AI来了!在中国高考志愿要选什么专业才能不被AI替代?

AI功能具有令人兴奋和深远的潜力,可以通过改善保健、环境、安全和教育,来增强人类福祉。同时,它将模糊物理、数字和个人领域之间的界限,也引起了复杂的局面,如道德、法律和安全问题;我们应该采取谨慎的方式来管理。

随着国内科技巨头对AI研发的推动,中国渐渐成为全球领先的AI开发中心之一。中国庞大的人口和多样化的行业组合具备了产生大量数据的潜力,并为AI产业提供了巨大的市场。

广泛采用人工智能技术对中国未来经济增长至关重要,因为随着全国人口老龄化的增长,人口红利的消失,提高生产效率成了迫切的需求。AI产业的发展需要一个更开放的数据环境和训练有素的数据科学人才,这两项必不可少。但AI也带来了复杂的社会和经济问题,需要仔细考虑。

 

中国在AI发展中的地位

中国和美国目前是全球AI发展的领导者。仅在2015年,它们在学术期刊上刊登了近10,000篇关于AI的论文,而英国,印度,德国和日本则加起来仅发表了大约一半的学术研究文章。

中国的AI大部分动力都是由民营的高科技公司推动的。在大量的搜索数据及许多产品线的帮助下,中国的一些互联网巨头都在图像和语音识别等技术领域处于领先地位。这些功能已经融入到新产品中,包括自动化的个人助理,自动行驶汽车,等等。

中国有理由对其在AI界未来的作用感到乐观。中国庞大的人口可以产生大量数据,这是“培育”AI系统的先决条件。中国也具有“经济范围”的优势:其广泛的行业提供了肥沃的部署市场。

但是,想要持续努力,保持在这样一个迅速发展的领域的前沿优势,并最大限度地发挥这些技术的经济潜力,中国需要专注于加强创新能力。例如,虽然中国学者实际上数量比美国研究人员发表了更多关于AI的论文,但他们的论文没有产生与美国或英国作者相同的影响。

此外,中国还没有像美国这样有生机勃勃的AI生态系统。美国这个生态系统比中国能孵化出更多大型创业公司。美国的生态系统是大型、创新和多元化的(包括研究机构和大学以及私人公司)。基于硅谷科技部门的一切优势,美国具有难以复制的优势。

我们可以通过AI的三个主要组成部分:数据,算法和计算能力来看待其在中国开发的挑战。

 

数据

正如人类需要食物一样,AI不能在没有稳定“食物”数据的情况下运行。这些系统必须提供大量的数据,以便他们自己“训练”,不断改进和完善产量。但数据的几个问题可能会阻碍中国的AI发展。

首先,中国的技术巨头通过他们的专有平台收集了大量的数据,中国在创造数据生态系统统一标准和跨平台共享友好方面落后于美国。

其次,周边和世界其他国家已经发现,开放的政府数据刺激了民营企业的创新,但中国的公共部门数据相对较少,无法进行勘探。

最后但并非最不重要的是,对跨境数据流的限制使中国处于全球合作的不利地位。

算法

在应用层面上,中国与其他国家的算法发展相当。事实上,中国玩家在开发用于语音识别和定向广告的算法AI方面取得了突破。感谢全球开源平台,中国企业能够快速复制在世界任何地方开发的最先进算法。

不过,中国落后于美国和英国推动AI发展的基础研究领域,其中一个主要原因是人才短缺。中国AI人才对持续推动AI事业的发展将至关重要。

超过一半的美国数据科学家已经有十几年的工作经验,而在中国,高达40%的人经验不到五年。中国目前有不到30个专注于人工智能的大学研究实验室,没办法发展足够的人才,来满足中国AI行业的招聘需求。

此外,中国的AI科学家在计算机视觉领域和语音识别的专业领域和其他领域不成比例,在其他一些领域存在空白。

中国大学课程在AI中也可以受益于学校可以提供更高的数学和统计要求并优先考虑其在全球范围内持续发展的努力,这也是值得思考的——是否可以通过改变奖励研究经费的模式来促进更大的创新。

计算能力

在中国计算能力不是AI商业开发的直接瓶颈。随着微处理器在全球市场上广泛使用,计算能力已经成为可以轻易获得的商品。

但中国不能忽视发展自身先进的计算能力,包括半导体,微处理器和高性能计算技术的重要性。计算能力是AI基础设施的一部分,因此具有重要意义。

AI的战略重要性

中国历来严重依赖国外的微芯片供应。一些中国的高价值半导体类型几乎全部依靠进口。但在2015年,美国政府禁止了英特尔,Nvidia和AMD三大芯片全球供应商把运用于高端超级计算机的芯片销售给中国政府,对核心技术供应的更强控制可能会改善中国在未来更广泛部署AI系统的能力。

为了解决这个问题,2014年中国政府出台了“国家准则”和“中国2025集成电路(IC)行业发展与推广”政策。政府还推出了国家IC投资基金。到目前为止,已经筹集了超过200亿美元。这些举措开始取得成果:2016年6月份,中国推出了双威太阳能灯,打破了世界史上超级计算机最快的记录,它不包含美国开发的处理器。

