2019年五大AI趨勢預測：創(chuàng )造更多就業(yè)機會(huì )

【快印客導讀】人工智能——尤其是機器學(xué)習和深度學(xué)習——在2018年無(wú)處不在，不要指望未來(lái)12個(gè)月這種炒作會(huì )消失。

當然，炒作最終會(huì )退場(chǎng)，人工智能將成為我們生活織錦中的另一根連貫的線(xiàn)，就像互聯(lián)網(wǎng)、電力和燃料在過(guò)去的歷史中所經(jīng)歷的那樣。

但至少在未來(lái)一年，或許更長(cháng)時(shí)間內，人們將看到驚人的突破，以及評論人士高漲不下的興奮和渲染。

這是因為，對人工智能承諾(或在某些情況下威脅)將帶來(lái)的商業(yè)和社會(huì )變革的期望，超出了以往技術(shù)革命期間人們的想象。

人工智能指的是這樣一個(gè)未來(lái):機器不僅能完成自工業(yè)革命以來(lái)的所有體力勞動(dòng)，而且還能完成“思考”工作——規劃、戰略制定和決策。

這是否會(huì )導致一個(gè)輝煌的烏托邦社會(huì )--人類(lèi)可以自由地將自己的生命花在更有意義的追求上，而不是花在那些需要努力賺錢(qián)來(lái)維持基本生存需求的事情上，還是會(huì )帶來(lái)大范圍的失業(yè)和社會(huì )動(dòng)蕩，還有待定論。

上述兩種結果在2019年都不太可能出現，但這是一個(gè)將繼續激烈辯論的話(huà)題。與此同時(shí)，我們可以期待以下五件事的發(fā)生:

一、人工智能越來(lái)越成為一個(gè)國際政治問(wèn)題

2018年，世界主要大國美國在貿易和國防方面越來(lái)越多地筑起圍墻，以保護自己的國家利益。

面對美國政府對用于制造人工智能的產(chǎn)品和服務(wù)征收的關(guān)稅和出口限制，中國在研發(fā)方面加大了自力更生的努力。

中國科技制造商華為宣布，計劃開(kāi)發(fā)自己的人工智能處理芯片，從而降低了中國蓬勃發(fā)展的人工智能行業(yè)依賴(lài)英特爾和英偉達等美國制造商的需求。

國際間的緊張關(guān)系可能損害世界各地學(xué)術(shù)和工業(yè)組織之間的合作精神。這種開(kāi)放協(xié)作的框架對我們今天看到的人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和部署起到了重要作用，而圍繞一個(gè)國家的人工智能發(fā)展設立邊界可能會(huì )減緩這一進(jìn)程。特別是，它可能減緩圍繞人工智能和數據的共同標準的發(fā)展，而這些標準可能會(huì )大大提高人工智能的實(shí)用性。

二、邁向“透明人工智能”

人工智能在更大范圍內的應用——尤其是涉及到處理人類(lèi)數據時(shí)——受到了“黑匣子問(wèn)題”的阻礙。大多數情況下，如果不徹底了解它實(shí)際在做什么，它的工作方式就顯得神秘莫測。

為了充分發(fā)揮人工智能的潛力，我們需要信任它——我們需要知道它處理我們的數據目的，原因，以及當涉及到影響我們生活的問(wèn)題時(shí)，它是如何做出決定的。這通常很難傳達——尤其是人工智能之所以特別有用，是因為它能夠建立聯(lián)系并做出推論，而這些推論在我們看來(lái)可能并不明顯，甚至可能有違直覺(jué)。

但建立對人工智能系統的信任不僅僅是為了讓公眾放心。研究和商業(yè)也將從公開(kāi)數據或算法的偏差中受益。報告甚至發(fā)現，企業(yè)有時(shí)不愿部署人工智能，因為它們擔心，如果目前的技術(shù)后來(lái)被判定不公平或不道德，它們未來(lái)可能會(huì )面臨責任。

到2019年，我們可能會(huì )看到更多地強調旨在提高人工智能透明度的措施。今年，IBM發(fā)布了一項新技術(shù)，旨在通過(guò)AI OpenScale技術(shù)改善決策的可追溯性。這一概念不僅提供了對正在作出的決策的實(shí)時(shí)洞察，而且還提供了對如何作出決策的實(shí)時(shí)洞察，從而在使用的數據、決策權重和信息中可能存在的偏差之間建立聯(lián)系。

今年在全歐洲實(shí)施的《通用數據保護條例》為公民提供了一些保護，使其免受僅由機器做出的對其生活具有“法律或其它重大”影響的決定。盡管它還不是一個(gè)燙手山芋，但在2019年期間，它在公共話(huà)語(yǔ)中的地位可能會(huì )上升，進(jìn)一步鼓勵企業(yè)朝著(zhù)透明的方向努力。

三、人工智能和自動(dòng)化深入到每一個(gè)行業(yè)

2018年，企業(yè)開(kāi)始更加堅定地把握人工智能在現實(shí)世界中能做和不能做的事情。在花了幾年時(shí)間整理他們的數據，并確定人工智能可以帶來(lái)快速回報或導致失敗的領(lǐng)域之后，大企業(yè)作為一個(gè)整體，已經(jīng)準備好推進(jìn)經(jīng)過(guò)驗證的計劃，從試點(diǎn)和軟啟動(dòng)到全球部署。

在金融服務(wù)領(lǐng)域，每秒數千筆交易的龐大實(shí)時(shí)日志通常由機器學(xué)習算法解析。零售商擅長(cháng)通過(guò)收款和忠誠度計劃獲取數據，并將其輸入人工智能引擎，以找出如何更好地向消費者銷(xiāo)售產(chǎn)品。制造商使用預測技術(shù)精確地知道機械可以承受多大的壓力，以及它什么時(shí)候可能出現故障。

