雷鋒網按：我們已經站在人工智慧時代的前沿。 大部分人對此趨之若鶩， 少數人高喊著警惕的口號， 被視為杞人憂天的傻子。 人工智慧的浪潮正不可避免的襲來， 它到底是怪獸還是福音？
恐怕事實上， 它兩者都是。 日前Wired發佈文章， 深刻的揭露了人工智慧從提高人類生產力到淘汰人類生產力的過程， 可以說是一篇警世恒言。 雷鋒網在不改變原意的情況下為您做如下編譯：
去年秋天， 谷歌翻譯推出了一個嶄新的、改進過的人工智慧翻譯引擎， 聲稱它與人工翻譯有時“幾乎難以區分”。 Jost Zetzsche對此只能翻白眼。 這位德國人已經在翻譯領域工作了20年， 他一次又一次地聽說他的行業將受到自動化進步的威脅。 每一次他都發現是誇大其詞的炒作， Google翻譯也不例外。 他認為， 這當然不是翻譯的關鍵。
但是這次的結果出乎意料的好。 穀歌在2016年花費了更多的時間改造其翻譯工具，
自從IBM於1954年首次推出機器翻譯系統以來，
由於翻譯長期以來一直處於人工智慧引發工作恐慌的第一線， 因此人們並不很擔心。 有些人甚至很高興。 對那些抓住人工智慧工具潛力的人來說， 生產力隨著工作的需求而急劇上升。
把他們想像成穿著白領在煤礦裡挖煤的金絲雀吧。 目前， 他們還在唱歌。 隨著深度學習的萌芽， 許多行業正在認識到， 人工智慧確實能夠完成曾經被認為是專屬於人類的任務。 與司機和倉庫員工不同， 知識型員工不會立即面臨流離失所的危險。 但是， 隨著人工智慧成為他們工作流程的重要組成部分， 他們的工作正在發生變化， 而且不能保證今天有用的人工智慧工具不會成為未來的威脅。 這給人們提供了一個選擇：放下自我， 擁抱你的新AI同事， 或被拋棄。
我們並不是生活在AI的黃金年代， 而是生活在AI提高生產力的黃金年代。 姑且稱它為第一階段。 人工智慧現在已經足夠強大， 能夠對無數複雜的任務進行可靠的第一次嘗試， 但它還沒有強大到看起來能造成威脅的地步。 對於需要密集思考的主觀性工作， 我們仍然需要人類。
各行各業都在進行勞動力轉移。 “華盛頓郵報”的內部人工智慧， 赫利奧格拉夫， 去年發表了850多篇文章， 人類記者和編輯為其加入了一些分析和豐富的細節。 在圖形設計中，人工智慧工具現在可以生成設計初稿，最後執行交給人類設計師。在電影和出版方面，新的工具有望在海量良莠不齊的稿堆中找到下一個大熱項目，使編輯從無休止的提交佇列中解脫出來。這些人工智慧工具就像年輕的助手一樣，他們很有能力並且多產，但仍然需要一個經驗豐富的經理來完成智慧型重任。當然，這位經理要與機器一起工作才能獲得好處。
在位於亞利桑那州的公司律師事務所Fennemore Craig，律師們跳上人工智慧列車，試用了一家名為ROSS Intelligence的創業公司的新技術。ROSS使用IBM Watson和專有演算法的組合，以AI驅動，是LexisNexis（律商聯訊資料庫）等工具的繼任者：它縱覽梳理數百萬頁的判例法，並在備忘錄中以草稿形式記錄其發現。這個過程聘請律師可能需要4天的時間才能完成，ROSS只需要大約24小時。 ROSS不會因疲勞或倦怠而受到影響：可以日以繼夜的連續工作，不會因之感到痛苦。
ROSS的寫作能力雖然也還可以，但並不是其突出的特點。據Fennemore Craig的三年級學生布萊克·阿特金森（Blake Atkinson）的說法，其寫作水準大約為一年級法律學生的水準。（該公司的合夥人安東尼·奧斯丁更為慷慨：他認為， ROSS與一些第一年或第二年的同事一樣好）。該工具生成乾淨的備忘錄，雖然沒法和海明威（世界級著名作家）的水準比，但它提供了一個功能性初稿，寫滿了適用的判例法摘要，一些基本的分析和一個簡明扼要的結論。然後，由一個人類的律師進行更深入的分析和語言組織，讓文本可以讓人愉快地閱讀——至少是一個律師可以愉快的閱讀。奧斯丁說：“這可以讓我們做有趣而富有成果的事情。 “老天，我不關心1885年的蒸汽機，我真正想做的事情是寫點有趣而吸引人的東東西，法官和對方律師一聽就知道他，‘我完了’。”
