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具象化与非具象化人工智能技术对全球劳动力市场的颠覆性影响。
长难句
据一家领先的商业咨询公司称,全球3%到14%的劳动力需要在未来10到15年内转换到不同的职业,并且所有工人都需要适应,因为他们的职业会随着越来越强大的机器而演变。
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“非具象人工智能”,比如我们智能手机中运行的算法,则是另一个方面。
2
由依赖数据的工作的算法化所引起的知识经济的根本性转变。
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剑桥大学贾吉商学院的斯特拉·帕奇迪博士认为,一些最根本的变化正在发生,这是依赖于数据而非生产的工作(即所谓的知识经济)“算法化”的结果。
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算法能够从数据中学习,以承担以前需要人类判断的任务,例如阅读法律合同、分析医学扫描图像以及收集市场情报。
3
组织采用算法以实现完美信息、降低成本和提高生产力的动机。
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“在许多情况下,它们的表现可以超越人类,”帕奇迪说。
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“组织之所以被吸引使用算法,是因为他们想基于他们认为的‘完美信息’做出选择,同时也是为了降低成本和提高生产力。”
4
人工智能对传统工作场所学习和未来专家发展的潜在负面影响。
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“但这些提升并非没有后果,”帕奇迪说。
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“如果常规的认知任务被人工智能接管,各行业如何培养他们未来的专家?”她问道。
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“学习一份工作的一种方法是‘合法的边缘性参与’——新手站在专家旁边通过观察来学习。
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如果这种情况不再发生,那么你需要寻找新的学习方法。”
5
通过算法驱动的决策,技术对劳动力的影响乃至控制的程度。
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另一个问题是该技术在多大程度上影响甚至控制劳动力。
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“电信销售人员的工作方式是通过与客户进行个人且频繁的接触,利用经验的优势来评估情况并做出决定。
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然而,该公司已经开始使用一种……算法,该算法规定了客户经理应该在何时就何种活动联系特定客户,以及向他们提供什么。”
6
短视工作实践的有害出现,导致员工过度依赖算法指令。
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她解释说,通常由外部设计师构建的算法往往成为知识的保管者。
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帕奇迪认为,在类似这样的情况下,一种短视的观点开始潜入工作实践中,即工人通过“算法的眼睛”来学习,并变得依赖于它的指令。
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替代性的探索——即实验和人类本能带来进步和新想法的探索——被有效地阻碍了。
7
员工为谋取个人利益而制定出操纵算法系统的颠覆性策略。
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帕奇迪和同事甚至观察到人们制定策略以使算法对他们自己有利。
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“我们看到了工人向算法输入虚假数据以达到他们目标的案例,”她报告说。
8
对透明的人工智能技术以及全面理解新引发的职业困境的必要性。
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正是像这样的场景,许多研究人员正努力避免。
长难句
他们的目标是使人工智能技术更值得信赖和透明,以便组织和个人了解人工智能决策是如何做出的。
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与此同时,帕奇迪说:“我们需要确保我们充分理解这个新世界在专业知识、职业界限和控制方面引发的困境。”
9
预计向涉及终身再培训和灵活工作选择的多阶段就业生活的过渡。
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经济学家哈米什·洛教授认为,工作的未来将涉及每个人整个生命历程的重大转变:“全日制教育之后接着全职工作,再接着领取养老金退休的传统轨迹已成为过去,”洛说。
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相反,他设想了一种多阶段的就业生活:在整个生命历程中都会发生再培训,并且在不同阶段,从事多份工作或不工作都是出于自愿选择。
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基于可用工作数量固定这一谬误,对工作流失预测的驳斥。
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关于失业问题,洛认为这些预测是基于一个谬误:“它假设了工作岗位的数量是固定的。
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如果在30年后,100个工作岗位中有一半由机器人完成,这并不意味着留给人类的工作岗位只有50个。
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论点认为,限制资本供应的法律,而不是新技术,才是失业的真正原因。
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剑桥大学商业研究中心和伦敦国王学院的尤恩·麦高希博士同意,关于工作未来的“世界末日”观点是被误导的。
长难句
“导致失业的是限制资本向就业市场供应的法律,而不是新技术的出现。”
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社会政策、再培训和重新部署在缓解历史和未来工作冗余方面的作用。
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他最近发表的研究通过研究失业的原因,回答了自动化、人工智能和机器人是否意味着“无工作未来”的问题。
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“历史清楚地表明,变革可能意味着裁员。
13
呼吁各国政府实施大胆的政策,以确保工作保障、公平收入和经济民主。
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他补充道:“如果人工智能和机器人技术将导致工作岗位的变化,那么我希望能看到政府抓住机会改善政策,以实施良好的工作保障。
长难句
我们可以‘重新编程’法律,为更公平的工作和休闲的未来做准备。”
长难句
麦高希的研究结果是对组织、政府和银行的领导人的战斗号召,呼吁他们用大胆的新政策来先发制人地应对即将到来的变化,这些新政策将保证充分就业、公平收入和繁荣的经济民主。
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将即将到来的人工智能驱动的变革概念化为人类一场根本性的社会革命。
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它们赋予了人类以一种过去无人能想象的方式生活的能力,”他补充道。
长难句
“正如工业革命使人们告别了自给自足的农业,企业革命促成了大规模生产一样,第三次革命已被宣告到来。