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AI監(jiān)工發(fā)生在哪些場(chǎng)景?如何看待AI監(jiān)工趨勢(shì)

姚小熊27 ? 來(lái)源:人工智能實(shí)驗(yàn)室 ? 作者:人工智能實(shí)驗(yàn)室 ? 2020-10-24 09:24 ? 次閱讀

AI技術(shù)帶來(lái)整體社會(huì)福利增加的同時(shí),也正在帶來(lái)一系列新的問(wèn)題。目前來(lái)說(shuō),與人工智能是否會(huì)取代人類這類“玄學(xué)”問(wèn)題而言,當(dāng)下最現(xiàn)實(shí)的一個(gè)問(wèn)題就是人和AI的協(xié)作問(wèn)題了。

不久前,人物雜志的一篇《外賣騎手,困在系統(tǒng)里》的文章,正指出了這一困局。AI系統(tǒng)顯著提升了外賣騎手接送訂單的能力。借助AI算法,平臺(tái)可以最優(yōu)化地安排訂單,也能給騎手規(guī)劃最合理的路線。但出于平臺(tái)、騎手和用戶三方效率最大化的目標(biāo),AI將所有時(shí)間壓縮到了極致,造成的結(jié)果就是把外賣騎手置于緊張而又危險(xiǎn)的困境中。

我們常說(shuō),工具本身無(wú)所謂對(duì)錯(cuò),出現(xiàn)對(duì)錯(cuò)的都是使用工具的人。但是現(xiàn)在,AI本身并不再是一個(gè)“任人擺布”的簡(jiǎn)單工具,AI算法本身會(huì)根據(jù)其最初設(shè)定的目標(biāo)而不斷優(yōu)化其精度和效率,而這一“最初設(shè)定的目標(biāo)”又是人類社會(huì)普遍在追求的目標(biāo)最高的分?jǐn)?shù)、最快的效率、最接近人的感知和推理能力。

也就是說(shuō),AI哪怕只能從事單一的技能,但是也由于其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力快速超越任何一個(gè)從事該專業(yè)的人類,這意味著,在很多人類勞動(dòng)者和AI的協(xié)作的專業(yè)工作中,人類將處在被管轄和被監(jiān)督之下。

現(xiàn)在這種不對(duì)等的人機(jī)協(xié)作情況已經(jīng)在大量出現(xiàn),未來(lái)也更將普遍。那么我們不禁要問(wèn),作為處在被管轄和被支配地位的勞動(dòng)者該如何面對(duì)這一局面?我們?cè)撊绾慰创@一趨勢(shì)?

“AI監(jiān)工”發(fā)生在哪些場(chǎng)景?

在我們對(duì)AI產(chǎn)業(yè)進(jìn)行觀察和介紹的場(chǎng)景中,我們常常把AI工具形容為幫助人類的“神奇助手”這樣的角色。比如,我們會(huì)把AI工具或機(jī)器人來(lái)代替人類去執(zhí)行那些機(jī)械重復(fù)性的枯燥工作或者去勝任那些具有危險(xiǎn)性和艱苦環(huán)境的工作。

最為典型的場(chǎng)景就是自動(dòng)化工廠和安防領(lǐng)域。采用智能制造的自動(dòng)化工廠代替了大量中低端產(chǎn)業(yè)工人,可以7X24小時(shí)地進(jìn)行生產(chǎn),客觀上提高了一線工人的福祉,工廠也只需少量負(fù)責(zé)監(jiān)督管理的工人就可以操控整個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)。而安防領(lǐng)域無(wú)處不在的人臉識(shí)別閘機(jī)以及智能攝像頭替代了原本需要起早貪黑值班的安保人員,省去了人工監(jiān)督視頻的乏味工作。

在大量危險(xiǎn)和艱苦的工作環(huán)境下,智能無(wú)人機(jī)可以代替電力巡檢員完成高山森林等艱苦環(huán)境的電纜巡檢,排爆、排險(xiǎn)機(jī)器人可以代替人工進(jìn)入管道、地下、水下等危險(xiǎn)區(qū)域作業(yè),智能化設(shè)備代替人工在一線操作。