最終，像ROSS這樣的工具幾乎肯定會減少在探索過程中對人類律師的需求。目前尚不清楚這將如何改變雇用初級律師的情況，因為他們的工作常常是在在舊的判例法上埋頭苦幹。但是深入的分析和重要的寫作仍然遠遠超出了ROSS的能力範圍。對於創業公司來說，成功的關鍵在於，律師們不會害怕ROSS——畢竟，誰想來培訓他們的替代品呢？這就是為什麼首席執行官安德魯·阿魯達（Andrew Arruda）認為ROSS是一個生產力工具，而不是一個AI律師。它讓律師能夠為更多的客戶服務，專注於他們工作中有趣的部分。奧斯丁更簡潔地說：在ROSS的幫助下，他說：“你就像一個搖滾明星一樣酷。”
對於許多翻譯人員來說，人工智慧助長了超人的生產力並不是什麼新鮮事。當Alessandro Cattelan在2003年開始他的翻譯生涯時，他每天翻譯大約2000字能掙大約175美元。他使用電腦輔助翻譯工具，偶爾基於他以前翻譯過的短語提供建議——但翻譯是一個非常手動的過程。今天，與人工智慧協同工作，現在翻譯人員可以在一天內要獲得相當數量的金錢（調整通貨膨脹率）需要翻譯八千到一萬字，Cattelan說。這個過程被稱為機器翻譯後編輯（PEMT），首先讓機器先翻譯一遍，然後引入翻譯人員來整理語言，檢查不正確的解釋術語，並確保語調，上下文，翻譯的文化暗示，這些都是重點。
Cattelan是Translated公司的運營副總裁，該公司發展基於AI的翻譯工具。他說：“你必須弄清楚你的工作中的哪些部分可以被機器所替代，以及你作為一個人能夠帶來什麼價值。”。由於Translated在4月份開始向其編輯翻譯人員提供神經網路機器翻譯，它的生產力顯著提高，特別是德語和俄語等語言，過去由於其複雜的語法總需要額外的調整。
PEMT並不新鮮——至少在20世紀80年代以來，這一領域一直在不斷發展。但隨著神經網路機器翻譯的出現，它正在被廣泛採用。根據市場研究公司Common Sense Advisory的資料，未來幾年，後期編輯的需求預計將比其他語言行業的增長速度更快，企業翻譯在接下來的幾年裡可能會實現兩位數的增長。Common Sense Advisory警告說，“即使語言行業以史無前例的速度增加新的翻譯人員，目前的方法也不可能跟上這種增長水準”。有人認為，與機器翻譯協同工作已經成為必須：根據機器翻譯平臺Lilt首席執行官Spence Green說，“機器翻譯”現在是一個需求，而對於資歷較老的翻譯人員，他們甚至不需要使用翻譯記憶軟體。”
總部位於悉尼的翻譯公司夏洛特·布拉斯勒（Charlotte Brasler）表示，在過去的一年裡，機器翻譯工具變得非常好用，如果不是使用這些工具會破壞保密協議（這是一個常見的障礙），她會歡迎這些工具。與能力很強的AI一起工作讓她能夠承擔更多的專案，並騰出時間處理多有創造性的文本，而這些檔機器通常無法翻譯出來。
但是，這一點也在發生變化：Brasler說，在過去的一年裡，由於神經網路的加入，谷歌翻譯在處理銷售和行銷材料方面表現出色，對這些材料的翻譯涉及豐富多彩的語言和習語。當然，引擎並不是詩人，但是在人們長久以來認為機器不可能征服的領域，它正在迅速改善。對於那些用藝術來定義自己的勞動者來說，這是很難接受的。
