Ai: ผู้สร้างงานที่ดีที่สุด?

ในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา (อย่างน้อย) เราได้ยินเกี่ยวกับภัยคุกคามที่เกิดขึ้นจากการว่างงานทางเทคโนโลยี - การครอบครองงานของมนุษย์โดยอัตโนมัติ แต่วันนี้ดูเหมือนว่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งใกล้เข้ามา ตัวอย่างในประเด็น: เมื่อต้นปีนี้ Steve Mnuchin รัฐมนตรีคลังออกความเห็นเกี่ยวกับหุ่นยนต์ที่ทำให้มนุษย์ตกงานอาชีพวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีของชุมชนตอบโต้ด้วยสถิติและแผนภูมิทำให้การประเมินนั้นล้มเหลว

ปัญญาประดิษฐ์กำลังค้นหาหนทางสู่โดเมนที่มีจำนวนเพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งเป็นการประกาศถึงการหยุดชะงักของงานภูมิทัศน์ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน และเครือข่ายนิวรัลและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรซึ่งเป็นองค์ประกอบที่โดดเด่นที่สุดของ AI สมัยใหม่นั้นมีแนวโน้มที่ดีหรือมีประสิทธิภาพที่ดีกว่ามืออาชีพของมนุษย์ การปฏิวัติ AI กำลังก้าวไปอย่างรวดเร็วและเป็นเวลาที่ดีในการเริ่มเตรียมโครงสร้างพื้นฐานด้านการศึกษาและเศรษฐกิจสำหรับอนาคตซึ่งมนุษย์จะมีส่วนร่วมในการปฏิบัติงานบางประเภทน้อยลงเรื่อย ๆ

“ ตอนนี้เห็นได้ชัดว่าเมื่อคอมพิวเตอร์เริ่มมองเห็นได้ยินและอ่านระบบอัตโนมัติจะได้รับประสบการณ์ที่ไม่รู้จัก” อเล็กซ์ลินเด็นรองประธานฝ่ายวิจัยการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่การ์ตเนอร์กล่าว "สิ่งนี้ยังต้องเกิดผลอีกหลาย ๆ การพัฒนาล่าสุดจะใช้เวลาไม่กี่ปีก่อนที่วัสดุอัตโนมัติจะเริ่มเกิดขึ้น แต่โดเมนที่ไม่ใช่การผลิตจำนวนมาก … พิสูจน์อักษรผู้เชี่ยวชาญด้านการแปลภาษาด้วยเครื่องจักรและแน่นอนต้องกลัวงาน ."

แม้ว่าจะไม่ใช่ภาพรวมทั้งหมด การปฏิวัติอุตสาหกรรมทุกครั้งนั้นเกี่ยวกับการกำจัดและการปรับตัวของพนักงานมากพอ ๆ กับการทดแทนและวงจรใหม่ล่าสุดก็ไม่มีข้อยกเว้น แต่การเผยแพร่ปัญญาประดิษฐ์จะให้โอกาสใหม่ ๆ ในการสร้างความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรมของมนุษย์เพื่อการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ

ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับความสามารถด้านเทคนิค

“ สิ่งที่เรารู้ก็คือปัญญาประดิษฐ์จะมีประสิทธิภาพมากที่สุดในระยะสั้นสำหรับงานที่สามารถแบ่งออกเป็นชุดของกิจวัตรไม่ว่าจะเป็นงานฝีมือด้วยตนเองหรืองานด้านความคิด” โจโลโบโบบ็อตของ บริษัท ปัญญาประดิษฐ์อินเบ็นต้ากล่าว . "นี่หมายความว่ามนุษย์จะสามารถมีสมาธิกับงานสร้างสรรค์และสนุกมากขึ้น"

