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恐怕事實上，它兩者都是。日前Wired發(fā)布文章，深刻的揭露了人工智能從提高人類生產(chǎn)力到淘汰人類生產(chǎn)力的過程，可以說是一篇警世恒言。編者在不改變原意的情況下為您做如下編譯：

去年秋天，谷歌翻譯推出了一個嶄新的、改進過的人工智能翻譯引擎，聲稱它與人工翻譯有時“幾乎難以區(qū)分”。 Jost Zetzsche對此只能翻白眼。 這位德國人已經(jīng)在翻譯領域工作了20年，他一次又一次地聽說他的行業(yè)將受到自動化進步的威脅。 每一次他都發(fā)現(xiàn)是夸大其詞的炒作，Google翻譯也不例外。他認為，這當然不是翻譯的關鍵。

但是這次的結果出乎意料的好。谷歌在2016年花費了更多的時間改造其翻譯工具，以人工智能為動力，并且通過這種方法，它創(chuàng)造了一些無比強大的東西。谷歌翻譯一度以出產(chǎn)呆板但是尚說得過去的翻譯而聞名，現(xiàn)在開始生產(chǎn)流暢而高度精確的散文。對于未經(jīng)訓練的人來看，它的這種輸出與人類翻譯幾乎沒有區(qū)別。一個1.5萬字的紐約時報的故事稱之為“AI的偉大覺醒”。引擎很快開始學習新的技巧，弄清楚如何翻譯它以前沒有遇到的語言：一旦它處理過英語對日語以及英語對韓語的翻譯，它就可以弄清楚怎么處理韓語對日語的翻譯。在上個月的Pixel 2發(fā)布會上，谷歌引入了它所承諾的無線耳機，可以實時翻譯40種語言，將它雄心勃勃的議程進一步推向了前進的軌道，

自從IBM于1954年首次推出機器翻譯系統(tǒng)以來，完美機器翻譯的理念就抓住了程序員和公眾的想象力�？苹眯≌f家們抓住了這個想法，創(chuàng)造了大量這樣的烏托邦幻想，從《星際迷航》的“宇宙通用譯者”到《銀河系漫游指南》中的巴比魚。人工翻譯的水準——翻譯流利的散文并能夠捕捉源文本中包含的人文意義，這是機器學習的圣杯：如果被實現(xiàn)，就意味著機器已經(jīng)達到人的智能水平。谷歌在神經(jīng)機器翻譯領域的進步意味著圣杯在觸手可及之處——隨之而來的是人工勞動的過時。 

由于翻譯長期以來一直處于人工智能引發(fā)工作恐慌的第一線，因此人們并不很擔心。有些人甚至很高興。 對那些抓住人工智能工具潛力的人來說，生產(chǎn)力隨著工作的需求而急劇上升。

把他們想象成穿著白領在煤礦里挖煤的金絲雀吧。目前，他們還在唱歌。 隨著深度學習的萌芽，許多行業(yè)正在認識到，人工智能確實能夠完成曾經(jīng)被認為是專屬于人類的任務。與司機和倉庫員工不同，知識型員工不會立即面臨流離失所的危險。但是，隨著人工智能成為他們工作流程的重要組成部分，他們的工作正在發(fā)生變化，而且不能保證今天有用的人工智能工具不會成為未來的威脅。 這給人們提供了一個選擇：放下自我，擁抱你的新AI同事，或被拋棄。

我們并不是生活在AI的黃金年代，而是生活在AI提高生產(chǎn)力的黃金年代。姑且稱它為第一階段。人工智能現(xiàn)在已經(jīng)足夠強大，能夠對無數(shù)復雜的任務進行可靠的第一次嘗試，但它還沒有強大到看起來能造成威脅的地步。對于需要密集思考的主觀性工作，我們仍然需要人類。