技術的飛躍總是超出我們的承受範圍。有人無法忍受與機器合作的想法，有人寧願埋頭於概念性學術期刊，假裝沒有任何變化發生。對於這些人來說，人工智慧突飛猛進的增長是一場生存危機。當然，電腦可以篩選資料，甚至可以拼湊一個基本的句子——但它能寫散文能讓你流淚嗎？它能分析一個成語的細微差別，或者發現下一個暢銷小說家，或者說服最高法院的司法系統、改變他們的想法嗎？
還沒有，但機器可以幫助你到達那裡。一些最具創意的行業開始嘗試人工智慧，他們遇到了一些挫折。今年四月，當“黑名單”（一個連接劇作人與製片方的網路）宣佈將與一家名為ScriptBook的人工智慧公司合作評估劇本，作家們群起抵抗。 Billions的執行製片人Brian Koppelman稱這種工具“很冒犯人，粗暴武斷”。黑名單迅速取消了與ScriptBook的合作關係，原本ScriptBook負責掃描角色分析，人口統計和票房成功的等腳本。雖然ScriptBook這家初創公司已經與兩家主要的電影製片廠成功合作，但它的首席執行官Nadira Azermai表示，大多數電影製作人還沒有能夠克服對這個工具的恐懼。
“幾年前，人們認為談到創意時人類是安全的，因為人工智慧不能像人類一樣具有創造性，或者不如人類那麼特別。但這不是真的，“阿塞邁說。當業內人士指責她創造一個工具來竊取工作時，她告訴他們，他們的工作確實受到威脅，但不是AI。相反，她對反對者說：“你的工作會輸給那些知道如何與機器合作的人。如果你堅決的把頭轉向另一個方向，假裝它不存在，你將會失去工作。”
一個類似的工具是StoryFit，其產品包括票房預測評分，劇本結構和風格分析以及故事情感組成閱讀。正如TJ Barrack所解釋的那樣，他的工作室Adaptive Studios決不會僅僅因為在StoryFit報告中看到的東西而通過一個腳本——但是他的團隊可能會考慮如何根據它瞭解到的東西來演變腳本。 Barrack說：“如果這顯示我們可能因為某些東西在市場上出現問題，那麼我們是否有辦法可以改善這個故事？ “我們或許可以調整一些情節點？我們可以在這裡或那裡添加更多的情感？”
人們剛剛開始擺脫人工智慧的炒作，開始專注於AI驅動工具如何幫助他們的工作。 StoryFit首席執行官莫妮卡·蘭德斯（Monica Landers）表示，她最近開始對自己公司的產品感到擔憂。但她仍然要謹慎行事。當我問她公司的下一步行動時，她猶豫不決地回答：“如果我們談論得太超前，還是會讓人緊張。”她說。
毋庸置疑的是：如果我們放棄作為人的特質也就是創造力和直覺，我們就要先徹底重新思考人的意義是什麼。這兩種技能都暗示著某種不可知的想像力或第六感。但事實上，機器已經非常具有創造性，產生了令人驚訝的創新藝術作品：他們正在拍照，寫音樂，創造超現實主義的藝術作品。因為他們開始與人類的經驗深深共鳴，我們才需要擔心。
華盛頓大學電腦科學教授，《The Master Algorithm》一書的作者佩德羅·多明戈斯（Pedro Domingos）說：“機器可以富有創造性，而且它們確實富有創造性。與此同時，直覺是一個更為棘手的問題：它需要更深入地瞭解人們如何思考以及世界如何運作。 Tech的最佳工程師們還沒有想出如何用直覺裝備AI;只要這種情況仍然存在，人類將在工作中繼續占上風。律師需要瞭解她的目標讀者以及他們可能擁有的所有偏見或傾向;譯者需要對他所翻譯的兩種文化有一個細緻入微的理解。多明戈斯說：“一旦這些任務中映射到現實世界，就是機器落後的地方，人們確實有優勢——至少在可預見的將來。”
與我們的AI同事合作，使工作看起來變成了可疑的烏托邦。機器接管了那些吃力不討好的工作，它們一直太過複雜難以自動化，直到最近。人類可以沉浸在工作中最有創意和價值的方面。但是，這是我們之前看到的一種模式——一種可能最終破滅的熱潮。
