Ai와 일의 미래

인공 지능은 사람들의 작업 방식에 중대한 영향을 미치며, 일자리의 가용성과 소득 분배에도 거의 영향을 미칩니다. 그러나 MIT의 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소 (CSAIL)와 디지털 경제에 관한 이니셔티브가 발표 한 AI와 미래의 미래에 관한 회의에서 연설하는 많은 주요 기술자와 경제학자들은 이번 달 초에 변경 사항이 없을 것이라고 제안했습니다. 일반적으로 제안 된 것만 큼 빠르거나 이례적인 것으로 일반적인 기술 회의에서 듣는 것과는 많이 다릅니다.

컨퍼런스를 개설 한 라파엘 라이프 MIT 회장은 큰 변화가 일어나고 있지만, 그러한 변화에 대응하는 방법은 대부분의 사람들에게 불분명하다고 말했다. Reif는 자동화에 의해 구식이 된 수백 명의 사람들을 해고하는 CEO들로부터 들었으며, 동시에 수백 개의 일자리가 있다고 주장합니다. 올바른 스킬 셋. 레이프는 기술 진보가 모든 사람에게 혜택을주기를 원한다면 미래의 작업을 신중하게 재창조해야한다고 말했다.

AI 혁명: 왜 지금? 의미와 잠재력을 실현하는 방법

(존 마크 오프, 행동 과학 고급 연구 센터; 디지털 경제에 관한 MIT 이니셔티브; Erik Brynjolfsson;이 Kai-Fu, Sinovation Ventures; James Manyika, McKinsey; Mona Vernon, Thompson Reuters)

MIT의 디지털 경제 이니셔티브 디렉터 인 에릭 브린 졸 프손 (Erik Brynjolfsson)은 이러한 변화가 지금 왜 일어나고 있으며 앞으로의 의미가 무엇인지에 대한 패널에서 우리의 근육뿐만 아니라 두뇌까지 확장 할 수있는 "제 2의 기계 시대"에 대해 이야기했습니다. 이것이 인류 역사상 이정표라고 말했습니다.

Brynjolfsson은 또한 이러한 진보에는 "대형 디커플링"이 수반되었으며, 이는 노동 생산성이 기록적인 수준에 있지만 1990 년대 이후로 평균 소득이 증가하지 않은 상태를 의미합니다. 그는 이것이 기술의 기능이 아니라 기술을 사용하는 방식에 관한 것이라고 그는 말했다.

Sinovation Ventures CEO 카이 푸 리 (Kai-Fu Lee)는 중국 AI의 주요 투자자 중 한 명일 것입니다. 그는 4 가지 기술의 물결에 대해 이야기했으며, 그 결과 4 가지 회사가 생겼습니다. 인터넷 데이터와 구글, 페이스 북과 같은 거대한 인터넷 거대 기업; 상업적 데이터 및 의료 이미지 인식 및 사기 탐지와 같은 것들; "디지털화 된 실세계"및 아마존 에코와 같은 장치 및 쇼핑 센터 및 공항의 카메라; 로봇 공학과 자율 주행 차량을 의미하는 완전 자동화.

이 대통령은 첫 번째 파동은 고용에 큰 영향을 미치지 않았지만, 두 번째와 세 번째는 많은 사무직 노동자를 대체 할 수 있지만, 네 번째는 주로 사무직 노동자를 공격 할 것이라고 말했다. 따라서 그는 사무직 근로자들에게 더 큰 혼란이 예상된다고 말했다. 예를 들어, 그는 Megvii의 "Face ++"얼굴 인식 소프트웨어를 포함하여 많은 중국 회사를 인용했습니다. 고객 서비스 직원을 대체 할 수있는 챗봇 인 Yibot; 그리고 융 관원을 대체 할 수있는 스마트 대출 금융 응용 프로그램 인 Yongqianbao. 그러나 인공 지능 혁명은 대체로 일자리를 대체하지 않고 일자리를 소멸 시키므로 AI로 인한 일자리 손실을 처리해야한다고 그는 말했다.

그가 제안한 해결책은 빈곤을 근절하는 것이었다. "지속 가능한 일자리", 즉 AI로 대체 할 수없는 창의적이고 사회적인 서비스 일자리에 초점을 맞추기 위해 교육을 재창조합니다. 보다 사회적이고 관심있는 일자리 창출; "산업 시대 노동 윤리"를 폐지합니다.

