圖1、人工智慧技術（AI）與就業－－來自ARM的調查報告
很少有其它技術話題能像人工智慧（AI）技術這樣意見分散。 儘管亞馬遜， 百度， Facebook， Google等公司正在投入大量資源來獲取相關技術，
自從第一台機器出現以來， 人們擔心機器的自動化將會對人取而代之， 人們的工作將會消失。 約翰·梅納德·凱恩斯（John Maynard Keynes）在20世紀30年代創造了“技術失業”這個術語之前至少有一個世紀， 就有了關於替代人力勞動的機器問題的相關討論。
Arm希望瞭解人們在人工智慧方面的消費情緒， 於是在2017年初進行了一次全球民意調查。 從就業方面來看， 人們傾向於認為AI技術不會對就業產生影響，
圖2、受訪者對AI最大潛在缺點的看法。
這似乎是基於歷史的不必要的關注， 人們已經認識到人工智慧（artificial intelligence）可能會促使就業轉變而不是減少。 這反映了以往的技術飛躍提高了自動化水準， 提高了效率和生產力。 其結果幾乎一直是就業部門成本基數大幅下降， 主要市場價格下降；而這反過來又導致了普通人口的可支配收入增加， 最終孕育出新的市場部門， 從而創造了新的就業機會。
通過觀察農業革命， 我們可以找到一個很好的例子， 說明技術飛躍如何推動了多個部門的就業模式的轉變。 19世紀初， 農業是主要的就業部門。 但是， 現在機器的引進意味著一些農民工失去了工作。 其中一些工人遷移到新建的農業機械工業中，
第二個效應是效率更高， 這意味著食品的生產成本更低， 因此價格開始大幅度下降。 人們大大減少花在食物上的可支配收入， 從而騰出資金用於其他商品和服務上。 這些商品和服務需求的增加也推動了相關行業的就業。
到現在為止， 許多對人類來說很困難的任務對於電腦來說是容易的， 反之亦然。 一般來說， 電腦在常規任務（例如複雜計算）方面表現出色， 而人類在識別人臉或者物體方面保持優勢。 由於機器學習技術， 人臉和模式識別已經取得了重大進展， 人工智慧技術將不可避免地改變這裡的平衡。
我們有興趣瞭解我們在這方面的受訪者的意見。 在我們的民意調查中， 我們問他們在某些行業人力或AI機器是否會更好，
結果顯示受訪者傾向於認為人類將會更有條件能安全有效地完成我們所問的所有任務。 一般來說， 重複性越高的工作， 例如重型建築或者包裹遞送， AI機器得分越高。 很顯然， 答覆是以受訪者對AI技術的瞭解為基礎的， 所以在不久的將來， 答案可能會發生改變。
顯然， 人工智慧的興起會比其他技術更多地影響到一些領域。 有的時候， 有的工作可能會消失， 有的則幾乎沒有影響， 正如我們已經討論過的那樣， 幾乎肯定會創造新的就業類型。 在我們的調查中， 我們要求受訪者指出他們認為最有可能受到影響的三類工作。
最脆弱的最容易受影響的工作雖然有廣泛的不同意見， 但受訪者認為，製造業和銀行業面臨AI技術的威脅最大。即使有了這些結果，這些反應也是在“現在這個時候”形成的觀點。例如，隨著車輛繼續以人工智慧驅動的走向完全無人駕駛，我們估計受訪者會預計計程車司機的失業人數會上升顯著。
然而，AI已經有了一些積極的應用，特別是在醫療領域。 Google自己的人工智慧公司Deepmind正在與英國國家衛生服務機構（NHS）合作，利用機器學習來消除失明。通過訓練具有百萬次眼部掃描的深度學習演算法，專家預測這一舉措可以防止高達98％的最嚴重的引起失明的因素。
IBM現在正在支持與癌症作鬥爭。其Watson for Oncology平臺可以掃描臨床試驗資料，醫學期刊，教科書和其他來源資訊，並向腫瘤專業人員報告，提供最有效的治療方案。在早期的測試中，Watson在99％的時間內給出了和專業腫瘤科醫生一樣的建議。
對於個人，Your.MD通過移動應用程式提供基本的醫療保健。根據聊天機器人，使用者講述他們的症狀，Your.MD根據使用者的個人資料和當前症狀條件給出建議。當前的人工智慧技術處理自然語言確保了無縫的用戶體驗，同時通過各種機器學習演算法生成複雜的使用者條件地圖。
圖3：調查顯示，在所有情況下，受訪者認為人類會更好地完成這項工作。
新的角色人工智慧除了改變一些就業領域之外，還將成為一個全新的行業，產生今天不存在的新的工作崗位。最近對1000多家已經在使用或測試埃森哲人工智慧的大公司進行的全球研究發現了一些只能由人類執行的新類別工作。首先是“訓練員”，説明翻譯演算法和自然語言處理器減少錯誤並理解人類交流的微妙之處，例如檢測諷刺的人。
