Ai และอนาคตของการทำงาน

ปัญญาประดิษฐ์จะมีผลอย่างลึกซึ้งต่อวิธีการทำงานของผู้คนและจะส่งผลต่อความพร้อมของงานและการกระจายรายได้อย่างแน่นอน แต่นักเทคโนโลยีและนักเศรษฐศาสตร์ชั้นนำหลายคนกำลังพูดในที่ประชุมเกี่ยวกับ AI และอนาคตของการทำงาน - นำเสนอโดยวิทยาการคอมพิวเตอร์และห้องปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์ (CSAIL) ของ MIT และความคิดริเริ่มเกี่ยวกับเศรษฐกิจดิจิทัล - เมื่อต้นเดือนที่ผ่านมาชี้ให้เห็นว่า เร็วหรือผิดปกติตามที่แนะนำอย่างแพร่หลายซึ่งแตกต่างอย่างมากจากสิ่งที่ฉันได้ยินในการประชุมเทคโนโลยีทั่วไป

ประธานาธิบดีราฟาเอลรีฟซึ่งเป็นประธานเปิดการประชุมกล่าวว่าแม้จะมีการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่เกิดขึ้นอย่างชัดเจน แต่วิธีการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวยังไม่ชัดเจนสำหรับคนส่วนใหญ่ Reif กล่าวว่าเขาได้ยินจากซีอีโอที่กำลังปลดคนงานหลายร้อยคนซึ่งงานล้าสมัยด้วยระบบอัตโนมัติซึ่งขณะเดียวกันก็ยืนยันว่าพวกเขามีงานนับร้อยที่พวกเขาไม่สามารถเติมเพราะพวกเขาไม่สามารถหาคนที่เหมาะสมกับ ชุดทักษะที่เหมาะสม ถ้าเราต้องการความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเพื่อประโยชน์ของทุกคน Reif กล่าวว่าเราต้องคิดใหม่ในอนาคตของการทำงาน

การปฏิวัติ AI: ทำไมต้องเป็นตอนนี้ มันหมายถึงอะไรและวิธีการตระหนักถึงศักยภาพ

(John Markoff ศูนย์การศึกษาขั้นสูงด้านพฤติกรรมศาสตร์; Erik Brynjolfsson, MIT ริเริ่มเกี่ยวกับเศรษฐกิจดิจิทัล Kai-Fu Lee, Sinovation Ventures; James Manyika, McKinsey; Mona Vernon, Thompson Reuters)

โดยสรุปว่าทำไมการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จึงเกิดขึ้นในขณะนี้และสิ่งที่พวกเขาอาจหมายถึงการมองไปข้างหน้า Erik Brynjolfsson ผู้อำนวยการฝ่ายริเริ่มของ MIT เกี่ยวกับเศรษฐกิจดิจิทัลพูดถึง "ยุคเครื่องจักรที่สอง" ทำให้เราสามารถเพิ่มกล้ามเนื้อของเรา และกล่าวว่านี่เป็นเหตุการณ์สำคัญในประวัติศาสตร์ของมนุษย์

เพิ่ม Brynjolfsson ความคืบหน้าดังกล่าวมาพร้อมกับ "decoupling ที่ดี" ซึ่งหมายถึงเงื่อนไขที่ในขณะที่การผลิตแรงงานอยู่ในระดับที่บันทึกรายได้เฉลี่ยไม่ได้เพิ่มขึ้นตั้งแต่ปี 1990 เขากล่าวว่าสิ่งนี้ไม่ใช่ฟังก์ชั่นของเทคโนโลยี แต่เป็นวิธีที่เราใช้เทคโนโลยี

