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機器學(xué)習(xí)計算機系統(tǒng)隨著經(jīng)驗的提高而變得更好,它有可能像過去的蒸汽機和電力一樣改變經(jīng)濟。他們可以在許多任務(wù)中勝過人,盡管他們不可能在所有工作中取代人。
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的Tom Mitchell和麻省理工學(xué)院的Erik Brynjolfsson在政策論壇評論中說,將在12月22日出版的“ 科學(xué) ”雜志上發(fā)表。Mitchell在CMU創(chuàng)立了世界上第一個機器學(xué)習(xí)部門,而斯隆管理學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟MIT計劃主任Brynjolfsson描述了評估任務(wù)或工作是否適合機器學(xué)習(xí)的21個標(biāo)準(zhǔn)(ML )。
他們寫道:“盡管今天ML 的經(jīng)濟影響相對有限,而且我們并未面臨有時宣布的'即將結(jié)束的工作',但對經(jīng)濟和未來的勞動力的影響是深遠的。” 他們認(rèn)為,人們選擇發(fā)展的技能和企業(yè)的投資將決定誰在日常生活中根深蒂固,誰會茁壯成長和躊躇不前。
ML是人工智能的一個要素。ML的快速進步已經(jīng)在面部識別,自然語言理解和計算機視覺方面取得了最近的進步。它已被廣泛用于信用卡欺詐檢測,推薦系統(tǒng)和金融市場分析,醫(yī)學(xué)診斷等新應(yīng)用即將出現(xiàn)。
預(yù)測ML將如何影響特定的工作或職業(yè)可能很困難,因為ML傾向于自動化或半自動化單個任務(wù),但工作通常涉及多個任務(wù),其中只有一些適合ML方法。
“我們不知道這一切將如何發(fā)揮作用,”CMU計算機科學(xué)學(xué)院的E. Fredkin大學(xué)教授Mitchell承認(rèn)。例如,今年早些時候,研究人員表明,ML程序可以比皮膚科醫(yī)生更好地檢測皮膚癌。這并不意味著ML將取代皮膚科醫(yī)生,除了評估病變外,還做很多其他事情。
“我認(rèn)為皮膚科醫(yī)生會發(fā)生什么,他們將成為更好的皮膚科醫(yī)生,并有更多的時間與患者共度,”米切爾說。“那些工作涉及人與人之間互動的人將變得更有價值,因為他們無法實現(xiàn)自動化。”
Mitchell和Brynjolfsson寫道,適合ML的任務(wù)包括可獲得大量數(shù)據(jù)的任務(wù)。例如,要學(xué)習(xí)如何檢測皮膚癌,ML程序能夠研究超過130,000個標(biāo)記的皮膚病變樣本。同樣,信用卡欺詐檢測程序可以通過數(shù)億個示例進行培訓(xùn)。
ML可以是已經(jīng)在線的任務(wù)的游戲改變者,例如日程安排。不需要靈活性,身體技能或移動性的工作也更適合ML。涉及根據(jù)數(shù)據(jù)做出快速決策的任務(wù)非常適合ML計劃; 如果決定取決于長長的推理鏈,不同的背景知識或常識,則不是這樣。
這組作者說,如果用戶需要詳細解釋如何做出決定,ML不是一個好的選擇。換句話說,ML在檢測皮膚癌方面可能比醫(yī)生更好,但皮膚科醫(yī)生更善于解釋為什么病變是癌性的。
然而,在“可解釋的”ML系統(tǒng)上正在開展工作。
作者說,了解ML在勞動力中的準(zhǔn)確適用性對于理解其可能的經(jīng)濟影響至關(guān)重要。今年早些時候,Mitchell和Brynjolfsson共同主持的國家科學(xué)院,工程和醫(yī)學(xué)院對信息技術(shù)和勞動力的研究指出,信息技術(shù)的進步導(dǎo)致了工資不平等的加劇。
“雖然有許多因素導(dǎo)致不平等,例如全球化程度的提高,但由于ML在很多情況下十年之內(nèi)發(fā)生巨大而迅速變化的可能性,這表明經(jīng)濟效應(yīng)可能具有高度破壞性,創(chuàng)造了贏家和輸家。”他們寫。“這需要政策制定者,商業(yè)領(lǐng)袖,技術(shù)專家和研究人員的高度關(guān)注。”
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