把直覺外包給AI做決策真的可行嗎?利與弊一次看|《直覺鍛鍊》
在人工智慧逐漸滲透生活的時代,我們的思考與學習能力也面臨新的挑戰。AI能幫助我們追蹤偏見、修正錯誤決策,甚至提醒我們避免衝動行為。但同時,把決策過度外包給AI,可能讓我們的「生物直覺」逐漸退化。透過《直覺鍛鍊》提出的科學方法,我們能更好地理解直覺與人工智慧的關係,找到一種平衡...
在人工智慧逐漸滲透生活的時代,我們的思考與學習能力也面臨新的挑戰。AI能幫助我們追蹤偏見、修正錯誤決策,甚至提醒我們避免衝動行為。但同時,把決策過度外包給AI,可能讓我們的「生物直覺」逐漸退化。透過《直覺鍛鍊》提出的科學方法,我們能更好地理解直覺與人工智慧的關係,找到一種平衡...
退休後,很多人反而因為金錢、家庭和健康而感到更焦慮。理財作家嫺人在《有錢到老後》中提醒我們,不必事事追求完美,也不必跟別人比較,而是學會在有限的資源與時間裡,做出最智慧的選擇,享受每一次旅行、每一段陪伴,讓人生變得更自在、有溫度。
黃仁勳預言,未來通用機器人將開啟下一個兆級美元產業,新科技將改變人類的工作內容,而非消滅就業。《我們與機器人的光明未來》一書指出,通用機器人結合AI與人類專業,將推動製造、材料科學等領域創造高附加價值與新職缺。
未來改變的不是對人員的需求,而是我們從事的工作內容。例如,生產線上的感測器能即時捕捉溫度、壓力、速度、震動等各種變項的回饋數據。這些數據被輸入產品的虛擬模型或數位分身,讓製造商能監控機器的效能和狀態(藉以發現磨損、失常或故障的跡象),偵測產品或零件的異常或缺陷,並全面優化產品品質與製程。
不僅製程在改變,產品本身也有所變化。新的運算設計和製造技術興起,讓我們得以製造專門優化特定產品的全新分子和材料。例如,位於麻州劍橋的科博特(Kebotix)公司正利用機器學習和機器人技術,發明環保高效材料。
無論是在製造、材料科學還是其他領域,技術的進步將帶來大量新的就業機會。若企業希望充分發揮這些新工具與創新技術的潛力,人類的角色依然不可或缺。因此,現今的設備維護主管將需要掌握工程技能,技術人員則需要接受分析訓練,以便操作數位分身,並在機器人故障之前優化程序。此外,未來還需要更多的機器人工程師、電腦視覺科學家、深度學習專家和機器學習系統工程師等專業人才。
工廠自動化程度提升所帶來的效率和勞動力增加,也許有助於振興美國的製造業。根據麥肯錫全球研究院估計,2025年以後,美國製造業每年的附加價值可能比目前的估計,還要增加高達五千三百億美元,並新增多達二百四十萬個就業機會。
然而,其中一大挑戰在於,人們很難從一種工作類型轉換到另一種。新職位所需的技能可能需要大量培訓。這並非科技首度引發勞動市場的重大重組,但有別於過去,數位科技正導致勞動市場的極化。隨著機器人和AI解決方案日益普及,我們或許需要重新思量整個勞動體系的結構,否則專家擔心可能出現中階工作空洞化的情況,留下少數高薪職位和大量不受歡迎或低薪的基層工作。
此外,科技進步雖然可能促進國家的發展,但也可能對其他國家造成負面影響,而AI的負面效應在開發中國家,或許更加顯著。正如經濟學家薩克斯(JeffreySachs)所言:「已開發國家可能透過自動化,在國內生產過去從開發中國家進口的商品。結果導致已開發國家的收入持續增加,而開發中國家則陷入更深層的貧困。」