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今天的主要内容是
人工智能将取代哪些行业
梁建章这样说
文章来自凤凰新闻
作者
携程集团联合创始人兼董事局主席
人口经济学家梁建章
编辑
凤凰FMletterg
今日要闻
企业发布报告
AI分身上线解读数据
这是一个典型的人工智能在工作场景中的应用
有了AI的帮助
人可以有更多的时间来思考和创作
今天这篇文章
我想来展开说说人工智能和人类大脑的差异
以及如何影响当下的行业
尤其是就业市场
自从chatGPT和其他大型语言模型问世以来
世界被震撼了
chatGPT生成类人语言和在各种任务中表现出色的能力
几乎远远超出了所有计算机科学家的预期
我在一九九零年代初期的大学时代就曾学习过人工智能
那时自然语言处理是一个极具挑战性的问题
很难攻克
很多年几乎没有什么进展
近年来的革命性突破令人瞩目
当我在二零二三年初首次尝试checkGPT时
惊讶的发现其底层算法仅仅是几百行代码
目标函数也只是简单的统计预测下一个单词
然而这个看似简单的模型
在庞大的数据上训练
使用
强大的神经网络能够理解语言并撰写文章
表现的比大多数人类还要好
虽然有些人将大型语言模型的崛起与iphone或互联网变革相提并论
但我并不这样看
AI对商业的影响可能比移动互联网带来的变化更为渐进
但这一时刻的真正意义是哲学方面的
我相信这标志着一个进化时刻
不仅仅是另一个iphone时刻
这是人类历史上的一个关键点
对我们理解人性有深远的影响
这就是为什么我会有如此强烈的情感反应
我的反应首先是谦卑
意识到人脑本身并没有什么特别之应
凭借数十亿个连接和广泛的训练
一个简单的神经网络模型可以达到与人脑相当的语言理解水平
尽管今天的人工智能技术仍有很大改进空间
但它表明与机器或其他生命形式相比
人类大脑并不具备任何神秘或独特的特性
只是硬件更好
也许算法或布线更高效
人工智能达到完全人类智能只是时间问题
接下来
我感到深深的自豪
这是人类的创新造就了如此奇迹的成就
我们的物种足够聪明
甚至创造出比我们自己更聪明的东西
我对此还有一种敬畏之情
机器智能的最佳算法是模仿人类大脑
而人类大脑本身就是进化的产物
许多计算机科学家
包括我自己
曾尝试过不同的解决方案
却未能成功
但最终证明
类脑的深度神经网络才是答案
最后
我感到一阵兴奋
人类的进化史可以给我们很多启发
不仅在于完善人工智能算法
还在于揭示我们作为人类真正的独特之处
甚至可能为寻找生命的意义提供洞见
在回答AI与就业的问题之前
我们需要先了解人工智能和人脑之间的异同
除了两者都由数十亿甚至数万亿个神经元组成外
还有一个令人惊讶且至关重要的共同点
他们都是不可预测和难以解释的
与依靠固定规则和确定性行为运作的机器不同
人类的行为遵循广泛的模式
但在个体层面上仍然保留一定程度的不可预测性
传统意义上的计算机程序可以被预测
但大模型则不可预测
他们在回答相同问题时
可能提供略有不同的答案
同样
人工智能算法也难以解释
深度神经网络由数十亿个参数组成
分布在多个层级中
每一层以非线性方方式处理数据
这使得追踪单个输入如何导致特定输出变得极其困难
这些模型的复杂性使得理解其内部运作几乎不可能
同时
人工智能系统与人脑之间还有关键差异
人脑的能效远远高于人工智能
人脑的工作功率约为二十瓦特
类似于小型灯泡
而大语言模型则需要巨量算力和能量
可能在执行类似任务时消耗数千倍的能量
其次
人工智能没有情感
伦理或意识
或者说
它有吗
这是一个深刻的哲学问题
情感源于大脑功能
因此从理论上讲
随着人工智能的进步
他们可以被模仿
然而
情感也是数十亿年进化的结果
那么如果人工智能要发展出真正的情感
需要多长时间呢
接着
还有人工智能是否能具备意识或伦理的问题
这是一个重要的哲学议题
后面将进一步探讨
最后
尽管人工智能可能在某些认知任务上超过人脑
但人工智能驱动的机器人在灵巧性和敏捷性方面仍显著逊色于人类
例如
尽管人工智能已经能够执行入门级程序员的任务
但在处理如服务员等工作的能力上仍显挣扎
人类解剖结构的复杂性
加上先进的感官反馈和卓越的运动控制
使人类的手具备无与伦比的精确和多样化运动能力
我们目前缺乏能够在功能上接近人手的材料
不像芯片与神经元之间的匹配
考虑到手脚和其他身体部位经历了数十亿年的进化才能达到现在的最佳形态
这并不令人惊讶
而人脑和语言的进化只用了几百万年
因此提升机器人灵巧性和敏捷性是一个比语言处理更具挑战性的问题
即使是最先进的AI机器人
在轻松多样的捡起物体等简单任务上
仍无法比拟人类
更不用说像清理房间这样复杂的任务
尽管机器人发展会随着时间的推移而改进
但这一进步将是渐进的
许多服务工作将在许多年内仍然只能由人类完成
人工智能在不同任务端的能力差异
对各类工作的影响也不尽相同
近期也有很多研究揭示了人工智能对就业潜在影响的相关性
回应了大家关于工作岗位流失的普遍担忧
麦肯锡分析预计
到二零三零年
生成是人工智能可能会使美国经济中百分之二十九点五的工作时间实现自动化
而当下这一比例为百分之二十一点五
更多的研究结论认为
人工智能对就业的影响会体现在工作转型上
而非全面替代
许多职位可能会得到能力增强