McKinsey Global Institute의 James Manyika 회장은 AI와 자동화가 비즈니스, 경제 및 사회에 큰 혜택을 제공하지만 업무에 미치는 영향은 더 불확실하다고 말했다.

맥킨지 (McKinsey)의 최근 자동화 연구 (여기에서 다루었 음)에 관한 정보와 관련하여, 그는 5 %의 작업 만이 관련 작업을 기준으로 자동화 할 수있는 100 %에 가깝지만 60 %의 직업은 약 30 %이며, 다시 한 번 관련된 작업. 결과적으로 일부 일자리가 손실되지만 더 많은 일자리가 큰 변화를 경험할 것입니다. 그는 질문에 충분한 일자리가있을 것이며, 이 일자리들 중에서 어떻게 변화 할 것인가?

Thomson Reuters Labs의 CTO 인 모나 버논 (Mona Vernon)은 방대한 지식 그래프 위에 소프트웨어를 구축함으로써 변호사와 언론인에게 "초능력"을주는 것에 대해 이야기했습니다. 그녀는 AI가 10 년 전에는 대답 할 수 없었던 질문에 대답 할 수있게함으로써 "회사의 아키텍처"를 바꾸고 있다고 말했다. 그러나 그녀는 "가능한 인공 지능"시연에서 생산 등급 구현에 이르기까지 큰 도약이 필요하다고 지적했다.

뉴욕 타임즈 (New York Times)에서 수년간보고 한 것으로 알려진 스탠포드의 행동 과학 고급 연구 센터의 연구원 존 마크 오프 (John Markoff)는 왜 기술이 그렇게 좋으면 지금도 여전히 많은 일자리가 있는지 궁금해했다. Brynjolfsson은 지난 40 년 동안 우리는 많은 일자리가 창출되었지만 좋은 일자리는 얻지 못했으며 평균 수입은 증가하지 않았기 때문에 우리는 전혀 만족스럽지 않아야한다고 말했다. 그는 기술 결정론을 믿지 않고 교육과 기업가 정신과 같은 분야에서 올바른 정책을 선택해야한다고 생각했다.

증강 대 자동화

(John Markoff, 스탠포드; Ernst & Young의 Dimitris Papageorgiou; IBM Research의 Sophie Vandebroek; MIT의 Krystyn Van Vliet; MIT의 John Van Reenen)

또 다른 패널은 AI가 직업을 대체 할 것인지 아니면 보충 할 것인지에 초점을 맞추었다. MIT 경제학 John Van Reenen 교수는 사람들이 자동화를 두려워하며 이러한 두려움은 지난 30 년 또는 40 년 동안의 경제 경험에 뿌리를두고 있음을 인정했습니다.

반 레이 넨은 지난 200-300 년의 역사는 경제가 새로운 일자리를 창출 할 수 있다는 점에서 긍정적이라고 말했다. 그러나 그는“질문은 양보다는 직업의 질이다”고 말했다.

IBM 리서치 최고 운영 책임자 Sophie Vandebroek는 기능 보강 논증을 크게 믿었습니다. 그녀는 알려진 위협에 대해 데이터베이스를 검사하여 보안 전문가를 지원하는 AI와 같은 시스템에 대해 이야기했습니다. AI는 금융 서비스 전문가가 규정을 확인함으로써 도움을 준다고 말했다. Xerox (그녀가 일했던 곳)가 기계 학습을 사용하여 테스트 점수를 자동화하는 시스템을 개발 한 방법에 대해 이야기했습니다. 이 모든 것들은 사람들이 직장에서 더 잘 수행 할 수 있도록 도와줍니다.

마찬가지로, MIT 소재 과학 및 공학 교수 Krystyn Van Vliet는 컴퓨터가 종양을 찾을 수있게하는 기술은 방사선 전문의의 수를 줄이는 것이 아니라 의사가 서로 및 환자와 상담 할 시간을 더 많이 준다고 말했다. 그러나 그녀는 "사람들은 재 숙련을 받아야한다는 말을 좋아하지 않는다"고 말했다.

Markoff는 이러한 종류의 개발로 인해 인간의 "기술을 잃게 될 것"인지 물었고 Ernst & Young 파트너 Dimitris Papageorgiou는 대부분의 비행을 통해서도 비행기가 자동 조종 장치를 통해 2 대의 조종사가 있다고 언급했다. 그러나 Papageorgiou는 AI가 저 숙련 직원과 고 숙련 직원의 격차를 심화시키고 있으며, 에스토니아와 코스타리카는 앞으로 일자리가 어디에서 있을지에 따라 학교 커리큘럼을 변경했다고 말했다. Van Reenen은 현재까지 기술이 숙련 된 근로자를 위해 편향되어 있으며, 이는 대학 교육을받은 근로자의 공급이 증가하더라도 대학이 제공하는 엄청난 프리미엄에 반영됩니다. 그러나 인공 지능은 방사선과 같은 고도로 숙련 된 직업에도 영향을 미칠 것이기 때문에 다르다고 그는 말했다.