各行各業(yè)都在進行勞動力轉移。 “華盛頓郵報”的內部人工智能，赫利奧格拉夫，去年發(fā)表了850多篇文章，人類記者和編輯為其加入了一些分析和豐富的細節(jié)。在圖形設計中，人工智能工具現(xiàn)在可以生成設計初稿，最后執(zhí)行交給人類設計師。在電影和出版方面，新的工具有望在海量良莠不齊的稿堆中找到下一個大熱項目，使編輯從無休止的提交隊列中解脫出來。這些人工智能工具就像年輕的助手一樣，他們很有能力并且多產(chǎn)，但仍然需要一個經(jīng)驗豐富的經(jīng)理來完成智能型重任。當然，這位經(jīng)理要與機器一起工作才能獲得好處。

在位于亞利桑那州的公司律師事務所Fennemore Craig，律師們跳上人工智能列車，試用了一家名為ROSS Intelligence的創(chuàng)業(yè)公司的新技術。ROSS使用IBM Watson和專有算法的組合，以AI驅動，是LexisNexis（律商聯(lián)訊數(shù)據(jù)庫）等工具的繼任者：它縱覽梳理數(shù)百萬頁的判例法，并在備忘錄中以草稿形式記錄其發(fā)現(xiàn)。這個過程聘請律師可能需要4天的時間才能完成，ROSS只需要大約24小時。 ROSS不會因疲勞或倦怠而受到影響：可以日以繼夜的連續(xù)工作，不會因之感到痛苦。

ROSS的寫作能力雖然也還可以，但并不是其突出的特點。據(jù)Fennemore Craig的三年級學生布萊克·阿特金森（Blake Atkinson）的說法，其寫作水平大約為一年級法律學生的水平。（該公司的合伙人安東尼·奧斯丁更為慷慨：他認為， ROSS與一些第一年或第二年的同事一樣好）。該工具生成干凈的備忘錄，雖然沒法和海明威（世界級著名作家）的水平比，但它提供了一個功能性初稿，寫滿了適用的判例法摘要，一些基本的分析和一個簡明扼要的結論。然后，由一個人類的律師進行更深入的分析和語言組織，讓文本可以讓人愉快地閱讀——至少是一個律師可以愉快的閱讀。奧斯汀說：“這可以讓我們做有趣而富有成果的事情。 “老天，我不關心1885年的蒸汽機，我真正想做的事情是寫點有趣而吸引人的東東西，法官和對方律師一聽就知道他，‘我完了’。”

最終，像ROSS這樣的工具幾乎肯定會減少在探索過程中對人類律師的需求。目前尚不清楚這將如何改變雇用初級律師的情況，因為他們的工作常常是在在舊的判例法上埋頭苦干。但是深入的分析和重要的寫作仍然遠遠超出了ROSS的能力范圍。對于創(chuàng)業(yè)公司來說，成功的關鍵在于，律師們不會害怕ROSS——畢竟，誰想來培訓他們的替代品呢？這就是為什么首席執(zhí)行官安德魯·阿魯達（Andrew Arruda）認為ROSS是一個生產(chǎn)力工具，而不是一個AI律師。它讓律師能夠為更多的客戶服務，專注于他們工作中有趣的部分。奧斯汀更簡潔地說：在ROSS的幫助下，他說：“你就像一個搖滾明星一樣酷。”

對于許多翻譯人員來說，人工智能助長了超人的生產(chǎn)力并不是什么新鮮事。當Alessandro Cattelan在2003年開始他的翻譯生涯時，他每天翻譯大約2000字能掙大約175美元。他使用計算機輔助翻譯工具，偶爾基于他以前翻譯過的短語提供建議——但翻譯是一個非常手動的過程。今天，與人工智能協(xié)同工作，現(xiàn)在翻譯人員可以在一天內要獲得相當數(shù)量的金錢（調整通貨膨脹率）需要翻譯八千到一萬字，Cattelan說。這個過程被稱為機器翻譯后編輯（PEMT），首先讓機器先翻譯一遍，然后引入翻譯人員來整理語言，檢查不正確的解釋術語，并確保語調，上下文，翻譯的文化暗示，這些都是重點。

Cattelan是Translated公司的運營副總裁，該公司發(fā)展基于AI的翻譯工具。他說：“你必須弄清楚你的工作中的哪些部分可以被機器所替代，以及你作為一個人能夠帶來什么價值。”。由于Translated在4月份開始向其編輯翻譯人員提供神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯，它的生產(chǎn)力顯著提高，特別是德語和俄語等語言，過去由于其復雜的語法總需要額外的調整。

