麻省理工学院(MIT)在一项研究中发现，人工智能目前还无法以经济有效的方式取代大多数工作岗位，这项研究试图打消人们对人工智能在许

麻省理工学院(MIT)在一项研究中发现，人工智能目前还无法以经济有效的方式取代大多数工作岗位，这项研究试图打消人们对人工智能在许多行业取代人类的担忧情绪。 在对人工智能取代劳动力的可行性进行的首次深入调查中，研究人员对美国各项任务自动化的成本吸引力进行了建模估算，重点关注了使用计算机视觉的工作比如教师和房地产估价师。研究人员发现，按美元工资计算，只有23%的劳动者可以被有效取代。在其他情况下，由于人工智能辅助视觉识别的安装和操作成本高昂，因此由人类来完成这项工作更为经济划算。 去年，在OpenAI的ChatGPT和其他AI工具展示了这项技术的潜力之后，各行各业开始加速采用这种工具。从美国的微软公司和Alphabet公司到中国的和，科技公司推出了各种AI服务。行业领袖警告说，AI发展速度太快了。长期以来，人们一直担心AI对就业的影响。 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员指出，“机器将抢走我们的工作”是技术快速变革时期人们经常表达的一种情绪，而随着大语言模型的创建，这种焦虑再次出现了。“但我们发现，由于AI系统的前期成本很高，只有23%的员工‘暴露’在AI计算机视觉中，对企业来说是具有成本效益的。” 计算机视觉是AI技术的一个领域，它使机器能够从数字图像和其他视觉输入中获取有意义的信息，其最普遍的应用出现在自动驾驶的物体检测系统中，或者对智能手机上的照片进行分类。 麻省理工学院的论文称，和的突出领域零售、运输和仓储等方面，也是计算机视觉最具效益的领域。 论文中一个案例提到，在面包店里，面包师每天都要检查原料的质量控制，但这只占他们工作时间的6%。但安装摄像头和AI系统所节省的时间和工资，远低于这种技术升级的成本。 研究人员表示，目前只有3%的视觉辅助任务可以有效、低成本地自动化，但如果数据成本下降，准确性提高，到2030年这一比例可能会上升到40%。 国际货币基金组织(IMF)上周发布报告称，人工智能技术将影响全球近40%的就业岗位，相比于新兴市场和低收入国家，发达国家的就业更容易受到人工智能的影响。它还警告说，在大多数情况下，这种技术对全球劳动力市场的潜在影响可能会加剧整体不平等。 在上周的达沃斯世界经济论坛上，许多讨论都集中在AI取代劳动力的问题上。Inflection AI和DeepMind的联合创始人Mustafa Suleyman表示，AI系统“从根本上说是替代劳动力的工具”。 OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼声称，AI的能力“有很强的局限性”，人们应该将其视为一种“在某些领域非常有用”的工具，不能完全依赖于AI。 标签: #AI #劳动力 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

联合国：人工智能或增加工作岗位而非替代

联合国：人工智能或增加工作岗位而非替代 联合国发布报告称，人工智能（AI）更有可能为市场增添工作岗位，而非摧毁人类的就业前景。 法新社报道，国际劳工组织（ILO）星期一（8月21日）公布的研究报告表明，在分析ILO平台和其他平台对工作数量和质量的潜在影响后，发现多数的工作岗位和行业只是局部受AI自动化影响。 国际劳工组织说，大多数的工作“更有可能被最新一轮的生成式人工智能（如ChatGPT）所互补而非替代……因此，AI技术的最大影响可能不是摧毁工作岗位，而是造成工作质量发生潜在变化，尤其是工作强度和自主性”。 研究发现，文职岗受AI自动化技术影响最深，占比达近四分之一，另有超过50%的文职岗将被中度影响。由于从事文职岗的多为女性，因此女性受影响的就业比例程度较男性多出两倍。 分析还表明，由于高收入国家文职和辅助性专业工作占比高，因此相较低收入国，高收入国将有5.5%的工作岗受自动化影响。 而在管理岗和技术岗领域，只会有一小部分工作会被高度影响，另有约四分之一的相关岗位被中度影响。

