人工智慧會大量造成失業嗎? 幾乎不會

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已經有不只一位讀者請教我,人工智慧是否會造成大量失業的問題,於是催生了本篇文章,這裡會從多個角度來分析這件事情。

從歷史借鏡:

關於技術進步取代工作機會的疑慮,已經在人類歷史上發生過不少次,要回答人工智慧技術進步是否會導致大量失業,很難不去回看歷史,從中取得一些智慧。

18世紀中葉,當蒸汽機引起的工業革命從英國爆發,許多傳統手工業者,便有了人力被取代的疑慮,蒸汽機可以不眠不休的運作,但事實是,仍需要人類管理,不斷的改進與維修。最後這些擔憂失去工作的人,多半從原本自己開的小作坊,往工廠移動。

同樣的,當20世紀初,福特開啟流水線生產線,大量製造T型車,也只是讓工人從原本需要熟悉好幾道工序,變成要專精一道工序,品質與產出仍需要勞工與主管來把關,有逐漸往分工精細專業化去走。

直到21世紀,更是如此,從資訊革命,電腦的問世以來,無論自動化生產再怎麼厲害,總有人要負責把關,研究如何能做得更好,於是有了大學與研究所學歷普遍化的社會現象,大量的研究生進入台灣竹科與南科上班。處在2023年的今天,大企業缺工找不到人,已成了普遍現象。

原因不難發現,就是當高智慧高自動化生產出現了以後,只會產生相對應的團隊去改善改良,職缺反而增加了,原有的勞工也能盡量從做中學慢慢跟上,短期可能會有結構性失業的問題,但是長期反而產生出更多差異化與細緻化的工作職缺。

從目前產業現況借鏡:

大企業的部門所職掌的工作範圍,有越切越細的跡象,原因是越往高精尖的技術發展,就會需要產生許多專家,來處理專門的問題,就拿人工智慧這個領域來說,也是高度細分,有人專門做語音辨識,有人專門搞大型語言模型,有人搞電腦視覺相關,有人專門控制機器人完成任務,也有人提供機器人所需的硬體資源與軟體韌體支援,在沒有人工智慧以前,哪來這麼多的工作機會可以發揮?

舉半導體製程來說,晶圓成熟製程的工序可能100道以內,然而先進製程的工序幾百道,可能未來會上千道工序,不同工序需要有不同領域的專家,來進行研究與精進改良,多出來如此多的工序,就意味著需要更多優秀的人才,來學習,讓它能夠運轉起來,必要的時候還要能進行研發突破,替公司不斷創造利潤。

從其他因子借鏡:

失業往往不是由技術革命所造成的,多半是由於經濟蕭條,能源價格偏高,或是大範圍天災人禍所導致,2019年疫情期間,大規模的城市封鎖歇業,導致大量的暫時性失業。1929年美國升息,財富效應被高利率環境戳破,間接導致了後面的經濟大蕭條失業。1973年中東石油危機,導致油價暴漲,全社會生產成本陡增,沒人消費的起,索性不生產,導致大規模失業。可以見得,大量失業往往是由於大環境的變化而導致,人類社會得以運轉起來,需要社會上形形色色的人來維持,即使有大量失業也註定不會持續太久,只要有利可圖,能賴以生存的,所有人都會努力去奉獻自己的一份心力。

誰是最大受害者:

撇除本來就好逸惡勞,或是得到精神疾病,或是失能的殘疾人士以外,這波人工智慧革命,預計最大的受害者會是中高階經理人,原因在於人工智慧逐漸往多模態大模型,這些大模型能夠同時考量眾多歷史事件,與趨近於無限的即時數據,能夠產生適用於每一個當下,做相對最好的決策。比起人類同一時間可能考量的不夠周全,或是有情緒,例如好大喜功與剛愎自用等等,人工智慧能提供的判斷更為精準,因為它可以從宏觀視角,不帶情緒的從大量最新資訊中找到結論。

中高階經理人每年要拿走公司不少的盈餘與股票,所做出來的決策又對於公司未來的發展,產生至關重要的影響,就歷史回測而言,他們常常做出錯誤判斷。未來頂尖的公司,勢必已經無法啟用人類中高階經理人,去打這場商場資訊戰爭,商場貨幣戰爭,與商場影響力戰爭,如同下棋,人類棋手已經打不贏最頂尖的人工智慧棋手一般,預計未來中高階經理人的職缺數目與待遇會大幅度下滑。

誰是最大受益者:

人工智慧在未來,能讓有心發展的人才,手上都能擁有原本一間小公司的戰鬥力,藉由各種AI人工智慧助理的輔助與完美配合,人人都是小老闆。對人工智慧不陌生,並且能靈活運用技術的人來說,絕對是一大利多,這也是目前做人工智慧專題的原因,期許自己與讀者,都能從這波人工智慧革命獲得莫大的好處!


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作者提出一新框架SELF-RAG,強調了大型語言模型(LMMs)的質量和事實性改進,依據需求自動檢索段落,以反思標記生成和評估內容。SELF-RAG讓LMMs自主決定檢索時機和內容,並使其能評估自身生成。實驗表明SELF-RAG改寫LMMs規則,為自主學習和多任務適應的未來鋪平道路。
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