Sinovation Ventures CEO Kai-Fu Lee หนึ่งในนักลงทุนชั้นนำใน AI ในประเทศจีนอาจจะมองโลกในแง่ร้ายที่สุดเกี่ยวกับการทำลายงาน เขาพูดคุยเกี่ยวกับเทคโนโลยีสี่คลื่นซึ่งนำไปสู่ ​​บริษัท สี่ประเภทที่แตกต่างกัน: ข้อมูลอินเทอร์เน็ตและพฤติกรรมอินเทอร์เน็ตขนาดใหญ่เช่น Google และ Facebook; ข้อมูลเชิงพาณิชย์และสิ่งต่าง ๆ เช่นการจดจำภาพทางการแพทย์และการตรวจจับการทุจริต "โลกแห่งความเป็นจริงดิจิทัล" และอุปกรณ์เช่น Amazon Echo และกล้องในศูนย์การค้าและสนามบิน และระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบซึ่งเขาหมายถึงหุ่นยนต์และยานพาหนะอัตโนมัติ

ลีกล่าวว่าคลื่นลูกแรกไม่ได้ส่งผลกระทบต่อการจ้างงานมากนัก แต่กล่าวว่าคลื่นลูกที่สองและสามอาจแทนที่แรงงานปกขาวจำนวนมากในขณะที่คลื่นลูกที่สี่จะกระทบแรงงานฟ้าปกเป็นส่วนใหญ่ ดังนั้นเขากล่าวว่าเขาคาดว่าจะมีการหยุดชะงักของแรงงานปกขาวมากขึ้นก่อน ยกตัวอย่างเช่นเขาอ้างถึง บริษัท ของจีนหลายแห่งรวมถึงซอฟต์แวร์จดจำใบหน้า "Face ++" ของ Megvii ซึ่งเขากล่าวว่าสามารถแทนที่ 911 ได้หากใช้งานในวงกว้าง Yibot, chatbot ซึ่งสามารถแทนที่พนักงานบริการลูกค้า และ Yongqianbao แอปพลิเคชันการเงินสินเชื่ออัจฉริยะที่สามารถทดแทนเจ้าหน้าที่สินเชื่อได้ อย่างไรก็ตามการปฏิวัติ AI โดยทั่วไปจะลดงานโดยไม่ต้องเปลี่ยนเขากล่าวดังนั้นเราต้องจัดการกับการสูญเสียงานที่เกิดจาก AI

วิธีแก้ปัญหาที่เขาแนะนำคือกำจัดความยากจน การคิดค้นการศึกษาใหม่เพื่อมุ่งเน้นไปที่ "งานที่ยั่งยืน" คืองานสร้างสรรค์และงานบริการสังคมที่ AI ไม่สามารถทดแทนได้ การสร้างงานทางสังคมและการใส่ใจที่มากขึ้น และเลิกใช้ "จริยธรรมการทำงานในยุคอุตสาหกรรม"

James Manyika ประธานสถาบัน McKinsey Global Institute กล่าวว่า AI และระบบอัตโนมัติมีประโยชน์อย่างมากต่อธุรกิจเศรษฐกิจและสังคม แต่กล่าวว่าผลกระทบต่อการทำงานมีความไม่แน่นอนมากขึ้น

จากข้อมูลที่ได้จากการศึกษาล่าสุดของ McKinsey เกี่ยวกับระบบอัตโนมัติ (ซึ่งผมกล่าวถึงในที่นี้) เขาตั้งข้อสังเกตว่ามีเพียง 5 เปอร์เซ็นต์ของงานที่เกือบ 100 เปอร์เซ็นต์โดยอัตโนมัติตามงานที่เกี่ยวข้อง แต่ 60 เปอร์เซ็นต์ของอาชีพประมาณ 30 เปอร์เซ็นต์โดยอัตโนมัติ งานที่เกี่ยวข้อง เป็นผลให้มีงานบางงานสูญหาย แต่งานอื่น ๆ อีกมากมายจะประสบกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ คำถามที่เขากล่าวว่าจะมีงานเพียงพอและของงานเหล่านี้พวกเขาจะเปลี่ยนอย่างไร

