AI會不會取代你的工作? -- 從 AI 的"本質"來看 AI 的發展
2023/04/28閱讀時間約 7 分鐘
這篇文章創作沒有使用任何 AI 工具,我知道 AI 能幫我省下很多時間,能給我帶來很多便利,讓我做事變得很快,很有生產力,但它沒有辦法給我思考/回憶/組裝/創作帶來的快樂
前言
這陣子看到不管是網路上或是實體舉會都有在討論 AI 會不會取代人類的工作
這個問題其實很有趣
因為它牽涉到人類的價值觀
也牽涉到 AI 的本質
所以我想用第一性原理來探討這個問題
這個問題其實很有趣
因為它牽涉到人類的價值觀
也牽涉到 AI 的本質
所以我想用第一性原理來探討這個問題
我真的看了/聽了太多的文章和分享
我接下來要講的,跟其他人的分享的概念完全不同
你看了可能會震驚,也可能其實這才是大家內心所想
我的論述都是基於我的思考方式和生活經歷
有興趣的人歡迎一起來討論(文章末尾有我的社群連結,歡迎加入一起聊聊)
我接下來要講的,跟其他人的分享的概念完全不同
你看了可能會震驚,也可能其實這才是大家內心所想
我的論述都是基於我的思考方式和生活經歷
有興趣的人歡迎一起來討論(文章末尾有我的社群連結,歡迎加入一起聊聊)
目錄
- 我和 AI 的接觸和淵源
- 要怎麼看待取代工作這件事
- AI 的本質是什麼? AI 的本質決定了他能做到什麼
- 工作的本質是什麼? 工作的本質決定了什麼工作能被 AI 取代
我和 AI 的淵源
我在三年前自學程式時
就是因為覺得 AI 很酷
當我上完暑假的基礎 Python 課後
我就開始自學 AI
我第一個"手動"下載的套件就是 pytorch
當然因為當時程式能力不足,以及使用 windows 的電腦
身邊也沒有可以討論的朋友
一切都只有我一個人在摸索
這段經歷讓我吃足了苦頭
我翹掉了很多解剖課,一個人花了好幾天在學校圖書館
只為了裝上 pytorch/anaconda 那些套件和環境
遇到數不盡的 bug
還有一些 windows 上才需要做的複雜操作
當初玩 yolo-v4 也是花了好幾天才終於裝好
就是因為覺得 AI 很酷
當我上完暑假的基礎 Python 課後
我就開始自學 AI
我第一個"手動"下載的套件就是 pytorch
當然因為當時程式能力不足,以及使用 windows 的電腦
身邊也沒有可以討論的朋友
一切都只有我一個人在摸索
這段經歷讓我吃足了苦頭
我翹掉了很多解剖課,一個人花了好幾天在學校圖書館
只為了裝上 pytorch/anaconda 那些套件和環境
遇到數不盡的 bug
還有一些 windows 上才需要做的複雜操作
當初玩 yolo-v4 也是花了好幾天才終於裝好
後來玩得深了,我就開始想更了解它背後的原理
開始系統性的學習機器學習和深度學習
還蠻推
李鴻毅(台大)/陳韻儂(台大)/吳恩達-Andrew Ng(史丹佛)
他們的 AI 課程
深入淺出且新手友善,完全公開,還很佛心的附上作業
也可以找到很多人對於答案的討論
開始系統性的學習機器學習和深度學習
還蠻推
李鴻毅(台大)/陳韻儂(台大)/吳恩達-Andrew Ng(史丹佛)
他們的 AI 課程
深入淺出且新手友善,完全公開,還很佛心的附上作業
也可以找到很多人對於答案的討論
該怎麼看待取代工作這件事
很多人都在討論 AI 會不會取代人類的工作
你應該會看到很多人拿出了現在 AI 擅長和不擅長的事情
甚至做出精美的表格
告訴你：
你應該會看到很多人拿出了現在 AI 擅長和不擅長的事情
甚至做出精美的表格
告訴你：
- 要感情勞動的工作不會被取代
- 要深度思考的工作不會被取代
等等的論述
But, 我想要給大家一個不同的角度
身為了解過 AI 的工程師的角度
他們的論述多是針對"目前的AI"來看
甚至還不到目前 AI 的最佳水平,而是以"他們能使用出 AI 的水平"
(大概是能用幾個 prompt 產出 chatGPT 文章然後覺得,哪裡寫不好,再叫他重寫)
我自己認為,這連目前"真正" AI 的水平都還遠遠不到
用這樣來看待 AI 取代工作這件事更是沒那麼靠譜
身為了解過 AI 的工程師的角度
他們的論述多是針對"目前的AI"來看
甚至還不到目前 AI 的最佳水平,而是以"他們能使用出 AI 的水平"
(大概是能用幾個 prompt 產出 chatGPT 文章然後覺得,哪裡寫不好,再叫他重寫)
我自己認為,這連目前"真正" AI 的水平都還遠遠不到
用這樣來看待 AI 取代工作這件事更是沒那麼靠譜
我們之所以要預測 AI 會取代什麼工作,是因為我們需要把資源投入在正確的地方
而不要投入在可能會被 AI 取代的工作上
所以我們要看的不該是"現在"而該是數年後,甚至數十年後的"未來"AI 的水平
假設你以現在 AI 水平來看,那可能會投入了很多資源在未來會被取代的工作上
(其實這跟健保為什麼總是入不敷出的道理一樣)
而不要投入在可能會被 AI 取代的工作上
所以我們要看的不該是"現在"而該是數年後,甚至數十年後的"未來"AI 的水平
假設你以現在 AI 水平來看,那可能會投入了很多資源在未來會被取代的工作上
(其實這跟健保為什麼總是入不敷出的道理一樣)
AI 的本質是什麼? AI 的本質決定了他能做到什麼
AI 的本質是什麼?
