问题

人工智能(AI)真的会带来大规模失业吗?

回答
这是一个很多人都在认真思考的问题,而且答案也绝非一概而论。与其说人工智能会“带来”大规模失业,不如说它正在以一种我们前所未见的方式重塑工作世界,而这种重塑的速度和广度,确实可能导致一些岗位的消失,同时又催生出新的岗位,并改变现有工作的性质。

想象一下,我们所处的时代,就像工业革命初期,蒸汽机和机械化生产的出现,彻底改变了农业社会的面貌。当时,很多依靠手工劳动的农民和工匠,他们的工作变得不再是不可替代的。但同时,工厂的兴起,铁路的建设,也创造了无数新的就业机会,并且催生了工程师、技术工人、管理者等等职业。今天的AI,某种程度上扮演着类似的角色,只不过它作用的对象是信息、数据和认知相关的任务。

首先,我们必须承认,AI在自动化和效率提升方面确实有其过人之处。那些重复性、模式化、高度依赖数据分析和执行的任务,AI可以做得更快、更准确,而且不需要休息,成本也可能更低。这意味着,一些在流水线上操作的工人,或者在办公室里处理大量报表、进行基础数据录入和分析的文员,甚至是一些初级的客户服务人员,他们的工作内容,很可能在未来被AI及其驱动的系统所取代。这并非是危言耸听,而是技术发展的必然趋势。就像过去电话接线员被自动交换机取代一样,这是效率提升带来的直接影响。

然而,事情远没有那么简单。AI的出现,也像一把双刃剑,它在“替代”一些工作的同时,也在“增强”另一些工作,甚至“创造”全新的工作。

“增强”是指,AI可以成为人类工作的得力助手,帮助人们更高效、更有创造力地完成任务。比如,医生可以利用AI来辅助诊断,它能够快速扫描大量的医学影像,找出人类医生可能忽略的微小病灶;律师可以利用AI来梳理海量的法律文书,寻找相关的判例;设计师可以使用AI来生成初步的创意草稿,激发灵感。在这种情况下,AI并没有完全取代人类,而是将人类从繁琐的、耗时的工作中解放出来,让他们能够专注于更具判断力、创造性和情感交流的部分。这些岗位不会消失,反而可能因为AI的赋能而变得更有价值,也要求从业者具备与AI协作的能力。

“创造”则更为令人兴奋。AI的研发、维护、优化本身就需要大量的人才,包括AI工程师、数据科学家、算法专家、AI伦理师等等。这些都是全新的职业领域。此外,AI还能催生出新的商业模式和产品服务。例如,个性化教育平台、智能医疗咨询服务、AI驱动的内容创作工具,这些都需要围绕AI技术来构建新的生态系统,从而创造新的就业岗位。就像互联网催生了网站开发者、社交媒体运营、内容创作者一样,AI也正在开辟一片新的蓝海。

更深层次的影响在于,AI可能会改变我们对“工作”的定义。当许多重复性任务被自动化后,人类的工作重心可能会更多地转向那些AI难以胜任的领域:比如复杂的问题解决、战略规划、人际沟通、情感关怀、艺术创作以及需要深度同理心的服务。那些需要高度创造力、批判性思维、情商和人际互动的工作,反而会更加凸显其价值。

因此,与其担心“大规模失业”,我们更应该关注的是“就业结构的转变”以及“技能的升级换代”。问题不在于有没有工作,而在于我们是否拥有适应未来工作需求的能力。那些不愿意学习新技能、不适应变化的人,确实面临更大的风险。而那些能够拥抱新技术,不断学习和提升自己的人,则更有可能在新的就业格局中找到自己的位置,甚至占据更有利的地位。