Thomson Reuters Labs CTO Mona Vernon พูดคุยเกี่ยวกับการมอบ "มหาอำนาจ" ให้กับนักกฎหมายและนักข่าวโดยการสร้างซอฟต์แวร์บนกราฟความรู้ขนาดใหญ่ เธอบอกว่า AI กำลังเปลี่ยน "สถาปัตยกรรมของ บริษัท " โดยทำให้สามารถตอบคำถามที่ไม่สามารถตอบได้เมื่อสิบปีก่อน แต่เธอตั้งข้อสังเกตว่ามีการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ที่ต้องดำเนินการจาก "การสาธิตศิลปะที่เป็นไปได้" ของ AI ไปจนถึงการใช้งานเกรดการผลิต

ผู้ดำเนินรายการ John Markoff เพื่อนที่ศูนย์การศึกษาขั้นสูงด้านพฤติกรรมศาสตร์ที่ Stanford รู้จักกันมานานหลายปีในการรายงานที่ The New York Times สงสัยว่าทำไมหากเทคโนโลยีดีมากยังคงมีงานอยู่มากมาย Brynjolfsson กล่าวว่าในช่วงสี่สิบปีที่ผ่านมาเราได้เห็นงานจำนวนมากที่สร้างขึ้น แต่ไม่ได้งานที่ดีและรายได้เฉลี่ยไม่เพิ่มขึ้นดังนั้นเราจึง "ไม่น่าพึงพอใจเลย" เขาบอกว่าเขาไม่เชื่อในการกำหนดระดับเทคโนโลยี แต่คิดว่าเราจำเป็นต้องเลือกนโยบายที่เหมาะสมในด้านต่าง ๆ เช่นการศึกษาและผู้ประกอบการ

การเสริม vs การทำงานอัตโนมัติ

(John Markoff, Stanford; Dimitris Papageorgiou, Ernst & Young; Sophie Vandebroek, IBM Research; Krystyn Van Vliet, MIT; John Van Reenen, MIT)

อีกกลุ่มเน้นว่า AI จะแทนที่งานหรือเพิ่มงานเหล่านั้นหรือไม่ ศาสตราจารย์เศรษฐศาสตร์จอห์นแวนเรเรนยอมรับว่าคนกลัวระบบอัตโนมัติและความกลัวนี้เกิดจากประสบการณ์ทางเศรษฐกิจที่พวกเขามีในช่วงสามสิบหรือสี่สิบปีที่ผ่านมา

Van Reenen กล่าวว่าประวัติศาสตร์ในช่วง 200-300 ปีที่ผ่านมาเป็นสิ่งที่ดีในแง่ที่ว่าเศรษฐกิจสามารถสร้างงานใหม่ได้ แต่เขากล่าวว่า "คำถามคือคุณภาพของงานมากกว่าปริมาณ"

เจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการของ IBM Research Sophie Vandebroek เป็นผู้เชื่อที่ยิ่งใหญ่ในการโต้แย้งการเสริม เธอพูดคุยเกี่ยวกับระบบเช่น AI ช่วยผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยโดยการตรวจสอบฐานข้อมูลจากภัยคุกคามที่รู้จัก กล่าวว่า AI ช่วยผู้เชี่ยวชาญด้านบริการทางการเงินโดยตรวจสอบกฎระเบียบ และพูดคุยเกี่ยวกับวิธีที่ซีร็อกซ์ (ที่เคยทำงาน) พัฒนาระบบสำหรับการใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้คะแนนการทดสอบโดยอัตโนมัติ ทุกสิ่งเหล่านี้ช่วยให้ผู้คนทำงานได้ดีขึ้นในสถานที่ทำงานในมุมมองของเธอ

ในทำนองเดียวกัน MIT ศาสตราจารย์ด้านวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมวัสดุ Krystyn Van Vliet กล่าวว่าเทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ค้นหาเนื้องอกไม่ได้นำไปสู่นักรังสีวิทยาน้อยลง แต่ให้เวลากับแพทย์ในการปรึกษาหารือกับผู้ป่วยมากขึ้น ถึงกระนั้นเธอก็พูดว่า "ผู้คนไม่ต้องการบอกว่าพวกเขาจำเป็นต้องมีทักษะใหม่"

