Ai: pencipta kerja muktamad?

Sejak beberapa dekad yang lalu (sekurang-kurangnya), kami telah mendengar tentang ancaman pengangguran teknologi - pengambilalihan pekerjaan manusia dengan automasi. Tetapi hari ini, nampaknya sangat dekat. Kes pada awalnya: Ketika awal tahun ini, Setiausaha Perbendaharaan Steve Mnuchin menolak tanggapan robot yang meletakkan manusia dari pekerjaan, masyarakat sains dan teknologi menjawab dengan statistik dan carta membantah penilaian itu.

Kecerdasan buatan sedang mencari jalan masuk ke dalam jumlah dominan yang semakin meningkat, yang menggambarkan gangguan yang tidak pernah berlaku sebelumnya terhadap landskap pekerjaan. Dan rangkaian neural dan algoritma pembelajaran mesin, konstituen AI moden yang paling menonjol, sama ada menjanjikan atau menyampaikan prestasi yang lebih baik daripada profesional manusia. Revolusi AI akan datang dengan pantas, dan ia adalah masa yang baik untuk memulakan persediaan infrastruktur pendidikan dan ekonomi kita untuk masa depan di mana manusia akan menjadi kurang dan kurang terlibat dalam melaksanakan tugas-tugas tertentu.

"Jelas sekarang, dengan komputer mula melihat, mendengar, dan membaca, automasi akan mengalami peningkatan yang tidak diketahui, " kata Alex Linden, VP Penyelidikan Pembelajaran Mesin di Gartner. "Ini masih perlu menghasilkan buah-buahan. Banyak perkembangan baru-baru ini akan mengambil masa beberapa tahun sebelum automasi bahan mulai berlaku.Tetapi banyak domain bukan pengilangan… proofreader, pakar terjemahan mesin, dan pastinya perlu takut untuk pekerjaan."

Ini bukanlah gambaran keseluruhan. Setiap revolusi perindustrian adalah sama banyak mengenai anjakan dan penyelarasan tenaga kerja kerana ia adalah mengenai penggantiannya, dan kitaran terbaru ini tidak terkecuali. Tetapi penyebaran kecerdasan buatan juga akan memberikan peluang baru untuk meletakkan kreativiti manusia dan inovasi untuk digunakan dengan berkesan.

Permintaan Bertambah untuk Bakat Tech

"Apa yang kita tahu ialah kecerdasan buatan akan paling berkesan dalam jangka pendek untuk pekerjaan yang boleh dibahagikan kepada beberapa rutin, sama ada itu buruh manual atau tugas kognitif, " kata Joe Lobo, botmaster di firma perisikan buatan Inbenta. "Ini bermakna manusia akan dapat menumpukan pada tugas yang lebih kreatif dan seterusnya lebih menyeronokkan."

"Teknologi tidak pernah menjadi penghancur bersih pekerjaan, " kata Stuart Frankel, Ketua Pegawai Eksekutif Sains Naratif. "Lihatlah hampir semua kerja teknologi yang ada di mana-mana perusahaan hari ini. Tiada pekerjaan yang ada dua puluh tahun yang lalu, dan kebanyakan mereka mungkin tidak pernah wujud sepuluh tahun yang lalu."

Sebenarnya, buat masa ini, bukannya menjadi pengambilalihan pekerjaan manusia oleh robot, masalahnya adalah terdapat banyak jawatan kerja kosong dan tidak cukup ahli mahir untuk mengisi mereka. Dengan peningkatan perniagaan yang didorong oleh data, permintaan untuk bakat teknologi meningkat di seluruh papan.

Sebagai contoh, pada 2016, penyelidik siber ekonomi Cybersecurity Ventures melaporkan bahawa kadar pengangguran cybersecurity berada di sifar-dan sebenarnya, terdapat kekurangan lebih daripada satu juta pakar di seluruh dunia. Bidang pekerjaan berteknologi yang sama, seperti pembangunan perisian dan sains data, tidak lebih baik dan menghadapi jurang bakat mereka sendiri. Keperluan untuk lebih banyak pakar dalam pekerjaan berteknologi akan terus berkembang sebagai kecerdasan buatan mencari jalan ke lebih banyak domain.

"Saya percaya bahawa kerajaan harus memastikan bahawa pengekodan dinilai sebagai bahasa Inggeris, matematik, dan sains, jika kita memastikan bahawa kita dapat memaksimumkan peluang ini dalam peluang yang kecerdasan buatan akan memberi kita, " kata Lobo.

Tahun-tahun kebelakangan ini telah melihat beberapa projek yang diketuai kerajaan serta inisiatif oleh sektor swasta untuk membantu memenuhi keperluan bakat teknologi. Projek TechHire bekas Presiden Barack Obama adalah satu contoh: Ia termasuk geran bernilai $ 100 juta yang dimaksudkan untuk membuka jalan untuk lebih banyak orang menjadi pekerjaan berteknologi, termasuk mereka yang tidak mempunyai pensijilan pendidikan tinggi.

