有这样全知万能的系统,许多人类的技术和事情都能被替换。现实天下里没有“雷荷波”,但它背后的原理——机械学习却在近年来蓬勃生长,并深刻影响着我们的“饭碗”。人们似乎应该愈发担忧:我的事情在未来会不会被算法取代?

什么是机械学习?Brynjolfsson and Mitchell (2017)将机械学习归类为人工智能的一个子领域,其研究“我们若何确立盘算机程序,使其通过履历自动提升处置义务的能力”。犹如机械人和自动化一样,机械学习也可以看作是一项通用手艺。

在这里,我们可以将机械学习明晰为一类用于“展望”的盘算机算法:我们将数据输入算法中,由机械来“学习”数据中的纪律,最后输出我们想要的效果。例如我们向系统输入一小我私人的饮食偏好和当天行程,然后让系统输出这小我私人今晚想吃的菜。

事实上,许多统计、计量经济学和盘算机模子都可以被纳入这个“展望算法”的大类中,从经典的回归模子到前沿的深度学习等。一样平常我们所说的机械学习更倾向于由“数据驱动”的方式获得效果,力图展望的准确性,而非由研究者对现实问题举行建模。在现在的“大数据”时代,得益于数据量的膨胀以及盘算机算力的提升,由数据驱动的机械学习获得了迅猛的生长。

今天,机械学习对各行各业的影响已经无处不在,而且愈加深化。人力资源部门可以把招聘、员工升职和调动等事情中的简历筛选义务交给机械学习,经常需要处置大量邮件和电话的办公室文员可以行使机械学习举行自动回复,外科医生做手术时可以借助图像识别和机械学习算法的实时建议举行操作。

近年来涌现了不少实证研究探讨人工智能算法在事情中协助人类决议的作用。Hong et al. (2019)确立了一个统计模子剖析人工智能算法在医学诊断中的作用,并应用于剖析医生对风险妊娠的诊断,他们发现人工智能的展望对医生诊断是有益的,尤其是农村区域的医生。在法院庭审前,法官通常要凭证对被告人的判断来决议是否赞成保释。Kleinberg et al. (2018)模拟了用人工智能算法取代法官来举行判断,效果注释在保持保释比例稳固的情形下,使用人工智能算法可以削减24.8%的(保释后)犯罪率。

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机械学习云云壮大,我们难免郁闷,算法会不会完全取代人类?我们的饭碗会不会丢?要探讨这个问题,我们应该先明晰机械学习是若何影响我们的事情的。Autor et al. (2003)将一个事情(job)看作一系列义务(task)的组合,剖析机械学习是若何影响一个个详细的义务,而不是作为整体的职业或者事情。Agrawal et al. (2019)将义务进一步分为展望义务(prediction task)和决议义务(decision task)。展望义务是机械学习的强项,在足够的数据量和壮大的算力支持下,机械学习在自然语言处置、图像识别等方面已经能逾越人类。机械学习在展望上的优势主要体现正确度高、耗时少、不确定性降低。决议义务基于展望义务给出的展望值,来做失事情的最终决议。鉴于现在执法和伦理道德的约束,现在决议义务绝大多数依然需要由人来执行。因此,机械学习能替换或者改变的是事情中的展望义务。例如一家基金公司行使上市公司业绩、宏观经济指标等数据,由机械学习算法展望出上市公司的显示,得出选股和权重的建议,最后由基金司理做出设置的决议。

机械学习的影响体现在两方面。一方面,机械学习取代了人类在展望义务上的事情,从而削减了劳动力的需求。另一方面,机械学习在展望义务上的显示提升了人类在决议义务上的资源或劳动的相对回报,从而提高了整体的劳动生产率。更进一步,机械学习在展望义务上的乐成还会加速其决议义务上机械学习取代人类决议。好比现在的自动驾驶手艺尚未完全成熟,一样平常而言自动驾驶系统只卖力展望义务:通过传感器获取周边环境数据,凭证系统内已有的人类驾驶员的决议数据对当前环境做出驾驶建议,但最终决议需要人类执行,这是由于在自动驾驶中失足的价值异常大。可以想象随着自动驾驶系统的展望能力不停提高,由算法取代身类决议的相对回报率将越来越高,最终实现真正的无人驾驶。

