【AI人工智能時代來臨,你的工作將會被取代? 】
很多人都說
現在是科技騰飛的AI人工智能的時代
但是AI時代到底意味著什麼?
對我們的生活有什麼影響呢?
此時,你可能還沒感覺到
但是在不久的將來
AI人工智能將會偷偷地取代你的工作
而你將會被淘汰!
我並沒有在嚇大家
未來的工作是趨向自動化與生產力
比起人類的生產力
機器的生產力更加又效率
所以未來20年裡有47%的工作會被科技取代
近期世界經濟論壇發布了一項報告
報告裡列出了未來5年裡將會會被取代的工作
當中都是大家熟知的行業
大家想不想知道
未來5年裡最容易被取代的工作有哪些呢?
而那些不容易被取代的工作又有那些呢?
可能你會問
難道我們沒有辦法和AI時代抗衡嗎?
如何才不會被ai取代呢?
那你就要學會5種AI無法取代的能力
到底是怎麼樣的軟技能可以抗衡AI人工智能呢?
還等什麼呢?
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高波動性投資產品,您的交易存在風險。過往表現不能作為將來業績指標。
視頻中談及的內容僅作為教學目的,而非是一種投資建議。
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同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過31萬的網紅Spark Liang 张开亮,也在其Youtube影片中提到,【AI人工智能時代來臨,你的工作將會被取代? 】 很多人都說 現在是科技騰飛的AI人工智能的時代 但是AI時代到底意味著什麼? 對我們的生活有什麼影響呢? 此時,你可能還沒感覺到 但是在不久的將來 AI人工智能將會偷偷地取代你的工作 而你將會被淘汰! 我並沒有在嚇大家 未來的工作是趨向自動化與生產...
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不容易被ai取代的工作 在 蔡至誠。PG財經筆記Simple Is The Best Facebook 的最佳貼文
▋科學人雜誌 ▋
▋未來的人機合作,是讓電腦去處理它擅長的事,讓人類繼續處理自己擅長的事。
機器覺醒統治人類的戲碼儘管不會在現實世界上演,人工智慧研究的成果卻早已滲透我們的生活,林玉柱說:
「產業界擁抱人工智慧,著重在開發新應用,提升生產力與獲利。」
Google應用機器學習演算法在Google AdSense廣告服務上已經10年了,亞馬遜產品的配送、倉儲流程,是經由機器學習演算法計算出來,而非人工安排;
微軟網站上的產品支援頁面也是機器翻譯的成果。
除非完全不碰資訊產品,不然可說只要用到電腦就會用到機器學習。
更多的產品,只是擴大人工智慧應用的層面,讓我們更貼近Google的皮蔡所說的AI-first,也就是對人工智慧的依賴超過對行動裝置的依賴。
面對人工智慧,我們要擔心的不單是機器在近期內發展出來的智能,而是機器可能永無止盡地藉由自動學習增強自己的能力。
與其列舉諸如客服、理財專員、組裝人員、技術手冊翻譯等預期將由機器取代的工作,不如從本質來看機器學習。
許聞廉指出,機器學習是由人類控制,電腦只有計算速度與記憶體,全看人類怎麼使用這些模型。
以這個角度來講,如果掌握某項特定技巧,與這個技巧相關的知識又可以做成模型,加上機器學習演算法輸入的資料越多、學習成果越好的特色,苦練之後就可以勝過人類。
▋這樣的機器,理解力可能連三歲兒童都不如,卻可以在特定工作上贏過人類,是勤能補拙的最佳榜樣。
面對這樣強大的職場競爭者,許聞廉認為,工作被取代是一定會發生的。
▋人們要思考的是做什麼工作比較不容易被取代。
應付這種結構性失業的問題,是政府的工作,教育體系不是去訓練固定的技術性能力,而是訓練獲取新知識的能力。林玉柱強調,人的創意、探索未知事物的動機與好奇心,是人工智慧難以實現的。
林守德指出,電腦的強項就是記憶力與計算能力超好,可以做很特定的工作,但不表示有全面的智慧,例如生活智慧就是電腦很難掌控的部份。
人類的強項是可以即時接收不同種類的訊息,根據收到的訊息即時反應,對於電腦而言,凡是需要長時間與人互動、溝通的任務,會造成它的「搜尋空間」過大,以致無法找出最佳的做法。
▋人機合作的世界,是讓電腦去處理它擅長的事,人類繼續處理自己擅長的事。
https://sa.ylib.com/MagArticle.aspx?Unit=featurearticles&id=4280
不容易被ai取代的工作 在 林建甫 Facebook 的精選貼文
中時專欄:林建甫》當不理性的人遇上永不出錯的AI
甫出爐的諾貝爾經濟學獎得主塞勒在行為經濟學上的主張,認為一般人的經濟行為無法用經濟理論預測,總會有不理性的行為。對照近年來日益發展、永遠理性不會出錯的「人工智慧」(AI, Artificial Intelligence),令人不禁好奇,投資理財服務是否由完全理性的AI來處理反而是確保獲利的方式?