Kami juga melihat perkembangan kursus dalam talian terbuka secara besar-besaran (MOOCs) dari institusi seperti pendidikan online percuma Coursera dan Big Data University untuk kemahiran teknikal yang tinggi. Kem boot coding, institusi yang mengajar pemrogram komputer pemohon dalam masa yang singkat, juga telah meningkat popularitinya. Pada masa yang sama, syarikat seperti AT & T membantu pekerja mereka menyesuaikan diri dengan masa depan pekerjaan.

Oleh sebab perkembangan kecerdasan tiruan yang meningkat, keperluan kemahiran dan kepakaran akan berubah dengan pantas. Bahkan pembangunan perisian tidak akan tetap sama di masa depan dan akan beralih dari algoritma AI ke latihan.

Revolusi dalam Interaksi Manusia-Komputer

Ramai orang yang kehilangan pekerjaan mereka untuk AI tidak mempunyai kemahiran dan pengetahuan untuk memasuki pekerjaan berteknologi, dan latihan mereka memerlukan masa yang agak lama. Nasib baik, dalam hal ini, kecerdasan buatan dapat membantu menyelesaikan masalah yang mungkin dibuat sendiri. AI sudah menjanjikan untuk merevolusikan pendidikan dalam pelbagai cara, termasuk memperibadikan dan mengoptimumkan pengalaman pembelajaran. Ini bermakna ia akan mengambil sedikit masa untuk mempelajari kemahiran baru.

"Manusia akan dapat melatih semula industri-industri lain lebih cepat daripada sebelumnya, memberi mereka fleksibiliti maksimum untuk bertindak balas terhadap perubahan dalam pasaran kerja, " kata Lobo. "Mengapa tidak seorang pemandu trak dapat bergerak ke dalam kerjaya dalam pengkodan dalam beberapa bulan?"

Di mana AI tidak dapat melembutkan keluk pembelajaran, ia akan dapat memecah kerumitan tugas dan menjadikannya lebih mudah, membolehkan lebih banyak orang memasuki pekerjaan yang sekali gus memerlukan pendidikan dan latihan.

Satu perkembangan penting ialah Pemprosesan Bahasa dan Generasi Bahasa Semula (NLP / NLG), cawangan kecerdasan buatan yang berkaitan dengan pemahaman dan menghasilkan skrip bahasa manusia. NLP dan NLG mendefinisikan semula cara kita berinteraksi dengan komputer, menghapuskan halangan dan halangan untuk melaksanakan tugas dan membuat kita lebih efisien dalam pekerjaan kita.

"NLG adalah teknologi pembesaran dan pembesaran, " kata Frankel Sains Naratif. "Apabila digabungkan dengan kemahiran manusia, NLG boleh menghasilkan hasil yang jauh melebihi apa yang boleh dicapai oleh kumpulan sahaja. Saya fikir Excel adalah analogi yang hebat untuk NLG. Apabila Lotus 123 dan Excel pertama keluar, terdapat banyak ramalan yang mengerikan tentang masa depan akauntan dan penganalisis kewangan, tetapi kami dengan cepat mengetahui bahawa alat-alat ini tidak akan menggantikan penganalisis. Malah, penganalisis menjadi penganalisis super dan perniagaan mula menyewa mereka dalam beramai-ramai.

Sains Naratif menyepadukan NLG ke dalam platform perisikan perniagaan (BI) untuk menyediakan pengguna dengan Naratif Pintar, komunikasi berwawasan, komunikasi yang dibungkus dengan maklumat yang berkaitan dengan khalayak yang memberikan ketelusan lengkap ke dalam bagaimana keputusan analitik dibuat. Teknologi itu, Frankel menjelaskan, membantu membolehkan kumpulan orang yang lebih luas melakukan pekerjaan mereka tanpa memerlukan satu set kemahiran khusus seperti sains data.

"Ini bermakna orang kurang teknikal atau orang di mana-mana kemahiran analisis boleh menggunakan alat-alat BI ini, dengan serta-merta mendapatkan pandangan yang mereka perlukan, dan pada akhirnya, tugas mereka lebih baik, " katanya.

NLP, sebaliknya, menjadikannya lebih mudah bagi orang untuk bersentuhan dengan alat analisis dan sumber data. Anda sudah dapat melihatnya dalam platform seperti IBM Watson Analytics, di mana perintah bahasa semula jadi memudahkan pencarian sumber data. Ini dapat membuka jalan bagi orang-orang yang mempunyai kemahiran matematik untuk memasuki pekerjaan sains data tanpa perlu menjalani kursus pengaturcaraan yang panjang.

NLP juga membantu memahami corpus besar pengetahuan yang tidak tersusun, termasuk artikel, buku, dan whitepaper, menganjurkannya ke dalam data yang dapat dicari dan digunakan oleh mesin. Ini boleh membuat perisian dan perkhidmatan lebih berkesan untuk membantu pakar manusia.