所以,人工智能带来的影响,与其说是一场灾难,不如说是一场深刻的社会转型。这场转型要求我们每个人,也要求社会整体,都必须思考如何适应这种变化。教育体系需要改革,以培养适应未来需求的技能;社会保障体系需要调整,以应对可能出现的短期就业阵痛;而我们作为个体,则需要保持开放的心态,终身学习,不断提升自己的竞争力,这样才能在这场由AI驱动的变革中,找到属于自己的机会。

网友意见

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不会的,在搞AI的大规模失业来临之际。

开复老师推(hu)荐(you)阿联酋搞了一个AI大学,成功的增加了教师岗位,并致力于培养更多必然失业的AI学者。

终于不在国内创(huo)新(hai)了。

谢谢开复老师放过我们。

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AI不会造成失业

搞AI的再不落地怕是要大规模失业。

今天新鲜出炉的2019十大AI创业死亡名单,主要聚焦于现在AI应用领域最广的无人驾驶,机器人。

工程领域有个经验法则,即解决问题时,前90% 的工作只会消耗你10% 的时间,但剩下的10% 却会吃掉你90% 的时间。

这个规则同样适用于AI领域,落地不是发paper,刷刷榜,就算刷不上榜也没事。

落地意味着投资人要盈利,意味着技术要过硬。

或融资,或人员搭配,或技术,或市场。

AI能成功落地,天时地利人和,仍缺一不可!

强如Elon Musk仍在自动驾驶挣扎。

一个普通的深度学习模型动不动就需要十万、百万级的数据,但即使投喂了这么多数据,一个自动驾驶系统也很容易被一张贴纸攻破…

AI强大亦很傻,是坑还是泡沫,2020拭目以待!

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当年工业自动化带来的大规模失业,并不是“社会产业的结构性多元变化所消化”的,实际上是导致了两次世界大战,导致社会主义浪潮席卷全球,生产关系和上层建筑进行了多轮深度重组以后才暂时解决。

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从目前落地情况和各路AI独角兽的经营情况看,搞AI的面临失业的问题,要比AI带来失业的问题更严峻。

======================== 分割线 ==================

上面的原答案发布于:2019-12-30 ,应该是坐在马桶上刷新闻看见知乎推送,就随手抖了个机灵。第二天开始了公司的3天2夜的年会,31号晚上看手机的时候吓了一跳:知乎APP的角标小红点居然提示是三千多。。。

抖个机灵,日收割四千多赞,好吧,我承认这个机灵抖的好。

再想想在自己专栏发的连载,几乎都是单篇过万字的文章,几个月也就一百多赞,一千多收藏。

这个对比,真的让人伤神啊。

为了到现在5000的赞,还是认真回答一下题主的问题吧。

--------------------------------------- 假装一本正经的答案 ---------------------------------

任何技术的“跨越式”进步都会对社会带来巨变:蒸汽机带动的第一次工业革命;电力带动的第二次工业革命。

第三次工业革命,应该还未有终极定义,我们正处于这个过程中。“半导体”的发现,带动了电子技术革命,然后计算机的发明基本让人类进入了一个新时代,核能(裂变/聚变)的利用等等新技术,都有可能成为与“蒸汽机”、“电力”具有同等“历史地位”的候选项。

当然“AI”也有可能。

技术的发展,必然会“改造”一部分行业,也会“消灭”一部分行业,但更重要的是:会“创造”大量的新行业与就业机会。

先不说AI,看看仅10年来我们身边的变化:

外卖、快递、滴滴司机、自媒体……

我们不能只去关注“电商消灭实体”、“O2O让人懒惰”,也要看到在这个过程创造的大量的新的就业机会。

当然,新的就业机会,不一定都是“消灭”的那部分行业的从业人员去补充的,能够适应变化的,或许会“焕发第二春”,如早期的淘宝小卖家做出来的,各路自媒体头部的玩家,网约车补贴大战早期入局的驾驶员;不能适应变化的,只能说:“XXX带来了大规模失业”。