PEMT并不新鮮——至少在20世紀80年代以來，這一領域一直在不斷發(fā)展。但隨著神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯的出現(xiàn)，它正在被廣泛采用。根據(jù)市場研究公司Common Sense Advisory的數(shù)據(jù)，未來幾年，后期編輯的需求預計將比其他語言行業(yè)的增長速度更快，企業(yè)翻譯在接下來的幾年里可能會實現(xiàn)兩位數(shù)的增長。Common Sense Advisory警告說，“即使語言行業(yè)以史無前例的速度增加新的翻譯人員，目前的方法也不可能跟上這種增長水平”。有人認為，與機器翻譯協(xié)同工作已經(jīng)成為必須：根據(jù)機器翻譯平臺Lilt首席執(zhí)行官Spence Green說，“機器翻譯”現(xiàn)在是一個需求，而對于資歷較老的翻譯人員，他們甚至不需要使用翻譯記憶軟件。”

總部位于悉尼的翻譯公司夏洛特·布拉斯勒（Charlotte Brasler）表示，在過去的一年里，機器翻譯工具變得非常好用，如果不是使用這些工具會破壞保密協(xié)議（這是一個常見的障礙），她會歡迎這些工具。與能力很強的AI一起工作讓她能夠承擔更多的項目，并騰出時間處理多有創(chuàng)造性的文本，而這些文件機器通常無法翻譯出來。

但是，這一點也在發(fā)生變化：Brasler說，在過去的一年里，由于神經(jīng)網(wǎng)絡的加入，谷歌翻譯在處理銷售和營銷材料方面表現(xiàn)出色，對這些材料的翻譯涉及豐富多彩的語言和習語。當然，引擎并不是詩人，但是在人們長久以來認為機器不可能征服的領域，它正在迅速改善。對于那些用藝術來定義自己的勞動者來說，這是很難接受的。

技術的飛躍總是超出我們的承受范圍。有人無法忍受與機器合作的想法，有人寧愿埋頭于概念性學術期刊，假裝沒有任何變化發(fā)生。對于這些人來說，人工智能突飛猛進的增長是一場生存危機。當然，電腦可以篩選數(shù)據(jù)，甚至可以拼湊一個基本的句子——但它能寫散文能讓你流淚嗎？它能分析一個成語的細微差別，或者發(fā)現(xiàn)下一個暢銷小說家，或者說服最高法院的司法系統(tǒng)、改變他們的想法嗎？

還沒有，但機器可以幫助你到達那里。一些最具創(chuàng)意的行業(yè)開始嘗試人工智能，他們遇到了一些挫折。今年四月，當“黑名單”（一個連接劇作人與制片方的網(wǎng)絡）宣布將與一家名為ScriptBook的人工智能公司合作評估劇本，作家們群起抵抗。 Billions的執(zhí)行制片人Brian Koppelman稱這種工具“很冒犯人，粗暴武斷”。黑名單迅速取消了與ScriptBook的合作關系，原本ScriptBook負責掃描角色分析，人口統(tǒng)計和票房成功的等腳本。雖然ScriptBook這家初創(chuàng)公司已經(jīng)與兩家主要的電影制片廠成功合作，但它的首席執(zhí)行官Nadira Azermai表示，大多數(shù)電影制作人還沒有能夠克服對這個工具的恐懼。

“幾年前，人們認為談到創(chuàng)意時人類是安全的，因為人工智能不能像人類一樣具有創(chuàng)造性，或者不如人類那么特別。但這不是真的，“阿塞邁說。當業(yè)內人士指責她創(chuàng)造一個工具來竊取工作時，她告訴他們，他們的工作確實受到威脅，但不是AI。相反，她對反對者說：“你的工作會輸給那些知道如何與機器合作的人。如果你堅決的把頭轉向另一個方向，假裝它不存在，你將會失去工作。”

