多领域合作推动人工智能发展
对人类工作的有益补充
布拉纳斯表示,据统计,截至2015年,美国有163万个工作岗位被人工智能或机器人所取代,其中包括焊接、组装和包装等岗位。预计到2020年,这一数字还将增长一倍。人工智能与机器人的应用范围将更广泛,这会导致劳动密集型行业内的低技能工人的就业机会减少。从积极的方面来看,人工智能的大范围应用能够让工人获得更多新技能,促使他们转向技术密集型行业,从而增加收入。
布拉纳斯调查了1982—2005年10个高收入国家的30个不同行业的工人的就业状况。结果发现,年轻人以及女性更多从事容易被自动化替代的工作,这种状况在制造业尤其明显。资本投入的多少也是决定工人是否被人工智能取代的关键因素,这种状况普遍存在于服务业。研究结果显示,在自动化程度较高的行业,人工智能化程度较高,取代了不少岗位。而自动化起步较晚的行业,人工智能与自动化的应用增加了就业岗位和员工收入。在这种情况下,人工智能更像是工程师、产品设计师和经理等职位的补充。
经济政策研究中心研究员基诺·甘西亚(Gino Gancia)在接受本报记者采访时表示,新技术在不同行业的大规模应用一定会引起人们的担忧,它所取代的通常是简单且重复性强的工作岗位,并不是专业性、技术性强的工作岗位。人们完全可以通过适应性学习摆脱自动化的威胁。有研究表明,女性工人是短期内受自动化影响较大的群体,从长期来看,女性的就业机会和收入呈上升趋势。这说明她们能够做到自我技能提升,并转移到受自动化影响较小的岗位。这也证明,如果一个行业的溢出效应足够强,自动化的总体效应会是积极的。未来,人类与人工智能是相互补充的关系,人类能够从新技术应用中受益。
提高人工智能的实践智慧
美国匹兹堡大学历史与哲学学院教授科林·艾伦(Colin Allen)一直专注于研究如何在道德框架下更好地开发和运用人工智能。他在接受本报记者采访时表示,随着人工智能应用的领域不断扩大,为了人类自身安全,人工智能或机器人也应具备道德决策能力。当前,机器与人类正处于一个反馈循环中。在这个循环中,人对机器的适应能力强过机器对人的适应能力。由于人们使用机器的方式不同,而且反馈循环的路径是复杂的、动态的,把道德标准融入人工智能具有一定难度。
艾伦认为,人工智能拥有快速计算能力及遵守规则的特征,并可以快速在庞大的数据库中获取有用信息,但人工智能缺乏对文本的理解能力。虽然人工智能学习系统发展较快,但仍存在很多局限性。由于缺乏足够的理论和实践经验,学术界无法准确评估人工智能学习系统的价值。,需要更多领域专家合作,共同推动人工智能发展逐渐步入理想阶段。
艾伦还强调了人工智能拥有实践智慧的重要性。当前,人工智能学习系统缺乏实践智慧,这是缺乏经验以及对技术过于自信造成的。社会各界应进一步完善责任界定层面的规则与机制,解决好人工智能产品出现系统错误甚至造成严重后果的问题。
在人类与机器互动越发频繁的时代,如何提高实践智慧?艾伦认为,研究和开发人员应该帮助普通用户理解人工智能学习系统存在的局限性。设计者在开发过程中应该多关注产品细节,更好地提升人工智能学习系统的性能。,应将技术与哲学相结合,进一步开发人工智能学习系统。
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