AI 的本質可以說是一種模仿人類思維、學習和決策過程的技術。它利用數據、演算法和大量計算能力來進行模式識別、預測和自主學習。AI 的核心目標是讓機器能夠執行一些需要人類智慧才能完成的任務，並且在某些情況下，甚至超越人類的表現。
AI 中的"類神經網路"更是仿造了人類的神經網路 所以對我來說 AI 的大腦,跟人類的大腦沒有本質上的不同 (機制運作不同,但算法差不多) AI 可以想像成是一個"人類"的大腦 同樣的,人類的大腦也可以想像成是一個"AI" (這樣想應該會比較好理解)
但他們的 "能力" 有差異(目前) 其實也可以看成是一個技能樹點法不同 (這裡我用相對簡單的方式比喻,可能不到很貼切)
AI 的大腦,可以說是一個"嬰兒"的大腦 學習,記憶能力很強,但處理能力不足 他們可以記憶的很快,但是他們的思考能力還不足以處理這些記憶
人類的大腦,可以說是一個"成年人"的大腦 學習,記憶能力不足,但處理能力很強 他們可以處理的很快,但是他們的記憶能力還不足以記住這些處理
人類和 AI 的分界其實也在日漸模糊 AI 為了更好的服務人類,而開始"忘記"東西 人類為了更有效率的吸收資訊,而開始"接入"外部記憶(ex. Neuralink)
我的結論是：
- 任何說 AI 會不會取代工作的文章,如果忽略了"時間"這個變量,那都是自嗨而已
- AI 和人類大腦並沒有"本質"上的差別,但有特化上的不同
- 我認為目前 AI 之所以無法取代人類,很大部分是 AI 的"硬實力"(算力/技巧...)還遠不足人類,並不是 AI 沒有感情/沒有思考能力/沒有創造力,這些衍生性或抽象能力都是算力提升下"量變"帶來的"質變"
我這裡沒有要從時間維度下去討論什麼工作會被取代 反而我想分享的是什麼工作"本質"上不會被取代
工作的本質是什麼? 工作的本質決定了什麼工作能被 AI 取代
這邊我要撇開時間尺度(加入時間尺度就會變得極其複雜)
探討什麼工作"永遠"不會被 AI 取代
探討什麼工作"永遠"不會被 AI 取代
工作的本質是為了創造價值
我認為要探討這個問題,要把工作分成兩類
我認為要探討這個問題,要把工作分成兩類
- 要創造價值,但 AI 或是人誰來做都沒關係的工作
- 要創造價值,且必須要人才能創造的工作
要創造價值,但 AI 或是人誰來做都沒關係的工作
目前大多數工作屬於此類型 不管是醫生/老師/工程師 我們要的都是"效益最大化"
這類型的工作,我認為 AI 會取代人類
而且在不遠的將來
而且在不遠的將來
當汽車在成本上遠低於馬車時,街上的馬車就會消失
要創造價值,且必須要人才能創造的工作
但仍有某類工作是永遠不會被取代的 因為必須要"人"來做才會有價值
像是：
- 運動員
- 研究受試者
這類型工作是建立在"人"的身上 而不是建立在"工作"的身上 意味著只要不是人,就不會有價值
這類型的工作,我認為 AI 不會取代人類
就算汽車性能完全超越馬
但賽馬場仍然會有馬的工作
因為賽馬的價值是建立在"馬"的身上
而不是建立在"賽馬"的身上
在追求"馬"的極限,所以即便"速度"的極限從馬變成汽車,"馬"的極限仍舊沒有改變
但賽馬場仍然會有馬的工作
因為賽馬的價值是建立在"馬"的身上
而不是建立在"賽馬"的身上
在追求"馬"的極限,所以即便"速度"的極限從馬變成汽車,"馬"的極限仍舊沒有改變
總結
我認為沒有什麼工作是不會被 AI 取代的 (除了那些必須"人類"的工作)
對 AI 的看法我希望相信像是"西部世界"裡的設定一樣 人類和 AI 是相互成長,彼此互相競爭和進化的 就像災厄使人類進化一樣 打開潘朵拉盒子的人類,也會因為 AI 的出現而進化
但我覺得現在人類還遠遠不夠 可能不是時候打開這個盒子 但,應該不是說我們能不能不打開 而是依照目前狀況,最晚能拖到何時打開
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