Ökningen av den intelligenta automatiserade arbetskraften

Ökningen av den intelligenta automatiserade arbetskraften

Att förlora jobb till teknik är inget nytt. Sedan den industriella revolutionen har roller som en gång uteslutande utförs av människor blivit sakta men stadigt ersatt av någon form av automatiserad maskin. Även i de fall där den mänskliga arbetaren inte helt ersätts av en maskin, har människor lärt sig att förlita sig på ett batteri av maskiner för att vara mer effektiv och korrekt.

A rapport från Oxford Martin-skolans program om effekterna av framtida teknik sa att 47% av alla jobb i USA sannolikt kommer att ersättas av automatiserade system. Bland de jobb som snart ska ersättas av maskiner är fastighetsmäklare, djuruppfödare, skatterådgivare, datainmatningsarbetare, receptionister och olika personliga assistenter.

Men du behöver inte packa upp ditt skrivbord och överlämna dig till en dator just nu, och faktiskt kommer jobb som kräver en viss nivå av social intelligens och kreativitet, t.ex. inom utbildning, hälso- och sjukvård, konster och media, sannolikt att förbli i efterfrågan från människor, eftersom sådana uppgifter fortfarande är svåra att bli datoriserade.

Gilla det eller inte, lever vi nu i en era som domineras av artificiell intelligens (AI). AI kan ses som en samling av tekniker som kan användas för att imitera eller till och med överträffa uppgifter som utförs av människor som använder maskiner.

Vi kanske inte förstår det, men vi kan inte undvika att springa in i ett eller flera system som använder någon form av en AI-algoritm i våra dagliga aktiviteter - som att söka efter information via Google, köpa en rekommenderad produkt på Amazon, eller känner igen ansikten i en bild som laddas upp till Facebook.

Djup lärning

Nyligen genombrott i AI är till stor del hänförlig till en teknik som kallas djupt lärande. Ofta känd som maskininlärning eller neuralt nätverkande innebär djup inlärning att "träna" en datormodell så att den kan känna igen objekt från bilder. Kraften hos djupt lärande-baserade AI-system ligger i deras förmåga att automatiskt upptäcka märkbara funktioner och använd dem för att lösa problem med svårigenkänning.

Även om människor lätt kan utföra sådana erkännandeuppgifter nästan omedvetet är det ofta svårt för en människa att förklara exakt proceduren på en tillräckligt detaljerad nivå så att den kan programmeras till en dator.


Få det senaste från InnerSelf


Med djup lärande har allt detta förändrats. Nu kan djupt lärande-baserade AI-system ta reda på de viktiga funktionerna för lösa svåra problem som en gång ansågs vara lösliga uteslutande av människor.

Och som ett resultat måste människor förbereda sig för det faktum att några av våra jobb kommer att gå vilse för AI-system. Vi kanske måste ringa AI-system till våra kollegor eller chefer inom en snar framtid.

Men trots den djupare kunskapsnivån att våra datorer snart kommer att förvärva, behöver vi inte missa våra jobb till maskiner. Låsmaskiner innebär huvuddelen av arbetet att människor kommer att befrias från rutinerade uppgifter att datorer är bättre att utföra med högre noggrannhet, t.ex. kör bilar.

Detta bör göra det möjligt för människor att tänka som människor istället för maskiner. Det kommer också att frigöra tid och energi för människor att engagera sig i mer kreativa och intellektuellt stimulerande aktiviteter, eventuellt biträdd av AI.

Emotionell intelligens

AI-system har redan blivit alltför komplicerade för den genomsnittliga personen att förstå, än mindre reparera, så det kommer att skapas nya roller som kräver personer som kan fungera som mellanhänder mellan datorer och människor.

I likhet med yrken som medicin eller lag, där yrkesverksamma med specialkunskaper krävs för att tolka tekniska detaljer för vardagligt folk, behöver vi professionella som talar AI: s språk. Dessa yrkesverksamma kan variera i sina färdigheter och kommer sannolikt att bestå av mjukvaruutvecklare, datavetenskapare och datavetenskapare.

Men etiska problem som uppstår genom human och AI-samarbetsmiljöer är en verklig oro. Det är en sak att få ett ansikte som är felaktigt erkänt i en bild som är uppladdad till Facebook, men en helt annan sak om cancer misdiagnostiseras av en AI, vilket mycket enkelt skulle kunna hända. Trots allt gör datorer misstag, precis som människor gör.

Även om AI-baserade system blir smarterare än människor på många områden, är dessa system långt ifrån perfekt och är osannolikt att någonsin vara perfekta med tanke på de oförutsägbara inlärningsmekanismerna de använder.

Det sägs att det är troligt att de sociala och kulturella förändringarna blir den verkliga utmaningen snarare än den tekniska utmaningen av AI själv. Så medan robotar som tar över våra jobb kan vara bra, kommer bara tiden att berätta om vi är redo att acceptera dem som våra medarbetare.

Om författaren

Avlyssningenbollegala danushkaDanushka Bollegala, universitetslektor vid Institutionen för datavetenskap, University of Liverpool. Hans forskningsintressen är Artificial Intelligence, Computational Language and Web Mining. Jag har arbetat med olika ämnen relaterade till ovanstående områden som mäta semantisk och relationell likhet från webbdata, domänanpassning, sentimentanalys, sociala medier, disambiguation av personnamn, namn aliasutvinning och informationsbeställning i sammanfattande textdokumentation.

Den här artikeln publicerades ursprungligen den Avlyssningen. Läs ursprungliga artikeln.

relaterade böcker

{amazonWS: searchindex = Böcker; nyckelord = robotarbetare; maxresultat = 3}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

följ InnerSelf på

facebook-icontwitter-iconrss-icon

Få det senaste via e-post

{Emailcloak = off}

FRÅN REDAKTORERNA

Räkningsdagen har kommit för GOP
by Robert Jennings, InnerSelf.com
Det republikanska partiet är inte längre ett politiskt parti i USA. Det är ett illegitimt pseudopolitiskt parti fullt av radikaler och reaktionärer vars uttalade mål är att störa, destabilisera och ...
Varför Donald Trump kunde vara historiens största förlorare
by Robert Jennings, InnerSelf.com
Uppdaterad 2 juli 20020 - Hela coronavirus-pandemin kostar en förmögenhet, kanske 2 eller 3 eller 4 förmögenheter, alla av okänd storlek. Åh ja, och hundratusentals, kanske en miljon människor kommer att dö ...
Blåögon vs bruna ögon: Hur rasism lärs ut
by Marie T. Russell, InnerSelf
I detta avsnitt från Oprah Show från 1992 lärde den prisbelönta antirasismaktivisten och utbildaren Jane Elliott publiken en tuff lektion om rasism genom att visa hur lätt det är att lära sig fördomar.
En förändring kommer att komma...
by Marie T. Russell, InnerSelf
(30 maj 2020) När jag tittar på nyheterna om händelserna i Philadephia och andra städer i landet verkar mitt hjärta efter det som händer. Jag vet att detta är en del av den större förändringen som sker ...
En låt kan lyfta hjärtat och själen
by Marie T. Russell, InnerSelf
Jag har flera sätt som jag använder för att rensa mörkret från mitt sinne när jag upptäcker att det har snett i. En är trädgårdsarbete eller spendera tid i naturen. Den andra är tystnad. Ett annat sätt är läsning. Och en som ...