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AI时代重振

变化是不可避免的。出生于公元前544年的希腊哲学家赫拉克利特(Heraclitus)曾说:“你永远不会两次踏入同一条河流,因为这不是同一条河流,你也不是同一个人。”人类从一开始就在努力改造世界,使之变得更好。人类发明的最早的工具是用石头做成的。最新的这些都是由科技塑造的。我们创造的每一项创新似乎都激起了一股迷恋和恐惧的双流——迷恋它将如何推动我们的社会,害怕它将使我们过时。考虑一下最近的这些例子世界银行报告

  • 在1500年代后期,女王伊丽莎白我拒绝向发明人授予专利针织机,担心它会剥夺她的工作主题。这是纺织工业机械化的第一个主要阶段,后来导致了工业革命。
  • 在19世纪80年代,清代凶狠地反对中国建设铁路,争论携带行李的丧失工作可能会导致社会动荡。今天,中国列车乘火车移动54%的国内贸易,超过任何其他主要国家。
  • 2018年,德国、韩国和新加坡的人均机器人密度最高。然而,尽管机器人的普及,所有这些国家的就业率仍然很高。

唯一的常数是重塑

在适者生存的经济博弈中,再创造是一个永恒的主题。如果三星依然如此,它今天会是什么样子卖鱼干?真正的再造不仅影响行业的业务,也影响其个体参与者。例如,优步经常被作为一个行业颠覆者的例子,它取代了现有出租车司机的工作。然而,最近的一项分析优步对美国城市的影响表明,优步不仅将驾驶员的工作数量增加了50%,但优步司机的工资率高约10%。

技术进步也是如此 - 虽然它确实扰乱了过去的事情,但它也开辟了新的机会和技能的门。例如,据世界银行集团报告称,而不是雇用传统贷款人员,这是中国领先的金融化平台为数字化贷款的梯度创造了3,000多个数据分析工作。在制造业,GE通过使员工通过其“职位”来学习未来工作所需的技能来推进自己的数字转型。辉煌的学习“ 程序。实际上,人力群报告这44个国家的87%的雇主计划计划将其劳动力抵销,以填补人才差距。而且,对于那些愿意采取重新感应暴跌的人来说,来自大学,公司和大规模开放的在线课程的AI有丰富的自由教育,例如Udemy,Coursera和EDX。

增强人类能力

虽然创新经常需要新技能,但其主要目标是增强人类能力,使我们能够做更大更好的事情。AI承诺在数据爆炸时代在哪里做同样的事情思科预测that every person will generate 50 GB of traffic per month by 2022. That’s 10,000 times more data than the first hard disk held in 1956. While that seems like a giant leap, it’s not surprising given the proliferation of devices connecting to IoT, the latest contributor to the每日洪水数据。人类思想根本不可能处理这个数量的数据。因此,依赖于处理大量信息以实现更好结果的任务将需要AI帮助 - 例如,计算保险或金融风险,诊断疾病,检测和精确危险,识别理想的求职者等。然而,最好的结果将来自ai +人类合作最近的一项实验表明。在测试中,a临床ai.对人类医生进行了体育考试,而AI优于人类医生,AI +人类群体表现最佳。

平台和人群的力量

互联的数字平台是信息经济的潜在基础和AI +人类合作。今天,几乎任何有互联网连接的人都可以学习和开发新技能,启动公司,贸易商品和服务,人群源应用测试或者复杂问题的解决方案乃至建立自己的ai通过数字平台。通过将客户,生产商和提供商以一定的方式连接,这些数字平台已成为合作和创新的必要枢纽,具有自身的固有价值。在最近的谈话中,Andrew McAfee,“机器,平台,人群:利用我们的数字未来,”共享生态系统如何发展自己的价值的速度。他说,当Apple首先将App Store打开到外部开发人员时,那些有超过1000万552应用程序在最初的几天里。

从那以后,企业已经开始认识到这些数字生态系统的市场价值,因为他们的客户越来越多地选择了他们可以提供的服务,内容和智能的产品。市场的市场价值智能家居设备例如,主要由其数字服务决定连接提供商的IOT生态系统可以提供。在许多情况下,嵌入式AI智力还使设备能够通过学习和适应用户偏好,语音,行为等来提供这些服务的超个性化体验。这些智能设备,无论是在家庭还是企业,都返回关于用户偏好,需求和消费行为的洞察的宝藏,这些行为在等领域创建新市场物联网数据交换

更好的在一起

社会每次发生创新时都会演变和重新平衡,尽管我们的恐惧,现实是,今天,人类更大的人类可以获得比以往任何时候都更好的工作,教育和医疗保健。互连的生态系统是这些创新和AI +人类合作的关键推动因素。正如以前的技术进步创造了以前的新工作,AI的进步将在App开发,边缘设备运营,AI道德合规性,数据科学等内创建新的工作。广泛地说,这些领域将出现新的机会 - 通过提供来构成AI的问题背景意识,培训算法,确保道德合规性并响应AI建议或产出。当建议包括未被想到的新模式或问题时,它将采取人类的想象,探索未知的水域并发现新市场的蓝海

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