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【剖析】机器人抢人类饭碗现实版和科幻版

作者:中国机器人新闻中心  来源:布谷传声  发布时间:2015-12-2 9:44:33

 中国机器人新闻网讯:11月29日,亚马逊公布了一款内建八具螺旋桨的无人直升机Prime Air,它能通过遥控的方式把商品在30分钟内送到客户府上。飞行高度可达121.92米,重量约24.9公斤。

在Prime Air宣传片里,亚马逊试想了一个在“不久的将来”就会出现的普通家庭里的场景。家中的3岁斗牛犬咬烂了小女孩的足球鞋后,妈妈通过亚马逊购买了一双全新的运动鞋。亚马逊用无人机运送,将这双鞋在30分内就送达到家中。

 

在玩机器这件事情上,亚马逊一直很上进。2012年,亚马逊收购了一家叫“基瓦系统”(Kiva Systems)的仓库机器人公司。基瓦机器人看起来像块头大些的冰球,它们在库房里四处移动,搬运货物。公司不再需要工人们在过道上分拣货物了,只需要一个基瓦机器人在整个货盘或搁架下穿梭,将其抬起,然后直接送至订单打包处即可。

机器人通过地面条形码形成的网格实现自主导航,除了亚马逊之外,它还被用于各种大型零售商的自动化仓库作业,包括玩具反斗城、Gap等。收购基瓦系统一年后,亚马逊有大约1400 台基瓦机器人投入工作,但将机器人应用于庞大的仓库才刚刚开始。一位华尔街分析师估计,机器人最终将使该公司的订单履行成本下降高达40%。

用机器取代工人,实现自动化,亚马逊只是一个比较突出的例子。《机器人时代》的作者马丁·福特在书里说,人工智能最易侵入的将是服务业。因为绝大多数工人都来自服务业。这种趋势在诸如自动取款机和自助结账通道领域已经很明显。而在未来10年,服务业新的自动化形式可能会激增,使数以百万计工资相对较低的工作面临风险。

同一个故事的现实版与科幻版

有些经济学家并不相信机器可能有一天会让我们大部分劳动力失业,他们的观点往往基于经济学中最重要的理论之一:比较优势理论。要看比较优势如何发挥作用,让我们想象两个人。
      现实版

简是一个真正出类拔萃的人,经过多年强化培训,她取得了其他人难以企及的成功,被认为是世界领先的神经外科医生之一。在大学和医学院之间的学业间隔年,简进入了法国最好的烹饪学院之一进行学习,现在也成了美食厨师这样的高端人才。

汤姆就是个普通人,但他是个很好的厨师,厨艺让人赞不绝口。不过,他在厨艺上还不能与简匹敌。当然,不用说,汤姆可进不了手术室那样的地方。

既然汤姆当厨师竞争不过简,当然当医生更不行,那有没有什么办法可以让两人签订一项协议使他们两个人的生活都能优越呢?比较优势给出了肯定的回答,它告诉我们,方法是简可以聘请汤姆当厨师。既然简做厨师比汤姆要好,那为什么还要这么做呢?

答案是,这样做会给简腾出更多的时间和精力来做她真正擅长(而且会带来更多收益)的事情:脑外科手术。

比较优势的主要思想是,只要你专注做一件跟别人比“最不差”的事,你应该总能找到一份工作。这样做,你也同时给别人机会专注做一件事,从而获得更高的收入。

按汤姆的情况,最不差的事是烹饪。简要幸运一些(也富裕得多),因为她最不差的事是她真正擅长的东西,而且这项才能恰好有很高的市场价值。纵观经济史,比较优势一直是个人之间和国家之间日益专业化和贸易增加的主要驱动力。

现在,让我们来改编一下这个故事。

科幻版

想象一下,简有能力轻而易举地克隆自己而且成本低廉。如果你喜欢科幻电影,想一下《黑客帝国2:重装上阵》(Matrix Reloaded)中尼奥对抗特工史密斯众多复制品的情形。在那场特殊的战斗中,尼奥最终获胜了,但我想你该注意到,汤姆要在简面前保住工作可能就没那么幸运了。

比较优势发挥作用主要是因为机会成本的存在:如果一个人选择做一件事,她必然要放弃做其他事情的机会。时间和空间是有限的,她不能同时在两个地方做两件事情。

机器,特别是软件应用程序可以很容易地被复制。在很多情况下,复制

技术使得这些工作这种“快餐效应”可能会在其他许多领域的技能型工人当中日益凸显。根本不用等机器人完全替代这些工人,技术可能早早地就会使这些工作非技能化,从而压低工资水平。

非技能化的一个典型例子是传统的出租车司机。从前进入这个行业需要记住海量的街道布局信息,这些信息被称为“知识”。伦敦大学学院的一位神经科学家埃莉诺·马圭尔发现,平均而言,通过这样的识记,出租车司机比其他职业的人开发出了更大的大脑记忆中心(或海马体)。

