Ai: người tạo công việc cuối cùng?

Trong nhiều thập kỷ qua (ít nhất là), chúng ta đã nghe về mối đe dọa lờ mờ của thất nghiệp công nghệ, việc tiếp quản công việc của con người bằng tự động hóa. Nhưng những ngày này, nó dường như đặc biệt sắp xảy ra. Trường hợp điển hình: Khi đầu năm nay, Bộ trưởng Tài chính Steve Mnuchin đã bác bỏ quan niệm về robot đưa con người ra khỏi công việc, cộng đồng khoa học và công nghệ đã phản ứng với các số liệu thống kê và biểu đồ đánh giá đánh giá đó.

Trí tuệ nhân tạo đang tìm đường vào một số lĩnh vực ngày càng tăng, báo hiệu một sự gián đoạn chưa từng có của bối cảnh việc làm. Và mạng lưới thần kinh và thuật toán học máy, thành phần nổi bật nhất của AI hiện đại, có triển vọng hoặc mang lại hiệu suất tốt hơn so với các chuyên gia của con người. Cuộc cách mạng AI đang đến với tốc độ nhanh, và đây là thời điểm tốt nhất để bắt đầu chuẩn bị cơ sở hạ tầng giáo dục và kinh tế cho một tương lai, trong đó con người sẽ ngày càng ít tham gia vào việc thực hiện một số loại nhiệm vụ.

"Rõ ràng bây giờ, với các máy tính bắt đầu nhìn, nghe và đọc, tự động hóa sẽ trải nghiệm các mức tăng chưa biết", Alex Linden, Phó chủ tịch nghiên cứu về Machine Learning tại Gartner nói. "Điều này vẫn phải mang lại kết quả. Rất nhiều sự phát triển gần đây sẽ mất vài năm trước khi tự động hóa vật liệu bắt đầu xảy ra. Nhưng nhiều lĩnh vực phi sản xuất … người đọc thử, chuyên gia dịch máy, và chắc chắn phải lo sợ cho công việc . "

Đây không phải là toàn bộ hình ảnh, mặc dù. Mỗi cuộc cách mạng công nghiệp cũng nhiều về sự dịch chuyển và điều chỉnh lực lượng lao động cũng như về sự thay thế của nó, và chu trình mới nhất này cũng không ngoại lệ. Nhưng việc truyền bá trí tuệ nhân tạo cũng sẽ mang đến những cơ hội mới để đưa sự sáng tạo và đổi mới của con người vào sử dụng hiệu quả.

Tăng nhu cầu về tài năng công nghệ

"Những gì chúng ta biết là trí thông minh nhân tạo sẽ có hiệu quả nhất trong thời gian ngắn đối với các công việc có thể được chia thành một loạt các thói quen, cho dù đó là lao động thủ công hay nhiệm vụ nhận thức", Joe Lobo, quản trị viên của công ty trí tuệ nhân tạo Inbenta nói . "Điều này có nghĩa là con người sẽ có thể tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo hơn và do đó thú vị hơn."

"Công nghệ chưa bao giờ là kẻ phá hủy mạng lưới việc làm", Stuart Frankel, CEO của Narrative Science nói. "Hãy nhìn vào hầu hết mọi công việc công nghệ tồn tại trong bất kỳ doanh nghiệp nào hiện nay. Không có công việc nào trong số đó tồn tại hai mươi năm trước, và hầu hết trong số họ có thể thậm chí không tồn tại mười năm trước."

Trên thực tế, hiện tại, thay vì hoàn toàn tiếp quản công việc của con người bằng robot, vấn đề là có rất nhiều bài đăng công việc còn trống và không đủ người có kỹ năng để lấp đầy chúng. Với sự phát triển của kinh doanh dựa trên dữ liệu, nhu cầu về nhân tài công nghệ ngày càng tăng trên diện rộng.