“ เทคโนโลยีไม่เคยเป็นตัวทำลายงานสุทธิ” Stuart Frankel ซีอีโอของ Narrative Science กล่าว "ดูที่เกือบทุกงานเทคโนโลยีที่มีอยู่ในองค์กรใด ๆ ในวันนี้ไม่มีงานเหล่านั้นมีอยู่ยี่สิบปีที่ผ่านมาและส่วนใหญ่อาจไม่ได้อยู่สิบปีที่ผ่านมา"

ในความเป็นจริงในขณะนี้แทนที่จะเป็นงานของมนุษย์โดยหุ่นยนต์ปัญหาคือว่ามีตำแหน่งงานว่างจำนวนมากและมีคนที่มีทักษะไม่เพียงพอที่จะเติมเต็ม ด้วยการเพิ่มขึ้นของธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลความต้องการความสามารถด้านเทคโนโลยีเพิ่มขึ้นทั่วทั้งกระดาน

ตัวอย่างเช่นในปี 2559 นักวิจัยด้านไซเบอร์เศรษฐกิจไซเบอร์ซีเคียวริตี้เวนเจอร์สรายงานว่าอัตราการว่างงานในโลกไซเบอร์นั้นอยู่ที่ศูนย์และในความเป็นจริงมีผู้เชี่ยวชาญมากกว่าหนึ่งล้านคนทั่วโลกขาดแคลน พื้นที่การจ้างงานด้านเทคโนโลยีที่คล้ายกันเช่นการพัฒนาซอฟต์แวร์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นไม่ได้ดีขึ้นและกำลังจัดการกับช่องว่างความสามารถของตนเอง ความต้องการผู้เชี่ยวชาญเพิ่มมากขึ้นในงานด้านเทคโนโลยีจะยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องเนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ได้ค้นพบหนทางสู่โดเมนที่มากยิ่งขึ้น

"ฉันเชื่อว่ารัฐบาลควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าการเข้ารหัสมีค่าสูงเท่ากับภาษาอังกฤษคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์หากเราต้องทำให้แน่ใจว่าเราสามารถเพิ่มโอกาสในการเติบโตนี้ได้ในโอกาสที่ปัญญาประดิษฐ์จะให้บริการแก่เรา" Lobo กล่าว

ไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้เห็นโครงการต่าง ๆ ที่นำโดยรัฐบาลรวมถึงการริเริ่มโดยภาคเอกชนเพื่อช่วยตอบสนองความต้องการด้านความสามารถด้านเทคโนโลยี โครงการ TechHire อดีตประธานาธิบดีบารัคโอบามาเป็นตัวอย่าง: รวมเงินทุน 100 ล้านดอลลาร์เพื่อปูทางให้ผู้คนจำนวนมากเข้าสู่งานเทคโนโลยีรวมถึงผู้ที่ไม่มีใบรับรองการศึกษาระดับสูง

นอกจากนี้เรายังเห็นการพัฒนาหลักสูตรออนไลน์แบบเปิดขนาดใหญ่ (MOOCs) จากสถาบันต่าง ๆ เช่น Coursera และ Big Data University - การศึกษาออนไลน์ฟรีสำหรับทักษะทางเทคนิคที่เป็นที่ต้องการสูง การเขียนโค้ดบูตแคมป์สถาบันที่สอนการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ของผู้สมัครในระยะเวลาอันสั้นก็ได้รับความนิยมเช่นกัน ในขณะเดียวกัน บริษัท เช่น AT&T กำลังช่วยให้พนักงานปรับตัวเข้ากับอนาคตของการจ้างงาน

เมื่อการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เพิ่มขึ้นความต้องการทักษะและความเชี่ยวชาญจะเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว แม้กระทั่งการพัฒนาซอฟต์แวร์จะยังคงเหมือนเดิมในอนาคตและจะเปลี่ยนจากการเข้ารหัสไปเป็นการฝึกอบรมอัลกอริทึม AI

การปฏิวัติปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์

ผู้คนจำนวนมากที่สูญเสียงานกับ AI ไม่มีทักษะและความรู้ในการเข้าทำงานเทคโนโลยีและการฝึกอบรมพวกเขาต้องใช้เวลามาก โชคดีที่ในแง่นี้ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยแก้ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นเองได้ AI มีแนวโน้มที่จะปฏิวัติการศึกษาในหลาย ๆ ด้านรวมถึงการปรับให้เป็นส่วนตัวและปรับประสบการณ์การเรียนรู้ให้เหมาะสม ซึ่งหมายความว่าจะใช้เวลาน้อยลงในการเรียนรู้ทักษะใหม่

“ มนุษย์จะสามารถฝึกฝนในอุตสาหกรรมอื่นได้เร็วกว่าที่เคยเป็นมาทำให้พวกเขามีความยืดหยุ่นสูงสุดในการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในตลาดงาน” Lobo กล่าว "ทำไมคนขับรถบรรทุกจึงไม่สามารถเข้าสู่อาชีพในการเขียนโปรแกรมได้ภายในไม่กี่เดือน"

ที่ AI ไม่สามารถทำให้เส้นโค้งการเรียนรู้อ่อนลงได้มันจะสามารถทำลายความซับซ้อนของงานและทำให้งานง่ายขึ้นทำให้ผู้คนจำนวนมากเข้าสู่งานที่ต้องใช้เวลาในการศึกษาและฝึกอบรมมาหลายปี

การพัฒนาที่สำคัญอย่างหนึ่งคือการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการสร้าง (NLP / NLG) ซึ่งเป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจและการผลิตสคริปต์ภาษามนุษย์ NLP และ NLG กำลังนิยามใหม่ของวิธีที่เราโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์ขจัดอุปสรรคและอุปสรรคในการทำงานและทำให้เรามีประสิทธิภาพมากขึ้นในงานของเรา

"NLG เป็นเทคโนโลยีการเปิดใช้งานและการเสริม" แฟรงเคิลของ Narrative Science กล่าว "เมื่อรวมเข้ากับทักษะของมนุษย์ NLG สามารถสร้างผลลัพธ์ที่เกินกว่าสิ่งที่กลุ่มใดกลุ่มหนึ่งจะประสบความสำเร็จได้ฉันคิดว่า Excel เป็นคำเปรียบเทียบที่ยอดเยี่ยมกับ NLG เมื่อ Lotus 123 และ Excel ออกมาเป็นครั้งแรก นักบัญชีและนักวิเคราะห์การเงิน แต่เราได้เรียนรู้อย่างรวดเร็วว่าเครื่องมือเหล่านี้จะไม่แทนที่นักวิเคราะห์ในความเป็นจริงนักวิเคราะห์กลายเป็นนักวิเคราะห์ระดับสูงและธุรกิจเริ่มจ้างพวกเขาเป็นกลุ่ม ๆ สิ่งเดียวกันเกิดขึ้นกับ NLG "

วิทยาศาสตร์การบรรยายผสาน NLG เข้ากับแพลตฟอร์มระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) เพื่อให้ผู้ใช้มีเรื่องเล่าที่ชาญฉลาดการสื่อสารเชิงสนทนาที่ชาญฉลาดและเต็มไปด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผู้ชมที่ให้ความโปร่งใสอย่างสมบูรณ์ในการตัดสินใจเชิงวิเคราะห์ Frankel อธิบายว่าเทคโนโลยีช่วยให้กลุ่มคนในวงกว้างสามารถทำงานได้โดยไม่ต้องใช้ทักษะเฉพาะด้านเช่นวิทยาศาสตร์ข้อมูล

"นี่หมายถึงผู้คนหรือผู้คนทางเทคนิคน้อยกว่าที่ทักษะการวิเคราะห์ใด ๆ สามารถใช้เครื่องมือ BI เหล่านี้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่พวกเขาต้องการได้ทันทีและในที่สุดงานของพวกเขาก็จะดีขึ้น" เขากล่าว