當自動取款機在20世紀60年代後期首次推出時，很多人都驚訝地看到美國的銀行出納員人數增加了一倍，並保持了數十年的增長。為了擺脫現金的沉重任務，出納員可以把注意力轉向説明客戶解決帳戶問題或發放出納員支票；結果，他們變得更有生產力。但是，經過這樣的增長之後，銀行出納員的數量現在正在下降，這要歸功於貝寶，智慧手機銀行等技術的累積效應，以及現金需求的下降。一段時間之後，技術終於從福音走向了“怪物”。對麻省理工學院“數字經濟倡議”的聯合主管安德魯·邁克菲來說，銀行出納員的傳奇故事是一個警醒寓言。他說：“技術可能在一段時間內增加了工作，創造了就業機會，那那並不意味著它將一直這樣做。”“我們以前看過這種情況。”
但是目前，翻譯人員，律師，醫生，記者和文學代理人的工作是安全的。有人甚至會說他們的工作比以往任何時候都好。但我們現在發現自己處於一個奇怪的位置。我們不得不承認，人工智慧正在迅速掌握我們以往視為機器禁區的任務。我們必須認識到，擁抱AI正在迅速成為在許多領域取得成功的先決條件。我們必須歡迎這些新的AI同事，在他們犯錯的時候糾正他們——並且心裡知道在某個時候，等我們教的足夠多了，他們會一步步往上爬。
雷鋒網編譯 via Wired
在圖形設計中，人工智慧工具現在可以生成設計初稿，最後執行交給人類設計師。在電影和出版方面，新的工具有望在海量良莠不齊的稿堆中找到下一個大熱項目，使編輯從無休止的提交佇列中解脫出來。這些人工智慧工具就像年輕的助手一樣，他們很有能力並且多產，但仍然需要一個經驗豐富的經理來完成智慧型重任。當然，這位經理要與機器一起工作才能獲得好處。在位於亞利桑那州的公司律師事務所Fennemore Craig，律師們跳上人工智慧列車，試用了一家名為ROSS Intelligence的創業公司的新技術。ROSS使用IBM Watson和專有演算法的組合，以AI驅動，是LexisNexis（律商聯訊資料庫）等工具的繼任者：它縱覽梳理數百萬頁的判例法，並在備忘錄中以草稿形式記錄其發現。這個過程聘請律師可能需要4天的時間才能完成，ROSS只需要大約24小時。 ROSS不會因疲勞或倦怠而受到影響：可以日以繼夜的連續工作，不會因之感到痛苦。
ROSS的寫作能力雖然也還可以，但並不是其突出的特點。據Fennemore Craig的三年級學生布萊克·阿特金森（Blake Atkinson）的說法，其寫作水準大約為一年級法律學生的水準。（該公司的合夥人安東尼·奧斯丁更為慷慨：他認為， ROSS與一些第一年或第二年的同事一樣好）。該工具生成乾淨的備忘錄，雖然沒法和海明威（世界級著名作家）的水準比，但它提供了一個功能性初稿，寫滿了適用的判例法摘要，一些基本的分析和一個簡明扼要的結論。然後，由一個人類的律師進行更深入的分析和語言組織，讓文本可以讓人愉快地閱讀——至少是一個律師可以愉快的閱讀。奧斯丁說：“這可以讓我們做有趣而富有成果的事情。 “老天，我不關心1885年的蒸汽機，我真正想做的事情是寫點有趣而吸引人的東東西，法官和對方律師一聽就知道他，‘我完了’。”
最終，像ROSS這樣的工具幾乎肯定會減少在探索過程中對人類律師的需求。目前尚不清楚這將如何改變雇用初級律師的情況，因為他們的工作常常是在在舊的判例法上埋頭苦幹。但是深入的分析和重要的寫作仍然遠遠超出了ROSS的能力範圍。對於創業公司來說，成功的關鍵在於，律師們不會害怕ROSS——畢竟，誰想來培訓他們的替代品呢？這就是為什麼首席執行官安德魯·阿魯達（Andrew Arruda）認為ROSS是一個生產力工具，而不是一個AI律師。它讓律師能夠為更多的客戶服務，專注於他們工作中有趣的部分。奧斯丁更簡潔地說：在ROSS的幫助下，他說：“你就像一個搖滾明星一樣酷。”
