當AI來臨,什麼樣的人會沒工作?(1)

生活黑客的時代,大家一定都不陌生,各種工具幫你把生活量化、上傳、分析,提供更好的建議。

最初的黑客工具是從生產力開始,有些人喜歡用蕃茄鐘切割時間,調整自己的腳步;有些人喜歡用手機APP,記錄每一項事花多少時間完成來評斷生產力,把自己當作一個演算法,看怎麼樣運用時間的產出可以最高、最大。

從生產力再進一步,日常生活也開始產生大量的數據,手上戴的智慧手錶,幫你記錄心律、睡眠品質,運動的APP,幫你記錄你走了多少步、消耗了多少卡路里,聽歌的軟體分析你常聽的音樂,再利用演算法創造出一份你可能會喜歡的歌單。

演算法在我們生活中快速融合、演化,那當人工智慧時代來臨,我們的工作,會不會直接被取代呢?

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OMO時代(online merge offine)

最近的AI浪潮就是感知AI(Perception AI)的時代,AI可以自動識別照片裡的事物,是黃金獵犬、交通號誌、你哥哥等等。聲音也是一樣,演算法可以拆解出句子的結構、語法,瞭解你到底在說什麼。利用感知AI的技術,亞馬遜的Echo,就整合了線上與線下,達到一個無縫接軌的效果,節點普及又快速,你有時候根本不會意識到你自己「正在上線」,這樣的混合環境稱為OMO(online merge offine)。

以前我們在學校時總是上著同一堂課、寫著同一份練習題,未來可能會大大不同。

感知AI,如果應用在補教業,主要會使用在四個部分:

1.課堂教學

2.家庭作業與練習

3.考試評分

4.家教

在教學的時候,攝影機會捕捉學生的表情,點頭、搖頭或是表現出困惑,這些情緒都會被記錄下來,等到回家的時候,AI會結合上課的情況,出一份難度適中、量身打造的作業習題給學生,而系統會再依每位學生作答情形不同,提出反饋,調整之後的難度。

這樣有系統的反饋訓練是非常有效的,根據亞歷桑那大學和布朗大學的研究者,剛剛贴出一篇論文的預印本,叫《最優學習的85%規則》,指的是說我們每次學習,如果有85%的部分時我們熟悉的,15%是我們不曾學習過、新穎的事物,我們能達到最高的學習效率,我們的最佳學習率是15.87%。

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而AI可以幫助我們持續有系統的訓練,試想有一個A同學對什麼都有興趣,博覽群書,但是有時候覺得內容很輕鬆,有時候很困難,他很用功,也覺得自己學得不錯。而B同學,每次學習的時候都有一個AI教練,精心安排他的學習內容,確保每次都有15%的意外率,B同學的學習效率達到了最大化。

長久下來,A同學與B同學的差異是非常顯著的,AI改變了整個教育生態。

通用技術革新

人類歷史上有許多創新發明,但是並不是所有創新都是平等的,有些創新只是改良,例如打字機改良了人們書信的需求,這只限於單一產業內的革新。有些則是顛覆了整個世界,這是規模完全不同的技術變化,可以延伸數十種產業,從根本改變經濟與社會,這稱為「通用技術」(General purpose technologies,GPTs)。

麻省理工學院教授艾瑞克・布林優夫森(Erik brynjolfsson)、安德魯・麥克費(Andrew McAfee)在合著的《第二次機器時代》把GPTs描述為:「會干擾、加快經濟常態步伐,真正造成重大影響的技術」。

從過去到現在公認的GPTs有三種:

1.蒸汽引擎

2.電力

3.資訊通訊科技ICT(information and communications technology)

「通用技術」(General purpose technologies,GPTs)
「通用技術」(General purpose technologies,GPTs)
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蒸汽引擎與電力,主要促進第一次與第二次工業革命,開啟了工廠自動化,並將照明帶進了建築物之內,大致上而言,蒸汽引擎與電力的革新,造成了人們去技能化(deskilling)的結果,把原先需要高技能的工作者的工作,拆解成低技能者就可以執行,提高生產量、價低產品價格。

例如原本在棉花場工作的工人需要辛苦的勞動,但是現在只要操作機器就可以了。這些GPTs取代了一群技術者,但讓更多更低技能的勞工,可以做一些操作機器的重複性工作,提升他們的生產力。

那最近的資訊通訊科技ICT呢?

過去30年,美國勞動力持續提高,但就業與所得中位數則是停滯成長,艾瑞克教授兩人將此現象稱為大脫鉤(the great decoupling),曾經是生產力、就業、薪資穩定上升,但是現在薪資與就業卻出現下滑。

因為ICT與過去兩次的通用技術革命不同,他是「偏重技能」(skill bias)導向,前兩項創新是透過去技能化來提高生產力,而ICT是偏向高技能者,能夠管理更多的人、接觸到更多的資訊,消除了資訊傳播障礙,但也削弱許多經濟平庸者的角色。

雖然沒有辦法將薪資與就業的衰退,完全歸咎於資訊通訊科技,畢竟還有像全球化、貿易摩擦等等外在因素影響,但是從最新的ICT我們可以發現一個結論,並不是每一次提高生產力的通用技術(GPTs),都會帶來更多就業或是更高的薪資。

而AI帶來的通用技術革命會是怎麼樣的世界,我們下一篇再說。

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