Markoff ถามว่าการพัฒนาประเภทนี้จะนำไปสู่ ​​"การลดความสามารถ" ของมนุษย์หรือไม่และ บริษัท Dimitris Papageorgiou ของ บริษัท เอินส์ทแอนด์ยังกล่าวว่าเครื่องบินยังคงมีนักบินสองคนแม้ว่าจะเป็นนักบินส่วนใหญ่ก็ตาม แต่ Papageorgiou กล่าวว่า AI กำลังแบ่งการแบ่งแยกระหว่างพนักงานที่มีทักษะต่ำและมีทักษะสูงและเอสโตเนียและคอสตาริกาได้เปลี่ยนหลักสูตรของโรงเรียนตามที่พวกเขาคิดว่างานจะเป็นอย่างไรในอนาคต Van Reenen ตั้งข้อสังเกตว่าในปัจจุบันเทคโนโลยีได้รับความลำเอียงในความโปรดปรานของคนงานที่มีทักษะซึ่งสะท้อนให้เห็นในพรีเมี่ยมขนาดใหญ่ที่ทางวิทยาลัยมอบให้ แต่ AI ก็แตกต่างกันเขากล่าวเพราะมันจะส่งผลกระทบต่องานที่มีทักษะสูงเช่นรังสีวิทยา

กลยุทธ์การนำทางในระยะแรก

ผู้นำเสนอหลายคนเสนอกลยุทธ์เพื่อให้ AI ทำงานได้ดีขึ้นรวมทั้งความคิดในการให้ความรู้แก่คนงานในยุคใหม่

Allen Blue, ผู้ร่วมก่อตั้งและรองประธานฝ่ายการจัดการผลิตภัณฑ์ที่ LinkedIn พูดคุยเกี่ยวกับการสร้างระบบที่ตอบสนองเพื่อให้ผู้คนสามารถเข้าถึงการเรียนรู้ตลอดชีวิต เขาเตือนว่างานบางอย่างไม่สำคัญและกล่าวว่าตอนนี้การเปิดงานที่ใหญ่ที่สุดสำหรับนักเขียนโค้ดทางการแพทย์ แต่นี่เป็นงานที่น่าจะเป็นไปได้โดยอัตโนมัติในที่สุด บลูสงสัยว่าคนจะมีเวลาและเงินอย่างไรในการได้รับการศึกษาและนายจ้างและรัฐบาลต้องมีส่วนร่วมมากขึ้น

บลูกล่าวว่ามี "จำเป็นต้องคิดใหม่เกี่ยวกับการศึกษาจนถึงระดับอนุบาล" โดยให้ความสำคัญกับเรื่องต่าง ๆ เช่นการทำงานร่วมกัน

Sam Madden ศาสตราจารย์ของ MIT CSAIL และคณะผู้อำนวยการฝ่ายระบบของ ThatLearn กล่าวว่าเขาเป็นห่วงว่าวัยรุ่นใช้เวลาอย่างไรรวมถึงเวลาที่ใช้คอมพิวเตอร์และอุปกรณ์มากกว่าที่จะโต้ตอบกับเพื่อนและบอกว่าเขาเชื่อว่าสิ่งนี้ อาจมี "ผลกระทบแปลก ๆ ต่อทักษะทางสังคม"

Jennifer Chayes, Technical Fellow & กรรมการผู้จัดการ, Microsoft Research New England พูดคุยเกี่ยวกับวิธีที่ AI สามารถปรับปรุงการดูแลสุขภาพและเป็นตัวอย่างชี้ไปที่แอปพลิเคชันสำหรับอุปกรณ์มือถือที่ใช้การเรียนรู้เสริมเพื่อกระตุ้นให้ผู้ป่วยโรคเบาหวานออกกำลังกายมากขึ้น เธอกังวลเกี่ยวกับความเป็นธรรมใน AI และกล่าวว่าระบบส่วนใหญ่แทนที่จะปรับให้เหมาะสมสำหรับความเป็นธรรมแทนที่จะใช้อคติในข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับมนุษย์และขยายพวกเขา “ เราต้องการให้แน่ใจว่า AI ทำดีกว่ามนุษย์ไม่เลวร้ายกว่า” เธอกล่าว

