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2016-11-6 10:59 上傳
頭圖來自英劇《Real Human》
人類會被機(jī)器人和人工智能奪走工作,甚至生命,早就不是什么新鮮話題。
各種影視作品和學(xué)術(shù)分析,都已經(jīng)指明了未來人工智能在整個生活空間中必然會占據(jù)一個龐大位置,但問題是那很遙遠(yuǎn)啊。遠(yuǎn)遠(yuǎn)還不到真正威脅我們工作和收入的程度。
然而來到了今年下半年,從巨頭到創(chuàng)業(yè)公司,從硅谷出來的風(fēng)到國產(chǎn)黑科技,好像都在告訴我們這樣一個事實(shí):人工智能真的能用了。
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2016-11-6 10:59 上傳
經(jīng)歷了PC和移動兩個互聯(lián)網(wǎng)時代的我們,應(yīng)該已經(jīng)知道互聯(lián)網(wǎng)改變現(xiàn)實(shí)工作機(jī)會的方式:首先扎開幾個小孔,隨后是一場洪流般的普及運(yùn)動,最終遍地開花。
那么,“真實(shí)應(yīng)用版”的人工智能最有可能從哪些行業(yè)開刀呢?本文來做一個統(tǒng)計(jì),希望作為讀者的你并不在其中。當(dāng)然,在也無妨,畢竟任何工具的進(jìn)化,本質(zhì)上都會提供更多職業(yè)上升通道。
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2016-11-6 10:59 上傳
【速記】
羅永浩的新品發(fā)布會突然激活了語音輸入這個行業(yè),可能是今年最有意思的不期而遇之一。但是不得不說,這是個必然而非偶然。
從最近火熱的訊飛,到行業(yè)老大搜狗輸入法,甚至BAT以及國際巨頭,人工智能語音識別其實(shí)已經(jīng)不是一兩天內(nèi)的新聞了。
但區(qū)別在于,基于語音精神元的單位化智能識別大大加強(qiáng)了人工智能語音識別的準(zhǔn)確性。加上降噪、抗干擾、對話角色識別等功能,通過人工智能把語音轉(zhuǎn)換成文字已經(jīng)成為了基本可行的工作。
而在這個轉(zhuǎn)換中被省略掉的人力勞動,顯然是速記。根據(jù)親身實(shí)測,很多付費(fèi)軟件的語音文字轉(zhuǎn)換正確率已經(jīng)比職業(yè)速記高出不少。而且顯然響應(yīng)速度更快。目前最大的問題僅在于人名、地名以及部分專有名詞的識別上(事實(shí)上速記也識別不出)。
進(jìn)一步可能受到威脅的職業(yè)是同聲傳譯。因?yàn)榻^大多數(shù)同傳錯誤率本就很高,基于類似谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯技術(shù)得到的翻譯結(jié)果再通過語音傳輸,其實(shí)可以推翻大部分同傳的工作。
當(dāng)然,涉及創(chuàng)造力和專業(yè)屬性的翻譯暫時還是安全的,但能安全多久我們也不得而知。
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2016-11-6 10:59 上傳
【股票分析師】
fintech已經(jīng)被喊了有一段時間,但是在國內(nèi),這個名詞還更多被看做是p2p升級版的噱頭和合法化包裝。
然而從金融、證券,尤其是個人理財(cái)服務(wù)的本質(zhì)上看,判斷收益率和選擇投放,并做出合適的一攬子配比就是這類工作的基本面。大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的完善,已令人工智能有能力完成大多數(shù)金融服務(wù)工作。
