对于不可验证的领域,目前提高AI性能的唯一方法是通过策划更多的注释训练数据,这既昂贵又只能带来对数级的改善。 而且事情是这样的:几乎所有的工作都有不可验证的元素。几乎没有工作是完全可验证的。即使是数学家的工作也不是完全可验证的。软件工程涉及许多可验证的任务,但它也不是完全可验证的。 因此,“AI可以自动化大部分这些任务”和“AI可以完全取代这份工作”之间的差距将在很长一段时间内保持,几乎适用于所有工作。就像自动驾驶一样,99%的工作时间并不足以消除人类。 所以即使我们获得超人类的自动定理证明者,数学家仍然会有工作。我们甚至可能会有更多的数学家(我知道这很可怕)
François Chollet
François Chollet15 小时前
当一项技能几乎可以完全通过AI自动化时会发生什么?这些工作会简单消失吗? 与其纯粹猜测,我们不如看看具体的例子。以翻译为例。翻译可以100%通过AI自动化,这种能力自2023年以来就已经存在。因此,我们有2-3年的数据。 到目前为止,我们看到的情况是: - 稳定的全职员工数量,但招聘缓慢或没有招聘 - 工作性质从自己完成转变为监督AI输出(后期编辑) - 任务量增加 - 每小时费率下降 - 自由职业者被裁减 我们现在开始在软件工作中看到相同的模式。 总体而言,确实对就业施加了一些压力,但我们距离“工作就消失了”还很远。事实上,全职翻译人员的数量仍在适度增加。 当经济从持续的“隐性衰退”中反弹,企业再次开始招聘时,世界将拥有比GenAI之前更多的专业软件工程师。 你即将看到的科技行业大规模裁员并不是由于工作自动化造成的。它们将是由于对经济的担忧,就像2022年一样。请注意,这与AI并不无关,因为它与大型科技公司的资本支出需求有关。但这不会是由于自动化造成的。
放射科医生是一个很好的例子——自2016年以来,我们被承诺这个职业很快就会消失。教训是,即使一个工作的核心任务可以由AI完成,这并不意味着人类专家就不再需要了。
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