這些都是AI技術(shù)幫助人類提高生產(chǎn)效率或者提高勞動(dòng)福利的切實(shí)證據(jù)。與此同時(shí),一些難以讓AI完全勝任的非標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景,仍然需要大規(guī)模人類勞動(dòng)者參與,盡管這些工作并非需要特別專業(yè)的技能,但卻因?yàn)楣ぷ鞯撵`活性和復(fù)雜性,AI難以勝任,但是AI可以參與其中一部分的任務(wù)。這使得AI和人類處在相互協(xié)作的模式中,也必然出現(xiàn)“AI來(lái)監(jiān)督人類”的相應(yīng)問(wèn)題。

最典型的案例,就是“困在系統(tǒng)里的外賣騎手”。目前,盡管一些互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)和AI公司都試圖推出自動(dòng)送貨機(jī)器人,但受限于現(xiàn)實(shí)環(huán)境和機(jī)器人的靈活性,這些機(jī)器人只能完成很少場(chǎng)景的送貨服務(wù),很可能一個(gè)違規(guī)停放的自行車,一段人為損毀的路基,就可能讓這些機(jī)器人癱瘓。最根本的是外賣的運(yùn)送效率和運(yùn)送過(guò)程中的突發(fā)情況,機(jī)器人是完全難以和人類相比擬的。現(xiàn)在,外賣基本仍然由只需要會(huì)認(rèn)路會(huì)識(shí)字的人類騎手完成,而AI系統(tǒng)則成為其運(yùn)送路線、運(yùn)送時(shí)長(zhǎng)和最終服務(wù)質(zhì)量的“監(jiān)督者”。

再一個(gè)典型場(chǎng)景就是網(wǎng)約車。盡管自動(dòng)駕駛出租車已經(jīng)上路,但是大規(guī)模替換人類司機(jī)仍然將是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程。現(xiàn)在,出于對(duì)司乘安全和行駛過(guò)程的考慮,網(wǎng)約車平臺(tái)開(kāi)始越來(lái)越注重對(duì)司機(jī)的監(jiān)督,無(wú)論早期行車路線的監(jiān)督,還是現(xiàn)在車內(nèi)錄音錄像對(duì)于駕駛員行為的規(guī)范,以及通過(guò)APP端通過(guò)詢問(wèn)乘客意見(jiàn),來(lái)獲取對(duì)于司機(jī)360度無(wú)死角的評(píng)價(jià),以此來(lái)建立對(duì)司機(jī)更為細(xì)致的評(píng)分,以此成為決定其接單量的依據(jù)。當(dāng)然,平臺(tái)可能也在從司機(jī)處獲取關(guān)于對(duì)乘客的評(píng)價(jià),這個(gè)不得而知。但顯然這些詳細(xì)數(shù)據(jù)將能完全勾勒出一個(gè)人的行為預(yù)期、信用情況等內(nèi)容。

此外,大量人類勞動(dòng)密集型場(chǎng)景,都在通過(guò)“AI監(jiān)工”的方式來(lái)完成生產(chǎn)管理流程的優(yōu)化和建造。比如,在快遞分揀行業(yè),AI攝像頭會(huì)通過(guò)識(shí)別分揀員的行為來(lái)判斷其是否是暴力分揀,通過(guò)識(shí)別其分揀速度來(lái)識(shí)別其有無(wú)偷懶。而一些更為細(xì)致的人工勞動(dòng)場(chǎng)景,我們也能看到這種“AI監(jiān)工”的身影。比如英國(guó)的這一案例。

“讓AI隨時(shí)監(jiān)工自己”的英國(guó)建筑工人

最近讀到MIT科技評(píng)論的一篇文章,主題是“英國(guó)建筑工地上采用人工智能來(lái)掃描建筑工程是否出現(xiàn)錯(cuò)誤,還有工程進(jìn)度是否落后”。從這個(gè)場(chǎng)景中,我們能看到人工智能和一線工人在建筑施工中建立的復(fù)雜協(xié)作關(guān)系。

