人工智能(AI)和机器学习(ML)的能力正在逐渐扩大,尽管如此,总会有一些任务所要求的质量是技术难以复制的,例如创造力、同情心和情感意识。
有很多任务非常难以实现自动化,而且有些职业总是需要人的技能。我们从了解技术的各种局限性和可能性的专家那里得到了他们的一些见解,来看看他们认为哪些工作是人工智能无法或者不应该被完全取代的,以及其中的理由。
由于人工智能被用来自动化很多人类不喜欢做的工作,同时也有人类想要做的工作,我相信将会有越来越多的“工匠”型工作的增加,这种工作更看重人的因素,例如在餐饮业、家具制造业、时尚界的很多类似例子,人们情愿为手工制作——而不是机器制造——的产品花更多的钱。——Bret Piatt,Jungle Disk
在正常情况下,飞机没有人类飞行员可能是没问题的,但是当出现问题的时候,人类的直觉是不可替代的。人工智能被设计成遵循协议,但你可能还记得哈德森事件中的奇迹,正是Sally决定跳过协议并立即打开飞机的辅助动力,才使他能够让飞机安全降落。——Marc Alacqua,Signafire
网络安全是一个应对人类攻击者试图绕过自动化静态防御的行业。一个有动力的人总会打败技术。因此,我们永远不会看到网络安全行业的完全自动化,因为网络安全需要一个拥有技术的人类防御者,这意味着使用自动防御措施来为防御者提供智能武装。——Mike Morris,root9B
那些需要常识的工作都不应该用人工智能来代替。我们可以在与法律相关的工作中清楚地看到这一点:在警务工作中,算法和可靠的规则无法很容易地是用于特定的环境和情况。对于律师而言,法律研究和战略可以得到人工智能的支持辅助,但对于口才技巧、对于陪审团都是无用的。在这方面,人类加上AI是一加一大于二。——Artem Petrov,Reinvently
销售工作永远无法被完全自动化。最高价值的体现——例如建立关系、同理心、以人类理解力解决问题——是人类特有的,无法被完全替代。人工智能可以处理耗时的管理、简化数据分析、为销售人员提供个性化洞察以便他们专注于教育客户、关系最大化并完成交易。——Vinay Ramani,Pipedrive
虽然我们可以、而且应该自动化非关键医疗相关的繁杂工作,例如预约提醒、处方补充、患者调查、检查生命体征(使用可穿戴设备)、医疗记录互连等,但实际的护理诊断、治疗和手术永远不应该自动化。不同的疾病可能有非常相似的症状,完全自动化的系统可能是致命的。——Abishek Surana Rajendra,Course Hero
虽然机器人变得越来越聪明,但远远不是有真正感受的人类,或者只会让我们感到沮丧。考虑到这一点,高效人员管理者的个人和情感因素需要来自于人类,这一点还不会改变。——David Isaac Murray,Doctor.com
技术会让你变得很高效,让你可以花更多时间与客户建立关系。当你的客户需要帮助或有疑问时,从人类获得个性化关注可以建立信任和可信度。此外,与客户的每次互动,都是向市场学习的机会。你的客户会告诉你扩展和发展的机会。——Peter Strack,Alliance Reservations Network
你永远也不会使用机器来面试应聘者,不管是作为厂商还是作为业务合作伙伴。自动化适用于可以可靠测量、编码和重复的事情(通常是基于硬数据的)。但人们仍然需要相互合作,你将始终需要通过人为评估观察到的细微差别和见解。——Tom Buiocchi,ServiceChannel
好文章,需要你的鼓励
四川大学研究团队发现,当前先进的AI模型在面对信息不完整的数学问题时,缺乏主动询问澄清信息的能力,更倾向于基于假设给出答案。
中南大学等机构联合发布TextAtlas5M数据集,包含500万图像-文本对,专门解决AI长文本图像生成难题。该数据集平均文本长度148.82词,远超现有数据集,涵盖广告、学术、教育等真实场景。配套的TextAtlasEval基准测试显示,即使最先进的商业模型也面临显著挑战,为AI图像生成技术指明了新的发展方向。
从11岁就梦想造人形机器人的Bernt Bornich,用'huggable'形容他的Neo Gamma机器人——这个能举起150磅的66磅'运动员',正以家庭为试验场突破AI学习瓶颈:'工厂20小时就触及学习天花板,而家庭环境的多样性才是通往AGI的钥匙'。
剑桥大学研究团队创建了史上最难的AI视觉测试ZeroBench,包含100道精心设计的视觉推理题目。在这项测试中,包括GPT-4o、Claude、Gemini在内的20个全球最先进AI模型全部得了0分,暴露了当前AI在基础视觉理解上的严重缺陷。研究发现AI主要在计数、空间推理等基础任务上失败,而非逻辑推理能力不足。