想象一下,花15,000美元就能买到一个机器人,帮你处理所有家务琐事。但这笔交易有个“彩蛋”:对于80%的任务,机器人的人工智能训练不足以让它独立完成。它需要来自菲律宾的远程助手,通过远程操控来帮助它在你的家中导航,清理桌子或收纳杂物。你会想要一个这样的机器人吗?
这个问题正是我们杂志今天在线发表的一篇文章的核心,文章探讨了我们是否会足够信任人形机器人,将它们接纳到我们最私密的个人空间,尤其是当它们是这种不对称劳动安排的一部分时,在这种安排中,低收入国家的人员通过机器人界面为我们完成家务。文章中,我写了一家名为Prosper的机器人公司,他们正在进行一项大规模的努力——聘请前皮克斯设计师和专业管家——设计一个名为Alfie的可信赖的家用机器人。这篇文章非常引人入胜。点击这里阅读全文。
然而,这篇文章引发了一个更大的问题,即机器人技术在未来几年可能带来的劳动力动态的深刻转变。
几十年来,机器人在装配线和其他一些相对可预测的环境中取得了成功。然后,在过去几年中,机器人开始能够更快地学习任务,这得益于人工智能,这使得它们的应用范围扩展到更混乱的环境中的任务,例如在仓库中拣货。但越来越多的资金雄厚的公司正在推动一项更加重大的转变。
Prosper和其他公司押注于,他们不必制造一个能够独立完成所有任务的完美机器人。相反,他们可以制造一个相当不错的机器人,但它会得到来自世界任何地方的远程操作员的帮助。如果这种方法足够有效,他们希望将机器人引入大多数人认为无法自动化的工作:酒店客房清洁工、医院护理人员或家政服务人员的工作。Prosper的创始人兼首席执行官Shariq Hashme告诉我,“几乎所有室内体力劳动”都在考虑范围内。
到目前为止,我们主要将自动化和外包视为两种独立的力量,它们会影响劳动力市场。工作可能会被外包到海外,或者被自动化取代,但不会同时发生。那些既不能被外包到海外,也不能被机器完全自动化的工作,比如清洁酒店房间,就不会有任何变化。现在,机器人技术的进步承诺雇主可以将这类工作外包到低收入国家,而无需完全自动化的技术。
需要明确的是,这是一个艰巨的任务。尽管机器人已经变得非常先进,但它们可能难以在酒店和医院等复杂环境中移动,即使有帮助。这需要数年时间才能改变。然而,机器人只会变得更加灵活,控制它们从世界另一边进行远程操作的系统也会更加完善。最终,这些公司的押注可能会得到回报。
这意味着什么呢?首先,劳工运动与人工智能的斗争——今年的重点是港口自动化和生成式人工智能对艺术家作品的盗用——将面临一场全新的战斗。不仅是码头工人、送货司机和演员寻求合同来保护他们的工作免受自动化——酒店和家政服务人员也将加入其中,以及许多其他人。
其次,我们对隐私的期望将发生根本性的转变。购买那些假设的家用机器人的用户必须能够接受这样一个想法,即他们从未见过的人正在看到他们的脏衣服——字面意义和比喻意义上的。
其中一些变化可能比我们想象的要快。为了让机器人学会有效地导航,它们需要训练数据,而今年已经出现了收集新数据集来帮助它们学习的竞赛。为了实现他们对远程操控机器人的雄心壮志,公司将扩大对训练数据的搜索范围,包括医院、工作场所、酒店等等。
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更深入的学习
这就是构建人工智能的数据来源
人工智能开发人员通常对他们使用的数据来源知之甚少,也鲜有分享,而数据来源倡议组织(Data Provenance Initiative)是一个由来自学术界和工业界的50多名研究人员组成的团体,他们希望改变这种情况。他们深入研究了涵盖600多种语言、67个国家和30年的4000个公共数据集,以了解是什么在为当今顶级人工智能模型提供数据,以及这将如何影响我们所有人。
重要性:人工智能正在被整合到所有事物中,而人工智能模型的输入决定了输出。然而,该团队发现,人工智能的数据实践存在风险,即权力将过度集中在少数几家主导科技公司手中,这与十年前人工智能模型的训练方式发生了转变。研究人员分析的90%以上的数据集来自欧洲和北美,超过70%的语音和图像数据集来自YouTube。这种集中意味着人工智能模型不太可能“捕捉到人类的所有细微差别以及我们存在的所有方式,”参与该项目的Sara Hooker说。阅读Melissa Heikkilä的更多内容。
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