Это впервые появилось в сети участников IDG Колонка для CIO.com.
ИИ означает много разных вещей для разных людей. Но действительно важным событием последнего десятилетия стали впечатляющие улучшения в машинном обучении, версии ИИ, которая позволяет программному обеспечению демонстрировать когнитивные способности посредством обучения на примерах. Самые ошеломляющие успехи были достигнуты в распознавании образов, таких как распознавание голоса или лица, а также в когнитивной деятельности с такими программами, как AlphaGo Zero, которая фактически научилась играть в го лучше, чем любой другой игрок.
Для бизнеса это было названо самой важной универсальной технологией нашего времени. Он преодолевает трудности программирования неявных знаний, которые раньше ограничивали компьютеры снижением потребности людей в выполнении рутинных задач, основанных на правилах.
Аналитики говорят, что современные методы машинного обучения позволят автоматизировать задачи, составляющие 47% всех профессий в США. видов деятельности, которые технически можно автоматизировать, к 2030 году.
Степень автоматизации на самом деле зависит от экономики, но впервые с 1960-х годов впервые с 1960-х годов серьезно проявился призрак технологической безработицы.
Обычный ответ заключается в том, что этого не может произойти — технологии создадут достаточно новых рабочих мест, чтобы предотвратить совокупную безработицу, и предполагать обратное — значит совершать глыбу заблуждения о рабочей силе. Желания людей безграничны; когда одна вещь дешевеет из-за технического прогресса, люди будут покупать больше чего-то другого. Кто еще может производить эти другие товары и услуги, кроме людей?
Из-за этой тенденции технический прогресс всегда в конечном итоге обеспечивал полную занятость. В конце концов, мы совершили переход от сельскохозяйственной экономики к современной экономике производства и услуг. А уровень безработицы сегодня, составляющий около 4%, примерно такой же, как и в 1960-х годах.
Но экономической необходимости в этом нет. Люди могли пойти путем лошади, утратившей свою экономическую функцию с появлением двигателя внутреннего сгорания.
Обычный ответ состоит в том, что люди не похожи на лошадей; у них есть, так сказать, не одна хитрость. Это их собственные технологии общего назначения. Если одна задача будет автоматизирована, они перейдут к другой, которая не была автоматизирована.
Но вот настоящая причина для беспокойства. Машинное обучение разрывает эту связь между бесконечными человеческими желаниями и полной занятостью людей. Его можно использовать для самых разных нестандартных задач. С новой технологией машинного обучения даже новые задачи могут быть автоматизированы. Может оказаться дешевле создать новую часть программного обеспечения, чем переучивать человека для выполнения новой задачи.
В этом мире всегда может быть какая-то работа для людей — некоторые вещи, которые не могут выполнить даже очень мощные машинные системы — например, думать о новых товарах и услугах, которые могут понравиться людям. Но таких вакансий может быть не так много, определенно гораздо меньше возможностей для работы, чем у людей, которые хотят работать или должны работать, чтобы зарабатывать на жизнь.
Это выдержка из более длинной колонки на сайте CIO.com. Читать здесь.