而非完全消失
人工智能对就业市场的影响在不同领域里差异明显
某些工作例如翻译
可能几乎完全被人工智能取代
但大多数职业可能会被部分自动化
特定的任务会被机器接管
然而由于固有的风险和对人类判断的需求
某些角色将仍然由人类担任
大多数研究探讨人工智能对就业的影响时
主要侧重在自动化方面
而忽略了关键点
要准确预测就业市场的趋势
必须同时考虑供需因素
在人工智能时代
一些行业可能会面临需求的增加
从而抵消自动化的影响
例如
即使人工智能自动化了某个职位百分之五十的任务
如果该行业扩展三倍
仍然可能会使得就业数量增加
此外
随着社会富裕程度的提加和个人休闲时间的增加
消费者行为趋向于体验精神层面的追求
而非物质商品的追求
这种大的行业趋势可能会创造新的就业机会
从经济学角度来看
目前比较迫切的问题是
人工智能将取代哪些职业
是否会出现大量的失业
哪些行业会受到正面或者负面的影响
人工智能又将如何影响创新和教育
人工智能会如何影响收入分配
解答这些问题前
我创建了一个二乘以二象限图
我们把一些代表性行业分成两个维度
四个象限
横坐标是行业的科技自动化程度
从左边容易自动化到右边难以自动化
比较容易自动化的行业包括农业
家电 服装
汽车还有数字娱乐行业
嗯
难以自动化的行业包括房地产行业
因为建筑工和装修工短期难以被机器人取代
旅游因为涉及到人的运输和服务
也比较难自动化
纵坐标是需求层次的维度
从低的物质需求到高的精神需求
人的物质需求包括衣食住等行业
物质的需求到一定数量以后会相对饱和
而精神需求几乎是无止境的
旅游
娱乐还有教育属于精神需求
创新满足了人类探索的本能
所以也是精神需求
由此可以得出结论
有些行业会萎缩
如制造业
但有行业会稳定
如房地产业和数字娱乐业
有些行业如旅行业和教育业会扩大
并且吸收更多的劳动力
当然
从长远来看
百年以后
教育和旅行说不定也能完全自动化
但有一项工作却可能永远只只能由人类完成
这项工作就是创新
创新对人类而言
是一种难以自动化的高级行为
创新不是单一行业
分布在各行各业研发和创作活动中
创新是可以部分自动化的
人工智能可以帮忙自动做实验
记录数据
分析数据
或者训练机器去提议各种的解决方案
嗯 比如
人工智能可以帮助人类搜寻和测试问题的解决方案
就像AI系统alfafour
four还可以辅助做一些艺术创作
但是一般来说
人类在提出问题和需求方面仍然占据主导地位
因此
整个经济的就业结构将发生变化
但不会导致大规模失业
一些行业如制造业将缩小
而另一些行业如房地产和数字娱乐将保持稳定
同时
旅游和教育等行业可能会扩张并吸纳更多劳动力
值得考虑的是
随着人工智能技术的进步和经济的重塑
完全新的工作类别可能会出现
一个可能会日益突出的职位是社交媒体影响者例如旅行KOL大v
通过撰写有关他们新奇旅行经历的博客
帮助游客发现和规划自己的旅程
除了旅行
还有很多社交媒体影响者在美食
游戏和各种体验消费方面提供他们的建议
在这个过程中
这些人可以通过广告和赞助获得收入
随着人工智能继续转变传统行业
我们可能会看到类似角色的激增
这些角色凭借着人类独有的创造力和真实性来不断满足各种消费者需求
比如近期我就关注到中国短视频创作者李子柒沉寂三年后再次回归
其作品依然火爆海内外
圈粉无数
他的视频中融入了人工智能所缺少的真情实感
为全球观众提供了沉浸式的东方文化体验
不同文化背景的人们通过观看他的创作
感受着中华文化的深厚内涵
创新与传承
这也从侧面说明
创作者的灵魂与思想是人工智能技术永远取代不了的
总体而言
随着人们积累更多的休闲时间和财富
未来的就业市场可能涵盖一系列满足我们对独特
丰富和有意义体验的日益渴求的职业
人工智能可能会自动化这些角色的某些方面
但在创造和策划这些体验中的人类触感
一种必不可少的创新形式
可能仍然是不可替代的
而且这些没有想象力上线的行业
还会继续创造就业机会
从更长远的角度来看
也许在一代人之后
即使是建筑工人和旅行导游
也可能完全被机器人和人工智能取代
然而
有一个角色可能永远保持由人类主导创新
在刚刚提到的象限图中
我把创新置于右上象限
因为它提供了最高的满足感
并且特别难以自动化
创新并不局限于单一行业
而是在各个领域的研发活动中交织在一起
随着越来越多的工作岗位与创新有关
人工智能和机器人只能起到辅助的作用
有人说
创新只需要少数天才
而非大量人口就能实现
我认为这种观点显然与历史趋势相悖
人类在创新方面正投入越来越多的资本和人力资源
而且人口越是密集的城市与地区
其创新力越旺盛
这种趋势现在并没有放缓的迹象
将来会有更多人具备参与某种形式创新活动的能力和意愿
其中既包括高技能工作
例如人工智能编程
也包括低技能工作
例如游戏测试和电影评论
而且AI需要大量用户生成的数据进行训练
大量的消费群体是AI时代非常重要的创新要素
AI等技术进步
意味着人类能用更少的工作时间创造出更多的商品和服务
这对人类是福音
如果AI使人类或人口变成多余
那一定是工作制度和社会分配制度出了问题
需要改进的是工作制度
以及如何把商品和服务更好的分配给每个人
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