随着技术的飞速发展,「机器换人」已不局限于制造业,而是覆盖各行各业。从流水线工人到驾驶员,从网络客服到大堂经理,甚至主持人和偶像……人工智能全面开花。
虚拟偶像洛天依(图源网络)
越来越「内卷」的职场,谁最容易被替代?
当人工智能有了人的形象、人的性格(人设)、高度拟人的交互体验,这些虚拟数字人的出现,恐让职场更加「内卷」。
麦肯锡全球研究院预测,到 2030 年,中国将至少有 1.18 亿人被人工智能或机器人替代。
据中国国际发展知识中心发布的首期《全球发展报告》指出,自动化生产线和智能化的机器人等将大量代替重复性、机械性工作的劳动者。
图源 pixabay
AI 时代,普通人还有机会吗?
虽然「机器换人」的事实残酷,但我们不应过分焦虑。
据麦肯锡全球研究院发布的报告特别指出,被机器人取代并不意味着大量失业,称会有新的就业岗位被创造出来,并且到 2030 年,全球将有 7500 万至 3.75 亿人口重新就业并学习新的技能。
人工智能领域专家邓伟强在接受央广网记者采访时也表示,自人工智能进入广泛应用时代后,劳动力市场就不可避免地在「人机协同」趋势中迭代。
作为普通人,及时强化那些人工智能不具备的技能,如对新事物的创造力,对复杂系统的综合分析、决策能力, 基于自身的情感与他人互动的能力,才能在 AI 时代生存并发展。
图源 Kristian Hammerstad
未雨绸缪学 AI ,别让孩子掉队
按照人工智能的发展态势,未来,它将像电和互联网一样普及,变成人类生活的一种基础设施。
在人工智能全面渗透之前,让孩子从现在开始强化人工智能不具备的核心素养,才能让他们在未来的就业竞争、人机协同中不掉队。
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机器学习(Machine Learning )。ML 是 AI 的分支,旨在构建可以从数据中学习,识别模式并在没有人为干预的情况下做出决策的机器。它是大多数商业 AI 应用程序的核心。
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深度学习。它是 ML 的一个分支,专注于训练计算机通过实现使用人工神经网络的算法来执行诸如识别语音,识别图像和进行预测之类的对话。
计算机视觉。在 AI 的这个分支中,学习者可以训练计算机来解释和理解视觉世界,如人脸识别、图像搜索和车牌识别等。
自然语言处理。这个分支通过使用文本分析来分析句子结构、解释和意图,教计算机理解、解释和操纵人类语言。
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