AI帮助我们打造更具弹性的经济

特朗普总统就冠状病毒大流行向美国发表了讲话。世界各国一直在采取积极措施阻止其扩散。关闭边界,紧急资金援助计划以及城市和全国范围内的隔离检疫措施只是帮助与这一看不见的敌人作战的一些行动。

许多人都感受到了由这种大流行引起的破坏。仅仅因为人们不能再做他们的工作,各行各业就处于关闭的边缘。这是因为我们的大部分工作仍然依赖于人与人之间的互动,这加剧了COVID-19的传播。将健康与疾病区分开来也带来了挑战,因为人们可以被传染而没有任何明显的症状。

由于我们的经济实力紧密取决于我们在各种情况下继续开展工作和保持生产力的能力,因此这种大流行对我们经济的影响至关重要。这反映在过去几周我们金融市场的螺旋式下降趋势中。

数字化转型:迈向更具弹性的劳动力的第一步

我很幸运能在高科技软件行业工作。我已经可以虚拟工作,并在需要时保持工作效率。尽管全国各地的软件公司都从家庭政策着手开展工作,但我的部分工作仍然受到干扰。我要演讲的许多会议都已被推迟,取消或变为虚拟会议。

我工作的虚拟化让我想知道人工智能(AI)如何帮助我们的员工在像这样的全球紧急情况下变得更有弹性。将我们的工作虚拟化之后,就可以对其进行数字化,跟踪,转换为数据,并用于训练AI系统以模仿我们的工作方式。更大的问题是,AI将如何在不久的将来改变我们的工作方式?

让我们踏上未来的旅程,一起研究这个问题。

毫无疑问,在不久的将来,人工智能将使我们越来越多的数字化工作自动化。这将从最平凡和重复的任务开始,但AI最终将使一些数字化的创意任务自动化。但是,在此之前,我们必须将更多的体力工作转移到可以进行数字化跟踪的数字化工作中。今天,这已经进行得很顺利,许多行业都在着手进行数字化转型。

阶段1:自动化数据交换

数字技术的出现已经将我们的许多物理工作转移到了数字上。因此,基于AI的技术在我们的工作中变得越来越普遍。这将通过以下方式改变我们的工作方式。

首先,我们将通过提供工作的数字记录作为培训数据,以供AI学习和模仿我们的工作方式,从而交换自动化数据。机器自动化可极大地提高效率(在速度和规模上),因此企业必须采用它来更有效地竞争。但是,对于员工而言,如果我们让机器自动执行平凡而又重复性的任务,那么对我们来说,这将更方便,工作更少。

尽管机器快速且可扩展,但它们一定不会降低我们的工作质量。否则,可能不值得为了降低质量的工作而牺牲效率。如今,某些AI可以在特定任务中胜过人类,但是机器仍无法在我们的大多数工作中复制人类的素质。但是,如果有足够的数据可以很好地训练AI以模仿我们的部分工作,那么我们将进入下一阶段。

阶段2:教AI完善其工作模式

一旦拥有足以帮助我们的AI,我们便开始进行协作。我们让AI尝试复制我们的工作,然后判断是否能够与我们的质量相匹配。有谁比我们人类做这件事更好?

从本质上讲,这将分散工作,以便AI和人类可以分别做自己擅长的工作。在AI可以复制接近人类质量的工作的情况下,可以利用AI使这些工作自动化并提高效率。如果AI无法达到可接受的质量,则人类可以接管这些情况。同时,由于我们所有的工作都是数字化的,因此那些具有挑战性的案例成为AI可以从中学习并改进其工作模式的新数据。

在上述情况下,人工智能就像一个学徒,通过我们数字化的工作记录向人类大师学习。

阶段3:全面的AI自动化和工作转移

随着我们继续收集有关AI失败的具有挑战性的案例的更多数据,AI最终可能会尽我们所能使这些案例自动化。现在,我们的学徒已准备好毕业。该AI现在可以在最少的人工监督下使我们的工作自动化。

那我们该怎么办呢?我们做着我们在工作中一直做的事情:我们继续前进并做其他事情。例如,我们成为经理。这极大地改变了我们工作的性质。我们承担更多的责任,并且在某种程度上,我们减少了动手工作。

同样,人工智能可以完全自动化我们的工作,这意味着我们的工作将发生变化。这将把我们工作的性质转变为更重要,更具战略意义的事情。它将使我们的工作转向需要更多人性化的工作(例如管理和领导力),这些工作很难数字化,因此很难通过AI自动化。坦白说,这项工作可能更有趣,更充实。

一个具体的例子:销售代表的自动化任务
尽管企业销售代表必须完成许多任务,但我们将重点关注工作中简短的陈规定型任务序列:

  • 任务1:分析交易和CRM数据,以确定要追求的目标。
  • 任务2:向潜在客户发送电子邮件,使他们与市场营销抵押物互动,以产生兴趣。
  • 任务3:需要的时候,召开会议亲自面对潜在客户。
  • 任务4:去见潜在客户出售并谈判交易。

销售代表任务

今天,我们已经拥有用于交易/ CRM数据,自动化其分析(任务1)并为销售代表推荐机会的AI工具。他们还不能复制人工决策,因此销售代表仍然需要接受或拒绝建议。当他们这样做时,AI分析师将完善其模型,以便将来可以推荐更多相关机会。最终,这些建议将非常好,以至于销售代表将接受其中的大多数建议。这时,销售代表可以选择完全自动化决策的机会,以寻求和接受AI分析师的建议并接受这些建议。

