首页 今日快讯文章正文

为什么人工智能抢占的都是底层的岗位?就不能往其它方向发展吗?

今日快讯 2025年10月12日 12:44 9 aa
为什么人工智能抢占的都是底层的岗位?就不能往其它方向发展吗?

图片来自于网络


今天早上看了一个视频,一位女主播针对人工智能发出了灵魂拷问:

为什么人工智能抢占的都是底层百姓的劳动岗位呢?什么无人商店、无人工厂、无人驾驶、什么人工智能保姆、人工智能清洁工等等,这不等于就是把普通劳动者工作岗位给取代了吗?

对这个问题我有些想法,但是朦朦胧胧的,还不够清晰。于是就求助于AI。得到回答之后,我发现我原来那些朦朦胧胧的想法,还是有些道理的。譬如人工智能需要先从容易处突破的问题,人工智能大都是资本掌控的需要考虑投资和回报的问题等等。

下面我就将AI回答的主要观点整理如下:

1、从技术实现的角度来看,普通劳动者的工作往往具有重复性和规律性的特点,开发相对容易。例如,数据录入员的工作,每天需要将大量的数据准确无误地输入到系统中;客服人员需要按照既定的流程和话术回答客户的问题。这些工作对于人类来说可能枯燥乏味且容易出错,但对于人工智能而言,通过编写特定的算法和程序,能够轻松地完成这些任务,并且效率和准确率远超人类。

2、危险艰难的工作通常具有高度的复杂性和不确定性,开发难度也比较大。以深海打捞、矿井救援等工作为例,这些场景的环境条件极其恶劣,情况瞬息万变,人工智能很难在短时间内对复杂的环境做出准确的判断和决策。它们缺乏人类那种基于经验和直觉的应变能力,难以应对突发情况。

3、人工智能需要考虑经济成本,考虑投入和产出的效益。开发和部署人工智能系统需要投入大量的资金和资源。对于企业来说,在普通工作岗位上应用人工智能可以迅速看到成本效益。因为普通岗位的数量众多,使用人工智能可以大规模地减少人力成本,提高生产效率。而且,普通岗位的工作环境相对稳定,对人工智能设备的要求较低,维护成本也相对较少。

4、危险艰难的工作往往需要专门定制的人工智能设备,这些设备需要具备高度的适应性和耐用性,以应对恶劣的工作环境。研发和制造这些特殊设备的成本极高,而且后期的维护和更新也需要持续投入大量资金。此外,由于危险艰难工作的场景相对较少,应用人工智能的规模效应不明显,企业很难在短时间内收回成本,这使得企业在这方面的投资意愿较低。

为什么人工智能抢占的都是底层的岗位?就不能往其它方向发展吗?

图片来自于网络


看了AI的回答,你应该明白人工智能的开发使用,为什么会首先抢占底层劳动者的工作岗位了吧?

现在开发人工智能的公司,都是资本把持的,人家开发人工智能,不是为了社会进步,不是为了经济发展,不是为了国计民生,人家搞人工智能就是为了赚钱,就是为了使其产生巨大的经济效益。人家只会往容易开发、容易产生经济效益,投入产出回报率高的方向发展。

而底层劳动者所从事的工作,大都是相对比较简单,程序不很复杂,容易开发成功的方向,适合开发抢占。至于是不是取代了底层百姓的工作岗位,导致失业率上升,从而让这些底层劳动者丧失了养家糊口的凭借,那不是开发人工智能公司需要考虑的问题。

市场经济在一定程度上就是自由经济。它和计划经济不一样,计划经济的着眼点不是为了赚钱,而是为了满足老百姓的生活需求,因此生产和科研,都是从国家发展大局出发的,从老百姓的生存和生活实际出发的,具有高度的计划性,避免盲目性,充分考虑综合效益,社会效益。

为什么人工智能抢占的都是底层的岗位?就不能往其它方向发展吗?

图片来自网络


当然计划经济也许有一定得局限性,因而在这四十多年来,逐渐被市场经济所取代了。但是,完全自由的市场经济也是有缺陷的。尽管有一些专家学者大肆宣扬新自由主义市场经济,认为这是市场资源配置的最好方式;但是经过几十年的实践,人们还是发现了市场经济的严重缺憾:譬如全国各地到处都是的烂尾楼,造成了多少资源浪费和银行坏账,显然这就是市场失灵的表现。

如今,人工智能的大潮汹涌而来,这是谁也挡不住的。我们的社会,我们的全体人民,都必须满怀热情充满信心地去拥抱人工智能的到来。但是,人工智能的开发利用,也必须有政府的适当引领和调控。对于底层劳动者饭碗,能不打破就还是先不打破吧。譬如保安、保姆、保洁,还是先不要用机器人代替吧,好多底层百姓靠着这些岗位养家糊口呢!

而消防搜救、边境守卫、深海打捞、矿山救护、拆楼爆破、高楼粉刷、深井采矿、疾病诊断等等,这些复杂、危险、艰难、辛苦、劳累的职业,用人工智能去代替多好!尽管开发有困难,但是开发使用的前景应该是很美好的很广阔的,它可能在全世界都有市场。

为什么人工智能抢占的都是底层的岗位?就不能往其它方向发展吗?

图片来自网络


总之,拥抱人工智能时代的到来,是不容质疑的社会潮流;但是,让人工智能增加民生的福祉,而不是让底层百姓生活更艰难,应该是我们必须坚持的原则。

头条朋友,我的理解正确否?欢迎在评论区发表意见。

发表评论

长征号 Copyright © 2013-2024 长征号. All Rights Reserved.  sitemap