知名的零售管理公司PRS应用人工智能为客户制定可预见的维护计划 , 分析数据变化趋势 , 智能收集和分析趋势 , 实时做出明确决策 , 预测仓库匹配 , 员工抵达仓库时长及报销费用等 。 方案架构师和企业架构方面的职位 , 人事 , 行政 , 会计等正在被取代 , 世界四大会计事务所之一安永(EY)十多年前就开始借助人工智能调查欺诈纠纷案件 , 根据条件在海量数据库匹配筛选 , 准确度和效率惊人 。
大量邮件派发和客服工作早已是自动完成 , 系统的主要功能是AI帮助审计业务中的合同审查 , 由AI进行初步筛选 , 客服 , 渠道和甚至需要较强专业能力的审计岗位已有大量被取代 , 决策者只需将AI运算出的结果加以核对即可 , 准确率和效率远超人类 。 现在这类行业真的说上三天三夜也聊不完 , 那么我们不禁会想未来AI和机器真的会全面取代人类的职业吗?
我们不妨先来分析一下现阶段AI的本质 。 可以说人类在人工智能的飞速发展的兴奋中还没回过神来 。 2006年 , 人工智能在基于神经网络的深度学习领域取得突破 , 现在各种搜索引擎 , 视频短视频平台已经具备千人千面的推荐算法 , 都是基于AI的学习能力 , 再深一层 , AI的能力是什么?简单来说海量数据下深度学习所做的就是信息分类 , 当信息或数据的维度很高 , 数据量又很大的时候 , 深度学习可以通过建立复杂的统计模型 , 做出更准确和效率的分类 , 达到正确的结果 。
例如围棋 , AlphaGo碾压世界冠军李世石所做的 , 本质上是对每一步落子所能够产生的影响进行分类 , 并找出全局的最优解 , 这个过程所产生的数据量和计算量是人脑无法处理的 , 所以人类棋手被机器所击败也是在情理之中 , 就连一些看似复杂的行业算法工程师也不能幸免 。 这么看你发现了一个问题吗?和人类智能很不一样 , AI是以数据为对象的一个统计分析系统 , 基于符号、逻辑的数理工具 。
只能对真实世界进行“量化特征采样”的非连续性模拟 , 是无法真正地去“理解”这个世界的 , 而人类智能的增长 , 取决于和真实世界的感知和交互 , 在AI还没有意识前 , 需要人性和创造力介入的行业是不可能被取代的 。 而制式化的流水作业和数据统计类的工作必将不断地遭到蚕食 , 例如生产、制造业已经高度自动化了 , 可以预见未来会自动化得更加彻底 , 我们不得不看到 , 目前阶段基于深度学习的人工智能还远不能达到替代人类的程度 , 这个过程虽然是缓慢而坚定的 , 但绝不会在一夕之间发生 。
例如需要人和人的沟通的商务工作 , 社会公共服务 , 警察、消防类需要人类智慧进行现场判断管理和维护的职业 , 教育类需要注重人文关怀的 , 科研、计算机、法律和医护人员等 , 有相对较高的专业度的 。 自动化工具短期内会帮他们提高效率 , 但完全取代绝不是一朝一夕的事儿 , 现阶段我们要做的就是认清现实 , 开始规避那些容易被取代的行业 , 做出更加长远的规划才能赢在未来 。 当然由于时间问题我只能列举这么一点例子了 , 还有哪些很难被AI和机器取代的职业呢?小伙伴们可以留言告诉我 , 咱们评论区见!
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