人類生活可從三個方面尋求人工智能和大數(shù)據(jù)的幫助

時間:2018-01-10

來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語:談到人工智能和工作,預(yù)測是殘酷的。傳統(tǒng)的觀點認(rèn)為,AI可能很快就會讓數(shù)百萬人失去工作,這是未來二十年中,對于打字員和白領(lǐng)工人而言

談到人工智能和工作,預(yù)測是殘酷的。傳統(tǒng)的觀點認(rèn)為,AI可能很快就會讓數(shù)百萬人失去工作,這是未來二十年中,對于打字員和白領(lǐng)工人而言,一如過去兩年機(jī)械化對工人的影響一樣。也就是說,當(dāng)?shù)缆飞喜紳M了自動駕駛汽車時,卡車司機(jī)和出租車司機(jī)將發(fā)現(xiàn)自己已經(jīng)失業(yè)或半失業(yè)。

但現(xiàn)在我們應(yīng)該開始考慮AI對社會的潛在好處以及它的弊端。大數(shù)據(jù)和AI革命也有助于消除貧困,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。

貧窮當(dāng)然是一個多方面的現(xiàn)象。但是貧窮的狀況常常包含以下一個或多個現(xiàn)實:缺乏收入(失業(yè));缺乏準(zhǔn)備(教育);并依賴政府服務(wù)(福利)。AI可以解決所有三個。

首先,盡管人工智能可能會使人們失去工作,但它同時也可以用來將人們與正在失業(yè)的優(yōu)秀中產(chǎn)階級的工作相匹配。今天在美國有數(shù)百萬這樣的工作。這正是人工智能所擅長的匹配問題。同樣地,人工智能可以預(yù)測明天的工作空缺將在哪里,以及他們需要哪些技能和培訓(xùn)。

從歷史上來看,我們傾向于回避這種社會規(guī)劃和工作匹配,這或許是因為它對我們的指揮經(jīng)濟(jì)有一定的作用。然而,沒有人認(rèn)為政府應(yīng)該強(qiáng)迫工人接受特殊的工作,或者確實認(rèn)為這些工作和技能的缺口需要成為政府的工作。關(guān)鍵是,我們現(xiàn)在有了工具來猜測哪些工作是可用的,哪些技能是工人需要填補(bǔ)的。

其次,我們可以將所謂的差異化教育——基于學(xué)生以不同的方式和不同的速度掌握技能的理念——帶給全國的每一個學(xué)生。2013年,美國國立衛(wèi)生研究院的一項研究發(fā)現(xiàn),近40%的醫(yī)學(xué)院學(xué)生對一種學(xué)習(xí)模式有強(qiáng)烈的偏好:有些是傾聽者;其他人都是視覺型學(xué)習(xí)者;還有一些人通過實際做得到了最好的學(xué)習(xí)。

我們的學(xué)校系統(tǒng)有效地假設(shè)了相反的情況。我們把學(xué)生們捆綁在一個房間里,用同樣的教學(xué)方法和希望獲得最好的結(jié)果。人工智能可以改善這種狀況。即使在標(biāo)準(zhǔn)化課程的背景下,人工智能“導(dǎo)師”也能找到每個學(xué)生的弱點并糾正他們的缺點,使他們適應(yīng)自己的學(xué)習(xí)方式,并保持學(xué)生的參與。

今天占主導(dǎo)地位的人工智能,也被稱為機(jī)器學(xué)習(xí),允許計算機(jī)程序變得更加精確——如果你愿意的話,可以學(xué)習(xí)——因為它們吸收數(shù)據(jù),并將其與其他數(shù)據(jù)集的已知示例相關(guān)聯(lián)。通過這種方式,人工智能“家庭教師”在滿足學(xué)生的需求時變得越來越有效,因為它花更多的時間來觀察什么可以提高學(xué)生的表現(xiàn)。

第三,將教育、就業(yè)培訓(xùn)和匹配納入21世紀(jì)的共同努力,應(yīng)該消除大量人口對政府計劃的依賴,這些計劃旨在幫助陷入困境的美國人。有了21世紀(jì)的技術(shù),我們可以合理地減少政府援助服務(wù)的使用,使其服務(wù)于原本計劃的功能。

現(xiàn)在可以利用大數(shù)據(jù)集來更好地預(yù)測哪些程序可以在特定的時間幫助特定的人,并快速評估程序是否具有預(yù)期的效果。用廣告打個比方,這將是在黃金時段電視上投放廣告和通過微目標(biāo)分析進(jìn)行廣告的區(qū)別。猜猜哪個更便宜,能更好地到達(dá)目標(biāo)人群?

至于意識形態(tài)對公眾援助辯論的有害影響:大數(shù)據(jù)承諾更接近于對這些社會項目無偏見的、沒有意識形態(tài)的有效評估。我們可以更接近一個精英式的技術(shù)專家型社會的愿景,即來自州和地方各級政府的政客們——那些與他們的選民所面臨的實際問題最接近的——已經(jīng)開始接受。

就連國會偶爾也會從黨派之爭中醒來,以推進(jìn)公共政策決策的科技事業(yè):2016年,美國國會投票贊成,巴拉克·奧巴馬總統(tǒng)授權(quán)建立以證據(jù)為基礎(chǔ)的政策制定委員會。創(chuàng)建委員會的法案是由民主黨參議員帕帕蒂·穆雷(PattyMurray)和眾議院議長保羅·瑞安(PaulRyan)發(fā)起的。在該委員會于2017年9月到期之前,它利用政府?dāng)?shù)據(jù)評估政府政策的有效性,并根據(jù)調(diào)查結(jié)果提出建議。

這進(jìn)一步表明了人工智能和大數(shù)據(jù)在積極、有目的的公共利益服務(wù)方面的承諾。在我們將這些新技術(shù)視為混亂和顛覆的代名詞之前,我們應(yīng)該考慮它們的潛力,以造福社會。

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