回到AI的问题,先从自动控制说起。

我们知道工业自动化技术发展多年,技术水平已经相当高且“靠谱”,所以我们的生产线、发电厂、炼油厂等等支撑当前世界运转的核心工业才能有长足进步,也使得很多劳动密集型产业变成了技术、资金密集型产业,这其中最重要的一点就是“自动控制技术”的发展。

“自动控制“要发挥作用,“被控对象”的“可测性”非常重要,只有被控对象可观、可测,并能通过各种传感器、变送器转变为“电信号”,PID控制才有可能。正是因为被控对象的“精准可测”,火星车才能自己在火星“玩耍”,发电厂能全自动运行,工业流水线能自动化生产。

在这一切背后的“无名英雄”其实都是:传感器。

举个例子,感受下AI和传感器的关系。

过去我们开门用钥匙 ---> 有了RFID技术后,我们可以刷卡开门 ---> 指纹识别传感器成熟后,我们可以刷指纹开门 ---> 人脸识别技术成熟后,我们可以刷脸开门。

过去我们在停车场停车,工作人员给你写个小纸条,夹在雨刮片下面,同时还要在自己小本本上记录 ---> 有了RFID技术后,改成了发卡 ---> 车牌识别技术成熟后,直接抬杆入场 ---> 绑定了支付工具后,可以实现出场自动放行,无感支付。

过去我们进火车站,必须要人工验票、看身份证,来确定:票没问题,身份证与候车人 一致,为什么这个操作模式一直没有变化,直到人脸识别技术成熟?

过去技术上没有“传感器”可以做到“识别人”与身份证的一致性,因为人脸这种“被测对象不可测”,所以是不可能出现“自动化”的技术方案的。但“人脸识别技术”在深度学习技术推动的机器学习技术取得突破后,准确率已经达到“可信任”水平时,“人脸”这个“被测对象”现在具备了“可测性”,结合RFID的身份证芯片识别,车票的二维码/条形码识别,“人脸闸机”这种无人值守、全自动的“准入产品”才能横空出世(有点绕,没看懂多看两遍,仔细品)。


换个角度看问题,现在是不是对AI的价值有了更深刻的印象?

可以这么说:随着AI技术的发展,只要突破“可信任”这个门槛的技术,都会成为“新的传感器”推动某一个领域自动化水平大幅发展。

所以,AI取得实质性突破的领域,必然会带来对应领域的从业人员失业问题,这个是工业革命的历史车轮向前推进的必然。

说到当下,呼叫中心、客服,可能是受冲击比较大的岗位,但是,现阶段还是有监督学习为主方向的,所以同时也创造了“标注师”这个岗位啊。

最后回到我之前“抖机灵”的答案。

AI这个方向大热应该是2012年的AlexNet 胜利开始的,但是,当下的大多数AI催生的技术,还远未达到传感器级别的“可信任”程度,也就是说,还未具备大规模工业化应用的可能,这个时候,一窝蜂的涌入,必然需要付出“前浪死在沙滩上”的代价。

黎明前的黑暗有多长,也许还很长。

Gartner 的 The Hype Cycle (成熟度曲线)算是具有大多数认同的行业分析报告,2019年的报告如下如(中英文都有):

来源:

看见没,AI相关的基本在“期望膨胀期”的爬坡阶段,所以,我并没有开玩笑:

搞AI的面临失业的问题,要比AI带来失业的问题更严峻。

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小孩子们可能不知道,以前公交车上是有一位售票员的,有的甚至有两位。

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个人觉得暂时还没到那个程度。

短期来看,AI带来的影响并不会比各种系统的数字化,自动化什么的高出多少,毕竟只是简单把很多现有系统改成数字化的,就已经影响足够大的了。

短期内AI可以有影响的主要是在非关键性的机器视觉和自然语言处理方面的应用,什么AI客服之类的,这个估计已经基本落地了。其它AI应用的落地估计还需要一些时间,社会还有一些时间去做改变。不管是服务细化,人文化,高端技能化什么的,都可以改善技术进步带来的失业。

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