但是现在,基于全球定位系统卫星导航的出现,这些知识的价值大大减少了。而最终,出租车司机可能会被自动驾驶车辆完全取代,但远不用等到那个时候,技术很可能早早地就使得出租车司机工作非技能化,从而也降低他们的工资。或许政策会保护出租车免于这个宿命,但其他很多行当的工人就不会这么幸运了。机会被牢牢固定在最低工资类别里。

历史上,失业一直被认为是一种短期现象。如果你丢掉了工作,但有信心在很短的时间内找到薪酬相当的新职位,但是,现在的情况显然是完全不同的。2008年金融危机后,长期失业率飙升至空前的水平,就历史标准来衡量如今的情况也是非常严峻的。即使是那些经验丰富的,能设法找到一份新工作的工人,往往也不得不接受报酬较低的岗位 迅速升级的专业机器人或依据大量数据的机器学习算法,最终将对各种技能水平的职业构成威胁,这一切都不需要机器能像人一样思考。计算机要取代你的工作并不需要复制你所有的智力,它只需要完成你为获得报酬所做的具体事情就好。

事实上,大多数人工智能的研发,以及几乎所有的风险投资,都继续把重点放在专门的应用程序上,在未来几年甚至几十年,这些技术会变得更加强大和灵活。

但一个更为严峻的挑战潜伏在后面。建立一个真正的智能系统,一台可以构思新想法,可以意识到自己的存在,可以进行连贯对话的机器,仍然是人工智能所追求的“圣杯”。

它们的成本比雇用一个人要低得多。当智能可以被复制时,机会成本的概念就要被颠覆了。

简现在同时可以进行脑外科手术和烹饪了。所以,她还需要汤姆干什么?可以打赌,很快,简的克隆版会把一些才华并不出众的脑外科医生的饭碗夺去。在智能机器时代,比较优势可能需要进行反思了。

试想一家大公司能够培养出一个员工,然后将他克隆成一大群员工,他们立刻都拥有了该员工的知识和经验。但是,他们从那时开始也能够不断学习和适应新形势,想象一下所有这些将带来的影响。

当信息技术中的智能被复制并且在组织机构间扩展应用的时候,说明它有潜力从根本上重新定义人与机器之间的关系。从很多工人的角度来看,计算机将不再是提高他们工作效率的工具,而是成了他们的替代品。当然,这一成果将使许多企业和行业的生产率大幅提高,但也使它们的劳动密集型色彩少得多了。

既然技术已经发挥作用,为什么还能容忍高流动率以及最低技能水平的员工?

有人会问:既然如此,为什么那些可以作出改变的行业还没有采用更多的自动化呢?以快餐行业的自动化为例。毕竟,把汉堡和卷饼配在一起这样的事情不像是精密制造工作。

答案是:技术确实已经产生了显著的影响。虽然机器还没有完全大规模取代快餐工人,但是技术已经使得这些工作更加的非技能化,且快餐从业者在大多时候可以互换岗位了。技术把快餐工作推向了一个机械化的流水作业过程,快餐工人几乎不需要培训。这就是为什么这个行业能够容忍高流动率以及最低技能水平的员工。

技术使得这些工作这种“快餐效应”可能会在其他许多领域的技能型工人当中日益凸显。根本不用等机器人完全替代这些工人,技术可能早早地就会使这些工作非技能化,从而压低工资水平。

非技能化的一个典型例子是传统的出租车司机。从前进入这个行业需要记住海量的街道布局信息,这些信息被称为“知识”。伦敦大学学院的一位神经科学家埃莉诺·马圭尔发现,平均而言,通过这样的识记,出租车司机比其他职业的人开发出了更大的大脑记忆中心(或海马体)。

但是现在,基于全球定位系统卫星导航的出现,这些知识的价值大大减少了。而最终,出租车司机可能会被自动驾驶车辆完全取代,但远不用等到那个时候,技术很可能早早地就使得出租车司机工作非技能化,从而也降低他们的工资。或许政策会保护出租车免于这个宿命,但其他很多行当的工人就不会这么幸运了。机会被牢牢固定在最低工资类别里。

历史上,失业一直被认为是一种短期现象。如果你丢掉了工作,但有信心在很短的时间内找到薪酬相当的新职位,但是,现在的情况显然是完全不同的。2008年金融危机后,长期失业率飙升至空前的水平,就历史标准来衡量如今的情况也是非常严峻的。即使是那些经验丰富的,能设法找到一份新工作的工人,往往也不得不接受报酬较低的岗位。

迅速升级的专业机器人或依据大量数据的机器学习算法,最终将对各种技能水平的职业构成威胁,这一切都不需要机器能像人一样思考。计算机要取代你的工作并不需要复制你所有的智力,它只需要完成你为获得报酬所做的具体事情就好。

事实上,大多数人工智能的研发,以及几乎所有的风险投资,都继续把重点放在专门的应用程序上,在未来几年甚至几十年,这些技术会变得更加强大和灵活。

但一个更为严峻的挑战潜伏在后面。建立一个真正的智能系统,一台可以构思新想法,可以意识到自己的存在,可以进行连贯对话的机器,仍然是人工智能所追求的“圣杯”。

 

 

关键字:机器人 抢饭碗 人工智能

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