첫 번째 단계를 탐색하는 전략

몇몇 발표자들은 인공 지능이 더 잘 작동하도록하는 전략과 새로운 시대를위한 근로자 교육에 대한 생각을 제공했습니다.

LinkedIn의 공동 창립자이자 제품 관리 담당 부사장 인 Allen Blue는 사람들이 평생 학습에 액세스 할 수 있도록 반응 형 시스템을 구축하는 것에 대해 이야기했습니다. 그는 일부 일자리는 일시적이라고 경고했으며, 현재 가장 큰 일자리는 의료 코더를위한 것이지만 결국에는 자동으로 존재하지 않을 가능성이 높다고 말했다. 블루는 사람들이 교육을받을 시간과 돈을 어떻게 가질 지 궁금해했으며 고용주와 정부는 더 많은 참여를해야한다고 말했다.

블루는 협력과 같은 분야에 초점을 맞춘 "유치원 수준까지 교육을 다시 생각할 필요가있다"고 말했다.

MIT CSAIL의 교수 인 Sam Madden과 SystemsThatLearn의 교수 공동 책임자는 10 대들이 동료들과 상호 작용하지 않고 컴퓨터와 장치를 사용하는 데 더 많은 시간을 보내는 것을 포함하여 십대들이 시간을 보내는 방법에 대해 걱정하고 있다고 믿고 있습니다. "사회 기술에 이상한 영향을 줄 수 있습니다."

Microsoft Research New England의 기술 연구원 겸 전무 이사 인 Jennifer Chayes는 AI가 어떻게 건강 관리를 개선 할 수 있는지에 대해 이야기했으며, 예를 들어 강화 학습을 사용하여 당뇨병 환자가 더 많은 운동을하도록 동기를 부여하는 모바일 장치 용 응용 프로그램을 예로 들었습니다. 그녀는 AI의 공정성에 대해 우려하고 있으며, 공정성을 최적화하기보다는 대부분의 시스템이 대신 인간 관련 데이터를 편향하여 확대한다고 말했다. "우리는 AI가 인간보다 나쁘지 않은지 확인하고 싶다"고 말했다.

MIT Connection Science Research Initiative의 창립 이사 인 Alex "Sandy"Pentland는 일자리에 대해 걱정하는 것이 아니라 가치를 창출하는 방법에 대해 걱정한다고 말했습니다. 그는 우리가 일상적인 업무를 수행하는 대신 사회적 기술과 비정기적인 분석 업무를 필요로하는 업무에 초점을 맞추고 "인간 전략"또는 회사 나 사회의 네트워크가 깊이있는 연결과 같다는 아이디어에 대해 이야기하고 있다고 말했습니다 배우기. 그는 강화 학습을 생산 영역뿐만 아니라 사회적 영역에 가져 와서 관리 수준과 작업 현장에서 "가이젠 (kazen)"을 만들어내는 것이 흥미로울 것이라고 말했다.

토론에서 펜 트랜드는 훨씬 더 많은 데이터 공유와 데이터 투명성이 필요하다고 말했다. 현재 그는 몇 가지 손에 엄청난 양의 데이터가 있다고 말하면서 동시에 개인 정보 보호법을 존중하면서 액세스를 여는 방법을 기대하고 있습니다. 펜 트랜드는 인공 지능 (AI)은 인공 지능 (AI)을 훈련시키는 데 사용 된 데이터만큼이나 우수하다고 말했다.

정말 AI입니까, 아니면 전산 통계입니까?

또 다른 패널은 "기회와 도전"을 논의 할 예정 이었지만, 오늘날 AI 시스템의 한계에 대해 더 많이 이야기했습니다.

MIT CSAIL 교수 조쉬 테넨 바움 (Josh Tenenbaum)은 인공 지능 기술은 있지만 실제 인공 지능은 없다고 말했다. 대신 패턴 인식을 기반으로 한 가지 작업을 수행하는 시스템이 있습니다. 그는 실제 지능이 세상을 모델화하고, 세상을보고, 상상하고, 배우고, 새로운 세계 모델을 구축하고 설명하고 이해하는 것이라고 말했다. 그는 우리가 이것을 달성 할 수있는 AI로부터 수십 년 떨어져 있다고 말했으며, 3 개월 된 아기조차도 AI에 비해 세상의 사물에 대해 더 상식적인 이해를 가지고 있다고 말했습니다.