到2019年，我們將看到越來(lái)越多的人相信這種智能的預測技術(shù)，在其最初部署時(shí)學(xué)到的知識的支持下，能夠在一家企業(yè)的所有業(yè)務(wù)中大規模推廣。

人工智能將擴展到人力資源或優(yōu)化供應鏈等支持職能，在這些職能中，圍繞物流以及招聘和解雇的決策將越來(lái)越多地由自動(dòng)化來(lái)決定。管理合規和法律問(wèn)題的人工智能解決方案也可能越來(lái)越多地被采用。由于這些工具通常適用于許多組織，它們將越來(lái)越多地作為服務(wù)提供，同時(shí)也為較小的企業(yè)提供人工智能用例。

我們還可能看到，利用數據產(chǎn)生新的收入流的企業(yè)數量有所增加。在其行業(yè)內建立交易和客戶(hù)活動(dòng)的大型數據庫，本質(zhì)上是讓任何充分了解數據的企業(yè)開(kāi)始“谷歌化”自己。對于John Deere等企業(yè)來(lái)說(shuō)，成為數據即服務(wù)(data-as-a-service)的來(lái)源是一種轉型。Deere提供基于農業(yè)數據的分析，幫助農民更有效地種植農作物。2019年，隨著(zhù)越來(lái)越多的公司認識到自己擁有的信息的價(jià)值，他們將采用這種策略。

四、人工智能創(chuàng )造的就業(yè)機會(huì )將超過(guò)失去的就業(yè)機會(huì )。

正如這篇文章的引言中所提到的，從長(cháng)遠來(lái)看，機器的崛起是否會(huì )導致人類(lèi)失業(yè)和社會(huì )沖突還是烏托邦式的無(wú)工作未來(lái)，或者介于兩者之間(可能更現實(shí)一些)，這是不確定的。

不過(guò)，至少在未來(lái)一年，這方面似乎不會(huì )立即出現問(wèn)題。Gartner預測，到2019年底，人工智能將創(chuàng )造出比現在更多的就業(yè)崗位。

自動(dòng)化將導致180萬(wàn)個(gè)就業(yè)崗位流失——制造業(yè)尤其可能受到?jīng)_擊——但將創(chuàng )造230萬(wàn)個(gè)就業(yè)崗位。Gartner的報告特別指出，這些領(lǐng)域可能集中在教育、醫療和公共部門(mén)。

造成這種差異的一個(gè)可能原因是，當涉及到將人工智能應用于非手工工作時(shí)，人們強調要以“增強”的能力推出人工智能。倉庫工人和零售收銀員經(jīng)常被自動(dòng)化技術(shù)取代。但當涉及到醫生和律師時(shí)，人工智能服務(wù)提供商已經(jīng)協(xié)同努力，將他們的技術(shù)展示為可以與人類(lèi)專(zhuān)業(yè)人士協(xié)同工作的工具，幫助他們完成重復性的任務(wù)，同時(shí)把“最終決定權”留給他們。

這意味著(zhù)這些行業(yè)從技術(shù)方面的人力就業(yè)增長(cháng)中受益——那些需要部署技術(shù)和培訓員工使用技術(shù)的行業(yè)——同時(shí)保留了從事實(shí)際工作的專(zhuān)業(yè)人員。

對于金融服務(wù)業(yè)來(lái)說(shuō)，前景可能略顯黯淡?；ㄆ旒瘓F前首席執行長(cháng)Vikram Pandit在2017年做出的一些估計顯示，該行業(yè)的人力資源可能在五年內減少30%。隨著(zhù)后臺功能越來(lái)越多地由機器管理，我們有望在明年年底實(shí)現這一目標。

五、人工智能助手將大顯身手

人工智能已經(jīng)真正融入了我們的生活，以至于大多數人在搜索谷歌、在亞馬遜購物或觀(guān)看Netflix的時(shí)候，都不會(huì )懷疑這樣一個(gè)事實(shí):高度精確的人工智能驅動(dòng)的預測正在努力改變體驗。

當我們與人工智能助手(例如Siri、Alexa或谷歌助理)交互時(shí)，就會(huì )產(chǎn)生一種略微明顯的與機器人智能打交道的感覺(jué)，幫助我們理解現代世界中可用的無(wú)數數據源。

2019年，我們中的更多人將使用AI助手來(lái)安排我們的行程、旅行計劃和披薩訂購。隨著(zhù)這些服務(wù)學(xué)會(huì )更好地預測我們的行為和理解我們的習慣，它們將變得越來(lái)越有用。

從用戶(hù)收集的數據允許應用程序設計人員準確地了解哪些特性提供了價(jià)值，哪些特性沒(méi)有得到充分利用，可能會(huì )消耗寶貴的資源(通過(guò)帶寬或報告)，這些資源可以更好地用于其他地方。

因此，我們確實(shí)希望使用人工智能的功能——比如叫車(chē)和外賣(mài)服務(wù)，以及選擇餐館——正變得越來(lái)越精簡(jiǎn)和便捷。

除此之外，人工智能助手在理解人類(lèi)用戶(hù)方面被設計得越來(lái)越高效，因為用于將語(yǔ)音編碼成計算機可讀數據(反之亦然)的自然語(yǔ)言算法，正暴露我們在溝通方式中越來(lái)越多的信息。

很明顯，今天Alexa或谷歌助手和我們之間的對話(huà)可能顯得很生硬。然而，這一領(lǐng)域理解的迅速加快意味著(zhù)，到2019年底，我們將習慣與與我們共享生活的機器進(jìn)行更為自然流暢的對話(huà)。