最早AI一詞出現在1956年夏天的「達特茅斯夏季人工智慧研究會議」中,當時的科學家們認為機器可以模擬出人類學習及智力的各種特性,開始描繪出AI的概念,到10年前談這個話題還沒有多少人當真。電腦充其量只是計算器,稱不上有腦的能力。漫畫家劉興欽筆下的機器人或日本動漫中的哆啦A夢,只是大家的夢想而已。
但摩爾定律逐步讓電腦變得聰明。IC上可容納的晶體管數目,約每隔18個月便會增加1倍,性能也提升1倍。半導體的高速發展,電腦運算速度不可同日而語,記憶體的容量大增,成本下降。而演算法的進步讓大數據的資料在雲端就可以精準快速判讀。近年來AI又因深度學習的發展,已經愈學愈快,且會改正自己曾犯的錯誤。大家熟知的例子就是谷歌的AI圍棋程式AlphaGo,自2016年起擊敗多位世界級的職業圍棋棋士。開發團隊在設定好AlphaGo的神經網路架構後,便輸入大量的棋譜對弈資料,讓AI學習圍棋的下法,最後就能判斷各種情況,並根據對手的每步棋做出回應。開發團隊今年5月已經讓AlphaGo退休,認為AlphaGo一直在進步,「似乎還沒到頂」。
也就是因為AI有這樣驚人的進步,原本以往多運用在農業、工業及物流業的機器人,開始從以處理「物」轉變成服務「人」,運用的範圍包括金融、醫療與看護等,也因此社會開始擔心AI會替代部分職業。麥肯錫2017年AI報告就預測,2025年前全球將有逾1億知識型勞動者或1/3的工作會被智慧機械取代,而且不是一般認為人工智慧要取代人類還要幾十年光景。
事實上,高科技、電信和金融服務領域本來就是機器學習和AI的早期採用者。眾所周知,這些行業非常願意投資新技術以獲得競爭優勢。麥肯錫報告指出,AI可替代部分辦公室內部的運作工作,包括從交易員手上接下來的交易工作,以及財務,認知技術將承擔1/4的工作量;而向客戶發送確認和處理付款等工作,將有1/3以上工作量被取代,速度更快、更便宜和更智慧。
被封為行為經濟學之父的諾貝爾經濟學獎得主塞勒,從心理學角度來看待個人決策,主張人是不完美的,難免會有不理性的行為,而不是像傳統經濟學所設定,認為人們的經濟行為都是理性的。人們在做決策時往往會違背一些簡單的經濟運算法則,從而做出許多非理性的消費行為,且在投資行為上也常會有許多錯誤出現。原因可能是出自於自制力不足、社會壓力、有限的認知、有限的理性以及有限的意志等。
這讓我們不禁想到,縱使是投資專家,是否也可能會因一時的決策失誤而賠錢?若沒有這些不理性的投資行為,是否能讓客戶的獲利更加豐厚?從AlphaGo圍棋對弈的經驗來看,若AI沒有人類不理性的風險,不會有閃失,且還能記取教訓不斷成長,並用最客觀的數據來做理性的分析,那讓AI來處理投資理財的確有很大的優勢。
不過,現實的金融環境中當然沒有這麼簡單,一方面是天下沒有白吃的午餐,大家虎視眈眈,難有套利空間;另方面市場的變數太多,模型只是簡化的思考。縱使仰賴AI,若基本的參數等環境因素設計有誤,也可能會影響其判斷。次級房貸的模型錯誤引發2008金融海嘯就是最好的例子。不過就如同塞勒所說,既然人是不理性的或是有限理性,我們就要思考或設計各項的容錯空間。沒有最佳決策,而可能頂多是「次佳」而已。而犯錯的背後是人性,是感情,這些因素不是AI所能夠模仿的。所以未來不容易被取代的工作反而是有人性、有人味的工作。
最後,在某些方面機器當然勝過人類,就好像人類永遠跑不贏汽車。但以後人類在無人車上休息、睡覺,下車後更是一條好漢。
(作者為台灣經濟研究院院長、國立台灣大學經濟系教授)
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