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人工智能时代的承诺与挑战(下)

2019-06-01来源:游戏港口

【人工智能和自动化将对人们的工作产生深远影响,在带来社会效益的同时带来挑战】

□麦肯锡全球研究院

经济体也可以从中受益

 

人工智能和自动化技术的部署可以为提升全球经济和促进全球繁荣做出很大贡献。在老龄化不断升高和出生率不断下降的时期,生产率增长对长期的经济增长尤为重要。近年来,发达经济体的生产率增长也一直比较低迷,与以前的通用技术相似,AI可以为提高生产力做出贡献。

人工智能最大的经济影响可能是通过劳动力市场来提高生产率,包括替代、增加人力成本和对劳动生产率的贡献。研究表明,人工智能可以增强人的综合能力,释放工人从事更高效和更高价值的任务,并增加对与AI技术相关的工作需求。

人工智能还可以促进创新,使企业能够通过现有产品更有效地到达服务欠缺的市场来创造全新的产品和服务。人工智能还将创造积极的外部效应,促进更有效的跨境贸易,并扩大对有价值的跨境数据流的使用。经济活动和收入的增加可以再投资于生产,有助于未来进一步的增长。

人工智能的部署也会带来一些负面效应,这些外部因素可能会降低积极的经济影响,但不会抵消。在经济方面,负面效应包括竞争的加剧,将市场份额从非采用者转移为领先者,与管理劳动力市场转型相关的成本,以及失业期间公民的潜在消费损失,以及部署AI系统的过渡和实施成本。

 

不同国家的AI准备度

 

研究表明,创新和获得必要的人力资本技能的能力将是最重要的促成因素,而AI的竞争力可能是影响未来GDP增长的重要因素。引领人工智能竞争的国家具有独特的优势,以区别其他国家。规模效应可以实现更大的投资,网络效应可以使这些经济体能够吸引更多人工智能所需的人才。

第一梯队国家包括中国和美国。目前,中国和美国是大多数与人工智能相关的研究活动和投资的引领者。

第二梯队国家包括德国、日本、加拿大和英国等,这些国家都具有推动大规模创新的历史,并可能帮助加速人工智能解决方案的商业化。比利时、新加坡、韩国和瑞典等规模较小的全球连通经济体在培养新型商业模式蓬勃发展的生产环境方面也取得了很好的成绩。

第三梯队国家包括巴西、印度、意大利和马来西亚等,这些国家虽然处于相对较弱的起始位置,但在特定领域具有相对优势。以印度为例,每年有大约170万名毕业生获得STEM学位,超过所有G7国家的STEM毕业生总数。

其他国家的数字基础设施、创新和投资能力相对不发达,数字技能相对落后。

 

AI将对人的工作产生深远影响

 

虽然人工智能和自动化会为企业和经济带来很大利益,但预期会对人们的工作造成重大干扰性影响。

1. 大约有一半的工作活动(不是工作)是技术上可自动化的。通过对“自动化和人工智能对工作的影响”的分析表明,一些类别的活动在技术上比其他活动更易自动化,包括高度可预测和结构化环境中的物理活动(如流水线作业)以及数据收集和数据处理等,这类工作大约占据了所有部门日常工作的一半。

最不易受影响的种类包括管理他人、提供专业知识以及与利益相关者交互的工作。高度自动化活动的密度与国家、部门、职业都有关系。研究发现,60%的职业中大概30%的活动是可以自动化的,只有约5%的职业中几乎所有活动都是可以自动化的。换句话说,更多的职业将部分自动化而不是全部自动化。

2. 对工作的三个影响:失业,就业增加,改变就业机会。采用自动化并影响实际工作的速度和程度将取决于技术可行性之外的若干因素,包括部署和采用的成本,以及包括劳动力供应数量、质量和相关工资在内的劳动力市场动态。劳动力因素是导致发达经济体和发展中经济体差别的主要因素。

