在人工智能时代,我们还有价值吗?

能力提升

近年来,人工智能非常热门。要评估技术变革的影响,只需问一个问题:这种技术如何降低成本?半导体革命的意义在于降低了计算成本。同样的,人工智能通过预测,利用在已知信息之前无法获得的信息,使得曾经稀缺和昂贵的东西变得便宜和丰富。人工智能的最新进展被称为机器学习,它涉及到编程计算机来学习样本数据和过去的经验。例如,如何识别一篮子杂物中的苹果。计算机通过使用诸如颜色、性质、纹理、背景等相关因素来预测苹果的新形象,从而发现苹果的参考图像信息。

在计算速度、数据存储、数据检索、传感器和算法方面的最新进展大大降低了机器学习的预测成本。与此同时,可用的数据越多,就越容易预测。

任务包括数据、预测、判断和行动。机器学习只涉及一个方面:预测。预测是技术在自动化领域快速发展的领域,但自动化也要求机器参与数据收集、判断和行动。

判断是在思考后做出决定的能力,并根据预测理解不同行为的不同结果。描述期望的结果是很容易的,并且通常更容易自动化需要人工判断的任务。对于其他任务,可能很难准确地描述结果。

例如,谷歌的电子邮件收件箱会自动处理收到的邮件,并提供一些简短的回复,但它需要一个手动判断,自动回复最合适。从选择列表中选择回复要比手动输入快,允许用户在更短的时间内回复更多的电子邮件。

医学是人工智能发挥更大作用的领域,但人类仍将发挥重要作用。虽然人工智能可以改善诊断,并导致更有效的治疗和更好的病人护理,但治疗和护理仍然依赖于人类的判断。不同的病人有不同的需求,而人类的反应比机器更好。在许多情况下,机器可能永远无法权衡不同方式的利弊,以一种可接受的方式。

随着人工智能的发展,机器的预测将越来越多地取代人类的预测。未来最有价值的技能将是预测互补技能的能力,换句话说,就是判断相关技能。公司可能会继续需要那些能够做出负责任的决定(道德判断),吸引顾客和员工(需要高情商),并探索新的机会(创造性)的人。如果预测能使疾病诊断变得更便宜、更快,那么与身体干预和情感安慰相关的护理技能就会变得更加重要。

管理者的工作将越来越多地涉及应用人工智能的最佳方式,通过提出以下问题:目前预测的机会是什么?预测应该是怎样的?人工智能应该如何学习来提高它的预测能力?在这种情况下,管理需要以下两个判断:识别和应用最有用的预测,并度量不同类型错误的相对成本。有时会有明确的目标(如面孔识别)。其他时候,目标可能不明确,需要做出判断来表明预期的结果。

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人工智能管理技术变革。

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