TalkingData首席布道师鲍忠铁:人工智能会让谁丢掉饭碗?

数据猿导读

100多年前的工业革命带来了大量的自动化,也使得许多工人丢掉工作,而如今由于人工智能的到来,历史即将重演。在由中欧国际商学院和数据猿共同主办的“中欧微论坛”上,TalkingData首席布道师鲍忠铁就以“人工智能会让谁丢掉饭碗?”为题发表了精彩演讲。

作者 | 鲍忠铁

2017年2月16日,由数据猿、中欧商学院、腾讯直播共同举办的《中欧微论坛|数据猿·超声波》活动在中欧商学院北京校区圆满落幕。此次活动大咖云集,共吸引了600+人报名,并最终筛选出300+观众莅临现场,更有超过20000名观众收看了在线直播,开启了一场大数据、人工智能领域的头脑风暴,台上台下、线上线下共同畅想科技引领下的商业未来!

作为数据猿推出的主题为《大数据的2016,我的2016》2016—2017年度大型策划活动的一部分,在2016年底征稿期,活动就受到了100+大数据领域内知名企业的高度关注,收到了36位业内领袖的投稿,并入驻成为数据猿专栏专家。

以下是“TalkingData首席布道师鲍忠铁”的精彩文字版演讲内容:

分享长度为3500字,建议阅读7分钟

大家好,很荣幸在这个场合能够跟大家分享一下我关于人工智能的一些看法。今天我要分享的话题是“人工智能会让谁丢掉饭碗?” 这关系到在座的每一位,也包括我自己。

人工智能是什么?

人工智能有学术上的定义,也有商业上的定义。在学术层面,人工智能有很复杂的定义,我们只提取几个关键词:“机器人”、“语言识别”、“图象识别”、“自然语言处理”还有“专家系统”。那么在商业领域,对于人工智能的定义就比较简单了,一共有三个关键词,即代替人类工作、满足人类消费、超越人类智能的机器人和算法。

人工智能这个概念起源于1956年,距今已有60年,在去年的时候,人工智能得到了一个澎湃的发展,变成一个特别热的词。之所以变“热”,是因为它的三个条件都已经成熟了。如果人工智能技术想成熟商用,需要满足三个基本条件:

第一个,海量的数据。大数据时代来临了,人类现在每两年积累的数据是过去人类所有历史中数据的整合。

第二个,高速的计算能力。现在一部手机芯片的计算能力,是当年阿波罗号登陆所有计算能力的一万两千倍。

第三个,强大算法。去年阿尔法狗就验证了深度学习、多层神经网络的神奇。未来人类即将进入智能时代。

人工智能将替代大量人类工作

我们人类经过了几百万年的时间不断进化、发展,但是机器只经历了几十年的发展,但是它的发展,跟人类的发展,跟经济的发展有一个最大的不同,就是它是几何级数发展。常人类发展和人类的净化是以10%、20%甚至30%发展。但实际机器进步是有一个奇点的,它突破这个奇点之后,会给大家带来意想不到的结果。

按照谷歌的未来学家库兹伟尔的预计,在2029年这个技术奇点将会到来,随之产生的最大突破就是人类的寿命可以延长。人类在过去几百万年中一直追寻怎么延长自己的寿命,当人工智能突破2029年这个奇点之后,人类就可以达到这个夙愿。2029年来临之后,一个纳米机器人深入到你的血液里面,那时候癌症将不会成为最大的杀手,希望在座的各位都可以活到2029。因此我们说在智能时代的领域中,2029是个奇点。

100多年前的工业革命带来了大量的自动化,也带来就业市场的危机。当初工业自动化造成了很多蓝领工人的失业,而未来人工智能也将会大量地减少白领和蓝领的工作。具体哪些工作容易被人工智能替代?大家可以看看自己的工作在不在这个领域当中,如果在这个领域当中,你离2029年还有十多年的时间,赶紧转型。

一、是技能要求简单或者危险的体力工作,比如说司机、焊接、挖矿工等,这些对人类生命有危险的工作即将被代替。过去我们统计过,人类历史上造成人类死亡最多的事情就是交通事故,交通事故里面90%的原因是驾驶员的疲劳驾驶和酒驾,如果可以用无人驾驶代替的话,就会每年在全世界挽救400万人以上的生命。

二、语音、文字、图像识别等简单的加工和处理工作,比如速记,如果用科大迅飞的话,它的语音识别能力已经超过大多数速记人的能力。还有医生,过去无论是看彩超也好,看核磁共振也好,都依赖于医生的经验,但现在这块已经逐渐被人工智能所取代。

三、复杂数据处理和规则明确的决策性工作,这主要发生在金融领域,理财、量化分析、金融决策,以及企业的各种决策等。如果你是从事这样工作的人,可能在未来也会受到人工智能的威胁。

那么谁会成为最早的失业者呢?我们看一下2013年统计的美国超过100万就业人口的岗位:

这些岗位中哪些会被人工智能在未来的一段时间内逐步取代?只有一类工作,技术带领人是不会受到人工智能影响的。就像未来世界存在三种人,普通的人、算法还有神人,普通人利用算法过神人的生活。

我们了解到,有47%的工作岗位都可以被智能所替代,但悲观的估计是,90%的岗位都将面临失业的压力。具体到哪些岗位呢?

