华南理工大学从知识表示出发：未来哪类职业容易被人工智能替代
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）作为当前的热门议题，受到了各界的广泛关注。随着AI热门新技术的出现以及不断升级，人工智能在各个领域的应用变得越来越广泛。然而，这引发了许多人的担忧，人们担心人工智能会替代人类从事的职业，从而导致失业风险增加。针对这一问题，今天智能算法研究中心的黄翰教授将从人工智能的本质出发，探究可能会被人工智能替代的三类职业及其特点。
一、人工智能的本质：知识的表示
首先，我们来探讨人工智能的本质是什么。黄翰教授认为，人工智能的本质是知识的表示，也就是如何将知识编码到计算机中。从知识表示的角度来看，人工智能的许多问题都可以得到解答和解释。
黄翰教授观点：人工智能的本质是知识的表示
例如，对道路上各种物体和障碍物的准确检测是实现车辆自动驾驶的关键。从人工智能的本质这一角度来看，车载摄像头所获取的图像是由大量像素点构成的二维数组，而自动驾驶中的目标检测本质上是通过对这个二维数组进行遍历来学习图像特征，并对不同特征进行识别。
当前使用卷积神经网络进行目标检测之所以能够成功，是因为它将图像特征知识通过神经网络模型中的滑动窗口遍历转换为计算机编码结构，并结合具备强大算力的计算机和廉价的海量存储，从而为自动驾驶等应用场景提供了有力支持。
图1“从二维数组的遍历到图像检测的滑窗再到深度学习图像目标检测”思维过程
人工智能可以替代人类的原因在于它能够提高工作效率。目前，人工智能主要应用于自动化和智能化的工作领域。它可以利用先进的算法和技术，快速处理大量数据，并从中发现规律和趋势，从而做出准确的决策和预测。此外，人工智能还可以通过机器学习和深度学习技术来自动学习并优化模型，从而不断提高工作效率和准确性。
黄翰教授观点：人工智能的作用在于提高效率
以智能算法研究中心使用人工智能技术实现的活动图自动生成工具为例，活动图生成的传统做法是由一位专业的软件工程师对文档进行仔细分析，并手动绘制活动图。而基于需求描述的活动图自动生成工具利用了自然语言处理技术，能够快速地分析需求文本，并生成对应的活动图，实现了活动图的自动生成，从而大大提高了软件开发的效率。在这样的技术背景下，软件需求分析工程师的工作就可能会逐步被人工智能所替代。
二、可能被替代行业的特点
黄翰教授认为，有三类职业可能会被人工智能替代。第一类是知识的搬运工。这类人员不直接从事知识的创新和深度加工，而是主要负责整理和传播已有知识。
黄翰教授观点：第一类容易被替代的职业是知识的搬运工
例如在知识传播和教育领域从事教学和课程设计工作的人员，他们负责设计相关的教学资源和教材，从而将已有的知识整合并传授给学生。而AI可以学习大量的已有知识，通过聊天机器人、自适应学习、智能教学资源等技术来替代从事知识搬运工作的人员。由于这些工作可以被自动化和AI技术所替代，因此，这些职业在未来可能会面临被淘汰的风险。
第二类可能被替代的职业是知识的组装员，其职责是将各种知识进行组装。例如AI写作技术可以通过学习大量文本并掌握语言知识规律来快速生成新闻报道、产品说明、科技评论等各种类型的文章，并保证文本质量，避免拼写和语法等错误。AI写作实际上是对知识的组装，将已有数据和信息进行拼凑和组合。
黄翰教授观点：第二类容易被替代的职业是知识的组装员
如果只停留在对知识组装的层面，而缺乏创造新颖有价值知识的能力，那么这项工作被替代的风险就会非常大。
第三种可能被替代的职业是知识的挖掘师。知识挖掘师的工作是对知识进行深度挖掘，即发掘知识之间存在的关系和规律，同时根据已有知识来预测未来的发展趋势。
黄翰教授观点：第三类容易被替代的职业是知识的挖掘师
例如，在金融行业中，银行和金融机构可以使用数据挖掘技术来分析贷款申请人的信用记录、收入和债务情况等数据，用这些数据来评估贷款的风险。AI可以帮助金融机构决定是否批准贷款以及如何定价贷款。
与人工相比，AI可以自动高效地处理大量数据，从中发现隐藏的知识和趋势，从而节省大量时间和人力，且不容易出现误差。因此，知识挖掘师这类需要分析和处理大量数据的工作在未来可能会被人工智能技术所取代。
人工智能作为备受关注的议题，应用范围越来越广泛。在本次访谈中，黄翰教授从人工智能的本质出发，探讨了人工智能可以替代人类工作的原因和方式，同时列举了三类可能会被AI替代的职业：知识的搬运工、知识的组装员和知识的挖掘师。然而，人工智能在取代部分职业的同时，也为我们带来了更多便利和机会，人类仍然在创造和设计人工智能的过程中扮演着不可或缺的角色。因此，未来我们需要更加注重人工智能与人类之间的合作与协作，共同推动人工智能技术的发展。
这些工作暂时不会被人工智能取代