MIT CSAIL의 패트릭 윈스턴 교수는 " 'AI 교수'가 최후의 직업이 될 것이지만 일반적으로 노동력의 미래에 대해 훨씬 더 낙관적이라고 말했다. 그는 1985 년 이후 많은 변화가 없었으며, 마지막 인공 지능 혁명이 사람들을 대체하지 않는 것으로 밝혀 졌을 때 그는 말했다. 기계 학습은 "계산 통계"의 또 다른 단어이므로 사람들이 AI를 소유 한 사람이 세상을 소유 할 것이라고 말할 때 "AI"를 "계산 통계"로 간단히 바꾸면 훨씬 덜 믿을만하게 들린다.

그 후의 대화에서 Markoff는 사고 기계를 만들기 위해 John McCarthy의 프로젝트를 언급했으며 Winston은 매우 회의적이었습니다. "우리는 항상 인간 수준의 기술이 20 년이 남았다 고 말했지만 결국 우리는 옳을 것이다"라고 그는 말했다. 오늘날 우리가 가진 것은 매우 유용하지만, 그것은 인간 지능의 작은 부분 일 뿐이라고 강조했다.

비전: 산업 2020-2050

(John Markoff, Stanford, MIT IDE Andrew McAfee, MIT Kom, Rethink Robotics Rod Brooks)

패널리스트들이 2020-2050에 기대했던 것에 대한 토론에서 비슷한 관점이 나타났습니다.

Rethink Robotics의 설립자이자 CTO 인로드 브룩스 (Rock Brooks)는 학습이 일반적인 것이 아니라고 설명하고 탐색 방법을 배우는 것은 젓가락을 사용하는 방법을 배우는 것과 같지 않으며, 이는 언어를 배우는 것과는 다릅니다. 그는 오늘날의 컴퓨터는 비가 올 때 우산을 들고있는 사람들의 사진을 식별 할 수 있지만 "너구리가 우산을 운반 할 수 있습니까?"와 같은 기본적인 질문에 대답 할 수 없다고 지적했습니다.

MIT의 Sloan School of Management의 작업 및 고용 연구 공동 책임자이자 톰 코찬 (Tom Kochan) 교수는 "통합 기술 및 작업 전략"의 4 가지 주요 요소가 사회 전반의 기술 작업을 보장하는 데 있다고 말했다.

Kochan은 첫 번째 요소는 도전 과제를 정의하고 해결하려는 문제를 결정하는 것이라고 말했다. 둘째, 먼저 기술을 고려한 다음 인력을 고려하는 대신 기술과 작업 설계 프로세스를 통합해야한다고 생각합니다. 예를 들어, GM이 자동화에 500 억 달러를 소비 한 방법에 대해 이야기했지만 직원의 말을 듣지 않아 기대했던 결과를 얻지 못했습니다.

코찬은 세 번째 요소는 훈련이며, "평생 학습을 현실로 만들기"뿐만 아니라 기술이 배치되기 전에 훈련해야한다고 말했다. GM의 경우, 자동 작업자는 기술을 올바르게 배치하기 위해 기술을 이해해야했으며 대신 기술을 사용하는 방법을 배우는 데 어려움을 겪었습니다. 마지막으로 Kochan은 가장 부정적인 영향을받는 사람들을 보상해야한다고 말했습니다. 그는 새로운 일자리가 창출 될지라도 일자리를 잃는 사람들에게는 문제가되지 않으며 부정적인 영향을받는 사람들을 공정하게 대해야한다고 말했다.

Kochan은 이러한 요소를 염두에두고 더 많은 번영을 누리게되지만, 기술자에게 맡기면 승자와 패자를 복제 할 것이라고 말했다.

디지털 경제에 관한 MIT 이니셔티브의 공동 책임자 인 앤드류 맥아피 (Andrew McAfee)와 MIT 슬론 경영 대학원 (Principal Research Scientist)의 MIT 슬로 언 스쿨 (Sloan School of Management)은 자신이 경제에 대해 가장 일반적인 세 ​​가지 질문에 대한 답을 제시하려고했다.