อเล็กซ์ "Sandy" Pentland ผู้ก่อตั้งผู้อำนวยการฝ่ายริเริ่มการวิจัยวิทยาศาสตร์การเชื่อมต่อของ MIT กล่าวว่าเขาไม่ได้กังวลเกี่ยวกับงาน แต่เป็นเรื่องของวิธีการสร้างมูลค่า เขากล่าวว่าเรากำลังเปลี่ยนจากการทำกิจวัตรประจำวันแทนที่จะมุ่งเน้นที่งานที่ต้องใช้ทักษะทางสังคมและงานวิเคราะห์ที่ไม่ใช่งานประจำและพูดคุยเกี่ยวกับ "กลยุทธ์มนุษย์" หรือความคิดที่ว่าเครือข่ายใน บริษัท หรือในสังคมเป็นเหมือนการเชื่อมต่อในเชิงลึก การเรียนรู้ เขากล่าวว่ามันน่าสนใจที่จะนำการเรียนรู้เสริมเข้ามาในโดเมนสังคมและเครือข่ายการผลิตสร้าง "ไคเซ็นจนสุดความสามารถ" ในระดับการจัดการรวมถึงบนพื้นร้าน

ในการอภิปราย Pentland กล่าวว่าต้องมีการแบ่งปันข้อมูลและความโปร่งใสของข้อมูลมากขึ้น ในปัจจุบันเขากล่าวว่ามีการกระจุกตัวของข้อมูลอย่างไม่น่าเชื่อในมือไม่กี่และเขาหวังที่จะเห็นวิธีการเปิดการเข้าถึงในขณะที่ในเวลาเดียวกันการเคารพกฎหมายความเป็นส่วนตัว AI นั้นดีพอ ๆ กับข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมเพ็นแลนด์กล่าวเสริมและกล่าวว่าหากคุณกังวลเกี่ยวกับความเป็นธรรมคุณต้องเข้าใจว่าข้อมูลใดที่เข้าสู่ระบบ

เป็น AI จริงๆหรือเพียงแค่สถิติการคำนวณ?

อีกคณะหนึ่งถูกกำหนดขึ้นเพื่อหารือเกี่ยวกับ "โอกาสและความท้าทาย" แต่ท้ายที่สุดแล้วก็พูดถึงเรื่องข้อ จำกัด ของระบบ AI ในปัจจุบัน

Josh Tenenbaum ศาสตราจารย์ MIT CSAIL กล่าวว่าในขณะที่เรามีเทคโนโลยี AI แต่เราไม่มี AI จริง แต่เรามีระบบที่ทำเพียงสิ่งเดียวตามการจดจำรูปแบบ เขากล่าวว่าสติปัญญาที่แท้จริงจะเป็นแบบจำลองโลกอธิบายและทำความเข้าใจกับสิ่งที่เห็นจินตนาการเรียนรู้และสร้างแบบจำลองใหม่ของโลก เขากล่าวว่าเราห่างไกลจาก AI ที่สามารถทำสิ่งนี้ได้สำเร็จและตั้งข้อสังเกตว่าแม้แต่เด็กทารกอายุ 3 เดือนก็ยังมีความเข้าใจในสิ่งต่าง ๆ ในโลกมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับ AI

Patrick Winston ศาสตราจารย์ของ MIT CSAIL กล่าวว่า "'ศาสตราจารย์แห่ง AI' จะเป็นงานสุดท้าย" แต่โดยทั่วไปแล้วคนในแง่ดีเกี่ยวกับอนาคตของแรงงาน สิ่งต่าง ๆ ไม่ได้เปลี่ยนไปมากนักตั้งแต่ปี 1985 เขากล่าวว่าเมื่อการปฏิวัติ AI ครั้งล่าสุดกลับกลายเป็นว่าไม่ใช่เพื่อแทนที่ผู้คน การเรียนรู้ของเครื่องเป็นอีกคำหนึ่งสำหรับ "สถิติการคำนวณ" เขากล่าวดังนั้นเมื่อผู้คนพูดว่าเขาเป็นเจ้าของ AI จะเป็นเจ้าของโลกถ้าคุณเพียงแค่แทนที่ "AI" ด้วย "สถิติการคำนวณ" ฟังดูน่าเชื่อถือน้อยกว่ามาก