人工智能不太可能取代需要判断力、创造力、身体灵巧性以及高情商等人类特有技能的工作。根据世界经济论坛的《2023年未来就业报告》，预计2023-2027年就业增长最快的是农业设备操作员、重型卡车和公共汽车司机，以及职业教育教师。报告称，未来五年，企业最需要的技能包括分析性思维、同理心和积极倾听能力，以及领导力和社会影响力。我刚向ChatGPT提出了这样一个问题：“哪些工作是人工智能所无法取代的？”仅仅几秒钟后，它便像飞一般给我回复了275个字。但当我让它把回答缩减到不到50个字时，它的速度就慢了很多很多。
这一事实或许也从另一个侧面印证了ChatGPT自己的回答：它告诉我人工智能将无法取代以下工作需要人类判断和决策的工作以及需要复杂而微妙的社会交际的工作。此外，它还说，人工智能也不会取代需要社交和情感智能、创造力和创新能力、体力和灵活性的工作。
鉴于ChatGPT和其他生成式人工智能是通过综合互联网上的内容来得出结果的，它的答案自然会与世界经济论坛的《2023年未来就业报告》有所重叠。该报告深入分析了未来五年工作和技能将会如何发展。并且，这一报告是由人类撰写的。
未来受人工智能威胁最小的工作
报告所做的调查表明，2023-2027年间增长最快的职位将是农业设备操作员、重型卡车和公共汽车司机，以及职业教育教师。机械师与机器修理工排名第四。
2023年至2027年间，职业增长预期最高的是农业设备操作员。 Image: 世界经济论坛
这表明，人类大脑相对于人工智能的最大优势之一在于它与真实的人体相连。事实上，人们对机器可以取代物理和手工劳动的预期已经降低，并且该报告所调查的公司也下调了进一步实现生产自动化的预期，认为五年内仅有42%的任务可以被自动化。2020年时受访企业的五年内预测数据为47%。
农业领域的工作
2023年的报告显示，预计未来五年内农业专业人员的就业机会将增长30％，这意味着额外增加了300万个职位。
部分原因在于该领域的工人不太可能受到生成式人工智能和大语言模型（如ChatGPT）等技术的影响。另外，这也归功于供应链的缩短。更多小农场能够直接向消费者销售产品，不再需要通过中间商。
世界银行表示，农业技术的日益普及和气候变化适应投资的增加，也扩大了农业就业机会。所谓“气候智慧型农业”（解决气候加速变化影响粮食安全的挑战）不仅提高了就业率，还提高了生活水平、环境成果，以及粮食安全和作物抵御力。
教育领域的工作
据报告调查，预计到2027年教育行业的就业增长率将达到10%。这可能意味着职业教育和高等教育领域将新增300万个工作岗位。
报告称，“这种增长在非G20国家尤为显著，预计比G20国家高出约50%”。
广泛采用推动教育和劳动力发展的技术，被视为创造教育就业机会的一个重要驱动因素。另一个原因是企业加大了培训努力来弥补员工的技能差距，毕竟人工智能和其他技术正在重新定义员工和雇主所需的技能。
最受欢迎的技能是分析性思维和创造性思维，正如ChatGPT在自己的回答中所提到的那样。企业希望员工可以拥有以下其他技能：
同理心与积极倾听能力动机与自我意识能力领导力与社会影响力人才管理能力服务导向与客户服务能力所有这些都是高度人类化的，是人工智能所无法胜任的技能。
企业正在扩大员工培训计划，因为人工智能重塑了职场的技能要求。 Image: 世界经济论坛
供应链和物流领域工作
报告指出，与农业部门一样，向本地化供应链的转变预计将成为物流领域创造新职位的最大机会之一。然而，这在短期内可能会导致部分人失业。供应短缺、进口成本上升以及全球经济放缓等因素也可能导致失业。
世界经济论坛执行董事SaadiaZahidi表示：“由于供应链转移且更加注重弹性而非效率，新的经济地理格局已经出现，预计将创造出更多的净就业增长，尤其是在亚洲和中东国家。”
报告调查显示，预计供应链和物流领域将会有200万个新增岗位（相当于增加12.5%的劳动力机会）。该领域的发展趋势，也受到了2022年中期重型卡车司机短缺问题的影响。并且，自动驾驶汽车对于该行业工作岗位的影响相对较低，表明司机这个职业在不久的将来不太可能会消失。
《机器人的统治规则：人工智能将如何改变一切》的作者MartinFord在接受英国广播公司采访时表示，“白领员工的未来比Uber司机更受威胁，因为我们仍然没有成熟的自动驾驶汽车，但人工智能肯定懂得如何撰写一份报告。”
“在许多情况下，比起受教育程度最低的雇员，那些受教育程度更高的雇员所受到的威胁会更大。想想那些打扫酒店房间的人，这个工作真的很难实现自动化。”
报告指出，总体而言，50%的企业认为人工智能最终会帮助创造就业，而只有25%的企业认为人工智能最终会导致失业。
当我问ChatGPT人工智能是否会创造更多就业机会，还是会让更多就业机会消失时，它回答道：
“人工智能到底会增加还是减少就业，是一个复杂而多方面的问题。这一答案将取决于各种因素，例如特定行业、类型、以及实施和采用人工智能的技术水平。”
或许，现在是时候让ChatGPT去报班上分析性思维课程了。
本文作者：IanShine，世界经济论坛议程高级撰稿人 本文原载于世界经济论坛Agenda博客
本文来自互联网，不代表前途科技立场，如若转载，请注明出处：https://accesspath.com/report/5851695/