任务1的完全自动化将使销售代表的工作向下游转移。现在,销售代表只需向潜在客户发送电子邮件并与他们进行互动。但是,不久之后,我们也许可以从销售代表那里获取所有潜在客户的电子邮件,并使用它们来训练AI以生成电子邮件。这位AI作家将从AI分析师那里获得一系列建议的机会,并自动创建电子邮件(任务2)。销售代表将需要通过按原样发送(即足够好)或在发送之前进行调整(即不够好)来确定生成的电子邮件是否足够好。同时,AI作家将通过修改生成的电子邮件来学习该销售代表的写作风格,他如何吸引不同的客户等。最终,这位AI作家将学习并能够生成如此出色的电子邮件,以至于销售代表将按原样发送最多的电子邮件。

任务2的完全自动化将再次将销售代表的工作转移到下游。现在,销售代表只需要为准备好见面的潜在客户建立会议。但是很快,我们也许可以获取销售代表的日历数据,并将其用于训练AI计划者,该计划者将自动计划其行程(任务3)。同样,销售代表可以接受行程,也可以拒绝并将其更改为自己喜欢的行程。当他这样做时,AI计划者将学习该销售代表的旅行习惯和偏好。最终,该AI计划者将能够创建如此出色的行程,以使销售代表能够接受其中的大部分行程。然后,他可以选择再次使其自动化以节省时间,并让AI规划人员计划他的行程。

任务3的完全自动化将使销售代表的工作进一步向下游移动。你看到图案了吗?现在,销售代表只需要遵循为他创建的路线并满足潜在客户。如果销售代表无需执行任务1、2和3,现在只需要执行任务4,请想象他可以满足多少潜在客户。这可以显着提高整个销售运营的生产率和效率。而且,对于销售人员而言,这项工作现在变得更加重要和有趣。

销售任务与AI合作

创建弹性AI增强经济的最后一公里。借助远程会议技术,我可以召开会议,甚至在全球范围内发表主题演讲。但是,是什么阻止了我们将所有工作数字化?

目前,我们还不能,因为我们的经济以服务为主导。尽管从理论上讲,这应该使数字化变得容易,但是许多服务行业仍存在着众所周知的“ 最后一英里 ”交付问题。消费者可以在线浏览,研究,配置和购买产品或服务,但并非所有的产品或服务都可以通过单击鼠标下载。人们仍然需要亲自交付或执行许多产品和服务。

当前,自动驾驶AI的主要用例是自动驾驶汽车。但这将转移到其他自主系统,例如机器人技术,自主无人机,物联网以及其他智能设备和连接的机器。

如果您居住在旧金山湾区,那么您已经可以看到自主AI帮助电子商务使这种“最后一英里”的实物交付自动化。食品和包裹运送机器人(例如Starship,Kiwibot等)出现在选定的校园和城市中。机器人侍应生已经在餐馆点菜和取菜,而机器人咖啡师,厨师助理和调酒师正在使人类同行的角色自动化。尽管这些机器人在做的每件事上都可能无法与人类相提并论,但即使不是更好,它们也通常能够同样平等地执行大多数基本任务。

为了创建能够抵抗像冠状病毒这样的全球大流行病的劳动力,公司有两种选择:他们可以将更多的体力工作转移到数字化上,最终可以通过AI将其自动化,或者可以使用先进的机器人技术直接使物理工作自动化通过自主AI。

通过允许AI增强人的角色,我们可以在不中断我们经济的大部分时间的情况下消除对人机交互的需求。由于这些机器人可以自主运行,远程接收指令或进行远程控制,因此在不建议进行人机交互时,仍然可以执行我们社会的重要功能。

未来的AI增强型社会会是什么样?

这样的人工智能增强的未来会是什么样?看来,如此富有弹性的人工智能增强型劳动力也可能使很大一部分人口变得多余。大流行之后会发生什么?难道这不会造成人们失业的另一场危机吗?

在不久的将来,某些工作将不可避免地被AI取代。但是,这将会发生,并且在人类历史上的每一项技术创新中都会发生。对于AI而言,其效果更为显着,因为它是一种通用技术,具有多种用途,可以在许多业务领域中以多种不同方式应用。

但是,在展望未来时,我不断提醒我们,我们不应该使用当今的标准来判断未来可能会大不相同。

在更遥远的未来,可能不再需要工作来维持个人的生存和福祉。这听起来有些牵强,但这并非不可行。许多国家已经在试验普遍基本收入。此外,由于我们通过使用机械而获得的效率,自工业革命以来,人们大大减少了工作时间。可以想象,借助智能机器,这种趋势可能会进一步发展。

在这个遥远的未来,人工智能和机器人可以使许多重要的操作自动化,而这对于一个社会的运作来说是必需的,而无需太多的人工监督。

人工智能不仅可以帮助我们建立一个能够抵御像冠状病毒这样的大流行病的更具韧性的经济体,甚至可以完全消除我们对经济体的依赖。我们离这个乌托邦式的未来还有很长的路要走,但是我相信我们可以在AI的帮助下到达那里。同时,保持健康和生活,见证AI增强的未来。

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