對於許多翻譯人員來說，人工智慧助長了超人的生產力並不是什麼新鮮事。當Alessandro Cattelan在2003年開始他的翻譯生涯時，他每天翻譯大約2000字能掙大約175美元。他使用電腦輔助翻譯工具，偶爾基於他以前翻譯過的短語提供建議——但翻譯是一個非常手動的過程。今天，與人工智慧協同工作，現在翻譯人員可以在一天內要獲得相當數量的金錢（調整通貨膨脹率）需要翻譯八千到一萬字，Cattelan說。這個過程被稱為機器翻譯後編輯（PEMT），首先讓機器先翻譯一遍，然後引入翻譯人員來整理語言，檢查不正確的解釋術語，並確保語調，上下文，翻譯的文化暗示，這些都是重點。
Cattelan是Translated公司的運營副總裁，該公司發展基於AI的翻譯工具。他說：“你必須弄清楚你的工作中的哪些部分可以被機器所替代，以及你作為一個人能夠帶來什麼價值。”。由於Translated在4月份開始向其編輯翻譯人員提供神經網路機器翻譯，它的生產力顯著提高，特別是德語和俄語等語言，過去由於其複雜的語法總需要額外的調整。
PEMT並不新鮮——至少在20世紀80年代以來，這一領域一直在不斷發展。但隨著神經網路機器翻譯的出現，它正在被廣泛採用。根據市場研究公司Common Sense Advisory的資料，未來幾年，後期編輯的需求預計將比其他語言行業的增長速度更快，企業翻譯在接下來的幾年裡可能會實現兩位數的增長。Common Sense Advisory警告說，“即使語言行業以史無前例的速度增加新的翻譯人員，目前的方法也不可能跟上這種增長水準”。有人認為，與機器翻譯協同工作已經成為必須：根據機器翻譯平臺Lilt首席執行官Spence Green說，“機器翻譯”現在是一個需求，而對於資歷較老的翻譯人員，他們甚至不需要使用翻譯記憶軟體。”
總部位於悉尼的翻譯公司夏洛特·布拉斯勒（Charlotte Brasler）表示，在過去的一年裡，機器翻譯工具變得非常好用，如果不是使用這些工具會破壞保密協議（這是一個常見的障礙），她會歡迎這些工具。與能力很強的AI一起工作讓她能夠承擔更多的專案，並騰出時間處理多有創造性的文本，而這些檔機器通常無法翻譯出來。
但是，這一點也在發生變化：Brasler說，在過去的一年裡，由於神經網路的加入，谷歌翻譯在處理銷售和行銷材料方面表現出色，對這些材料的翻譯涉及豐富多彩的語言和習語。當然，引擎並不是詩人，但是在人們長久以來認為機器不可能征服的領域，它正在迅速改善。對於那些用藝術來定義自己的勞動者來說，這是很難接受的。
技術的飛躍總是超出我們的承受範圍。有人無法忍受與機器合作的想法，有人寧願埋頭於概念性學術期刊，假裝沒有任何變化發生。對於這些人來說，人工智慧突飛猛進的增長是一場生存危機。當然，電腦可以篩選資料，甚至可以拼湊一個基本的句子——但它能寫散文能讓你流淚嗎？它能分析一個成語的細微差別，或者發現下一個暢銷小說家，或者說服最高法院的司法系統、改變他們的想法嗎？
還沒有，但機器可以幫助你到達那裡。一些最具創意的行業開始嘗試人工智慧，他們遇到了一些挫折。今年四月，當“黑名單”（一個連接劇作人與製片方的網路）宣佈將與一家名為ScriptBook的人工智慧公司合作評估劇本，作家們群起抵抗。 Billions的執行製片人Brian Koppelman稱這種工具“很冒犯人，粗暴武斷”。黑名單迅速取消了與ScriptBook的合作關係，原本ScriptBook負責掃描角色分析，人口統計和票房成功的等腳本。雖然ScriptBook這家初創公司已經與兩家主要的電影製片廠成功合作，但它的首席執行官Nadira Azermai表示，大多數電影製作人還沒有能夠克服對這個工具的恐懼。