政府的前台投资是一个长期的赌注,应该具有明显的波动效应,因为它鼓励私营企业发挥积极作用。

专业处理器,如图形处理单元,可以进行大量的复杂的计算,对于AI是特别重要的。随着中国IC业的发展,也应该对这类处理器的发展给予足够的重视。

随着中国认为开发人工智能的战略应注意技术行业日益全球化重要性。AI价值链的各个方面,从基础研究到应用开发到硬件制造都涉及到全球合作。除了建立自己的数据生态系统,管道数据科学研究人才和半导体行业,中国需要确保其AI行业建立在与全球市场相结合的开放系统上。

AI对中国经济影响

AI是中国加快生产力增长的重要机遇,但是,决策者也需要考虑并准备因为人口老龄化导致潜在的劳动力市场中断。

在过去几十年中,中国从“人口红利”中受益匪浅,劳动力不断扩大推动了经济增长。但中国将会失去这样的势头,该国的劳动适龄已经达到顶峰,在未来几十年内将继续缩小。这个人口趋势意味着未来中国会远低于保持目前生产力和经济持续增长所需的劳动力水平。保持势头的唯一选择将是急剧加速生产率的增长。

AI可以部分缩小这个差距。人工智能系统可以通过完成现有技术来提高,通过协助或替换人类,更有效地开展工作活动。以英特尔为例,如果公司以前发生错误,需要依靠人员对数据进行根本原因分析。但现在机器学习可以比人类更快地完成这个任务;算法可以筛选关于每个芯片的数千个数据点,以找到常见的有缺陷的模式。此外,AI可以让制造工业机械,供应链,物流路线等过程变得更有效率。 AI应用程序可以创造戏剧性,通过预测故障,识别瓶颈和自动化流程来提高效率和决定。

中国的经济很大一部分由住宿、食品、餐饮、制造业、农业等不等比例的行业组成,这些行业的工作既包括常规任务也包括自动化的任务。

根据MGI的报告,AI自动化可以给中国每一个经济的生产力注入0.8个百分点的增长;取决于采用的速度,每年增长1.4个百分点。

除了提高生产力外,AI的兴起也有可能创造新的产品服务,因此形成新的职业和业务。

“数字鸿沟”将变成社会鸿沟

AI有潜力大幅度提高生产力增长,但可能会出现较大的费用和收入不平等。在AI这样的角色介入下,需要更少的人为客户服务。例如,阿里巴巴考虑如何合并AI客户支持其移动支付应用程序。

总体而言,人工智能将会增加所谓“技术偏见”的趋势。技术变革,就是在对数字技能有一个新的保障的同时,对中低技能工人的需求就会减少。这可能减少总劳动力需求,但平均收入可能上升,分配可能变得更加偏向具有合适技能的人。

中国比世界上任何其他国家有更多的劳动力与在技术上自动化的活动相关联。 MGI估计,中国51%的工作活动可以自动化,相当于3.94亿全职员工。然而,即使在早期采用的情况下,到2055年,其中约90%的工作将实现自动化,中国增长目标为4-5%,仍可能面临实现国内生产总值所需劳动力的不足,这将使国家寻求更多的杠杆来提高生产力。

那些由日常的工作活动和可预测的、可编程的任务组成的工作,特别容易受到人工智能的替换。由于计算成本效益,中等技能工人可能首当其冲,相对来说,低薪职位反而可能会存在更长的时间。

然而,这并不是说今天的高技能工作将被完全中断消失。具备专业知识的专业人员有执行许多任务的经验,如医生,可能会自动化,但这些工作可能会发生改变,更多地关注个人和AI互动。许多工作不会消失,而是人力和AI的组合。工作活动将发生变化,教育和培训体系将需要对此做出应对。

最近美国政府的一份报告研究了与AI有关的工作类型,未来将其分为四类需要与之配合的参与工作。

AI系统完成复杂任务(如护士使用AI应用程序进行例行病人检查操作);

开发工作来创建AI技术和应用(如数据科学家和软件开发人员);

监督,许可或修理的监督工作AI系统(如维护AI机器人的技术人员);

以及响应AI驱动的工作范式转变(例如律师围绕AI或城市规划者创建法律框架)。

随着高级数字技能的需求急剧增加。低技能劳动力的过剩可能加剧不平等。一些人口群体可能会变得特别脆弱。例如,万事达卡全球妇女进步指数(MasterCard Worldwide Index of Women’s Advancement)表明,妇女目前少于20%的是计算机科学毕业生。中国女子就业人数多达83.8%就业于由自动化代表性不足的常规工作。只有27.8从事技术和管理角色。这些数据表明高技能角色中性别不平等程度高,AI可能会扩大工作中的性别差异。

同样,AI的日益普及可能会加剧现有的分歧。考虑到AI系统的主要作用有对未来的规划产生至关重要的社会影响的可能性,AI将加剧繁荣的沿海地区和欠发达的内陆地区的机会不平等以及城乡差距。

AI功能具有令人兴奋和深远的潜力,可以通过改善保健、环境、安全和教育,来增强人类福祉。同时,它将模糊物理、数字和个人领域之间的界限,也引起了复杂的局面,如道德、法律和安全问题;我们应该采取谨慎的方式来管理。

文章编译自《麦肯锡报告:人工智能对中国的影响》

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