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人工智能技术将从三个层面改变社会

2019-11-19 12:00:26 点击量:
导读:AI将同时在多个层面引发一系列社会影响,主要包括生产力、隐私和联合学习。

人工智能技术将从三个层面改变社会

几十年前,日本面临一系列不可避免的长期经济挑战。尽管日本整体经济在20世纪80年代左右达到创纪录的峰值(主要得益于强劲的汽车销售、任天堂等初创公司的推广以及房地产投机的支持),但日本肩上最沉重的负担是65岁以上的人口很快将占到总人口的四分之一。

据统计,日本的平均年龄(47岁)比美国(36岁)大10多岁。这种现实背景也迫使日本大力发展机器人技术,从而抵消劳动力快速老龄化的影响,建立全球竞争优势。目前,在制造业、医疗保健、消费电子和个人服务领域,先进的机器人技术已经在日本的经济生态中发挥了根深蒂固的作用,并已成为保持生产力和国内生产总值增长的重要支柱。

在海洋的另一边,尽管美国尚未面临同样的人口挑战,但它也正处于历史的十字路口:人工智能将很快颠覆我们的经济体系。它的影响是积极的还是消极的取决于我们的判断和行动。

必须承认,人工智能、深度学习(dl)、机器学习(ml)、计算机视觉和机器人技术的不断发展将带来巨大的经济影响,由此造成的失业也会给特定行业带来巨大的冲击。麦肯锡估计人工智能对全球就业市场的影响可能高达15%。这只是这一轮变革的一小部分。

目前,政府和企业如何提高劳动力素质,为自主技术的普及做好准备,已经成为一个重要的讨论话题。这种讨论当然是必要的,但我们也应该从乐观的角度看待人工智能技术,探索其潜力空并将其作为经济催化剂,帮助我们解决目前面临的一系列最紧迫的问题。残酷的事实是,如果美国不能在人工智能领域领先,其他国家将会取而代之,最终成为制造业、农业、交通运输、技术、教育甚至环境卫生等支柱产业中最先进生产力的代表。

回顾历史,从工业革命到互联网,每一轮技术变革都会引起人们对就业影响的恐慌。但每次革命都会创造一个全新的市场和经济形式,新工作的数量将远远超过被取代的工作。这些新兴经济体比最初想象的要复杂,影响深远。

因此,人工智能将成为一系列影响深远的技术,同时在多个层面引发一系列社会影响,主要包括:

生产率:尽管美国目前的经济规模仍然强劲,但生产率水平没有20世纪60年代高。如果不考虑互联网时代从1995年到2005年带来的短期生产率增长,美国自1970年以来的实际生产率增长率仅为1.4%。虽然关于人工智能系统代替人工的讨论很多,但最现实的结果是人工智能系统和智能机器人实际上可以提高劳动效率和生产率水平。

在制造业,更多以人工智能为中心的新设施确实会在提高生产能力的同时减少一些工作岗位,但这也将使制造商能够回到自己的国家,并从另一个角度增加就业需求。例如,在人工智能的帮助下,苹果将能够逐步将部署在中国的大型生产设施迁回美国大陆。在工业领域,提高生产率始终是重中之重,足以促进大规模投资转移。如果航空公司空公司能够通过提高生产率获得10%的利润增值,他们将毫不犹豫地购买更多的飞机,扩建更多的机场,从而创造数千个就业机会,并与商业航空公司空供应链产生积极的连锁反应。

隐私:隐私已经成为美国消费者、企业和监管者面临的最大挑战之一。一般来说,人工智能被认为是一种反隐私技术,但它在隐私保护和偏见消除方面也有很大潜力,甚至可以纠正其他人工智能系统中存在的偏见。以人脸识别为例,大多数人认为在城市街道上扫描和记录人脸信息是对个人隐私的严重侵犯。但与此同时,大多数人也同意,城市街道上的智能摄像头可以极大地阻止犯罪,并有助于发现危险人物。因此,最科学的方法可能是使用ai & mdash& mdash特别是轻量级人工智能系统& mdash& mdash数据缓存和处理在相机内执行,而不上传到中央系统。换句话说,如果摄像机拍摄的区域在24小时内没有成为犯罪现场,并且没有在逃的通缉犯,相关数据将被自动删除。

正如艾伦人工智能研究所的奥伦·埃齐奥尼在他的文章中指出的,尽管事实证明人工智能系统确实在种族、性别等方面表现出偏见。人工智能系统之间的相互监督可以很好地解决这些问题。此外,人工智能对网络安全、隐私和安全的联动效应正在逐步实现。

联合学习(Joint Learning):联合学习的兴起代表着隐私保护的又一重大进步,预计会带来更大的经济和环境效益。这种新兴的框架可以在边缘的数千部智能手机上运行模型(相对于大型集中式数据库),以实现机器学习的分散化。因为现代智能手机通常运行人工智能芯片,所以它们能够在本地运行ml模型。这不仅有助于为单个用户定制移动软件,还可以确保发送到中央服务器的所有个人数据不会被恶意人员通过高级加密发现。

联合学习有了巨大的发展空,这足以改善数据收集的隐私性,并使非个人数据聚合者(如亚马逊、谷歌、微软或脸书)能够为企业和消费者构建强大的人工智能解决方案。然而,为了使这个新兴领域真正产生能量,我们仍然需要解决一系列重要的研究问题。诚然,联合学习给人工智能驱动世界的目标带来了真正的希望。在这个即将到来的世界里,消费者可以在没有大量能源的情况下有效地控制自己的数据和模型。

当互联网在20世纪90年代中期成为主流时,没有人能够想象我们现在享受的成果,例如移动、流媒体内容、基因组学和点播服务。那时,人们对互联网也有类似的恐惧。& mdash它将消除数百万个工作岗位,甚至从整体上消除某些行业。出于各种原因,人们总是会为这些问题争论不休。但是更客观的想法应该是人工智能的研究和进步将持续几十年,这将是一个缓慢而极其重要的过程。尽管我们有必要为由此带来的失业做好准备,但我们有理由感到乐观。毕竟,美国的经济优势在很大程度上源于其在技术领域的领先地位,选择倒退绝对不是明智的决定。

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