ในการสนทนาที่ตามมามาร์คอฟอ้างอิงถึงโครงการของจอห์นแม็คคาร์ธีในการสร้างเครื่องคิดและวินสตันก็สงสัยมาก "เราเคยพูดเสมอว่าเทคโนโลยีระดับมนุษย์นั้นใช้งานได้ 20 ปี … ในที่สุดเราก็จะถูก" แต่อาจไม่ใช่ในเวลานี้เขากล่าว แม้ว่าสิ่งที่เรามีในวันนี้มีประโยชน์มหาศาลมันเป็นเพียงส่วนเล็ก ๆ ของความฉลาดของมนุษย์เขาเน้น

วิสัยทัศน์: อุตสาหกรรมปี 2563-2593

(John Markoff, Stanford; Andrew McAfee, MIT IDE; Tom Kochan, MIT; Rod Brooks, Rethink Robotics)

มุมมองที่คล้ายกันสะท้อนในการอภิปรายในสิ่งที่ผู้ทดสอบชิมคาดว่าในปี 2020-2050

Rod Brooks ผู้ก่อตั้งและ CTO ของ Rethink Robotics กล่าวว่าการเรียนรู้ไม่ใช่เรื่องทั่วไปและกล่าวว่าการเรียนรู้วิธีการนำทางไม่เหมือนกับการเรียนรู้วิธีใช้ตะเกียบซึ่งในทางกลับกันจะไม่เหมือนกับภาษาการเรียนรู้ เขาตั้งข้อสังเกตว่าคอมพิวเตอร์ในปัจจุบันสามารถระบุภาพของคนที่ถือร่มในสายฝน แต่ไม่สามารถตอบคำถามพื้นฐานเช่น "แร็กคูนพกร่มได้หรือไม่"

Tom Kochan ผู้อำนวยการและศาสตราจารย์การวิจัยการทำงานและการจ้างงานที่โรงเรียนการจัดการ Sloan ของ MIT กล่าวว่ามีองค์ประกอบสำคัญสี่ประการของ "เทคโนโลยีแบบบูรณาการและกลยุทธ์การทำงาน" เพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยีทำงานเพื่อสังคมโดยทั่วไป

องค์ประกอบแรกที่ Kochan กล่าวคือการกำหนดความท้าทายและกำหนดปัญหา (หรือปัญหา) ที่เรากำลังพยายามแก้ไข ประการที่สองเขาคิดว่าแทนที่จะพิจารณาเทคโนโลยีก่อนแล้วจึงใช้แรงงานเราควรรวมเทคโนโลยีและกระบวนการออกแบบงาน ตัวอย่างเช่นเขาพูดคุยเกี่ยวกับวิธีการที่จีเอ็มใช้เงิน $ 50 พันล้านในระบบอัตโนมัติ แต่ไม่ฟังคนงานและไม่ได้ผลลัพธ์ที่คาดหวังไว้

Kochan กล่าวว่าองค์ประกอบที่สามคือการฝึกอบรมและเราควรฝึกอบรมก่อนที่จะมีการนำเทคโนโลยีไปใช้รวมทั้ง "ทำให้การเรียนรู้ตลอดชีวิตเป็นจริงสำหรับทุกคน" ในกรณีของ GM ผู้ดูแลระบบอัตโนมัติจำเป็นต้องเข้าใจเทคโนโลยีเพื่อให้สามารถติดตั้งได้อย่างถูกต้องและต้องเผชิญกับความเครียดในการเรียนรู้วิธีการใช้เทคโนโลยีเมื่อมีการติดตั้ง ในที่สุด Kochan กล่าวว่าเราต้องชดเชยผู้ที่ได้รับผลกระทบมากที่สุด เขากล่าวว่าถึงแม้ว่างานใหม่จะถูกสร้างขึ้น แต่ก็ไม่สำคัญว่าจะต้องเสียคนที่ตกงานและเราต้องจัดการอย่างเป็นธรรมกับผู้ที่ได้รับผลกระทบในทางลบ