根據報告，另一個新的工作類別將是“解釋者”，這些人將彌合“黑盒子”AI系統與人之間的理解鴻溝。由於明年計畫的歐盟“通用資料保護條例”，這一點變得更加必要;這就產生了一種“解釋權”，使消費者可以質疑任何影響他們的演算法決策。
報告中確定的最後一類是“維護者”，這些人將確保AI系統按照預期和規劃運行。目前，許多公司對自己的人工智慧系統信心不足，這些“人力維護人員”將監測和解決任何計畫外的後果 - 有效地為人工智慧提供功能品質保證。
顯然，變革是不可避免的，隨著人們對人工智慧對整個社會，特別是就業的影響開始認識，自然會引起一些擔憂。總的來說，我們看到人們對AI的瞭解越多，他們對以AI為中心的未來的看法就越積極。
除了對就業的擔憂，我們的研究還確定了對隱私和安全的擔憂。在設計我們的AI支援技術時，Arm認為安全始終是一個關鍵的考慮因素。
儘管存在一些區域差異，但報告表明，全球各地的人們普遍認為，人工智慧將對醫療保健，交通和工作場所產生積極的影響。所有這些都會為每個人帶來更好的生活品質。事實上，36％的受訪者認為人工智慧已經影響了他們的生活，61％的受訪者認為自動化和人工智慧的提高會使社會變得更好。
圖4：目前，製造業和銀行業是被認為是最受AI威脅的領域。
（完）
但受訪者認為，製造業和銀行業面臨AI技術的威脅最大。即使有了這些結果，這些反應也是在“現在這個時候”形成的觀點。例如，隨著車輛繼續以人工智慧驅動的走向完全無人駕駛，我們估計受訪者會預計計程車司機的失業人數會上升顯著。然而，AI已經有了一些積極的應用，特別是在醫療領域。 Google自己的人工智慧公司Deepmind正在與英國國家衛生服務機構（NHS）合作，利用機器學習來消除失明。通過訓練具有百萬次眼部掃描的深度學習演算法，專家預測這一舉措可以防止高達98％的最嚴重的引起失明的因素。
IBM現在正在支持與癌症作鬥爭。其Watson for Oncology平臺可以掃描臨床試驗資料，醫學期刊，教科書和其他來源資訊，並向腫瘤專業人員報告，提供最有效的治療方案。在早期的測試中，Watson在99％的時間內給出了和專業腫瘤科醫生一樣的建議。
對於個人，Your.MD通過移動應用程式提供基本的醫療保健。根據聊天機器人，使用者講述他們的症狀，Your.MD根據使用者的個人資料和當前症狀條件給出建議。當前的人工智慧技術處理自然語言確保了無縫的用戶體驗，同時通過各種機器學習演算法生成複雜的使用者條件地圖。
圖3：調查顯示，在所有情況下，受訪者認為人類會更好地完成這項工作。
新的角色人工智慧除了改變一些就業領域之外，還將成為一個全新的行業，產生今天不存在的新的工作崗位。最近對1000多家已經在使用或測試埃森哲人工智慧的大公司進行的全球研究發現了一些只能由人類執行的新類別工作。首先是“訓練員”，説明翻譯演算法和自然語言處理器減少錯誤並理解人類交流的微妙之處，例如檢測諷刺的人。
根據報告，另一個新的工作類別將是“解釋者”，這些人將彌合“黑盒子”AI系統與人之間的理解鴻溝。由於明年計畫的歐盟“通用資料保護條例”，這一點變得更加必要;這就產生了一種“解釋權”，使消費者可以質疑任何影響他們的演算法決策。
報告中確定的最後一類是“維護者”，這些人將確保AI系統按照預期和規劃運行。目前，許多公司對自己的人工智慧系統信心不足，這些“人力維護人員”將監測和解決任何計畫外的後果 - 有效地為人工智慧提供功能品質保證。
顯然，變革是不可避免的，隨著人們對人工智慧對整個社會，特別是就業的影響開始認識，自然會引起一些擔憂。總的來說，我們看到人們對AI的瞭解越多，他們對以AI為中心的未來的看法就越積極。
除了對就業的擔憂，我們的研究還確定了對隱私和安全的擔憂。在設計我們的AI支援技術時，Arm認為安全始終是一個關鍵的考慮因素。
儘管存在一些區域差異，但報告表明，全球各地的人們普遍認為，人工智慧將對醫療保健，交通和工作場所產生積極的影響。所有這些都會為每個人帶來更好的生活品質。事實上，36％的受訪者認為人工智慧已經影響了他們的生活，61％的受訪者認為自動化和人工智慧的提高會使社會變得更好。
圖4：目前，製造業和銀行業是被認為是最受AI威脅的領域。
（完）