Chẳng hạn, năm 2016, nhà nghiên cứu kinh tế mạng Cybersecurity Ventures đã báo cáo rằng tỷ lệ thất nghiệp của an ninh mạng ở mức 0 không và trên thực tế, có sự thiếu hụt hơn một triệu chuyên gia trên toàn thế giới. Các lĩnh vực việc làm công nghệ tương tự, chẳng hạn như phát triển phần mềm và khoa học dữ liệu, sẽ không làm tốt hơn và đang đối phó với khoảng cách tài năng của chính họ. Nhu cầu cần nhiều chuyên gia hơn trong các công việc công nghệ sẽ tiếp tục phát triển khi trí tuệ nhân tạo tìm đường đến nhiều lĩnh vực hơn.

Lobo nói: "Tôi tin rằng các chính phủ nên đảm bảo rằng tiền mã hóa có giá trị cao như tiếng Anh, toán và khoa học, nếu chúng ta đảm bảo rằng chúng ta có thể tối đa hóa sự bùng nổ này trong những cơ hội mà trí tuệ nhân tạo sẽ cung cấp cho chúng ta".

Những năm gần đây đã chứng kiến ​​một số dự án do chính phủ lãnh đạo cũng như các sáng kiến ​​của khu vực tư nhân để giúp đáp ứng nhu cầu về nhân tài công nghệ. Dự án TechHire của cựu Tổng thống Barack Obama là một ví dụ: Nó bao gồm khoản tài trợ 100 triệu đô la nhằm mở đường cho nhiều người hơn vào công việc công nghệ, bao gồm cả những người không có chứng chỉ giáo dục đại học.

Chúng tôi cũng đang chứng kiến ​​sự phát triển của các khóa học trực tuyến mở (MOOCs) khổng lồ từ các tổ chức như Coursera và Big Data University, giáo dục trực tuyến miễn phí cho các kỹ năng có nhu cầu cao. Các trại khởi động mã hóa, các tổ chức dạy cho ứng viên lập trình máy tính trong một khoảng thời gian ngắn, cũng đã trở nên phổ biến. Đồng thời, các công ty như AT & T đang giúp nhân viên của họ thích nghi với tương lai của việc làm.

Khi tốc độ phát triển trí tuệ nhân tạo tăng lên, các yêu cầu về kỹ năng và chuyên môn sẽ thay đổi nhanh chóng. Thậm chí không phát triển phần mềm sẽ giữ nguyên trong tương lai và sẽ chuyển từ mã hóa sang đào tạo các thuật toán AI.

Một cuộc cách mạng trong tương tác giữa người và máy tính

Nhiều người đang mất việc vì AI không có kỹ năng và kiến ​​thức để tham gia các công việc công nghệ và đào tạo họ đòi hỏi thời gian đáng kể. May mắn thay, về mặt này, trí tuệ nhân tạo có thể giúp giải quyết một vấn đề có thể phần lớn do chính họ tạo ra. AI đã hứa hẹn sẽ cách mạng hóa giáo dục theo nhiều cách, bao gồm cá nhân hóa và tối ưu hóa trải nghiệm học tập. Điều này có nghĩa là sẽ mất ít thời gian hơn để học các kỹ năng mới.

"Con người sẽ có thể đào tạo lại các ngành công nghiệp khác nhanh hơn bao giờ hết, giúp họ linh hoạt tối đa để phản ứng với những thay đổi trong thị trường việc làm", Lobo nói. "Tại sao tài xế xe tải không thể chuyển sang nghề mã hóa trong vòng vài tháng?"

Khi AI không thể làm dịu đường cong học tập, nó sẽ có thể phá vỡ sự phức tạp của các nhiệm vụ và làm cho chúng đơn giản hơn, cho phép nhiều người hơn vào các công việc mà một khi cần nhiều năm giáo dục và đào tạo.

Một phát triển đáng chú ý là Xử lý và tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLP / NLG), nhánh của trí tuệ nhân tạo có liên quan đến việc hiểu và tạo ra các kịch bản ngôn ngữ của con người. NLP và NLG đang xác định lại cách chúng ta tương tác với máy tính, loại bỏ các rào cản và rào cản để thực hiện các nhiệm vụ và giúp chúng ta làm việc hiệu quả hơn nhiều.