首先是律师,因为律师它的单价特别高,在美国一小时,当你去找律师的时候,进门之后就按一下铃,以一小时120美金的价格已经开始计费了,当你说谢谢的时候,对不起你已经花到了3美金了。

其次是翻译,刚才说到的科大讯飞就是对翻译人员最大的威胁。

接下来是客服,过去某信用卡中心以及百盛,它们的客服人员都减少了一半,减少的岗位都被智能机器人取代了,它可以提供更好的服务。

还有保安、会计、销售、医生、司机,美国有五千名卡车司机,每年因为卡车事故造成几千人的死亡,造成40多亿美金的损失。大家如果从事交通领域会发现,你会在交通监控中发现很多卡车司机在开高速公路的时候是闭着眼睛的,因为他累了,他在睡觉。他睡过五分钟睁开眼睛还是直线,继续闭上眼睛,这样疲劳驾驶是导致事故的主要原因。

刚才提到了金融机构的交易员,纽约证券交易所刚开设的时候全部都是交易员,现在3%是人在操作,未来可能全部是机器人来操作。富士康在中国大陆有100万的员工,但它计划要上线70万的机器来替代这100万员工。中国纺织业在过去十年已经减少了200多万的岗位,而美国制造业的人口从占总人口的30%降到了10%,美国回归制造业我觉得是个谬论,因为它已经没有非常成熟的技术工人了。

IBM花了10亿美金买了一个医疗公司,拿到了10万人的检测报告、医疗数据,它依靠这10万人的医疗数据去优化了它的算法以及它的认知能力,之后就可以帮助医生去诊断了。在医疗领域,美国统计误诊率是高于30%的,所以有3个人去看病的时候,就要有一个人被医生误诊,但是如果你去找机器人看病的时候,你不会被误诊,因为它是客观,不是主观的。

金融科技公司正在影响金融行业的就业岗位。中国四大行去年减少了5万名员工,趋势刚刚开始,智能客服已经取代了30%多的人工的岗位。

1812年的时候,当纺织机器代替工人,有一个工人叫卢德他砸了机器,他认为机器抢了他的饭碗,并号召所有工人去上街游行,可能一百年过去了,两百年过去了,大家没有失业,并且收入越来越高。但是人工智能到来之后,会不会也是一个卢德谬论呢?这个留给大家去思考。

按照传统经济大家会认为随着时间的推移,当机器的自动化越来越发达的时候,你的工资是增长的。过去2%的农民养活了98%的美国人,那么未来可能这2%中的1%就可以养活所有的美国人了。假设现在工业化大生产依靠100个人养活了我们所有的人,未来有可能1个人就养活了所有的人口,这只是一个比喻。

当这种情况出现的时候,我们哪些人还有工作?哪些人还有收入?我们来看一个比喻,隧道之光,这个是讲的重点。在这里,每个光点代表一个人在经济社会中拿到自己可支配的收入,光点越强代表他拿到的收入越多。

在过去一段时间,这个光点我们通过数据的体现越来越集中,暗淡的光越来越多,集中的光越来越多,这就造成了像21世纪资本论作者托马斯提到的一个结论,过去100年所有人创造的新兴财富,不如这些占全球人口不足10%的富人他们资产增值带来的财富。当未来人工智能大量为人类提供服务的时候,哪些人还可以在这个隧道里面拿到自己的光,拿到自己的收入去消费,这个是在座要考虑的问题。

2011年的时候,我们统计了法国的收入分配,10%的富人拥有62%的财富,在中国是10%的富人拥有64%的财富。50%的穷人只拥有4%的财富,并且这种趋势在加大。未来当智能社会来临的时候,当大家已经没有适合自己工作的时候,那么10%的这个比例会越来越少。但它的财富量会越来越多,50%的穷人比例会越来越多,中间所谓的中产阶级会向两边分化,要么你靠着自己的一夜暴富成为10%的富人,要么你成为穷人。

我们离智能时代还有多远?

人工智能去年进入一个发烧的时代,行业里的人认为人工智能才刚刚开始,真正到大规模的应用可能要3-5年,真正人工智能取代人的工作岗位,影响到人的饭碗,可能再过30年。

人的大脑正常有280亿的神经元,最聪明的人,比如爱因斯坦有1000亿个神经元。IBM在2016年6月造出了人造人工智能神经元芯片,只有100万个神经元,它离1000亿还有很大的距离,但是可能在未来10年之内就会突破这个起点,那个时候有可能我们人类的饭碗,特别是我们白领的饭碗就会受到威胁。

距离这个不确定的时代,或者我们叫智能时代,现在这段时间是智能时代的黎明呢,还是黎明前的黑暗呢?人和机器无外乎有三种情况,人类驾驭机器、人类和机器共生、机器驾驭人类。那未来谁会成为这个智能时代的圈养者,是我们在座的人类,还是神人创造的智能机器人?还是算法?《黑客帝国》描绘了这个社会、这个场景,这个结局会不会来临?我相信电视剧《西部世界》会告诉大家答案。

谢谢,我的演讲到此结束!

本次活动其他演讲嘉宾:

中欧国际工商学院经济学与决策科学教授 方跃

京东万象总经理 杜宇甫

360大数据中心副总经理 傅志华

天云大数据CEO 雷涛

商汤科技联合创始人 徐冰

注:以上所有内容由数据猿编辑整理并发布,更多内容请关注数据猿获取实时动态。

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