别操心售票员的工作了斯坦福最新研讨分析师等高薪高学历职位受AI影响最大

责任编辑NO。谢兰花0258 2019-12-26 02:32:57浏览次数:6708  

编者按:本文来自微信大众号“大数据文摘”(ID:BigDataDigest),作者:牛婉杨,36氪经授权发布。原标题《还为售票员被抢走作业忧虑?斯坦福最新研讨:剖析师等高薪高学历职位受AI影响最大》

“什么样的作业会被人工智能代替?”

这或许是在各大媒体头条中最常见的问题之一。跟着近年来人工智能的鼓起,其运用也逐步渗透到各个范畴傍边,在一系列有价值的使命中人工智能往往能够获得超人般的体现,这引发了人们关于“未来作业”评论的爱好,当然也引发了一系列焦虑:我的作业会被代替吗?

但是,人工智能对劳动力商场的影响很难得到详细解读。人们关于这一论题的评论,往往掺杂了较多的片面颜色,乃至与自动化相提并论。

人们普遍认为,人工智能会代替那些作业重复度高的、对教育程度要求较低的低薪作业,最常见的比方售票员、工厂工人等等。

事实上,低薪作业更或许是被自动化代替的作业。而人工智能关于作业商场的影响则是另一番现象。

布鲁金斯学会(Brookings Institution)运用斯坦福大学一位博士生Michael Webb的新式研讨成果,经过量化AI专利和作业描绘中堆叠的词汇来评价未来AI关于作业的影响。

Webb运用一种算法提取了8000个动宾对,例如“确诊疾病”或“辨认飞机”,并测验这些动宾对出现在专利标题中的频率。有了这些动宾对,Webb就转向了美国劳工部O*NET数据库中包括的作业信息,找到了文本的堆叠部分,然后探寻人工智能关于劳动力商场的影响。

成果发现,对教育程度要求较高的高薪作业反而遭到AI的影响最大。这也正是自动化与人工智能的差异

Webb的完好研讨进程:https://web.stanford.edu/~mww/webb_jmp.pdf

AI对高薪职位的影响较大?

人工智能简直能够影响每个作业集体的作业,在Michael Webb剖析的769份作业描绘中,有740份与人工智能专利包括的词汇堆叠,这在某种程度上预示着至少有一种或多种作业能够由人工智能完结。

Webb的AI作业影响预估标明:对教育程度要求较高的高薪作业反而遭到的影响最大。

高学历受AI影响较大

上图标明,与受教育程度较低的集体比较,具有学士学位以及遭到更高等教育的集体更或许被人工智能影响。

高薪水受AI影响较大

这张图也标明晰相似的状况,即薪酬较高的作业(向右)遭到人工智能的影响要大得多。曲线在90%的方位到达峰值,这标明,虽然中上等职位或许遭到人工智能的影响,但像CEO这样最顶尖的职位仍然没那么简略被代替。

代表作业的均匀薪资以及AI对相应作业的影响

上表列出了一些作业、薪资以及人工智能的影响系数。与传统的自动化剖析比较,AI关于一些高薪作业的影响非常注目,例如司理、主管和剖析师等。这些作业的人物通常是剖析型或监督型的,好像会参加很多以形式为导向的作业以及一些猜测作业,因而或许较为简略遭到人工智能数据驱动的影响,虽然这些职位在前期的剖析中相对“免疫”。

美国作业份额受AI影响的程度

数据标明,受AI影响最大的高薪职位仅占美国作业份额的17.8%,而大部分作业岗位不会或只要较低概率遭到AI的影响。

此外,商业科技作业无疑会遭到更多的影响。人工智能对规划较小、收入较高的高科技或专业作业及其工人的影响最大。例如,办理收购的专业服务公司能够正常的运用人工智能体系优化供给订单的速度,并消除跨部门的重复收购。

最终从性别来看,因为在美国男性从事科技相关的专业范畴的份额高于女人,因而他们从事的作业受AI影响的程度要高于女人

AI关于作业的影响很难预估

人工智能范畴在不断的改动和开展,全面剖析人工智能的应战在于,无法凭仗技能的单一界说来确认其操作和才干。

例如,机器学习(ML)——现在大多数人工智能所依靠的计算学分支,它能够简略地界说为计算机运用算法在很多数据中找到计算形式,然后运用这些形式进行猜测。这种计算形式的发现现已存在了几十年,但这个范畴也在迅速开展。

近年来,跟着计算机速度、数据搜集和存储方面的前进,改善的算法数量激增,推动了图像辨认、语音解说、偏好猜测、自主和决议计划支撑等运用程序的改善。这种运用程序的爆破式增加正在不断地改动ML的性质和鸿沟,增加了界说和剖析AI的难度。

跟着时刻增加,机器学习方面的专利数量激增

人工智能提出了一系列更具应战性的问题。即便将当时剖析的规模缩小到ML运用,对劳动力的人工智能剖析也有必要应对很多相对较新的、难以辨认的技能,这些技能尚未被企业广泛选用,也尚未在经济中大规模的运用到实践运用中。

在AI对作业影响的预估方面,除了AI的开展速度之快,其关于人类作业的影响也很难定性,更多的是专家的经历之谈。布鲁金斯学会之前曾宣布一份关于自动化的陈述,解说了怎么对公认的技能进行评价,陈述中表明,“在确认作业中最简略遭到特定技能的影响时,很大程度上依靠于专家的经历。”

陈述地址:https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2019/01/2019.01_BrookingsMetro_Automation-AI_Report_Muro-Maxim-Whiton-FINAL-version.pdf

总结

布鲁金斯学会表明,人工智能代替一些酬劳丰盛的人类猜测作业是必定的,乃至人工智能还有或许为人类发明全新的作业。

总而言之,虽然这份陈述猜测了人工智能会对哪些作业形成影响,但详细会形成怎样的影响仍然处于不知道。

现在,咱们我们能够了解到,人工智能与自动化存在很大差异,二者影响的职位也不同。

未来还需要更多定性的研讨以及专家的经历之谈,才干更准确的整理出人工智能的特别天分以及对人类作业及日子的影响。

注:本文节选陈述部分内容,完好陈述请见以下链接:

https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2019/11/2019.11.20_BrookingsMetro_What-jobs-are-affected-by-AI_Report_Muro-Whiton-Maxim.pdf

“如果发现本网站发布的资讯影响到您的版权,可以联系本站!同时欢迎来本站投稿!

精彩阅读

阅读排行