在英國(guó)的一家人工智能創(chuàng)業(yè)公司Buildbots看來(lái),建筑業(yè)應(yīng)該像制造業(yè)一樣采用AI來(lái)進(jìn)行流程管理。現(xiàn)在英國(guó)一家建筑業(yè)巨頭沃特斯正在采用Buildbots開(kāi)發(fā)的一套圖像識(shí)別系統(tǒng),來(lái)監(jiān)控正在施工的建筑項(xiàng)目的每個(gè)細(xì)節(jié),AI將自動(dòng)標(biāo)記施工中的錯(cuò)誤和進(jìn)程問(wèn)題。

建筑業(yè)的一個(gè)問(wèn)題就是工程施工錯(cuò)誤會(huì)造成返工的巨大損失和工期延期,這對(duì)于建筑商來(lái)說(shuō)是難以承受的成本壓力。而對(duì)于施工的工人而言,這也意味著一旦發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,很可能帶來(lái)相應(yīng)的處罰。

工人們難道無(wú)法避免這些人為失誤嗎?顯然,在有更多工程監(jiān)理在場(chǎng)和更嚴(yán)格驗(yàn)收的情況下,工人們能夠避免更少失誤,但是這樣會(huì)拖慢施工進(jìn)度。這似乎是一個(gè)難解的矛盾,工人們自然更傾向于優(yōu)先保證進(jìn)度。作為一個(gè)曾經(jīng)在大學(xué)期間進(jìn)過(guò)工地搬磚的學(xué)生工來(lái)說(shuō),對(duì)于很多底層工人的行事邏輯是有深刻體會(huì)的,一些人總會(huì)在監(jiān)理無(wú)法看到的地方用“速度”換“質(zhì)量”的。

英國(guó)建筑公司的實(shí)際情況也是如此,一個(gè)擁有1500個(gè)房間的建筑只配有5名監(jiān)理,他們難以確保控制如此多的施工細(xì)節(jié)。現(xiàn)在,Buildbots通過(guò)在建筑工人的安全帽上安裝GoPro攝像機(jī),通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)拍攝的圖像和建筑的數(shù)字圖像進(jìn)行匹配的方式,使得現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督工作變得更為高效和容易。

也就是每一個(gè)建筑工人都配備了一個(gè)AI“云監(jiān)工”,這些攝像頭可以捕捉到建筑施工的細(xì)節(jié),以及時(shí)發(fā)現(xiàn)相應(yīng)的錯(cuò)誤之處,比如可以通過(guò)攝像機(jī)的定位來(lái)捕捉視頻圖像在建筑中的位置,誤差在幾厘米內(nèi),同時(shí)可以跟蹤這個(gè)位置物體的狀態(tài),判斷其處在尚未開(kāi)始到安裝完畢的狀態(tài)。而當(dāng)監(jiān)理經(jīng)理們每周巡視現(xiàn)場(chǎng)時(shí),他們的攝像頭會(huì)捕捉整個(gè)項(xiàng)目的視頻,并上傳到該系統(tǒng)軟件上,該軟件會(huì)將現(xiàn)場(chǎng)數(shù)以千計(jì)的對(duì)象(包括像電源插座和浴室配件的位置數(shù)量)的狀態(tài)與建筑的數(shù)字副本進(jìn)行比對(duì),來(lái)檢查施工進(jìn)度。

Buildbots的AI系統(tǒng)可以避免了建筑商很多重復(fù)性的檢查工作,也能讓項(xiàng)目經(jīng)理和監(jiān)理能夠遠(yuǎn)程掌握進(jìn)度,最關(guān)鍵的是可以節(jié)省大量的因工程錯(cuò)誤而導(dǎo)致的返工成本和處罰費(fèi)用。

當(dāng)然,這一系統(tǒng)也給現(xiàn)場(chǎng)工人帶來(lái)了新的變化和壓力。工人們必須更加規(guī)范自己的工作標(biāo)準(zhǔn),也必須平衡施工的速度和質(zhì)量問(wèn)題,因?yàn)橐坏┍籄I監(jiān)工發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,就可以馬上追責(zé)。

由于建筑業(yè)仍然屬于多工種、勞動(dòng)力密集型驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè),AI在短期內(nèi)是無(wú)法取代人工的,所以,建筑工人仍然要在很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)與AI發(fā)生協(xié)作。而這一次,我們可以看到這一“AI監(jiān)工”的方式可以有效改善建筑業(yè)的整體效能,同時(shí)也能對(duì)建筑工人產(chǎn)生有效的約束和監(jiān)督。不管是主動(dòng)還是被動(dòng)的方式,建筑工人們也必須接受“AI監(jiān)工”的出現(xiàn)。

那么,對(duì)于出現(xiàn)的這些變化,身處其中的勞動(dòng)者,以及社會(huì)大眾的我們,該如何看待這一趨勢(shì)呢?

