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这些冷门职业 未来供不应求

时间:70-01-01 08:00 来源:

  管理咨询公司埃森哲通过对全球1500多家正在使用或测试人工智能和机器学习系统的公司进行研究,发现一系列全新的工作大有异军突起之势。这些新兴工作的出现意味着新的技术,亦创造了新的行业和就业机会

  如今,这一趋势正在加速,互联互通、传感器、数据分析、人工智能(AI)、机器人技术、先进制造和虚拟现实等领域的技术正在以前所未有的速度进步着。我们正在进入一个人类和机器之间合作的新时代。由中信出版集团出版的新书《机器与人:埃森哲论新人工智能》着力研究了未来有哪些可能从未听过的职业将变成竞争激烈的热门工作。

  恐怖谷理论是一个关于人类对机器人和非人类物体的感觉的假设。当机器人与人类相像超过了一个特定程度,人类的反应便会突然变得极其反感。人形玩具或机器人的仿真度越高人们越有好感,但当这个仿真度超过一个临界点时,扎金花洗牌作弊的道具,这种好感度会突然降低,越像人越感到恐惧,直至谷底,称之为恐怖谷。(简单来说,人类会对特别像人类的仿真机器人感到恐怖和反感。)

  以制造业为例,新型的机器系统更加轻便、灵活,并且支持人机协作。人类需要对这些机器系统进行编程和训练,以处理不同的任务,这就要求员工具备相应的技能。对汽车制造商而言,高度自动化的工厂会因设备故障造成巨大的经济损失。如果一条自动化生产线万美元的汽车,那么一场突发的6小时的故障就会造成约1800万美元的损失。因此,预计未来几年中与制造工业相关的工作岗位还将出现200万名员工的短缺。

  物理机器人并不是唯一需要接受训练的人工智能系统,人工智能软件同样需要接受训练,我们要做的一项重要工作就是把机器训练得更像人类。训练过程涉及方方面面的工作和人员。从简单方面来说,训练师可以帮助自然语言处理程序和语言翻译程序降低错误率。从复杂方面来说,人工智能算法必须经过训练才能模仿人类行为。

  第二类新型工作岗位是解释员,工作任务是弥合技术人员和企业领导者之间的距离。随着人工智能系统越来越不透明,解释员的角色将变得愈加重要。许多管理者已经对复杂的机器学习算法的黑箱属性感到不安,特别是当这些系统给出的建议可能会违背传统思维或引发争议的时候。

  以ZestFinance(泽斯塔金融公司)为例,扎金花发牌技巧视屏,该公司可以帮助贷款人更好地预测信用风险,并为传统意义上不符合资格的借款人提供融资。公司允许贷款人分析申请人的数千个数据点(远胜于传统的信用评分系统和信用历史记录),并利用尖端的人工智能技术得出是否借款的决定。这些申请人的平均年收入约为3万美元,其中许多人都有违约记录。这类申请人的贷款额度通常很小,平均为600美元,但利率很高。鉴于其业务的性质,ZestFinance需要能够向客户解释它们用于批准贷款的人工智能系统的内部运作模式。

  然后有一整套算法来分析所有的数据,每个算法都在执行不同的分析任务。所有的分析结果都会换算成0~100的ZestFinance的信用分数。这些复杂的算法使ZestFinance能够发现许多有趣的相关性。例如,公司发现,全部使用大写字母填写贷款申请的人往往是风险较高的借款人。这样的发现使公司持续将违约率降低了几个百分点。

  当越来越多的公司利用人工智能系统来决定它们的行动,尤其是那些影响到客户的行动时,它们需要能够解释并证明这些决定的合理性。事实上,政府已经开始考虑在这方面制定规则。例如,定于2018年生效的欧盟《通用数据保护条例》有效地确立了“解释权”,即允许用户质疑和反对任何影响他们的决定以及纯粹基于算法做出的决策。

  2015年,德国大众汽车工厂的一个机器人抓住了一名技术工人并对其造成了意外伤害,最终导致其死亡。这是一个悲惨的事件,它加重了社会对人类日益依赖的自动化工具的担忧。自从电脑承担了越来越复杂的任务,人们就越发担心机器可能会带来灾难。

  《2001:太空漫游》《终结者》等系列电影中所展现的情景都只是在以流行文化的形式引发大众的焦虑。事实证明,德国大众汽车工厂的这个机器人并不是恶意地转向并袭击那名工人。初期报告指出,该事件的起因是编程错误——换句话说,是人为失误。虽然这个可怕的事故是一个极端的例子,但确保人工智能得到正确利用是最后一类新工作的主要职责,这个岗位就是“维系者”。

  他们必须不断地确保人工智能系统有益无害,以及其存在的意义是让人们的生活变得更加轻松。通过这项工作,维系者将帮助人们消除对机器人的恐惧,不再害怕它们有朝一日会拥有自我意识并统治人类,也不再担心这种反乌托邦的未来会降临在我们头上。

  这些任务都是“机器关系经理”的职责,这个工作有点像人力资源经理,只不过他们监督的是人工智能系统,而不是人类员工。他们将在“机器关系部门”工作,并定期对企业部署的所有人工智能系统进行性能评估。

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