人工智能將如何創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)

人工智能始于對(duì)機(jī)器進(jìn)行編程以對(duì)某些問(wèn)題給出特定的響應(yīng)。Siri可以應(yīng)要求提供天氣報(bào)告。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種新方法，其中為軟件提供了大量數(shù)據(jù)，并且該軟件將開(kāi)始識(shí)別某些模式。在看到數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的貓和非貓的圖像后，該軟件將能夠識(shí)別貓的圖像，甚至可以設(shè)計(jì)貓的圖像。

如果機(jī)器可以學(xué)習(xí)新技能，那么AI的應(yīng)用將是無(wú)窮無(wú)盡的。如今，在舊金山的一個(gè)售貨亭中，具有AI的機(jī)器人可以接下客戶的咖啡訂單，并以所需的溫度和混合比例倒入一杯咖啡。通過(guò)減少開(kāi)支，加快流程并提高準(zhǔn)確性，將AI應(yīng)用于自動(dòng)化是有好處的。缺點(diǎn)是，隨著AI使流程自動(dòng)化，這些機(jī)器人正在取代人類。

有許多AI應(yīng)用程序可以創(chuàng)造工作。顯而易見(jiàn)的直接工作是在AI技術(shù)開(kāi)發(fā)和研究中。這是其他一些例子。

Clear Ventures的合伙人，幾家AI初創(chuàng)公司的董事會(huì)成員Glenn Gow都發(fā)現(xiàn)了AI在金融領(lǐng)域的機(jī)會(huì)。“人工智能已經(jīng)使大部分審計(jì)過(guò)程實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，但是并沒(méi)有減少參與審計(jì)過(guò)程的人員。事實(shí)上，如果做得好，人工智能可以幫助財(cái)務(wù)專業(yè)人員從數(shù)據(jù)中尋找模式，否則看不到識(shí)別可疑交易，并且由于它在預(yù)測(cè)分析方面的優(yōu)勢(shì)，因此可以創(chuàng)建更好的預(yù)測(cè)模型。”

這可以為可以更快地分析更多數(shù)據(jù)的審計(jì)師創(chuàng)造更多的工作;然后審核員可以專注于幫助公司改進(jìn)流程。這將意味著更多高附加值的顧問(wèn)審計(jì)師職位。

人權(quán)

非營(yíng)利性技術(shù)公司Benetech的首席執(zhí)行官Betsy Beaumon指出，他們正在使用AI支持?jǐn)⒗麃喌娜藱?quán)工作：“人權(quán)調(diào)查員比以往任何時(shí)候都可以觸手可及的證據(jù)，人工智能使他們能夠做到這一點(diǎn)數(shù)據(jù)。擺脫敘利亞沖突后，我們看到了數(shù)百萬(wàn)個(gè)視頻上傳到Y(jié)ouTube和社交媒體，記錄了暴行的發(fā)生。Benetech正在使用人工智能來(lái)幫助調(diào)查人員整理和分析大量數(shù)據(jù)，以便將肇事者繩之以法。我們的JusticeAI平臺(tái)使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)為每個(gè)視頻分配一個(gè)指紋，該指紋將其鏈接到其他類似的視頻。這不僅大大減少了審核證據(jù)所需的時(shí)間，

這使司法系統(tǒng)中的人能夠?qū)^(guò)去無(wú)法解決的人權(quán)采取后續(xù)行動(dòng)。這正在改變?nèi)藱?quán)調(diào)查員的工作方式。

制造業(yè)

AI用于PHIXED，PHIXED是一種預(yù)測(cè)性分析初創(chuàng)公司，在制藥業(yè)務(wù)中安裝了傳感器(例如Ph測(cè)試)。加州大學(xué)戴維斯分校生物系統(tǒng)工程專業(yè)的學(xué)生之一，共同創(chuàng)始人麗莎·伊爾斯(Lisa Illes)是PLASMA啟動(dòng)中心競(jìng)賽的決賽選手之一。Illes指出：“該技術(shù)的主要價(jià)值主張集中在提高生物制造過(guò)程監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。PHIXED甚至可以促進(jìn)范式的轉(zhuǎn)變，使整個(gè)行業(yè)朝著生物制造4.0的方向發(fā)展，并創(chuàng)建更多以數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化為重點(diǎn)的工作。”

在安裝新系統(tǒng)和咨詢?nèi)绾位谥悄?分析的流程方面，將會(huì)有更多的工作。當(dāng)然，關(guān)鍵的經(jīng)濟(jì)利益在于改進(jìn)了生產(chǎn)工藝，因此，更多的救生藥物可以更快地到達(dá)消費(fèi)者手中。

機(jī)器老師

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，需要一位人類老師。一個(gè)人會(huì)標(biāo)記輸入到機(jī)器中的數(shù)百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，以便機(jī)器可以學(xué)習(xí)模式。例如，機(jī)器老師會(huì)查看用于無(wú)人駕駛自動(dòng)駕駛車輛的街道交通照片，并區(qū)分交通燈和圣誕燈的照片。機(jī)器將分析交通信號(hào)燈的照片并識(shí)別模式，并了解車輛何時(shí)應(yīng)停下交通信號(hào)燈。查看和過(guò)濾數(shù)據(jù)以供機(jī)器使用需要數(shù)千個(gè)員工小時(shí)。這些通常是在低就業(yè)和低工資地區(qū)的高薪職位。鑒于當(dāng)今的高失業(yè)率，這是一個(gè)好消息。