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人工智能(AI)对就业的影响

(2018-07-05 16:09:50)
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人工智能(AI)对就业的影响

 

聪明的机器将使人做事更有效率。悲观主义者则说,放射科医生将机器接替检查任务时将遇到许多问题。分析医学图像非常适合“深度学习”,这是一种人工智能(AI)技术,它首先引起人们关注的是它能教授计算器识别图像中物体的能力。许多公司希望将AI引入诊所将使诊断更快,更便宜。这些机器甚至能够看到人类无法做到的细微差别,仅仅通过查看扫描来评估患者癌症的风险。

 

一些人工智能研究人员认为人类的工作可以完全被取代。2016年人工智能家杰弗里说:“很明显,我们应该停止对放射科医生的培训”。同年11月,另一位超级明星研究员安德鲁·吴在讨论人工智能从胸部X光片诊断肺炎的能力时,他认为“放射科医生是否应该担心他们的工作“。鉴于机器学习的适用范围广泛,这种声明必然会引起从工程师到律师等白领工人对工作机会的警觉。

 

事实上,AI在医学中的应用没那么简单。机器学习确实会改变许多领域,允许快速分析大量数据,以发现人们可能忽略的见解。但它并不是要完全取代人类。有关于机器人操作失控,引起灾难的警示故事,让人们必须在放射学的AI运用上要格外小心。

 

一个原因是人工智能的本质。它有用地范围是有限的。一些论文认为人造放射科医生的表现优于医生。不过,大部分专家仍然把人类放在首选。这些机器最终可能会取得明确的领先优势。但重要的是,在可预见的未来,人工智能将保持在“狭窄”的范围内,而不是全面的一般性。在心算方面没有人像10美元的袖珍计算器那样优秀,但这就是计算器所能做到的全部。深度学习范围广泛。它是一种模式识别技术,模式无处不在,但最终它也是有限的 有些电子学者,他擅长于一项特殊的心理任务,在其他方面却一无是处。我们不是想知道AI是否可以完全取代人类所有的工作,而是考虑是否可以在特定任务中取代人类。

 

导致乐观的第二个原因:工作的性质。大多数工作涉及许多任务,即使这对外人来说并不总是显而易见的。电子表格还没有将会计师淘汰,因为除了使数字列加起来之外,还有更多的会计工作要做。放射科医师要分析很多图像。但他们也需决定应采用哪些图像,进行仔细的诊断以便与患者讨论治疗计划,将研究文献的结论转化为现实生活实践的复杂业务等等。放射科医师将其中一项任务交给计算器辅助工作,不会让他进行冗余检查,而是有更多时间专注于工作的其他部分 - 通常是有益的工作。

 

乐观的第三个原因: 自动化也应该会刺激需求。即使在富裕的世界,放射治疗也很昂贵。如果机器可以提高效率,那么价格就会降低,从而可以更广泛地传播它的好处,并为 “医学成像” 开辟全新的应用。在工业革命中,随着工作变得更加自动化,职工的数量也在增加。提高效率可以提高产量,降低价格,从而增加对机器无法执行的任务的需求。医学本身就提供了一个明显的例子。“专家系统”是20世纪70年代和80年代令人兴奋的新AI技术。他们最终进入了医院,例如自动诊断辅助设备。这是一个福音,让护士 - 甚至患者 - 采取以前可能需要医生的程序。

 

没有人知道人工智能对就业的长期影响将如何。但经验表明,技术变革需要的时间比人们想象的要长。工厂所有者花费数十年时间才充分利用电力以取代蒸汽。即使是现在,办公室的计算器革命仍未完成。谷歌,脸书和阿里巴巴等大型科技公司拥有资源和内部专业知识,可以迅速开始使用人工智能。大多数其他公司的进展则较慢,尤其是在医药等严格监管的领域。如果您正在接受放射学职业培训,或者其他任何无法分解为一些易于自动化的步骤的培训,那么继续进行培训可能是安全的—短期内不会被机器取代。

 

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