ในทางกลับกัน NLP ทำให้ผู้คนสามารถติดต่อกับเครื่องมือวิเคราะห์และแหล่งข้อมูลได้ง่ายขึ้น คุณสามารถเห็นสิ่งนี้ได้ในแพลตฟอร์มต่างๆเช่น IBM Watson Analytics ซึ่งคำสั่งภาษาธรรมชาติทำให้การสืบค้นแหล่งข้อมูลง่ายขึ้น สิ่งนี้สามารถปูทางให้กับผู้ที่มีทักษะทางคณิตศาสตร์เพื่อเข้าสู่งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่ต้องผ่านหลักสูตรการเขียนโปรแกรมที่มีความยาว

NLP ยังช่วยทำความเข้าใจคลังข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีโครงสร้างเช่นบทความหนังสือและสมุดปกขาวจัดระเบียบเป็นข้อมูลที่สามารถสอบถามและใช้งานได้โดยเครื่องจักร สิ่งนี้สามารถทำให้ซอฟต์แวร์และบริการมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการช่วยเหลือผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์

Alex Linden นักวิจัยของ Gartner เชื่อว่าสิ่งนี้สามารถช่วยสร้างกราฟความรู้ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น - แหล่งเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบหลวม ๆ ที่ขับเคลื่อนเอนจิ้น AI "AI / NLP สามารถช่วยสร้างอุตสาหกรรมความรู้ที่แท้จริง" เขากล่าว แต่เขาเสริมว่า "เรายังอยู่ในวัยเด็กอย่างแน่นอน"

การเสริมความพยายามของมนุษย์

ตัวอย่างคือวัตสันที่เปิดตัวด้วย AI ของ IBM สำหรับแพลตฟอร์ม Cybersecurity วัตสันใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อกรองข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างมากมาย จากนั้น "เรียนรู้" เกี่ยวกับภัยคุกคามที่เกิดขึ้นและที่เกิดขึ้นใหม่และช่วยให้นักวิเคราะห์ความปลอดภัยสามารถปฏิบัติงานได้ Caleb Barlow รองประธานฝ่ายความปลอดภัยของ IBM นึกถึงบทบาทของ Watson เหมือนกับแพทย์ผู้ช่วยแพทย์ สิ่งนี้สามารถทำให้นักวิเคราะห์ที่มีทักษะและประสบการณ์น้อยลงสามารถรับมือกับเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยได้มากขึ้น

เทคโนโลยีไม่ได้เป็นเพียงภาคส่วนเดียวที่ AI สามารถเสริมความพยายามของมนุษย์และทำให้คนมีงานทำมากขึ้น อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ยังแสดงให้เห็นสัญญาในด้านการดูแลสุขภาพและการแพทย์ซึ่งเป็นระยะสั้น ๆ ของแพทย์และแรงงานที่มีทักษะ โครงข่ายประสาทและผู้ช่วย AI ทำให้การตรวจวินิจฉัยและรักษาความเจ็บป่วยง่ายขึ้นลดเวลาที่ต้องใช้ในการฝึกอบรมแพทย์และทำให้สามารถเข้าถึงบริการด้านการดูแลสุขภาพสำหรับผู้คนจำนวนมาก

“ มีปัญหาการขาดแคลนแพทย์พยาบาลและผู้ช่วยแพทย์ในสหรัฐอเมริกาและมีความต้องการเฉียบพลันมากยิ่งขึ้นนอกโลกพัฒนาแล้ว” Frankel กล่าว "คุณคิดเกี่ยวกับทุกสิ่งที่ AI ทำได้ - นำข้อมูลจำนวนมหาศาลมาวิเคราะห์และสื่อสารประเด็นสำคัญที่สุด - และขยายความพร้อมของบริการมากมายที่สามารถทำได้โดยผู้ที่มีการฝึกอบรมที่กว้างขวาง (และมักจะมีราคาแพง) คุณยังคงต้องการให้ผู้คนปฏิบัติงานกับผู้ป่วย AI กำลังทำให้ผู้คนจำนวนมากทำเช่นนั้นเพราะมันทำให้ความรู้เข้าถึงได้มากขึ้นด้วยวิธีนี้ฉันคิดว่า AI จะสร้างงานมากขึ้นจริง ๆ "