fintech體系中一個重要部分叫做“機(jī)器人理財(cái)”。眾多針對這項(xiàng)技術(shù)的硅谷和以色列創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)今年都收獲了巨額投資或者并購,從技術(shù)上看已經(jīng)相對成熟。國內(nèi)機(jī)器人理財(cái)方興未艾的原因,一方面是平臺缺乏公信力,無法贏得用戶和監(jiān)管方的信賴,一方面是機(jī)器人理財(cái)平臺如何獲得收益是個問題。一但BAT級別的巨頭加入這個戰(zhàn)場,可能造成的變量相當(dāng)可觀。證券分析、理財(cái)服務(wù)等從業(yè)者很可能受到?jīng)_擊,尤其是“民間專家”型分析者。
當(dāng)然,AI+人工的金融服務(wù)更可能成為未來主流。對于金融業(yè)來說,fintech更像是一次升級機(jī)會。
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2016-11-6 10:59 上傳
【導(dǎo)購】
對于用戶來說,導(dǎo)購人員的作用是什么呢?一是通過導(dǎo)購了解產(chǎn)品,二是幫助自己選擇商品,三是用來講價。
而在大數(shù)據(jù),尤其是客戶數(shù)據(jù)體系、客戶畫像能力、智能推薦技術(shù)都日臻完善的今天,購物場景中通過新奇的技術(shù)體驗(yàn)來幫助用戶完成選擇很可能成為主流。
淘寶的VR購物平臺buy+一經(jīng)上線就受到熱捧,可見消費(fèi)者對于以新技術(shù)+體驗(yàn)的方式完成購物是非常認(rèn)可的。實(shí)體店和商超廣泛引入人工智能導(dǎo)購體系,不僅可以大大節(jié)省人力支出,還能在平臺接入、支付系統(tǒng)、線上增值服務(wù)等端口獲得更多紅利,商家何樂而不為?
大規(guī)模把人臉識別、用戶畫像和智能推薦的導(dǎo)購體系推進(jìn)商場,其實(shí)只需要一次聲勢浩大的補(bǔ)貼和返現(xiàn)活動,而中國互聯(lián)網(wǎng)人是極擅長這招的。由此產(chǎn)生的連鎖效應(yīng),很可能令低端導(dǎo)購、純粹提供分揀、拿貨、收銀、推薦等體力服務(wù)的導(dǎo)購失去工作意義。
當(dāng)然,智能推薦+購物可能創(chuàng)造的新就業(yè)機(jī)會也很多,這或許是O2O的又一次覺醒契機(jī)。
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2016-11-6 10:59 上傳
【客服人員】
容聯(lián)云、平安,包括阿里、騰訊,目前都已經(jīng)推出了自己的云客服系統(tǒng)。這個2B產(chǎn)業(yè)風(fēng)口已經(jīng)被認(rèn)為是企業(yè)級服務(wù)的突破口。當(dāng)然,目前云客服工具對于很多企業(yè)來說應(yīng)用價值還不高,僅僅是減輕了客服人員的部分工作而已,企業(yè)付出的人力成本基本沒有變化。
但人工智能廣泛入場之后,現(xiàn)狀很可能被進(jìn)一步改寫。
人工智能目前已經(jīng)可以提供語音識別、語言響應(yīng)、智能推薦等功能。基于問題數(shù)據(jù)庫和處理方式數(shù)據(jù)庫,搭建比較完善的客服響應(yīng)中心,輔以接通深度學(xué)習(xí)端口的人工服務(wù),一個簡單實(shí)用的客服處理中心基本可以宣告完成。
人工智能+客服,優(yōu)勢是響應(yīng)快而無時間限制,出錯率少,并且可以搭建多路徑整合的響應(yīng)方式,這些是人工客服永遠(yuǎn)無法完成的。甚至有美國研究機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn),通過智能推薦,智能客服完成的二次交易率都比人工更高。相比起來,人工客服所能提供的只是情感交流、特殊問題解答等不可代替服務(wù),前者應(yīng)用頻次過低,后者可以通過深度學(xué)習(xí)不斷彌補(bǔ)。