從“困在系統(tǒng)里”到“與系統(tǒng)共生共成”

兩百年前的英國(guó),曾經(jīng)出現(xiàn)了一場(chǎng)以“搗毀機(jī)器,抵制新技術(shù)”為訴求的“盧德運(yùn)動(dòng)”,代表了人類面對(duì)機(jī)器產(chǎn)生的“非對(duì)稱優(yōu)勢(shì)”而產(chǎn)生的天然焦慮和恐懼。

經(jīng)過(guò)工業(yè)革命的狂飆突進(jìn),新一代的產(chǎn)業(yè)工人們很快也就很自然地適應(yīng)了這些機(jī)械和其所擁有的巨大潛力。機(jī)械的力量代替了車?yán)送疲詣?dòng)紡紗機(jī)出現(xiàn)代替了婦女們?cè)诳棽紮C(jī)前的日夜操勞,汽車的出現(xiàn)代替了馬車和馬車夫,他們的下一代就可以成為工程師、修理師和司機(jī)。新科技產(chǎn)業(yè)釋放了更多的就業(yè)機(jī)會(huì),也降低了人類的勞動(dòng)強(qiáng)度。

而這一次人工智能技術(shù),卻使得這一進(jìn)程更為徹底。就如剛才所說(shuō),完全自動(dòng)化的生產(chǎn)線和AI機(jī)器人直接淘汰了大量的產(chǎn)業(yè)工人(當(dāng)然,年輕人也確實(shí)不再愿意從事這些重復(fù)性工作),轉(zhuǎn)移出來(lái)的人力進(jìn)入到我們上述的服務(wù)行業(yè)和AI難以短期內(nèi)替代的復(fù)雜性工作中。

但這些勞動(dòng)者再一次遭遇了AI技術(shù),AI成為了他們勞動(dòng)效率的制定者和監(jiān)督者,這些勞動(dòng)者必須在AI制定的工作標(biāo)準(zhǔn)和流程中完成工作任務(wù)。同時(shí),由于AI是向著這個(gè)工作領(lǐng)域中最優(yōu)效率的方向演進(jìn),這就必然造成勞動(dòng)者要非常努力才能跟上這個(gè)節(jié)奏,才能得到相應(yīng)的“獎(jiǎng)勵(lì)”。這造成兩個(gè)問(wèn)題,一個(gè)是像“困在系統(tǒng)里的外賣騎手”這樣由于單向度的優(yōu)化指標(biāo),忽略了騎手的生命安全,一個(gè)是對(duì)于那些無(wú)法適應(yīng)和無(wú)法完成這一目標(biāo)的人被淘汰,而原本需要和企業(yè)資方進(jìn)行人為博弈的過(guò)程,現(xiàn)在被“公平”的AI系統(tǒng)所評(píng)價(jià)。

這些問(wèn)題正是大量處在工作價(jià)值轉(zhuǎn)型期的勞動(dòng)者不得不面對(duì)的現(xiàn)實(shí)。但是反過(guò)來(lái)說(shuō),我們也必須承認(rèn)這一次AI技術(shù)對(duì)于人類工作范式的變革仍然有一定的積極作用的。

AI的協(xié)作使得人類勞動(dòng)者的整體效率得以大幅提升。一方面AI協(xié)作將產(chǎn)生大量新的工作崗位,同時(shí)產(chǎn)生對(duì)于新技能的要求,必然使得勞動(dòng)者必須學(xué)習(xí)新的專業(yè)技能,來(lái)適應(yīng)這一次的智能化革命。只有整體社會(huì)財(cái)富的提升,才可能真正解放勞動(dòng)力。

