AI 20 年內取代半數工作?MIT 機器人學家稱太可笑

作者 | 發布日期 2017 年 10 月 16 日 11:57 | 分類 AI 人工智慧 , 人力資源 follow us in feedly

無論支持人工智慧(AI)與否,科學界對 AI 取代人類工作幾乎沒有爭議,認為只是時間早晚問題,但麻省理工學院(MIT)電腦科學和人工智慧實驗室,以及 Rethink Robotics 與 iRobot 創始人 Rodney Brooks 撰文指出,認為很多人說 20 年內 AI 機器人取代半數人類工作,是「非常可笑的事」。



牛津大學馬丁學院(Oxford Martin School)學者 Carl Benedikt Frey 與 Michael Osborne 預期,自動化已經取代大部分規律性工作,將中等收入的製造業工作者轉移至低收入的服務業工作,而在科技發展趨勢不變下,他以自動駕駛車為例,服務性工作也會被取代。

根據 Frey 與 Osborne 提供的表格,10~20 年美國場地維修人員人數將從 100 萬人減少到 5 萬人,報告認為在特定地點需要人員駐守的工作,當中有 9 成會消失。但 Brooks 抨擊,目前這些領域毫無機器人進駐的跡象。

Brooks 引用矽谷未來研究所共同創辦人之一 Roy Amara 名言,「人類總是高估短期內科技的影響,低估長期的影響。」最具代表性的就是 1978 年的美國全球定位系統,原來是為了軍事用途,但一直到 1990 年代才開始應用,到現在 GPS 深入生活各層面,遠超過當初想像。

Brooks 認為,過去 30 年來許多技術都是循類似模式發展,從巨大願景出發,歷經失望,然後慢慢建立信心,最後超過期望,包括運算、基因組測序、太陽能發電、風力發電,甚至家庭送貨服務都是。AI 也是一樣,從 1960、1980 年代就一直被誇大,現在只是再次誇大而已,但長期的影響可能被低估。

作者對 AI 短期內會對人類產生重大影響的論述提出幾點質疑,分別是想像與實際的差距、AI 的能力、機器學習的迷思、指數發展有極限、產業佈建的速度等。他說如果把 iPhone 拿去給 18 世紀的牛頓看,對他來說簡直像變魔術,但實際上 iPhone 限制重重,與其他系統的連結也有限,當人們對實際原理搞不清楚時,很多事情都會變成魔術,這時想像力來自信仰,而非科學,人們對通用人工智慧(AGI)就還處於想像階段。

此外,AI 能力很有限,雖然 AI 可以辨識一張圖片的內容,如人在擲飛盤,但無法回答影像中的其他物件情境,人類才有這個能力。且機器學習是一個手提箱詞彙(suitcase word),誤導人們以為 AI 已經可像人腦一樣運作。

科技推進有指數型崩潰的前例,2007 年 iPod 記憶體達 160 GB,5 年來成長翻倍,但現在頂級 iPhone 只有 256 GB,成長不到 1 倍。一旦記憶力足夠容納一般人會使用的音樂庫和應用程式、照片和影片,這個特殊的指數就會突然崩潰,報導認為,當物理限制出現,或者當沒有更多經濟理由繼續進行時,指數就會崩潰。

現在 AI 系統性能突飛猛進,是因為深度學習的成功,許多人期待人工智慧會以同樣速度進步下去,但是深度學習其實已經發展了 30 年才有今天的成果,且這只是單一事件,許多技術發展結果都是後繼無力。即使現在科學界對 AI 研究的支持,加快應用發展腳步,但不代表就一定會成功。

最後,作者提醒,現在美國、歐洲、南韓、中國的新工廠都仰賴可程式設計邏輯控制器 PLC,PLC 是 1968 年為取代機電式繼電器而發明的產物,線圈概念仍然是主軸,PLC 程式設計方式像是一個 24 伏特的機電式繼電器的網路。雖然有些直接電線已被以太網電纜取代,但不是開放網路的一部分,在這些全新的古代自動化控制器中,它們是單獨的電纜,以點對點的方式體現控制流程。

若想改變世界各地大多數工廠的資訊流程或控制流程時,需要幾週時間才能確定位置、設計新的配置,然後讓執行團隊重新佈線,與重新配置硬體設備,一家大型設備製造商表示,他們的目標是每 20 年進行 3 次軟體升級,許多老舊設備只要堪用就不會汰換。

一般家庭充滿無法整合或連結或可程式設計的舊裝置與機器,美國電網與鐵路系統已超過百年。總而言之,科技不會一下子顛覆整個世界,而是隨著人類不斷適應與調整而循序漸進發展,AI 要大幅取代人類工作還言之過早。

(首圖來源:Flickr/Naval Surface Warriors CC BY 2.0) 

關鍵字: , , ,