"NLG là một công nghệ cho phép và tăng cường, " Frankel của Narrative Science nói. "Khi kết hợp với các kỹ năng của con người, NLG có thể tạo ra kết quả vượt xa những gì một trong hai nhóm có thể đạt được một mình. Tôi nghĩ Excel là một sự tương đồng tuyệt vời với NLG. Khi Lotus 123 và Excel lần đầu tiên xuất hiện, có rất nhiều dự đoán khủng khiếp về tương lai của kế toán viên và nhà phân tích tài chính, nhưng chúng tôi nhanh chóng biết rằng những công cụ này sẽ không thay thế các nhà phân tích. Trên thực tế, các nhà phân tích đã biến thành các nhà phân tích và doanh nghiệp siêu lớn bắt đầu thuê họ theo nhóm. Điều tương tự cũng xảy ra với NLG. "

Narrative Science tích hợp NLG vào các nền tảng kinh doanh thông minh (BI) để cung cấp cho người dùng Tường thuật thông minh, thông tin liên lạc sâu sắc, đầy đủ thông tin liên quan đến khán giả cung cấp sự minh bạch hoàn toàn về cách đưa ra quyết định phân tích. Công nghệ, Frankel giải thích, đang giúp cho một nhóm người rộng hơn thực hiện công việc của họ mà không yêu cầu một bộ kỹ năng chuyên môn như khoa học dữ liệu.

"Điều này có nghĩa là những người ít kỹ thuật hoặc người ở bất kỳ kỹ năng phân tích nào có thể sử dụng các công cụ BI này, ngay lập tức có được những hiểu biết họ cần, và cuối cùng, làm công việc của họ tốt hơn", ông nói.

Mặt khác, NLP giúp mọi người giao tiếp với các công cụ phân tích và nguồn dữ liệu dễ dàng hơn nhiều. Bạn đã có thể thấy điều này trong các nền tảng như IBM Watson Analytics, nơi các lệnh ngôn ngữ tự nhiên đang giúp truy vấn các nguồn dữ liệu dễ dàng hơn. Điều này có thể mở đường cho những người có kỹ năng toán học tham gia vào các công việc khoa học dữ liệu mà không phải trải qua các khóa học lập trình dài.

NLP cũng đang giúp hiểu được các khối kiến ​​thức lớn không có cấu trúc, bao gồm các bài báo, sách và sách trắng, sắp xếp chúng thành dữ liệu có thể truy cập và sử dụng được bằng máy. Điều này có thể làm cho phần mềm và dịch vụ hiệu quả hơn nhiều trong việc giúp đỡ các chuyên gia về con người.

Alex Linden, nhà nghiên cứu tại Gartner, tin rằng điều này có thể giúp tạo ra các biểu đồ tri thức hiệu quả hơn Kho lưu trữ dữ liệu có cấu trúc lỏng lẻo cung cấp năng lượng cho động cơ AI. "AI / NLP có thể giúp tạo ra một ngành công nghiệp tri thức thực sự, " ông nói. Nhưng ông nói thêm, "Chúng tôi vẫn còn trong giai đoạn trứng nước tuyệt đối."

Bổ sung cho những nỗ lực của con người

Một ví dụ là nền tảng Watson cho nền tảng bảo mật không gian mạng dựa trên AI gần đây của IBM. Watson sử dụng các thuật toán học máy để sàng lọc hàng tấn dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Sau đó, nó "học" về các mối đe dọa tái diễn và mới nổi và giúp các nhà phân tích bảo mật thực hiện công việc của họ. Caleb Barlow, VP của IBM Security, nghĩ về vai trò của Watson giống như một nhân viên y tế giúp đỡ bác sĩ. Điều này có thể giúp các nhà phân tích có ít kỹ năng và kinh nghiệm trở nên thành thạo hơn trong việc xử lý các sự cố bảo mật.

Công nghệ không phải là lĩnh vực duy nhất mà AI có thể bổ sung cho những nỗ lực của con người và đưa nhiều người vào công việc. Các thuật toán trí tuệ nhân tạo cũng đang cho thấy sự hứa hẹn trong các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và y học, vốn thường xuyên thiếu các bác sĩ và công nhân lành nghề. Mạng lưới thần kinh và trợ lý AI giúp việc phát hiện, chẩn đoán và điều trị bệnh dễ dàng hơn, giảm thời gian cần thiết để đào tạo bác sĩ và giúp nhiều người có thể tiếp cận các dịch vụ chăm sóc sức khỏe hơn.