หากเราคำนึงถึงองค์ประกอบเหล่านี้ Kochan กล่าวว่าเราจะสร้างความเจริญรุ่งเรืองที่ใช้ร่วมกันมากขึ้น แต่ "ถ้าเราปล่อยให้นักเทคโนโลยีเพียงคนเดียวเราจะทำซ้ำผู้ชนะและผู้แพ้"

Andrew McAfee ผู้อำนวยการฝ่ายริเริ่ม MIT เกี่ยวกับเศรษฐกิจดิจิทัลและนักวิทยาศาสตร์การวิจัยหลัก MIT MIT Sloan School of Management พยายามที่จะให้คำตอบกับสิ่งที่เขาเห็นว่าเป็นคำถามที่พบบ่อยที่สุดเกี่ยวกับเศรษฐกิจ

ก่อนอื่นเขากล่าวว่าเป็นคำถามที่ว่า "เศรษฐกิจของเราถูกขโมยหรือไม่" McAfee ตั้งข้อสังเกตว่าช่องว่างที่เพิ่มขึ้นระหว่างคนรวยและคนจนรวมถึงการเพิ่มขึ้นของ บริษัท ขนาดใหญ่ที่ทรงพลังและนักการเงิน แต่เขากล่าวว่าสิ่งที่เกิดขึ้นส่วนใหญ่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างซึ่งเป็นผลมาจากเทคโนโลยีและโลกาภิวัตน์มากกว่า บริษัท ที่เล่นอย่างไม่เป็นธรรม

ประการที่สอง McAfee ได้ยินข้อกังวลมากมายเกี่ยวกับ "การผูกขาดทางเทคโนโลยีอย่างถาวร" และแม้ว่าจะเป็นไปไม่ได้ที่จะระงับข้อกังวลนี้ด้วยความมั่นใจใด ๆ การผูกขาดแบบถาวรนั้นเป็นสิ่งที่แทบจะไม่ต้องกังวล เขาระลึกถึงข้อกังวลเมื่อ 20 ปีที่แล้วว่า IBM, Microsoft และ AOL ในภายหลังอาจกลายเป็นการผูกขาดทางเทคโนโลยีแบบถาวรและความเห็นที่คล้ายกันเมื่อ 10 ปีที่แล้วเกี่ยวกับ Nokia และ RIM โดยทั่วไปแล้วเขาพูดว่า

ในที่สุด McAfee ถามว่า "จะมีงานหรือไม่" เขาตอบว่าในการยืนยัน แต่กล่าวว่าไม่มีการรับประกันจะมีงานมากในอนาคตเช่นเดียวกับที่มีอยู่ในวันนี้ แม้ว่าหลาย ๆ คนจะบอกว่าเราได้รับประโยชน์จากการผสมผสานระหว่างผู้คนและเครื่องจักร แต่ก็ไม่ใช่กฎ ตัวอย่างเช่นเรามีผู้ฝึกสอนน้อยกว่าในวันนี้และการจ้างงานด้านการผลิตถึงจุดสูงสุดในปี 1979 ดังนั้นเราจึงไม่รู้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นในอีกสามทศวรรษข้างหน้า

ในการอภิปรายตามมาร์กอฟถามถึงผลกระทบของฮอลลีวูดและการพรรณนาเรื่องเอไอในโรงภาพยนตร์ บรูคส์ตั้งข้อสังเกตว่าในขณะที่อายุ 13 ปีเขาเห็น ปี 2001 และ "ตกหลุมรัก HAL" แต่เขากล่าวว่าฮอลลีวูดมีแนวโน้มที่จะแสดงให้โลกเห็นว่ามันเป็นเช่นนั้นและเพิ่มเทคโนโลยีในขณะที่ในโลกแห่งความเป็นจริงสังคมจะปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยี

McAfee กล่าวว่าเขาเป็นกังวลมากขึ้นเกี่ยวกับความหวาดกลัวเกี่ยวกับ AI โดยอ้างว่าแอนดรูอึ้งผู้ซึ่งกล่าวว่า เขาบอกว่าเราเป็น "ใช้เวลามากเกินไปในหัวข้อห้องพักนักศึกษาปีสองนี้"

Kochan กล่าวว่าเขาสนใจมากขึ้นในการหาวิธีที่เรานำผู้คนจำนวนมากเข้าสู่การสนทนาเกี่ยวกับเทคโนโลยีเนื่องจากเทคโนโลยีจำนวนมากใช้เวลานานเกินไปในการกระจาย เขากล่าวว่าเราควรนำผู้ใช้เข้ามาก่อน แต่บรูคส์โต้กลับถามว่า "มีกี่คนที่ต้องเรียนรู้วิธีการใช้สมาร์ทโฟน"

Markoff ถามเกี่ยวกับบทบาทของเทคโนโลยีในการอภิปรายงานรวมถึงความไม่เท่าเทียมกัน McAfee กล่าวว่ามูลค่าสุทธิของ Mark Zuckerberg เป็น "สิ่งที่ไม่ถูกต้องในการมุ่งเน้น" เขาพูดว่าเราควรกังวลเกี่ยวกับความซบเซาของชนชั้นกลาง Kochan เห็นด้วยว่าการซบเซาเป็นปัญหาและเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่าสิ่งที่ยิ่งใหญ่ในการขับเคลื่อนความไม่เท่าเทียมและความเฉื่อยชาคือ "การลดลงของสถาบัน" เช่นสหภาพแรงงานและค่าแรงขั้นต่ำ

ในการพูดคุยแยกต่างหากผู้อำนวยการ MIT CSAIL Daniela Rus กล่าวว่าเราควรคิดถึงเครื่องจักรเป็นเครื่องมือและบอกว่าเธอเชื่อว่า Robots และ AI สามารถสร้างงานได้มากขึ้นและมีงานที่ดีขึ้น แต่เธอชี้ให้เห็นว่าการบีบอัดชุดข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ได้แปลไปสู่ความรู้และการคำนวณที่ซับซ้อนไม่ได้ทำให้เกิดความอิสระ รุสยังตั้งข้อสังเกตอีกว่าการกระทำนั้นยากกว่าการรับรู้การรับรู้นั้นยากกว่าการบดอัดข้อมูลและการแก้ไขให้ถูกต้องถึง 99.99 เปอร์เซ็นต์นั้นยากกว่าการเข้าถึง 90 เปอร์เซ็นต์

ถึงกระนั้นมาตุก็เป็นคนมองโลกในแง่ดีและพูดคุยกันว่าเทคโนโลยีสามารถให้คนงานในโรงงานควบคุมสิ่งที่พวกเขาผลิตได้อย่างไรและสิ่งต่าง ๆ เช่นเครื่องแต่งตัวจะช่วยให้คนตาบอดนำทางโลกได้ดีขึ้น เธอปิดคำพูดของเธอโดยอ้างคำพูดของจอห์นเอฟ. เคนเนดีซึ่งในปี 1962 กล่าวว่า "เราเชื่อว่าถ้ามนุษย์มีความสามารถในการประดิษฐ์เครื่องใหม่ที่ทำให้ผู้ชายไม่ทำงาน

มีมากขึ้นเกี่ยวกับเศรษฐศาสตร์ของ AI และงานในวันที่สอง (ซึ่งฉันจะกล่าวถึงในโพสต์อื่น)

อยากรู้เกี่ยวกับความเร็วอินเทอร์เน็ตบรอดแบนด์ของคุณหรือไม่ ทดสอบตอนนี้!