“幾年前，人們認為談到創意時人類是安全的，因為人工智慧不能像人類一樣具有創造性，或者不如人類那麼特別。但這不是真的，“阿塞邁說。當業內人士指責她創造一個工具來竊取工作時，她告訴他們，他們的工作確實受到威脅，但不是AI。相反，她對反對者說：“你的工作會輸給那些知道如何與機器合作的人。如果你堅決的把頭轉向另一個方向，假裝它不存在，你將會失去工作。”
一個類似的工具是StoryFit，其產品包括票房預測評分，劇本結構和風格分析以及故事情感組成閱讀。正如TJ Barrack所解釋的那樣，他的工作室Adaptive Studios決不會僅僅因為在StoryFit報告中看到的東西而通過一個腳本——但是他的團隊可能會考慮如何根據它瞭解到的東西來演變腳本。 Barrack說：“如果這顯示我們可能因為某些東西在市場上出現問題，那麼我們是否有辦法可以改善這個故事？ “我們或許可以調整一些情節點？我們可以在這裡或那裡添加更多的情感？”
人們剛剛開始擺脫人工智慧的炒作，開始專注於AI驅動工具如何幫助他們的工作。 StoryFit首席執行官莫妮卡·蘭德斯（Monica Landers）表示，她最近開始對自己公司的產品感到擔憂。但她仍然要謹慎行事。當我問她公司的下一步行動時，她猶豫不決地回答：“如果我們談論得太超前，還是會讓人緊張。”她說。
毋庸置疑的是：如果我們放棄作為人的特質也就是創造力和直覺，我們就要先徹底重新思考人的意義是什麼。這兩種技能都暗示著某種不可知的想像力或第六感。但事實上，機器已經非常具有創造性，產生了令人驚訝的創新藝術作品：他們正在拍照，寫音樂，創造超現實主義的藝術作品。因為他們開始與人類的經驗深深共鳴，我們才需要擔心。
華盛頓大學電腦科學教授，《The Master Algorithm》一書的作者佩德羅·多明戈斯（Pedro Domingos）說：“機器可以富有創造性，而且它們確實富有創造性。與此同時，直覺是一個更為棘手的問題：它需要更深入地瞭解人們如何思考以及世界如何運作。 Tech的最佳工程師們還沒有想出如何用直覺裝備AI;只要這種情況仍然存在，人類將在工作中繼續占上風。律師需要瞭解她的目標讀者以及他們可能擁有的所有偏見或傾向;譯者需要對他所翻譯的兩種文化有一個細緻入微的理解。多明戈斯說：“一旦這些任務中映射到現實世界，就是機器落後的地方，人們確實有優勢——至少在可預見的將來。”
與我們的AI同事合作，使工作看起來變成了可疑的烏托邦。機器接管了那些吃力不討好的工作，它們一直太過複雜難以自動化，直到最近。人類可以沉浸在工作中最有創意和價值的方面。但是，這是我們之前看到的一種模式——一種可能最終破滅的熱潮。
當自動取款機在20世紀60年代後期首次推出時，很多人都驚訝地看到美國的銀行出納員人數增加了一倍，並保持了數十年的增長。為了擺脫現金的沉重任務，出納員可以把注意力轉向説明客戶解決帳戶問題或發放出納員支票；結果，他們變得更有生產力。但是，經過這樣的增長之後，銀行出納員的數量現在正在下降，這要歸功於貝寶，智慧手機銀行等技術的累積效應，以及現金需求的下降。一段時間之後，技術終於從福音走向了“怪物”。對麻省理工學院“數字經濟倡議”的聯合主管安德魯·邁克菲來說，銀行出納員的傳奇故事是一個警醒寓言。他說：“技術可能在一段時間內增加了工作，創造了就業機會，那那並不意味著它將一直這樣做。”“我們以前看過這種情況。”
但是目前，翻譯人員，律師，醫生，記者和文學代理人的工作是安全的。有人甚至會說他們的工作比以往任何時候都好。但我們現在發現自己處於一個奇怪的位置。我們不得不承認，人工智慧正在迅速掌握我們以往視為機器禁區的任務。我們必須認識到，擁抱AI正在迅速成為在許多領域取得成功的先決條件。我們必須歡迎這些新的AI同事，在他們犯錯的時候糾正他們——並且心裡知道在某個時候，等我們教的足夠多了，他們會一步步往上爬。
雷鋒網編譯 via Wired