Google研究人员发表论文探讨人工智能如何毁掉互联网

Google研究人员发表论文探讨人工智能如何毁掉互联网 研究发现，绝大多数生成式人工智能用户正在利用这项技术模糊真实性和欺骗性之间的界限，在互联网上发布虚假或篡改的人工智能内容，例如图片或视频。研究人员还仔细研究了之前发表的关于生成式人工智能的研究，以及大约 200 篇报道生成式人工智能滥用的新闻文章。研究人员总结道：操纵人类肖像和伪造证据是现实世界滥用案件中最普遍的手段。其中大多数都带有明显的意图，即影响舆论、进行诈骗或欺诈活动或牟利。使问题更加复杂的是，生成式人工智能系统日益先进且随时可用研究人员表示，只需要极少的技术专长，而这种情况正在扭曲人们对社会政治现实或科学共识的集体理解。据我们所知，这篇论文遗漏了什么？有没有提到谷歌自己在使用该技术时犯下的令人尴尬的错误 作为世界上最大的公司之一，谷歌的错误有时规模巨大。如果你读过这篇论文，你就会忍不住得出这样的结论：生成式人工智能的滥用听起来很像是该技术在按预期工作。人们正在使用生成式人工智能制作大量虚假内容，因为它非常擅长完成这项任务，结果导致互联网上充斥着人工智能垃圾。而这种情况正是谷歌自己促成的，它允许这些虚假内容泛滥，甚至是虚假内容的源头，无论是虚假图片还是虚假信息。研究人员表示，这一混乱局面也考验着人们辨别真假的能力。他们写道：同样，大量生产低质量、垃圾邮件和恶意的合成内容可能会增加人们对数字信息的怀疑态度，并使用户的验证任务负担过重。令人不寒而栗的是，由于我们被虚假的人工智能内容淹没，研究人员表示，有些情况下知名人士能够将不利的证据解释为人工智能生成的，从而以昂贵且低效的方式转移举证责任。随着谷歌等公司继续将人工智能融入到每一款产品中，我们将会看到更多这样的情况。了解更多： ... PC版： 手机版：

研究：鸽子可用类似人工智能方式解决问题

研究：鸽子可用类似人工智能方式解决问题 一项最新研究显示，鸽子可以处理极其广泛的视觉分类任务，能使用类似人工智能模型“暴力算法”的方式，解决一些问题。 新华社报道，美国俄亥俄州立大学研究人员近日在国际《交叉学科》杂志发表一项研究成果。证据显示，鸽子的学习机制与现代机器学习和人工智能（AI）技术的原理相似。这项研究中使用的AI模型和鸽子解决问题的方法，都是“联想学习”和“纠错”。 研究中，鸽子需要啄一下右侧或左侧的按钮来对物体分类；如果答对，就会得到食物，反之就什么也得不到。研究布置了四项不同的任务，难易程度不等。 结果显示，通过反复试错，鸽子的任务“正确率”出现提升。鸽子在一项较简单的测试中做出正确选择的比率，从大约55%提高到了95%。在相对较难的题目中，鸽子的“正确率”也从55%提高到68%。 以往的研究显示，鸽子能够学会解决复杂的分类任务。研究人员猜测，鸽子解决问题的方式与AI模型中使用的“暴力算法”相似，即模式匹配中最简单、最直观的算法。 俄亥俄州立大学研究人员的这项成果，也证实了这一猜测。不过，研究者也表明，大自然可能已经找到一种方法，让鸽子成为一类非常高效的学习者，但它仍无法像人类一样做概括或推断。 2023年10月29日 11:25 AM

研究发现：用人工智能生成的图像训练出的人工智能产生了糟糕的结果。

研究发现：用人工智能生成的图像训练出的人工智能产生了糟糕的结果。 斯坦福大学和莱斯大学的研究人员发现，生成式人工智能模型需要“新鲜的真实数据”，否则输出的质量就会下降。 这对摄影师和其他创作者来说是个好消息，因为研究人员发现，训练数据集中的合成图像会放大人工痕迹，使人工智能画出的人类看起来越来越不像真人。 研究小组将这种状况命名为“模型自噬障碍”。如果自噬循环的每一代都没有足够的新鲜真实数据，未来的生成模型注定会逐渐降低其质量或多样性。 如果该研究论文是正确的，那么这意味着人工智能将无法开发出无穷无尽的数据源。人工智能仍然需要真实、高质量的图像来不断进步，而不是依赖自己的输出。这意味着生成式人工智能将需要摄影师。

研究表明：中国在人工智能人才培养方面处于领先地位

研究表明：中国在人工智能人才培养方面处于领先地位 在为 ChatGPT 等聊天机器人提供支持的人工智能方面，中国落后于美国。但在培养新一代人形技术背后的科学家方面，中国处于领先地位。 新的研究表明，从某些指标来看，中国已经超过美国，成为人工智能人才的最大生产国，全球顶尖人工智能研究人员的近一半来自中国。相比之下，根据保尔森基金会运营的智库MacroPolo的研究，大约18%的人来自美国本科院校，该机构致力于促进中美之间的建设性关系。 调查结果显示，中国的人才数量跃升，三年前，中国培养了约三分之一的世界顶尖人才。相比之下，美国的情况基本保持不变。该研究基于在 2022 年神经信息处理系统会议上发表论文的研究人员的背景。众所周知，NeurIPS 专注于神经网络的进步，神经网络奠定了生成人工智能的最新发展。