我们把机械学习的影响投射到详细的事友谊务,而不是一份事情上。因此,在担忧被机械学习和算法抢走事情的时刻,我们应该认真思索,自己拥有的技术和能完成的义务是不是足够壮大?若是劳动者的焦点技术以展望义务为主,那么就有较大风险被人工智能镌汰。相反的,若是劳动者的焦点技术是复合型的,具有较庞大的决议义务,要求具备非结构性的认知能力、社会互动能力、创新能力,那么人工智能就难以取代。甚至机械学习所带来的更壮大的展望能力还会提升劳动者的生产力,让劳动者享受到手艺提高的盈利。

机械学习对事友谊务的影响在差异职业种类有很大差异。Levy (2017)指出,许多低人为的职业(如门卫、清洁员、家庭康健助手等)很难被自动化取代,由于这些事情需要非结构化的体力流动和社会互动;许多高人为的职业也很难被自动化取代,由于这些事情需要非结构化的认知能力和社会互动。相对的,中等人为、中等技术的职业则相对较容易受机械学习影响。差异职业内部也可能有所差异,如状师的技术似乎很难被算法容易取代,但以往通常交给年轻状师的文档归类的义务,现在正在被机械学习取代。Frey and Obsnorne (2013)将O*NET职业考察数据的职业划分为可自动化与不能自动化的,估量了702个职业被盘算机化的风险,剖析指出美国有47%的就业岗位在未来二十年存在被盘算机化的高风险,包罗运输和物盛行业的工人、办公室行政职员、工厂流水线工人等等。

机械学习还可能通过改变某个行业的手艺来间接影响其相关行业的劳动力市场情形。Brynjolfsson et al. (2019)考察了在eBay上引入机械翻译系统eMT(eBay Machine Translation)对国际商业的影响,他们发现引入eMT使得美国对拉丁美洲国家的出口增添了17.5%。增添的商业额将带来商业流动的增添,从而 *** 上下游相关产业的就业。另一个例子是药物研发。如Atomwise, Two XAR等公司行使机械学习算法来发现特定的小分子化合物,其更正确的药物发现历程能极大地提高下游药物测试行业的事情效率,降低成本提高收益,从而提高该行业的就业和人为水平。更进一步,药物测试效率的提高还将提升将药物市场化的企业的生产力,继续动员下 *** 业的就业和人为增进。

机械学习的加入有时会直接改变行业的事情内容以及对劳动者的技术要求,从而通过影响行业准入门槛而影响劳动力市场。一个典型例子就是出租车行业和导航系统。以往的出租车司机必须对都会的蹊径异常熟悉,搭客报一个地名就要在大脑中迅速“盘算”出最优的蹊径,准入门槛因此较高。而导航系统的到来使得司机的“认路”技术无处施展,准入门槛大大降低,直接改变了都会出租车行业的劳动力市场。

现在有许多行业都最先泛起机械学习的影子,甚至包罗我们一直以为机械难以“学习”的领域。好比在围棋领域,与电脑人工智能对局已经成为现在职业围棋选手的主要训练方式;在音乐缔造领域,索尼推出了人工智能辅助的作曲软件;在历史学考古学领域,我国科学家用人工智能手艺乐成识别出了失传多年的西夏文。机械学习以其壮大的展望能力和数据驱动的方式改变了许多行业一直保有的职业特点和事情内容,这对从业者来说是需要不停去顺应的。机械学习还会催生一批新的事情岗位的降生,如数据科学家、人工智能测试职员等。

对劳动者来说,汹涌而来的机械学习浪潮既是时机也是挑战。在担忧算法会不会抢走我们饭碗的同时,我们也应该思索:应该若何掌握和行使这次新的手艺革命?

笔者以为,劳动者首先应当着力提升自己相对于“机械”而言的“焦点技术”。正如上文所说,简朴的展望义务以外的决议能力、非结构性的认知和非认知能力、创新能力等,是人工智能时代的人力资源的主要组成。此外,在职业的选择方面,我们也应该充实思量人工智能的影响。最后,人工智能和机械学习的手艺生长日新月异,对劳动者的技术提高要求不停提高,培育终身学习的习惯、保持谦卑的心态,才气在不停转变的时代中占有领先。

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