一個類似的工具是StoryFit，其產(chǎn)品包括票房預測評分，劇本結構和風格分析以及故事情感組成閱讀。正如TJ Barrack所解釋的那樣，他的工作室Adaptive Studios決不會僅僅因為在StoryFit報告中看到的東西而通過一個腳本——但是他的團隊可能會考慮如何根據(jù)它了解到的東西來演變腳本。 Barrack說：“如果這顯示我們可能因為某些東西在市場上出現(xiàn)問題，那么我們是否有辦法可以改善這個故事？ “我們或許可以調整一些情節(jié)點？我們可以在這里或那里添加更多的情感？”

人們剛剛開始擺脫人工智能的炒作，開始專注于AI驅動工具如何幫助他們的工作。 StoryFit首席執(zhí)行官莫妮卡·蘭德斯（Monica Landers）表示，她最近開始對自己公司的產(chǎn)品感到擔憂。但她仍然要謹慎行事。當我問她公司的下一步行動時，她猶豫不決地回答：“如果我們談論得太超前，還是會讓人緊張。”她說。

毋庸置疑的是：如果我們放棄作為人的特質也就是創(chuàng)造力和直覺，我們就要先徹底重新思考人的意義是什么。這兩種技能都暗示著某種不可知的想象力或第六感。但事實上，機器已經(jīng)非常具有創(chuàng)造性，產(chǎn)生了令人驚訝的創(chuàng)新藝術作品：他們正在拍照，寫音樂，創(chuàng)造超現(xiàn)實主義的藝術作品。因為他們開始與人類的經(jīng)驗深深共鳴，我們才需要擔心。

華盛頓大學計算機科學教授，《The Master Algorithm》一書的作者佩德羅·多明戈斯（Pedro Domingos）說：“機器可以富有創(chuàng)造性，而且它們確實富有創(chuàng)造性。與此同時，直覺是一個更為棘手的問題：它需要更深入地了解人們如何思考以及世界如何運作。 Tech的最佳工程師們還沒有想出如何用直覺裝備AI;只要這種情況仍然存在，人類將在工作中繼續(xù)占上風。律師需要了解她的目標讀者以及他們可能擁有的所有偏見或傾向;譯者需要對他所翻譯的兩種文化有一個細致入微的理解。多明戈斯說：“一旦這些任務中映射到現(xiàn)實世界，就是機器落后的地方，人們確實有優(yōu)勢——至少在可預見的將來。”

與我們的AI同事合作，使工作看起來變成了可疑的烏托邦。機器接管了那些吃力不討好的工作，它們一直太過復雜難以自動化，直到最近。人類可以沉浸在工作中最有創(chuàng)意和價值的方面。但是，這是我們之前看到的一種模式——一種可能最終破滅的熱潮。

當自動取款機在20世紀60年代后期首次推出時，很多人都驚訝地看到美國的銀行出納員人數(shù)增加了一倍，并保持了數(shù)十年的增長。為了擺脫現(xiàn)金的沉重任務，出納員可以把注意力轉向幫助客戶解決賬戶問題或發(fā)放出納員支票；結果，他們變得更有生產(chǎn)力。但是，經(jīng)過這樣的增長之后，銀行出納員的數(shù)量現(xiàn)在正在下降，這要歸功于貝寶，智能手機銀行等技術的累積效應，以及現(xiàn)金需求的下降。一段時間之后，技術終于從福音走向了“怪物”。對麻省理工學院“數(shù)字經(jīng)濟倡議”的聯(lián)合主管安德魯·邁克菲來說，銀行出納員的傳奇故事是一個警醒寓言。他說：“技術可能在一段時間內增加了工作，創(chuàng)造了就業(yè)機會，那那并不意味著它將一直這樣做。”“我們以前看過這種情況。”

但是目前，翻譯人員，律師，醫(yī)生，記者和文學代理人的工作是安全的。有人甚至會說他們的工作比以往任何時候都好。但我們現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)自己處于一個奇怪的位置。我們不得不承認，人工智能正在迅速掌握我們以往視為機器禁區(qū)的任務。我們必須認識到，擁抱AI正在迅速成為在許多領域取得成功的先決條件。我們必須歡迎這些新的AI同事，在他們犯錯的時候糾正他們——并且心里知道在某個時候，等我們教的足夠多了，他們會一步步往上爬。

來源：雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))    譯 via Wired

原文鏈接：https://www.leiphone.com/news/201711/2SgoPa2ZUSFCWUiW.html