AI大军已经兵临城下,我们离失业还有多远?

简介: 在疫情期间,人工智能又顺势火了一把。由人工智能合成的新闻播报,每天都在向我们实时传递疫情信息。虽然每次只有短短的几分钟,但它出现着实让我震撼了一把。

在疫情期间,人工智能又顺势火了一把。由人工智能合成的新闻播报,每天都在向我们实时传递疫情信息。虽然每次只有短短的几分钟,但它出现着实让我震撼了一把。
image.png

以往,都认为的人工智能距离我们的生活,还有一段很长的路要走。即便是智能算法、智能语音、自动驾驶,无人机/无人车送货、自动生产线等智能化设备和系统早已经进入到实际生活当中。但是一直以来,我们都普遍地认为人工智能离我们还有很远,我们还是安全的处在堤岸上的避风港,海风吹起的大浪还需要一段很长的时间才能拍打到脚踝上。然而这些简短的新闻播报视频却实打实地告诉我们一个清楚的事实,人工智能这个大浪已经上岸了,很有可能在下一个瞬间就会拍到你的身上,狠狠的将你击倒在地,然后就是海水淹过,可能连起身的机会都没有。如果在现在这个人工智能兵临城下的时刻,还没有做出适时恰当的改变的化,可能真的会面临失业。但我们能具体做些什么样的改变呢?

首先,我们要知道,到底是什么让我们失业?

人工智能争夺人类工作的根本原因,就是它们能够提供安全稳定快捷高效的产品和服务,节省时间和经济上的成本,增加效益。就拿自动化生产线来说,全自动的生产线,不需要工人参与到生产中来,降低了管理成本,最大化的减少可能的人员安全问题,同时由于自动化生产的准确性、高效性以及工作时间长等特性,对比手工生产,它就能生产出巨大的效益,使得自动化生产成为必然选择而非人工生产。自动化生产线早已经不是说说而已,著名的富士康就建设了全自动生产的代工工厂,不但减少的投入,同时还获得了精良的产品,何乐而不为?也许以后那些大厂就不再需要人工进行生产了。

再就是无人机和无人车的送货服务,在2013年,电商巨头亚马逊就已经开始测试无人机送货,在今年,美国联邦航空管理局已经批准亚马逊无人机的配送项目,该项目宣称无论你在何地,30分钟都能将货物准确递送到手里。在国内,顺丰等快递公司也早已在部署无人机配送项目,而无人车的送货已经出现真实的场景中,只不过目前使用范围还比较小。还有自动驾驶也已经登陆了,滴滴公司正在公路上测试无人驾驶的“滴滴车“,比亚迪显然都要比他们快一步,已经在深圳推出了无人驾驶的公交车,无人驾驶正在逐步扩大入侵的脚步。AI产业大军已经近在咫尺了,失业潮可能即将来临。

我们能做什么呢?

我们可以看到,人工智能能够代替的,都是一些可以重复进行的工作,对于自主创造性要求较低的工作,如果能紧抓人工智能的这一缺点,就有很大可能保住饭碗,争夺一片新天地。这里有三点建议,可能会有所帮助。

第一, 量不如质,以精取胜

在人工智能的时代,人工的产量必定远远追赶不上人工智能的输出,但,在质的方面还是可以与之竞争的,精品取胜的道路和方向应是永远畅通正确的。质和量是商品服务的两个方面,都能可以带来丰厚的利润,但是在人工智能的时代,量的优势牢牢掌握在人工智能手中,我们几乎不能攻破这座牢固的坚城。而质,则是我们必须要突破的地方,打造高质的精品,是人工智能所追赶不及的。就如同目前一些打造二次元道具的工作室制造,它们推出需要的精品,吸引众多的动漫爱好者的关注,在这个时代迎来了属于他们新的高峰。

第二, 内容为王,以独特的内容制敌

网络化的时代,信息高速传播,同质化的事物越来越多,致使人们所追求的越来越是一些新颖奇特的与众不同的事物。就如同几十年前的追星一样,明星只有那么多,没得选,但是现在不同,大把的明星排着队等你追,你可以尽情的挑选。随着大众化的口味逐渐在向小众化转变,机会也就出现了,抓住小众化的口味,生产提供对口内容化的产品服务,就能迎来胜利的转机。前些年,互联网产业的口号的流量为王,只要能够抓住足够的流量,就能获得足够的利润,但是现在则完全不同,流量可能不是大问题,最主要的是内容。内容为王的时代从来没有成为过去式,只要能够生产出足够新颖独特的内容,无论在哪个时代都能胜出。内容是我们战胜人工智能的核弹。创作文字和视频同样如此,做搬运工就能成为人生赢家的时代早已一去不复返,内容才是获得胜利的关键所在。