AI的標(biāo)準(zhǔn)化流程和實(shí)時(shí)化的監(jiān)管,使得勞動(dòng)者的素質(zhì)得以有效提高。也就是無(wú)論你有怎樣的個(gè)性、還是怎樣的教育背景,都必須按照一套現(xiàn)代性社會(huì)的要求來(lái)進(jìn)行社會(huì)協(xié)作。用大白話來(lái)說(shuō),也就是外賣員的配送更有禮貌了,網(wǎng)約車司機(jī)能夠更好約束自己的行為,不會(huì)做越軌之舉,分揀員能夠更“溫柔”的對(duì)待我們的包裹了。

反過(guò)來(lái),AI的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于勞動(dòng)者也大有益處。比如一個(gè)人無(wú)論是否有前科,或者是否有足夠?qū)W歷,只要他能夠按照AI的要求,始終如一地完成任務(wù),獲得相應(yīng)的評(píng)價(jià),就可以勝任這一工作。

毋庸置疑,我們?cè)谖磥?lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間都會(huì)處在新一輪的“盧德運(yùn)動(dòng)”的驚慌氛圍之中,也會(huì)產(chǎn)生“汽車出現(xiàn),我們馬車夫怎么辦”的懷疑論的論調(diào)中。但是我們?nèi)祟悆?yōu)越于其他物種,包括人工智能的一點(diǎn)就在于靈活性。我們始終不是為自己設(shè)立邊界的一個(gè)奇特存在,而現(xiàn)在,始終在限制和禁錮我們的,只有我們自己自暴自棄的心態(tài)和停滯不前的學(xué)習(xí)能力。

如果我們有一分AI的學(xué)習(xí)力,我們一定能夠找到在智能時(shí)代生存的新位置。有時(shí)候我們應(yīng)該謙虛地像那個(gè)行車導(dǎo)航一樣,無(wú)論錯(cuò)過(guò)了那個(gè)路口或機(jī)會(huì),我們都可以第一時(shí)間擺正心態(tài)說(shuō):“向前方繼續(xù)行駛。”
責(zé)任編輯:YYX

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    AI大模型(如LLM,即大型語(yǔ)言模型)與傳統(tǒng)AI在多個(gè)方面存在顯著的區(qū)別。以下將從技術(shù)層面、應(yīng)用場(chǎng)景、性能表現(xiàn)、計(jì)算資源和成本、以及發(fā)展趨勢(shì)和挑戰(zhàn)等角度進(jìn)行詳細(xì)闡述。
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    AI浪潮下的十大消費(fèi)者新趨勢(shì)

    《2030年代十大熱門消費(fèi)趨勢(shì)——AI賦能的未來(lái)》 收集了來(lái)自全球13座城市6,500名早期采用者對(duì)2030年代AI場(chǎng)景的反饋,并將其總結(jié)為了十大
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    主流邊緣AI算法,在安防、零售、交通等領(lǐng)域的應(yīng)用

    電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)邊緣AI,是在邊緣設(shè)備部署AI算法,其計(jì)算發(fā)生在靠近用戶和數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)邊緣,而不是集中在云計(jì)算設(shè)施或私人數(shù)據(jù)中心。邊緣AI離不開(kāi)邊緣算力和算法,算力提供支持
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    如何看待半導(dǎo)體行業(yè)未來(lái)的新趨勢(shì)

    如何看待半導(dǎo)體行業(yè)未來(lái)的新趨勢(shì)
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    如何<b class='flag-5'>看待</b>半導(dǎo)體行業(yè)未來(lái)的新<b class='flag-5'>趨勢(shì)</b>

    NanoEdge AI的技術(shù)原理、應(yīng)用場(chǎng)景及優(yōu)勢(shì)

    能耗并提高數(shù)據(jù)安全性。本文將對(duì) NanoEdge AI 的技術(shù)原理、應(yīng)用場(chǎng)景以及優(yōu)勢(shì)進(jìn)行綜述。 1、技術(shù)原理 NanoEdge AI 的核心技術(shù)包括邊緣計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮和低功耗硬件設(shè)計(jì)。邊緣計(jì)算
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