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專家預測，未來的人工智慧反而會推動工作種類的多樣化。因為在技術上很難將一些不可預測的、複雜的人類勞動完全自動化，雖然機器可以接管大量的日常工作（尤其是重複勞動性的工作），但是當涉及人類的抽象能力時，例如同理心、判斷力、創造力、靈感和領導力，它們的表現不佳。比如藝術家、發明家、管理人，無論編程多麼優秀，這一類人的工作幾乎是不可能交給機器人的。

麻省理工學院首席研究科學家，麻省理工學院數位經濟倡議聯合創始人安德魯•邁克菲說：“文化是很難複製的，那些非常人性化的技能更是難以程式化，擅長這些技能的領導者，未來將會變得更有價值。”

AI專家Kai-Fu Lee博士對此表示贊同：“人類不可能僅僅只被機器或數據所取代，因為我相信創造力是無法替代的。很簡單的例子，品牌故事的打造，就不是機器能夠完成的事情，它需要情感、共鳴、有技巧的行文規律，這是機器所匱乏的。”

埃森哲預測，到2035年，人工智能可以將美國的勞動生產率提高35％，而這些效益主要還是來自於機器所擅長的領域：讓人類更好地利用寶貴的時間，而不是取代他們。

面對AI，公司應該做什麼準備？

最基本的，公司有必要重新評估一下內部勞動力的分配戰略。

從廣義上講，人們需要重新界定一套更流暢的、適應性更強的業務流程。這意味著公司要開始思考建立一支有機團隊：人類+AI系統的合作模式。

其中至關重要的一點，是需要鼓勵員工保持開放積極的心態，讓他們更加信任和樂於使用自動化技術來代替一部分的日常工作，而不是害怕和抗拒。這份信任來自方方面面，從技術、商業領袖、用戶培訓等等，來保證AI運行的整個流程是通暢的，一旦形成體系，公司裡的每一個人都是受益的。

AI有哪些缺點？

AI帶來了很多的機遇：比如可以滿足每個客戶定制化的需求；改變甚至創造一個新的商業模式。但是，隨著人工智能開始對人類生活產生越來越大的影響，相關的道德問題就跟著出現了：我們如何確保AI公平地對待每個人，以及個人隱私的保護又該界定到什麼程度？

理想情況下，當AI建議人們採取一系列行動時——例如：一位患者的醫療方式，或銀行客戶的住房貸款申請——同樣的建議應適用於處於相同情況的每個人。理論上，計算機應該不受人類偏見的影響。

然而，人工智能系統是由人類設計的，並且需要持續“喂入”人類提供給它們的數據，因此受到人類偏見的影響是不可避免的。比如上述例子，AI很有可能對待貧窮的病人和富有的病人的推薦算法是截然不同的，導致兩類人接收的服務質量也大相徑庭。

“儘管AI擁有巨大的潛力，但目前成功的深度學習模式也只是基於歷史訓練的數據，”Google AI倫理團隊的研究科學家Timnit Gebru說，“要訓練模型如何推理還有很多工作要做。他們只能接受培訓，以便在歷史數據中找到對應的模式。問題是這種訓練數據不是中立的，它很可能反映出把它組合在一起的人的偏見。這意味著它會延續甚至廣泛傳播這種偏見，使有害的刻板印象擴大化。”

另外，雖然AI能夠定制化推薦客戶需求的產品，但這功能的前提也是因為獲取了客戶的個人信息和行為模式，這就涉及到了個人隱私的問題。

“AI系統的搭建者，或者說首席執行官必須成為客戶數據的道德管理者，”世界經濟論壇第四次工業革命中心的聯合負責人Zvika Krieger說，“因為如果他們不這樣做，那麼客戶抵觸和憤怒只是時間問題，最後勢必會拒絕那些不善於管理個人信息的公司。””

人工智能是可見的未來發展大趨勢，可就像一個錘子一樣，是工具還是凶器取決於使用錘子的人。如果我們能妥善利用它，並擔負起一定的管理責任，那麼AI將會最大化地幫助企業快速增長，甚至協助人類構建一個更美好的世界。

文章来源：Twitter

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