首先是失业问题。2016年至2030年的中点应用场景(midpointadoption scenario)表明,约有15%的全球劳动力(4亿工人)可以被自动化取代。

第二是获得的就业机会。我们根据预期的生产率增长和考虑工作需求的几个驱动因素,制定了2030年的劳动力需求情景。这些驱动因素包括收入增加(尤其是新兴经济体的收入增长),以及人口老龄化、基础设施和建筑投资、能源转型支出以及技术开发和部署支出增加的医疗支出。

通过这些因素和其他催化剂获得的就业岗位数量大约在5.55亿至8.9亿之间,约占全球劳动力的21%至33%。也就是说,除极端情况外,工作需求的增长将抵消自动化失去的工作岗位的数量。随着机器越来越多地进入工作场所,人类的工作岗位也会发生变化,受到变化影响的工作比造成的失业更多。

 

劳动力转型非常重要

 

即使在2030年人们有足够的工作,但伴随自动化和人工智能应用带来的工作转变也是非常重要的。

1. 数百万工人可能需要改变职业。其中一些改变将发生在公司和部门内部,但大多数的变化将发生在部门甚至地区之间。其他难以自动化的相关职业数量将会增长。这些职业包括经理、教师、护士、技术和其他专业人员,以及在特殊环境中工作的工人。这些变化可能并不顺畅,将会导致失业率的上升。

2. 工人在未来工作中需要掌握不同的技能才能生存。对沟通和同理心等社交和情感技能的需求也会同时增长。自动化也将促进更高认知技能的需求,特别是批判性思维、创造力和复杂信息处理能力。技能转变的步伐一直在不断加速,这可能会导致对某些技能的过度需求和对其他技能的过度供应,造成一种供需不平衡的现象。

3. 随着越来越多的机器与人一起工作,工作场所和工作流程也会发生变化。例如,随着商店引入自助结账机器,收银员将从扫描商品的工作流程转移到为顾客回答问题或为机器排除故障。

4. 自动化可能会对发达经济体的平均工资带来一定压力。目前发达经济体的许多中等工资岗位都是可以高度自动化的活动,其次是制造业和会计等领域。高薪工作岗位将大幅增加,特别是对于能提供高水平医疗服务的医生、技术或其他专业人员而言。鉴于现有技能短缺和教育体系受到挑战,以及在职业培训和工人过渡支持支出下降的趋势,许多经济体(尤其是经合组织国家)在解决这些转变的过程中,都陷入了困境。还有许多经济体正在经历收入不平等和工资两极分化的问题。

 

AI带来的社会效益和挑战

 

除了经济利益和挑战外,人工智能还将以积极的方式影响社会,因为人工智能有助于解决从健康和营养到平等和包容在内的社会挑战,但人工智能也会引入滥用等需要解决的新问题。

1. 人工智能可以帮助解决一些社会最紧迫的挑战。通过将常规工作、不安全的活动以及人类容易出现人为错误的活动自动化,人工智能可以提高人们的工作效率,使人们的生活和工作更加安全和高效。一项针对美国的研究预测,用更精确的自动驾驶汽车取代人类驾驶员可以减少事故发生率,每年挽救数以千计的人类生命。

人工智能可以减少人类在海上石油钻井平台和煤矿等不安全环境中的工作需求。美国国防高级研究计划局(简称DARPA)就正在测试可以部署在灾区的小型机器人,以减少人类可能受到的伤害。还有一些相关的AI功能。比如对手机拍摄的皮肤照片进行图像识别和分类可以评估是否患有皮肤癌,以促进疾病的早期诊断,缓解皮肤科医生诊疗病人数量有限的问题。物体检测可以通过识别汽车和灯柱等障碍物,帮助视障人士导航,与环境互动。

