高盛称人工智能将取代相当于3亿个工作岗位——你的工作会是其中之一吗?以下是如何准备。

去年，我们中的许多人都花了时间思考人工智能偏见的问题，《编码偏见》(Coded bias)一书的作者之一、著名的Netflix的纪录片．现在又有了另一个刺激生成的人工智能受欢迎程度将持续下去，关于工作替代的讨论又回到了游戏中。

也就是说，关于人工智能如何可能实现自动化(或者像许多人担心的那样，取代人们从事合格的工作)的最冗长的报告之一属于高盛(Goldman Sachs)，在各种危言耸听的标题下激烈传播全球可能有3亿人失业．

特别是，一些报告的数据表明全世界18%的工作很可能是计算机化的，例如，对发达经济体的影响可能比对新兴经济体的影响更严重。

奇怪的是，最近生成式人工智能的蓬勃发展恰逢在线科技行业连续几波裁员浪潮，这使得网络上无数讨论中的某种轻微恐慌变得更加可以理解。

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然而，报告本身表明，所谓的“自动化”本身并不意味着以任何方式消除或消除涉及人类的工作。更重要的是，许多非白领职业甚至不容易受到负面影响。

一些专家表示，在更大的范围内，操作下一代人工智能技术的能力对专业人士来说将是决定性的，而不是因为类似于聊天gpt的解决方案，他们很快就会变得多余。正如Ingrid Verschuren，道琼斯公司数据策略主管所说说，“人类才是驱动人工智能的真正‘机器’。”

面对炒作背后的现实

因此，正如高盛(Goldman Sachs)估计的那样，高达近25%的工作可以由人工智能来管理在接下来的几年里。但这对于法律部门的专家、文案或动画设计师来说究竟意味着什么呢?说实话，没那么多。

我的一个朋友，经营着一个视频制作工作室，一直在测试人工智能的解决方案生成图像已经有一段时间了，事实证明，从机器学习算法中获取创意灵感一直是一段令人厌倦的旅程。默认图像通常比较普通(通常是阴郁的)，所以他们的设计师团队并没有成功地在很大程度上应用新获得的ai辅助。

与此同时，在编辑部，最近的办刊趋势ChatGPT关于一些新闻人物的询问和看到不真实的结果也证明了真实性是生成人工智能的弱点。

鉴于有这么多虚假的叙述，而且很容易产生AI工具被说服的人(例如，写一些不存在的事实的内容，如果这些是在指定的请求中给出的)，我非常怀疑他们的法律建议是否足够合格，更不用说用一个没有经验但又渴望的律师助理来代替他们的软件。

未来会支持我们的恐惧吗?

虽然生成式人工智能的当前状态显然没有其创始人希望相信的那么先进，但对2024年就业市场的一些预测似乎过于悲观。当然，在未来十年内，这些技术很可能会以这种或那种方式对我们的劳动力产生重大影响。那么我们该如何做好准备呢?

以下是企业家们应该牢记的几个重点:

不要急于下结论

无论你所处的行业是什么，当前的生成式人工智能都不具备取代你团队中任何合格专家的技能和能力。

更重要的是，即使更远人工智能发展到达后，您可能仍然需要您的团队来管理新软件(例如，准确地解释需要做什么，然后检查结果)，以便获得最佳结果。

一些最生动的例子包括代码审查/调整，人工智能创建的脚本编辑，会计和工程项目复核以及医学中的身体检查/处方审查，但这一列表实际上是无止境的。

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核实事实

虽然我们让媒体和名人担心复杂的深度伪造可能产生的负面影响，但使用ChatGPT或类似工具搜索信息仍然是一件非常棘手的事情。

随着算法训练的发展，被完全误导的风险肯定会降低，但在可预见的未来，我们很可能无法信任人工智能生成的文本/图像。

尽管这方面在编辑编辑室、律师事务所和政治办公室仍将是最重要的，但任何计算都是由先进的机器学习算法还需要进行重新检查，至少在选定的数据队列中。

特别的是，运行这些审查/检查不可避免地需要大量的时间和操作资源，这实际上在一定程度上挑战了一个普遍的信念，即人工智能的扩展使用会带来更高的生产力，更少的预算支出。

小心偏见

我们在ChatGPT发布时了解到的第一件事是，它最新的“知识获取日期为2020 - 2021”，但更重要的是，尽管它进行了最新的升级，但生成式人工智能仍然是老派的，或者更好地说有偏见的．

这里有几个例子来证明我的观点。

我运行了一个简单的查询，要求ChatGPT“告诉我一个关于两个人的故事”，我得到的是一部关于约翰和玛丽的俗气的浪漫喜剧。然后我运行了一个简短的查询，在相关的生成AI软件中画了两个人在海滩上，我得到了两个男性的照片(尽管场景结构很好，毫无疑问)。大概，在分析了我的请求后，算法“决定”“人”应该主要指“男性”。

这对使用生成式人工智能的企业家来说意味着什么，无论他们是否在创意产业工作，他们不仅需要清楚地了解人工智能的偏见风险，还要愿意在将中间软件生成的结果纳入任何进一步的工作产品之前进行三重检查，然后更新中间软件生成的结果。

2023-2024年的前景

长话短说，不管怎样误解我们现在可能有关于生成式人工智能，但它们不太可能在10年内保持相关性。然而，最合理的使用方法仍然是适度的。简而言之，夸大它的好处肯定是有害的，但过分关注它可能产生的后果也一样有害。

引用道琼斯(Dow Jones)的Verschuren女士的话，我们人类仍有能力预测我们的未来，并调整我们的机器以获得更好的结果，不管它们有多复杂。