ในที่สุดการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์จะสร้างโอกาสในการทำงานให้กับผู้เชี่ยวชาญนอกเหนือจากโดเมนที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีแบบดั้งเดิม นักเขียนด้านข้อมูลและครูผู้สอน LinkedIn การเรียนรู้ Doug Rose เชื่อว่าอุตสาหกรรมจำเป็นต้องมีทักษะอื่น ๆ เช่นกัน

"ครึ่งศตวรรษที่ผ่านมาเป็นสิ่งที่มีประโยชน์สำหรับสาขาเชิงปริมาณโปรแกรมเมอร์คอมพิวเตอร์วิศวกรและนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลได้ครองตลาดงานและสร้าง บริษัท ขนาดใหญ่" โรสกล่าว “ ถึงกระนั้นความท้าทายหลัก ๆ ของ AI ก็แตกต่างจากซอฟต์แวร์มากนี่คือความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่จะสร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้นของมนุษย์”

ปัญญาประดิษฐ์ต้องเผชิญกับความท้าทายทางสังคมจริยธรรมและการเมือง วิศวกรกำลังเผชิญกับปัญหาใหม่ทั้งหมดเช่นการสร้างอัลกอริทึม AI ที่เป็นกลาง

“ ตอนนี้เป็นโดเมนของนักวิชาการวิศวกรและนักพัฒนาซอฟต์แวร์” โรสกล่าว "ในที่สุดสนามจะต้องใช้ชุดทักษะที่แตกต่างกันมันจะต้องมีคนที่มีพื้นหลังที่แข็งแกร่งในมนุษยศาสตร์กุญแจสำคัญในการประสบการณ์ของมนุษย์ที่ดีกว่าจะมาจากปรัชญาการศึกษาวัฒนธรรมวาทศิลป์ภาษาและศิลปะผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้จะ เป็นแนวทางที่ช่วยลดช่องว่างระหว่างซอฟต์แวร์และความต้องการที่จำเป็นของมนุษย์ "

โรสได้อธิบายเนื้อหาในหัวข้อในบทความว่า "ใครจะสอนเครื่องของเราให้ถูกต้อง? ซึ่งเขาอธิบายว่าทำไมต้องมีที่นั่งสำหรับนักมานุษยวิทยาผู้เชี่ยวชาญด้านการสื่อสารนักปรัชญาและผู้เชี่ยวชาญด้านวัฒนธรรมของเรา

Inbenta เป็น บริษัท ที่จ้างนักภาษาศาสตร์เพื่อพัฒนาคำศัพท์สำหรับโซลูชั่นการค้นหาทำให้มั่นใจได้ว่าพวกเขาแข็งแกร่งและสามารถให้บริการที่มีอัตราสูงแก่ลูกค้า

“ โดยทั่วไปนักเรียนภาษาศาสตร์คาดว่าจะย้ายเข้าสู่การประกอบอาชีพภายในการสอนหรือการแปล แต่เราได้เห็นตลาดเริ่มเปลี่ยนแปลงขอบคุณ AI” Lobo ของ Inbenta กล่าว "ไม่กี่ปีถัดไปจะเห็นบทบาทที่คล้ายกันซึ่งเราไม่สามารถเข้าใจในฤดูใบไม้ผลิสำหรับผู้ที่อาจกังวลว่าทักษะที่พวกเขาได้รับอาจกลายเป็นโบราณวัตถุ"

จนถึงวันที่หุ่นยนต์ทำงานทุกอย่างยังมีมนุษย์อีกมากที่ต้องทำ แต่เราต้องยอมรับการเปลี่ยนแปลงและเตรียมพร้อมสำหรับมัน