2. AI需要解决包括意外后果、滥用、算法偏见以及数据隐私问题在内的社会问题。从经济角度来看,需要解决个人、企业、部门甚至国家之间日益扩大的经济差距,这些差距可能会成为部署的意外后果。其他受关注的领域包括人工智能的使用和滥用。范围包括从监视和军事应用的使用到社交媒体和政治中的使用,以及具有社会效应的领域,例如司法系统。我们还必须考虑人工智能技术被恶意滥用的潜在可能性,比如在网络安全领域。

算法以及用于训练算法的数据可能会引入新的偏见,或使现有的社会和程序偏见长期存在并制度化。例如,开发者利用有限的面部群体样本训练的面部识别模型,可能无法应用于更广泛的人群。

数据隐私和个人信息的使用也是在AI发展过程中必须要解决的关键问题。欧洲通过《通用数据保护条例》在这一领域处于领先地位,该条例对数据收集提出了更严格的要求,为用户提供了被遗忘权和反对的权利,加强了对收集、控制和处理的组织方的监督,并规定对未遵守规定的企业处以罚款。网络安全和深度伪造技术可能会被用于操纵选举结果或进行大规模欺诈活动,这也是亟需解决的问题。

 

需要优先考虑的三件事

 

基于人工智能对企业和经济的潜在好处以及技术应对某些社会挑战的方式,应鼓励企业领导者和政策制定者接受并应用人工智能技术。与此同时,人工智能技术的潜在挑战也不容忽视,包括劳动力影响和其他社会问题。亟需解决的主要挑战包括:

1. 应用挑战。考虑到人工智能带来的商业价值,以及对经济增长和社会利益的潜在好处,我们有兴趣拥抱人工智能。企业和国家有强烈的意愿追随美国和中国的步伐。人工智能应用的增加和广泛部署需要技术进步作为基础,并确保所有潜在用户都可以从AI中受益。具体措施包括:

(1)进一步投资并继续推进人工智能研究和创新,确保所有人都能分享AI红利。

(2)扩大可用数据集的范围,尤其是在其对经济和社会带来更广泛利益的领域。

(3)投资人工智能相关的人力资本和基础设施,以扩大能够创建和执行人工智能解决方案的人才基础,以跟上全球人工智能领导者的步伐。

(4)鼓励企业领导者和政策制定者提高对AI技术的认识,以指导其决策。

(5)支持现有的为组织和国家最终AI部署奠定基础的数字化工作。

2. 未来的就业挑战。从缓解自动化带来的潜在破坏性影响出发,就是要确保经济和生产力的增长,这也是就业增长和日益繁荣的先决条件。政府还需要培养商业活力,因为创业和更快速的新业务的形成不仅可以提高生产力,还可以推动创造就业机会。解决与技能、工作和工资相关的问题需要采取更具针对性的措施。包括:

(1)通过关注STEM技能以及创造力、批判性思维和终身学习来不断发展教育系统和变革学习场所。

(2)鼓励私人和公共部门对人力资本进行投资,可以通过类似于研发投资的激励或信贷来实现。

(3)通过支持更好的资格认证和匹配以及支持各种形式的工作来改善劳动力市场活力。

(4)重新思考收入问题,除了考虑金钱外,还要考虑工作的意义和尊严等因素。

(5) 借鉴世界各地的最佳做法和新方法,重新考虑对受影响工人的过渡支持和安全网构建。

3. AI的责任挑战。如果公众因人工智能侵犯隐私、存在偏见或被恶意使用而对人工智能失去信心,或将不平等的加剧归咎于人工智能,那么人工智能将不会履行其承诺。在解决滥用问题的同时应该建立对其造福社会的信心。具体方法包括:

(1)加强消费者、数据、隐私和安全保护。

(2)建立一个共享的通用框架和一套有益和安全使用AI的原则。

(3)共享最佳实践并坚持创新,以解决安全性、偏见和可解释性等问题。

(4)科学引导AI的发展,确保人工智能的优势得到广泛应用和推广。


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