Alex Linden, penyelidik di Gartner, percaya ini dapat membantu menghasilkan graf pengetahuan yang lebih cekap-repositori data yang tersusun secara beransur-ansur yang menggunakan enjin AI. "AI / NLP boleh membantu mewujudkan industri pengetahuan sebenar, " katanya. Tetapi dia menambah, "Kami masih dalam usia yang sempurna."

Melengkapi Usaha Manusia

Contohnya ialah Watson berasaskan AI yang baru dilancarkan oleh IBM untuk platform Cybersecurity. Watson menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menyaring banyak data berstruktur dan tidak berstruktur. Ia kemudiannya "belajar" tentang ancaman berulang dan muncul dan membantu penganalisis keselamatan untuk melaksanakan tugas mereka. Caleb Barlow, VP dari IBM Security, menganggap peranan Watson seperti paramedik membantu seorang doktor. Hal ini dapat memudahkan para penganalisis dengan keterampilan dan pengalaman kurang untuk menjadi lebih mahir dalam menangani insiden keselamatan.

Tech bukanlah satu-satunya sektor di mana AI boleh melengkapi usaha manusia dan meletakkan lebih ramai pekerja. Algoritma kecerdasan buatan juga menunjukkan janji dalam bidang penjagaan kesihatan dan ubat-ubatan, yang secara kroniknya kurang dari para doktor dan pekerja mahir. Rangkaian saraf dan pembantu AI menjadikannya lebih mudah untuk mengesan, mendiagnosis, dan merawat penyakit, memotong masa yang diperlukan untuk melatih doktor, dan menjadikan perkhidmatan penjagaan kesihatan dapat diakses oleh banyak orang.

"Terdapat kekurangan doktor, jururawat dan pembantu doktor di AS, dan terdapat keperluan yang lebih ketara di luar negara maju, " kata Frankel. "Anda berfikir tentang semua perkara yang dapat dilakukan AI-mengambil sejumlah besar data, menganalisa, menyampaikan perkara yang paling penting-dan meluaskan ketersediaan banyak perkhidmatan yang hanya dapat dilakukan oleh orang-orang dengan latihan yang luas (dan biasanya mahal) Anda masih memerlukan orang untuk bekerja dengan pesakit AI membolehkan lebih ramai orang melakukannya kerana ia menjadikan pengetahuan lebih mudah. ​​Dengan cara ini, saya fikir AI sebenarnya akan mewujudkan lebih banyak pekerjaan."

Akhirnya, perkembangan kecerdasan buatan akan mewujudkan peluang pekerjaan untuk pakar di luar domain tradisional yang berkaitan dengan teknologi. Penulis sains data dan LinkedIn Pembelajaran instruktur Doug Rose percaya bahawa industri perlu melayakkan kemahiran lain juga.

"Sepanjang hujung abad yang lalu telah menjadi rahmat untuk bidang kuantitatif. Pengaturcara komputer, jurutera dan saintis data telah menguasai pasaran kerja dan mencipta syarikat besar, " kata Rose. "Namun, beberapa cabaran utama dengan AI jauh berbeza dengan perisian. Di sini cabaran terbesar ialah mewujudkan pengalaman manusia yang lebih baik."

Memandangkan tugas yang semakin rumit, kecerdasan buatan menghadapi cabaran sosial, etika, dan politik. Jurutera berurusan dengan masalah yang sama sekali baru, seperti mewujudkan algoritma AI yang tidak berat sebelah.

"Sekarang ini domain ahli akademik, jurutera, dan pemaju perisian, " kata Rose. "Akhirnya, bidang ini akan menuntut satu kemahiran yang berbeza, ia memerlukan orang yang mempunyai latar belakang yang kuat dalam kemanusiaan. Kunci kepada pengalaman manusia yang lebih baik akan datang dari falsafah, kajian kebudayaan, retorik, bahasa dan seni. menjadi panduan yang membantu merapatkan jurang antara perisian dan keperluan manusia yang penting."

Rose telah menghuraikan topik ini dalam satu esei, "Siapa Akan Mengajar Mesin Kita Kanan Dari Salah?" di mana beliau menjelaskan mengapa perlu ada kerusi untuk antropologi, pakar komunikasi, ahli falsafah, dan pakar budaya kami.

Inbenta adalah sebuah syarikat yang mempekerjakan ahli bahasa untuk membangunkan leksikon untuk penyelesaian cariannya, memastikan ia teguh dan dapat memberikan kadar perkhidmatan yang tinggi kepada pelanggannya.

"Pelajar linguistik pada umumnya dijangka bergerak ke dalam kerjaya dalam pengajaran atau menerjemahkan, tetapi kita telah melihat permulaan pasaran mereka berubah, terima kasih kepada AI, " kata Inbenta Lobo. "Beberapa tahun akan datang akan melihat peranan yang sama seperti yang kita tidak dapat pada masa ini memahami musim bunga bagi orang-orang yang mungkin prihatin bahawa kemahiran yang mereka peroleh dapat menjadi tua."

Sehingga hari robot mengambil semua pekerjaan, masih banyak untuk manusia lakukan. Tetapi kita perlu merangkul perubahan dan mempersiapkannya.