人工智能的潜力创造了就业机会,但也推动了受控劳动力的转移
认知迁移已经开始。车站人满为患,一些人迫不及待地上车,而另一些人则犹豫不决,怀疑是否有必要离开熟悉的地方。
哈佛大学教授、未来工作专家克里斯托弗-斯坦顿(Christopher Stanton)最近指出了人工智能前所未有的应用速度,称其为 "一种扩散速度极快的技术"。这种迅猛的速度使人工智能革命有别于个人计算或互联网等过去的技术变革。谷歌 DeepMind 首席执行官德米斯-哈萨比斯(Demis Hassabis)预测,人工智能的影响在规模和速度上都将使工业革命相形见绌。
人机智能共享越来越无缝。早期采用者将人工智能融入日常工作流程,而先行者则将其完全融入创意流程和职业身份。这些积极的参与者包括及时的工程顾问、系统重新设计的产品经理,以及在编码、设计和营销运营中利用人工智能的企业家。
对他们来说,这一新领域让他们感到可以驾驭,令人兴奋。然而,许多人仍不放心,他们面临的不仅是过时的风险,还有更深层次的不确定性,即何时以及如何参与人工智能尚不明确的未来。这种双重准备挑战改变了人们对人工智能的承诺和压力的看法。
现实检查
在各个领域,人工智能重塑工作流程的速度都快于战略团队的反应速度。最终的影响仍不明确--甚至是否存在终局?随着人们对超级智能机器将在数年内出现的预测不绝于耳,员工收到的紧急适应任务却缺乏具体指导。
另一个人工智能寒冬是否会重演?以前的衰退源于过度承诺--20 世纪 70 年代的计算极限和 80 年代末的专家系统失败都引发了资金崩溃。如今的情况则大不相同,机构承诺、消费者采用和技术基础设施都更加强大。如果现在失败了,原因不会是缺乏资源,而是信任危机。

1988 年,人工智能在未兑现承诺后缩水。 纽约时报 迁移正在进行
认知迁移的早期阶段显示出明显的分歧--一些人迫不及待地登上了飞机,而另一些人则在车站焦虑地徘徊。在表面的平静之下,随着人工智能将软件开发速度加快100倍、生成面向客户的代码,甚至协助古典学家破译古文献,工作场所的不安情绪也在增加。
有意愿的参与者在规划自己的方向,但承受压力的员工则在期待中感到不安。这已经超越了工具采用的范畴--许多人质疑新兴的工作场所文化是否会容纳他们。延迟参与有可能成为永久性的流离失所,即使是经验丰富的专业人员也会对自己的角色感到不确定。
可靠性悖论
尽管取得了惊人的进步,但人工智能系统仍然喜怒无常--自信却不负责任,复杂却健忘。聊天机器人仍然会对事实产生幻觉,丢失对话线索。它们凝固的 "智能 "与人类的学习形成了鲜明对比,人类的学习只受到不断扩大的语境窗口的限制。
全球信任度调查显示了鲜明的文化差异--中国的接受度为 72%,而美国为 32%。完善记忆和减少幻觉可以增强人们的信心,但如果公众不切实参与人工智能治理,怀疑论就会持续存在。
计算风险
人工智能行业正奋力前行,打赌当前的局限性将被工程突破所取代。这个赌注假定生产率的提高将超过破坏成本,扩大的接入将使机会民主化,而不是权力集中。
然而,在赌注和梦想之间存在着不确定性--前所未有的转型速度压倒了社会的适应能力。随着认知迁移的加速,关于目的地坐标以及谁会在抵达后受到欢迎等关键问题仍未得到解答。
加里-格罗斯曼(Gary Grossman)是爱德曼技术实践执行副总裁,也是爱德曼人工智能卓越中心的全球负责人。
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AIに仕事を奪われる心配より、適応できるスキルをどう身につけるかが大事だよね。ハーバードの教授も指摘してるけど、変化自体は避けられない。むしろ、新しい役割が生まれる可能性に期待してる!😊 個人的には、教育システムのアップデートが鍵かな?
Na ja, "kognitive Migration" ist aber ein schicker Euphemismus für den Realitätsschock, den viele erleben. In meiner Branche (Marketing) verdrängen KI-Tools jetzt schon Junior-Stellen, während gleichzeitig händeringend nach Leuten gesucht wird, die die KI-Ausgaben überprüfen und steuern können. Das erinnert mich an die Industrialisierung: Es entstehen neue Jobs, aber die Übergangsfrist ist für die Betroffenen oft brutal. Wohin wandern die "Zögernden" eigentlich ab? In den Niedriglohnsektor? Die soziale Abfederung dieses Wandels wird zur Schlüsselfrage. 🧐
认知迁移已经开始。车站人满为患,一些人迫不及待地上车,而另一些人则犹豫不决,怀疑是否有必要离开熟悉的地方。
哈佛大学教授、未来工作专家克里斯托弗-斯坦顿(Christopher Stanton)最近指出了人工智能前所未有的应用速度,称其为 "一种扩散速度极快的技术"。这种迅猛的速度使人工智能革命有别于个人计算或互联网等过去的技术变革。谷歌 DeepMind 首席执行官德米斯-哈萨比斯(Demis Hassabis)预测,人工智能的影响在规模和速度上都将使工业革命相形见绌。
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