新書:工作方式正在發生轉移 數位技術

 

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新書:工作方式正在發生轉移 數位技術

麻省理工學院的安德魯·邁卡菲(Andrew McAfee)和埃裡克·布萊恩約弗森(Erik Brynjolfsson)曾在暢銷書《第二次機器革命》(The Second Machine Age)中,描述了數位技術如何在改善社會的同時也給各個職業帶來永久性、顛覆性的改變。《經濟學人》的一篇文章介紹了他們的新書《機器、平臺、大眾》(Machine, Platform, Crowd),在書中,他們分享了電腦和互聯網的最新發展給人們工作方式帶來的三類轉移:

第一是人工智慧(AI)代表的從人到機器的轉移。過去,人與電腦合作,借助電腦人們增強了自己的能力。但隨著電腦技術的不斷改進,機器擁有了更多掌控權,無人駕駛汽車、線上翻譯軟體和亞馬遜正在測試的無人收銀商店,足以證明重大轉變正在發生,“數位技術正在入侵實體世界”。

第二是從產品向平臺的轉移,這種變化已十分常見,比如,最大的計程車公司不擁有汽車——優步;最大的酒店經營公司沒有任何酒店物業——愛彼迎(Airbnb);商品最豐富的零售商沒有庫存——阿裡巴巴;最有價值的“媒體”公司自己創造的內容並不多——Facebook;蘋果商店中超過220萬個應用幾乎都不是蘋果公司自己開發的。“利用平臺創造市場並不容易,不過一旦運作成功,就會產生巨大的網路效應。”

第三,實驗與創新從依靠權威機構轉移到由大眾來推動。權威機構指的是央行或《不列顛百科全書》這樣的組織,大眾是指分散,自發組織起來的參與者。 數位技術的發展大大降低了互動的成本,很多事情可以交由非正式群體完成,這樣可能會產生重大創新。“權威機構常常無法應對它面對的機遇和挑戰,但大眾從來不會錯過機會。”

 

 

奇點大學創始人談未來大學 教育

彼得·戴曼迪斯(Peter Diamandis)是奇點大學的聯合創始人和執行主席。奇點大學是由穀歌和美國宇航局(NASA)合作開辦的一所新型大學,目的是解決“人類面臨的重大挑戰”,招收的學員都是創業者和大公司高層。

彼得·戴曼迪斯接受《財經》雜誌採訪時說,奇點大學和傳統大學的區別是,傳統大學培養專家,而奇點大學想要培養“全才”和“大家”;傳統大學本科只有四年,學生獲得文憑就算結束,而奇點大學是終身學習。

對於現在的大學教育制度,彼得·戴曼迪斯說:“目前的教育體制是在工業革命的高潮中形成的。這一事實對於學校教什麼、怎麼教都產生了非常大的影響。標準化是教育的規則,而同一性則是教育的預期效果。同一年齡的所有學生都只能使用相同的教學材料,並且必須參加同樣的考試,教學效果也按照同樣的考核尺度進行評估。學校以工廠為仿效對象;每一天都被均勻地分割為若干個時間段,每段時間的開始和結束都以敲鐘為號。”

但是今天由於互聯網的發達,人們可以從網上獲取到幾乎任何知識,這也對以教授知識為目的的傳統教育構成了挑戰。戴曼迪斯說:“當今世界所有技術都在重組,教育也會被重新改造。必須改變現行教育體制,培養出有創新思維的人,能夠提出正確問題的人。未來教育方向將不僅僅局限於一個特定領域,它是一個持續過程,人們不斷地接受教育,不斷地獲取新的資訊。”

戴曼迪斯認為,未來20年,世界上最好的教育不是由人類教授提供的,而是由人工智慧提供的。因為人工智慧瞭解學生的語言能力、個人喜好,可以根據每個學生的特點提供個性化的教育。而大學也要適應科技發展,應用人工智慧的方式來説明學生學習。“不過,作為一個年輕人社交、分享的場所,傳統的大學還是非常值得存在下去的。通過更多的體驗和實際操作獲取知識,這可能是人們對未來大學的需求。”

 

 

吳恩達:培養一百萬個AI人才 人工智慧教育

前百度首席科學家、人工智慧專家吳恩達離開百度後,創立了人工智慧公司Deeplearning.ai,這家公司的使命是讓社會能夠應對AI帶來的挑戰,產生巨大的價值。達成使命的第一步就是通過推動深度學習的線上課程,培養一百萬個AI人才。

吳恩達接受《麻省理工科技評論(MIT Tech Review)》採訪時說,目前AI的話題點大部分都圍繞著科技巨頭,他們推出了更好的網路搜索、線上廣告、更好的地圖和支付系統等,創造了巨大的價值,但吳恩達不認為任何一家公司可以應對AI帶來的所有挑戰。他覺得,應對AI帶來的巨大挑戰的唯一方法,是教會數百萬人使用這些AI工具,他們可以去發明新的解決方案,而不需要依靠大公司。在吳恩達看來,AI就像是未來社會裡新的電能,“想想看電氣工程師和電工的數量有多少”,AI帶來了全新的機會,現有的AI人才遠遠無法滿足未來的需求。

吳恩達認為,人們如今需要終身學習, “我們都習慣了快速變化的科技時代,每幾個星期都有新的發明。我們習慣了在我們腳下不斷變化的沙子,它使科技工作更有挑戰,更精彩。而AI深度學習帶來的變化將會越來越快。我想要看到一個AI驅動的社會,我們可以更有系統地做出更有智慧的決定,讓重複性的勞動自動化,節省人力和時間。我覺得有我們面臨這麼多的好機會,把握這些機會需要深度學習的技能,可是掌握這些技能的人卻很少。”

 

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