Cửa hàng DApp | Trung tâm Web3 với các sự kiện và trò chơi

Chủ đề thịnh hành

Aaron Levie

CEO @box - Giải phóng sức mạnh nội dung của bạn với AI

Lý do mà AI sẽ không xóa bỏ việc làm theo cách mà một số người dự đoán là vì chúng ta thường mắc sai lầm khi nghĩ rằng khi chúng ta làm cho một cái gì đó hiệu quả hơn, bạn cần ít nguồn cung hơn tương ứng. Hóa ra rằng trong một số lĩnh vực đáng kể, mức độ năng suất tốt hơn thực sự có nghĩa là nhu cầu cho dịch vụ đó tăng lên. Đây là toàn bộ điểm của nghịch lý Jevons. Khi chi phí thực hiện công việc giảm xuống, nhu cầu cho nó tăng lên. Và thường thì có nhiều nhu cầu bị kìm nén hơn chúng ta nhận ra. Khi AI thúc đẩy sản lượng trong những lĩnh vực này, do đó làm giảm chi phí trên mỗi đơn vị sản phẩm, nhu cầu sẽ tăng lên theo những cách không ngờ. Điều này đúng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, lập trình, dịch vụ pháp lý, tiếp thị và rất nhiều lĩnh vực khác.

"AI không thay thế các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh" bài viết hay Kỳ vọng: sự tiến bộ nhanh chóng trong nhận diện hình ảnh AI sẽ xóa bỏ việc làm trong ngành chẩn đoán hình ảnh (ví dụ: như đã được dự đoán nổi tiếng bởi Geoff Hinton cách đây gần một thập kỷ). Thực tế: ngành chẩn đoán hình ảnh đang phát triển mạnh mẽ. Có rất nhiều dự đoán, theo ý kiến cá nhân của tôi, là ngây thơ về tác động sắp xảy ra của AI lên thị trường việc làm. Ví dụ: khoảng một năm trước, tôi đã được một người nên biết hỏi liệu tôi có nghĩ rằng sẽ còn bất kỳ kỹ sư phần mềm nào tồn tại ngày hôm nay không. (Spoiler: Tôi nghĩ chúng ta sẽ vượt qua được). Điều này đang diễn ra quá rộng rãi. Bài viết đi vào chi tiết về lý do tại sao điều này không đơn giản như vậy, sử dụng ví dụ về ngành chẩn đoán hình ảnh: - các tiêu chuẩn không đủ rộng để phản ánh các tình huống thực tế. - công việc phức tạp hơn nhiều so với chỉ nhận diện hình ảnh. - thực tế triển khai: quy định, bảo hiểm và trách nhiệm, sự khuếch tán và quán tính thể chế. - nghịch lý Jevons: nếu các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh được tăng tốc thông qua AI như một công cụ, nhu cầu sẽ tăng lên rất nhiều. Tôi sẽ nói rằng ngành chẩn đoán hình ảnh theo ý kiến cá nhân của tôi không phải là một trong những ví dụ tốt nhất để chọn vào năm 2016 - nó quá đa dạng, quá rủi ro, quá được quản lý. Khi tìm kiếm những công việc sẽ thay đổi nhiều do AI trong khoảng thời gian ngắn hơn, tôi sẽ tìm ở những nơi khác - những công việc có vẻ như là sự lặp lại của một nhiệm vụ đơn điệu, mỗi nhiệm vụ tương đối độc lập, khép kín (không yêu cầu quá nhiều bối cảnh), ngắn (về thời gian), dễ tha thứ (chi phí sai sót thấp), và tất nhiên có thể tự động hóa với khả năng hiện tại (và kỹ thuật số). Ngay cả như vậy, tôi mong đợi sẽ thấy AI được áp dụng như một công cụ trước tiên, nơi công việc thay đổi và tái cấu trúc (ví dụ: nhiều giám sát hoặc theo dõi hơn là làm thủ công, v.v.). Có thể trong tương lai, chúng ta sẽ tìm thấy một bộ ví dụ tốt hơn và rộng hơn về cách mà tất cả điều này đang diễn ra trong ngành. Khoảng 6 tháng trước, tôi cũng đã được hỏi để bỏ phiếu xem liệu chúng ta sẽ có ít hơn hay nhiều hơn kỹ sư phần mềm trong 5 năm tới. Bài tập để lại cho người đọc. Bài viết đầy đủ (toàn bộ Bản tin The Works in Progress khá tốt):

Hàng đầu

Thứ hạng

Yêu thích