"Thiếu bác sĩ, y tá và trợ lý bác sĩ ở Mỹ và còn có một nhu cầu cấp thiết hơn bên ngoài thế giới phát triển, " Frankel nói. "Bạn nghĩ về tất cả những điều mà AI có thể làm, lấy ra lượng dữ liệu khổng lồ, phân tích nó, truyền đạt những điểm quan trọng nhất và nó mở rộng sự sẵn có của nhiều dịch vụ chỉ có thể được thực hiện bởi những người được đào tạo mở rộng (và thường đắt tiền) Bạn vẫn cần mọi người làm việc thực tế với bệnh nhân. AI đang cho phép nhiều người làm điều đó hơn vì nó giúp kiến ​​thức dễ tiếp cận hơn. Theo cách này, tôi nghĩ AI sẽ thực sự tạo ra nhiều việc làm hơn. "

Cuối cùng, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra cơ hội việc làm cho các chuyên gia ngoài các lĩnh vực liên quan đến công nghệ truyền thống. Tác giả khoa học dữ liệu và giảng viên LinkedIn Learning Doug Rose tin rằng ngành công nghiệp cũng cần phải có các kỹ năng khác.

"Nửa thế kỷ qua đã là một lợi ích cho các lĩnh vực định lượng. Các lập trình viên máy tính, kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu đã thống trị thị trường việc làm và tạo ra các công ty lớn", Rose nói. "Tuy nhiên, một số thách thức chính với AI khác nhiều so với phần mềm. Ở đây, thách thức lớn nhất sẽ là tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho con người."

Khi đảm nhận các nhiệm vụ ngày càng phức tạp, trí tuệ nhân tạo phải đối mặt với những thách thức xã hội, đạo đức và chính trị. Các kỹ sư đang xử lý các vấn đề hoàn toàn mới, chẳng hạn như tạo ra các thuật toán AI không thiên vị.

"Ngay bây giờ là lĩnh vực của các học giả, kỹ sư và nhà phát triển phần mềm, " Rose nói. "Cuối cùng, lĩnh vực này sẽ đòi hỏi một bộ kỹ năng khác nhau. Nó sẽ đòi hỏi những người có nền tảng nhân văn mạnh mẽ. Chìa khóa cho trải nghiệm tốt hơn của con người sẽ đến từ triết học, nghiên cứu văn hóa, hùng biện, ngôn ngữ và nghệ thuật. hãy là người hướng dẫn giúp thu hẹp khoảng cách giữa phần mềm và nhu cầu thiết yếu của con người chúng ta. "

Rose đã xây dựng về chủ đề này trong một bài tiểu luận, "Ai sẽ dạy máy móc của chúng tôi ngay từ sai?" trong đó ông giải thích tại sao cần phải có chỗ ngồi cho các nhà nhân chủng học, chuyên gia truyền thông, triết gia và chuyên gia văn hóa của chúng ta.

Inbenta là một công ty sử dụng các nhà ngôn ngữ học để phát triển từ vựng cho các giải pháp tìm kiếm của mình, đảm bảo chúng mạnh mẽ và có thể cung cấp mức giá dịch vụ cao cho khách hàng của mình.

"Sinh viên ngôn ngữ thường được dự kiến ​​sẽ chuyển sang nghề nghiệp trong giảng dạy hoặc dịch thuật, nhưng chúng tôi đã thấy thị trường của họ bắt đầu thay đổi, nhờ AI, " Lobo của Inbenta nói. "Vài năm tới sẽ chứng kiến ​​những vai trò tương tự mà hiện tại chúng tôi không thể hiểu được cho những người có thể lo ngại rằng các kỹ năng mà họ có được có thể trở nên lỗi thời."

Cho đến ngày robot đảm nhận mọi công việc, con người vẫn còn nhiều việc phải làm. Nhưng chúng ta cần nắm lấy sự thay đổi và chuẩn bị cho nó.