人工智能 (Artificial Intelligence,簡稱AI),被許多人譽為是我們這個時代最重要的技術進步之一。憑藉著從無數資料中學習並能據此做出預測或決定的能力,AI正在改變許多行業及其就業市場的面貌。在這篇文章中,我們將會探討其本質及對我們生活的影響,以及它所帶來的道德問題。
什麼是AI?
根據TechTarget前執行編輯Ed Burns的說法,AI是機器,特別是電腦系統對人類智慧過程的模擬。AI的具體應用包括專家系統、自然語言處理(NLP)、語音辨識和機器視覺。
AI的發展
AI自20世紀50年代誕生以來,已經走過了漫長的道路。近年來,隨著計算能力和資料存儲的進步,它得到了迅速發展。AI最重大的突破之一是深度學習(Deep Learning)的發展,它使機器能夠以類似於人腦的方式來學習資料。這使得AI能夠做到識別語音、識別圖像中的物體,甚至在圍棋等複雜遊戲中擊敗人類高手。
AI對生活的影響
微軟(Microsoft)創辦人比爾蓋茲 (Bill Gates)在今年2月接受德國商業日報 Handelsblatt 的採訪時提到,AI聊天機器人ChatGPT的重要性,不亞於「互聯網的發明」,這「將改變我們的世界」!
事實上微軟早已身體力行,在旗下搜尋引擎 Bing 中使用 ChatGPT 母公司 OpenAI 的最新AI服務。新版 Bing 的搜索引擎整合了 ChatGPT 的語言模組,支持用戶使用對話型的搜尋方式。
而谷歌 (Google) 也同樣推出了旗下AI聊天機器人 Bard 來迎接這波科技狂潮。不過因為Bard曾在演示影片中出現了知識性錯誤,因此還需進行修整補足。 那邊廂,Mid-Journey、DALL•E 2、Playground AI、LeiaPix、Aiva、Runway Gen-1等AI應用的湧現,也全面改變了人們寫作、繪圖、製作視頻及音樂的傳統方式。不難得知,整個互聯網正在經歷一場革命,這極可能會改變原有各大巨頭盤踞的格局。
在其他領域,AI也正以各種方式改變著整個產業。如在醫療保健方面,它被積極地用於分析醫學圖像,識別潛在的疾病,以及幫助開發新的藥物。而IBM的Watson Health,已使用AI來分析病人的醫療資料,讓醫生可以做出更好的判斷及決定。
在金融領域上,AI善於迅速分析資料,使人從而作出正確的投資決策和防止欺詐。製造業方面,它被用於優化生產線和減少浪費。在零售業上,AI被用於個性化行銷和改善客戶服務。美國的零售巨頭Amazon便使用它來提高倉庫效率和推薦商品。
在教育領域,AI能使用自然語言處理(NLP)來幫助學生分析他們的寫作,這是傳統教育方式難以實現的。而於汽車行業,特斯拉(Tesla)早已使用AI來開發自動駕駛汽車。
AI對就業市場的影響
由於AI為一些行業帶來變革及實現自動化,導致當中部份工序轉移甚至消失。這將將無可避免地改變職人所需要的知識及技能。值得注意的是,這種變革不僅影響到低技能、重複性高的工作,它也同時影響到傳統意義上屬於高技能的職業,比如插畫師、作曲家、放射科醫生,金融分析師、律師助理甚至律師本身。
慶幸的是,AI也在創造新的行業及工作機會,比如數據科學和人工智能開發。預定未來對於具有技術和分析技能的職人之需求,將會有爆發式增長。
此外,由於AI能夠自動完成任務並從不同地點分析資料,遠端工作變得更加可行,公司對於辦公室的需求將會大幅減少,僱員可實現在家工作,不用再花費大量時間金錢在交通來回上,因而享有更多的私人生活。
AI和就業的未來
AI的未來無疑是有無限潛力;同時,它也對就業市場有巨大的影響。世界經濟論壇曾估計,到2025年,AI將取代8500萬個工作崗位,但也會創造9700萬個新工作崗位。這些工作可能主要分佈在資料分析、AI開發和客戶服務等領域。 對於職人來說,發展未來就業市場所需要的技能是非常重要,這包括:資料分析、程式設計和批判性思維等等。政府和雇主應及早考慮在提供相關教育和培訓上發揮作用,以幫助職人適應不斷變化的就業市場。
而對於發展AI的討論,倫理問題總是繞不開的話題。許多人對它最大的擔憂之一是其決策中可能帶有的偏見。事實上,如果訓練AI系統的資料滲有偏見,就必然會導致這系統的決策有偏見。
舉例來說,如果一個招聘演算法是在岐視某些群體的資料上訓練出來的,它就會在其招聘決策中顯現這種岐視,這便會造成道德缺失。其他倫理問題包括AI可能會被用於邪惡目的,如網路攻擊;以及應否在刑事司法等領域取代人類來決策。
結語
無可否認,AI的崛起正在改變許多行業、就業市場以至我們的生活。當中我們能窺見到巨大的機會以及挑戰。關鍵是作為政策制定者的政府、商業領袖和其他利益相關者會如何協同來應對這些機遇和問題,以確保大部人可以公平及可持續地享有AI帶來的好處。只有在洞悉這些潛在問題並積極妥善處理,我們才有可能利用它來為人類創造一個美好的未來。
關於AI的英文書籍
我們可能會通過品牌或交易(包括促銷商品)獲得報酬