첫째, 문제는 "우리 경제가 납치 되었는가?" 맥아피는 부자와 가난한 자 사이의 격차가 커지고 거대하고 강력한 회사와 금융가의 부상을 지적했다. 그러나 그는 현재 진행중인 것은 불공평 한 기업보다는 기술과 세계화의 결과로 초래 된 구조적 변화라고 할 수있다.

둘째, McAfee는 "영구 기술 독점"에 대해 많은 우려를 듣습니다. 확실하게 이러한 우려를 제기하는 것은 불가능하지만 그러한 영구 독점은 "거의 확실하지 않습니다". 그는 20 년 전 IBM, Microsoft 및 이후 AOL이 10 년 전 Nokia 및 RIM에 대한 영구적 인 기술 독점이 될 수 있다는 우려를 회상했습니다. 그는 일반적으로 "무언가 무언가를 앉 히지 않는다"고 말했다.

마지막으로 McAfee는 "직업이 있습니까?" 그는 긍정적으로 대답했다. 그러나 미래에 오늘날만큼 많은 일자리가있을 것이라는 보장은 없다고 말했다. 많은 사람들이 우리가 항상 사람과 기계의 조합을 통해 이익을 얻는다고 말하지만 그것은 규칙이 아닙니다. 예를 들어, 오늘날 우리는 이전보다 훨씬 오래 장사꾼이 적었고 1979 년에 제조업 고용이 정점에 이르렀으므로 향후 30 년 동안 어떤 일이 일어날 지 알 수 없습니다.

다음 패널 토론에서 Markoff는 할리우드의 영향과 영화에서 AI의 묘사에 대해 물었습니다. Brooks는 13 살 때 2001 년 을보고 "HAL과 사랑에 빠졌다"고 언급했습니다. 그러나 할리우드는 세상을있는 ​​그대로 묘사 한 다음 기술을 추가하는 반면, 현실에서는 사회가 기술과 함께 적응하는 경향이 있다고 말했다.

맥아피는 인공 지능에 대한 두려움을 걱정하는 사람이 더 많다고 말했다. 앤드류 응 (Andrew Ng)은 "킬러 로봇에 대한 걱정은 화성에서의 인구 과잉에 대한 걱정과 같다"고 말했다. 그는 "이 2 학년 기숙사 방 BS 주제에 너무 많은 시간을 소비하고있다"고 말했다.

Kochan은 많은 기술이 확산되는 데 너무 오래 걸리기 때문에 더 많은 사람들이 기술에 대해 대화하는 방법을 찾는 데 더 관심이 있다고 말했다. 대신에 우리는 초기에 사용자를 데려 와야한다고 말했다. 그러나 Brooks는 "얼마나 많은 사람들이 스마트 폰 사용법을 강의해야합니까?"

Markoff는 직업 토론에서 기술의 역할과 불평등에 대해 물었습니다. 맥아피는 마크 주커 버그의 순자산이 "초점을 맞추기에는 잘못된 것"이라고 말했다. 그는 중산층의 정체에 대해 걱정해야한다고 말했다. 코찬은 침체가 문제라는 데 동의했으며, 불평등과 침체를 유발하는 가장 큰 것은 노동 조합과 같은 최저 임금 제도와 같은“제도의 쇠퇴”라고 주장했다.

MIT CSAIL의 Daniela Rus 이사는 별도의 대화에서 기계를 도구로 생각해야한다고 말하면서 로봇과 AI가 더 많은 일자리와 더 나은 일자리를 창출 할 수 있다고 믿었습니다. 그러나 그녀는 대량의 데이터 세트를 크 런칭해도 지식으로 해석되지 않으며 복잡한 계산을 수행해도 자율성이 생성되지 않는다고 지적했습니다. Rus는 또한 행동은 인식보다 어렵고 인식은 데이터 크 런칭보다 어렵고 99.99 %의 정답을 얻는 것은 90 %에 도달하는 것보다 기하 급수적으로 어렵다고 지적했다.

그럼에도 불구하고 Rus는 대부분 낙관적이며 기술이 어떻게 공장 근로자들에게 생산물에 대한 통제력을 강화할 수 있는지, 웨어러블과 같은 것들이 시각 장애인들이 세상을 더 잘 탐색하는 데 어떻게 도움이 될지에 대해 이야기했습니다. 그녀는 1962 년 존 F. 케네디 (John F. Kennedy)의 말을 인용하면서 연설을 마무리했다.

둘째 날 AI와 일자리의 경제학에 대해서는 훨씬 더 많은 내용을 다루었습니다 (다른 포스트에서 다룰 것입니다).

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