第三, 顺势而变,融入到人工智能的大浪潮中

人工智能能够将我们从原来的职位上驱逐,有一个根本的原因就是知识储备不足,增加我们的知识量,融入到人工智能的大潮中,是解决这个问题的终极策略。同时,人工智能的到来,还会创造许多新职位,并且激发新的产业连,如自动化系统监控和维修、无人机的驾驶操控等,不过这都要求我们掌握一门与人工智能相关知识技术,学习和转变成为了重点。即便这些都不行,还可以从根本出发,直接学习编程,直接参与到人工智能的制造当中,这绝对是比较好的解决途径,没有之一。编程看起来是件困难的事情,事实上它不仅是困难,而且还是一件很辛苦的事情,但那有很容易的事情呢,古语云“世上无难事,只怕有心人“,只要我们能够坚持下去,找到恰当的学习方法,编程不会是阻拦你前进的障碍。

结语

人工智能是时代的发展的必然,人工智能的已经兵临城下,无论如何都躲不过去,不如就融入到这股大浪潮中,与人工智能的大风浪搏击。逆势而为只会车毁人亡,到不如顺势而下,迎接另一个巅峰的到来。
原文链接:https://ai.51cto.com/art/202010/628635.htm
本文转载自51CTO,本文一切观点和机器智能技术圈子无关。
在线免费体验百种AI能力:【点此跳转】


机器智能技术结尾二维码.png

目录
相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
哲学家解析Sora本质,AI视频离世界模拟器还有多远?
【2月更文挑战第24天】哲学家解析Sora本质,AI视频离世界模拟器还有多远?
119 2
哲学家解析Sora本质,AI视频离世界模拟器还有多远?
|
7月前
|
人工智能 云计算 芯片
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
探索AI时代的应用工程化架构演进,一人公司时代还有多远?
当代AI来势汹汹,本文从AI的特点、对研发的挑战、AI的应用工程和场景分化等剖析了AI时代的应用工程化架构演进之路。
20943 6
|
存储 人工智能 算法
探索 AI 时代的应用工程化架构演进,一人公司时代还有多远?
序言 在当下生成式模型的 AI 时代,了解和使用 AI 相关技术是前后端研发同学迟早要面对的事。 所有产品都值得用 AI 去重新做一遍。其根本原因在于当下 AI 的形态即生成式模型是通过 AI 辅助来改变和创造新的产品形态,而不是像以往的技术一样只是对现有产品形态的补充。 简单来说,产品研发同学可以做的事情更多了。
187 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
人脑90%都是自监督学习,AI大模型离模拟大脑还有多远?
人脑90%都是自监督学习,AI大模型离模拟大脑还有多远?
216 0
|
人工智能 自然语言处理 供应链
ChatGPT热潮下,因生成式AI失业的人出现,我成了第一批失业的人
ChatGPT热潮下,因生成式AI失业的人出现,我成了第一批失业的人
ChatGPT热潮下,因生成式AI失业的人出现,我成了第一批失业的人
|
人工智能 算法
年轻人猝死频发,AI应用到心血管疾患筛查还有多远?
刚刚结束的2018年发生了太多的事,但最令人遗憾的还是那些年轻生命的猝然逝去。
年轻人猝死频发,AI应用到心血管疾患筛查还有多远?
|
机器学习/深度学习 传感器 存储
OpML 2020会议回顾:我们离真正的AI产品还有多远?
作者:Yuanyuan Li 编辑:H4O 本文主要对 OpML 2020 大会上的一些议题进行了探讨,如生命周期管理等,并对大会嘉宾提出的一些从业观点以及作者个人的经验进行了整理分析。
209 0
OpML 2020会议回顾:我们离真正的AI产品还有多远?
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
为什么AI没能让人类失业?
我们听了这么久有关「AI取代设计师」、「AI取代写作者」、「AI取代画家」、「AI取代司机」……的论调。然而时至今日,我们发现实际上,目前还没有一个职业「真正」被取代。