因此,企業(yè)通過人工智能完成客服+市場+客戶群租運(yùn)營的日子應(yīng)該已經(jīng)不遠(yuǎn)了。國內(nèi)就有很多平臺級玩家在解決這一升級需求。而相應(yīng)的就是客服人員可能大量遭遇工作價值缺失,當(dāng)然,人性總歸是復(fù)雜的,在緩解客戶情緒(尤其是挨罵)上,人工客服永遠(yuǎn)有存在的必要。
【文字工作者】
沒錯,我跟我的同行也面臨著人工智能帶來的失業(yè)壓力。
人工智能寫稿,一直是未來媒體和新媒體領(lǐng)域探討的關(guān)鍵技術(shù)。但從今年的態(tài)勢看,這個技術(shù)已經(jīng)很大程度能夠被投放應(yīng)用。先不說寫詩寫小說這種創(chuàng)作型寫作(事實(shí)上這些人工智能也已經(jīng)能完成),就說每個新媒體人和企業(yè)的新媒體運(yùn)營、網(wǎng)絡(luò)編輯都會遇到的“抓熱點(diǎn)”“造點(diǎn)擊率”,人工智能的組稿和撰稿引擎已經(jīng)被證明可以完美勝任。
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2016-11-6 10:59 上傳
相比人類,人工智能抓取的熱點(diǎn)和關(guān)鍵詞更準(zhǔn)確,而初級網(wǎng)絡(luò)編輯的“拼稿+塞圖”行為人工智能也能完整進(jìn)行,而且效率超高。
另一方面,文案和公文寫作的文字工作者面臨的挑戰(zhàn)更大。這種模塊化寫作內(nèi)容其實(shí)是人工智能的最愛,它可以準(zhǔn)確滿足所有需求,避免一切錯誤,甚至能深度學(xué)習(xí)審稿人的愛憎。用人工智能寫手來寫公文,顯然可以永遠(yuǎn)不犯領(lǐng)導(dǎo)名字順序?qū)戝e這種錯誤??胺Q眾多公職人員和媒體人的福音,同時也是他們的最大競爭對手。
當(dāng)然,人工智能在創(chuàng)造力和深度上還完全沒有優(yōu)勢,它只能滿足閱讀者的需要,卻不能給閱讀者提供任何新東西。
【這些行業(yè)的共同點(diǎn)】
其實(shí)還有很多行業(yè)馬上就會面臨人工智能的挑戰(zhàn)??偨Y(jié)這些行業(yè),會發(fā)現(xiàn)有以下共同點(diǎn):
一、處在信息的兩端。目前的人工智能,能高效完成的其實(shí)只有兩件事:識別數(shù)據(jù),推薦數(shù)據(jù)。而這兩者剛好處在信息的兩端。那么同樣,在識別數(shù)據(jù)端的速記、翻譯,和推薦數(shù)據(jù)端的導(dǎo)購、理財(cái)師,就很可能受到直接沖擊。相對來說,運(yùn)用數(shù)據(jù)和基于數(shù)據(jù)再創(chuàng)造的職業(yè)會安全一些。
二、以歸類+選擇為工作目的。有很多工作,其本質(zhì)上并非是創(chuàng)造價值,而是在固有信息過多或者難以處理的情況下,幫助他人歸類并選擇信息。但是人力有時而竭,人工智能一但鏈入具體數(shù)據(jù)庫,所能提供的服務(wù)比人力要優(yōu)越很多。
三、高度模塊化。還有一種工作很可能被人工智能打敗,就是職業(yè)本身內(nèi)容是把高度模塊化的東西反復(fù)拼接在一起,尤其是信息拼接。這就像信息空間中的工業(yè)革命,人工智能拼接模塊和信息流的效率十分驚人,而且可以基于數(shù)據(jù)滿足使用者需求,從效率和目的上都是人力無法匹敵的。而其前提是工作的初始模塊已經(jīng)完全固定,當(dāng)然這樣的工作其實(shí)很多。
總的來說,識別、歸類、選擇的工作已經(jīng)非常危險,即使人工智能不進(jìn)行硬件化和設(shè)備化,也可以完成替代。如果設(shè)備化完成,那么駕駛、機(jī)械操作、攝影攝像等設(shè)備工作也將面臨巨大沖擊。
怎么辦呢?其實(shí)最好的辦法就是先知先覺變成人工智能專家,然后去搶別人的就業(yè)機(jī)會。
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