我們生活在人工智慧提高生產力的黃金時代

我們不是生活在人工智慧的黃金時代，但我們生活在人工智慧提高生產力的黃金時代。

早先，谷歌翻譯推出了一個新的和改進的人工智慧翻譯引擎，它聲稱有時與人類翻譯「幾乎沒有區別」。喬斯特扎茨只能翻白眼。這位德國人在翻譯方面已經工作了20年，他一次又一次地聽說他的行業將受到自動化進步的威脅。每一次，他都發現，炒作被誇大了，Google翻譯也不例外。他認為，這當然不是翻譯的關鍵。

但是非常好。谷歌已經花費了更好的一部分時間，將其翻譯工具改造為人工智慧，而且這樣做創造了無比強大的功能。谷歌翻譯一度以生產高質量而可靠的翻譯聞名，已經開始生產流暢、高度精確的散文。對於未經訓練的眼睛來說，這種輸出幾乎與人的翻譯沒有區別。一篇15000字的《紐約時報》將其譽為「偉大的人工智慧覺醒」。引擎很快就開始學習新的技巧，弄清楚如何翻譯以前沒有遇到過的語言對:如果它能把英語和日語、英語和韓語結合起來，它就能把韓語翻譯成日語。在Pixel 2發布會上，谷歌更進一步，推出了一款無線耳機，它承諾可以實時翻譯40種語言。

自從IBM在1954年推出其開創性的機器翻譯系統以來，一個完美的機器翻譯的概念已經吸引了程序員和公眾的想像力。科幻作家們抓住了這個想法，提供了從《星際迷航》(Star Trek)的通用翻譯器到《銀河系漫遊指南》(the Hitchhiker』s Guide to the Galaxy』s Babel Fish)等烏托邦式的設想。

捕捉源文本含義，達到人文水平的翻譯流暢的散文是機器學習的聖杯：一個「人工完成」的挑戰，如果被征服，將表明一台機器已經達到了人類的智力水平。谷歌在神經機器翻譯領域的進步意味著聖杯的到來，並且隨之而來的是人類工人過時的時刻。

但翻譯長期以來一直處於人工智慧引發的工作恐慌的第一線，他們並不擔心。其實有些人很高興。對那些抓住人工智慧工具潛力的人來說，生產力隨著工作的需求而突飛猛進。

把他們想像成白領煤礦里的金絲雀。目前，他們還在唱歌。作為深入的學習的萌芽，許多行業正在認識到，人工智慧確實能夠完成曾經被認為是深入人心的任務。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，隨著人工智慧成為他們工作流程的重要組成部分，他們的工作正在發生變化，而且不能保證今天有用的人工智慧工具不會成為未來的威脅。這給工人們提供了一個選擇：放下你的自我，擁抱你的新AI同事，或者被甩在後面。

我們不是生活在人工智慧的黃金時代，但我們生活在人工智慧提高生產力的黃金時代。這是第一個時代。人工智慧現在已經足夠強大，能夠對無數複雜的任務進行可靠的第一次嘗試，但是它並沒有如此強大以至於看起來有些威脅。對於思想密集的主觀工作，我們仍然需要人類。

勞動力轉移正在各行各業展開。

「華盛頓郵報」的內部人工智慧Heliograf去年發表了大約850個故事，與人類記者和編輯一起添加分析和豐富多彩的細節。在平面設計中，人工智慧工具現在可以生成設計的第一個關卡，將最終的執行留給人類設計師。在電影和出版領域，新的工具承諾通過粘貼堆雜來尋找下一個偉大的成功，使編輯從無休止的提交隊列中釋放出來。這些人工智慧工具就像年輕的助手一樣，他們很有能力和多產，但仍然需要一個經驗豐富的經理來完成重任。當然，這位經理必須與機器一起工作才能獲得好處。

在位於亞利桑那州的公司律師事務所Fennemore Craig，律師跳上人工智慧列車，試用了一家名為ROSS Intelligence的創業公司的新技術。使用IBM Watson和專有演算法的組合，ROSS是像LexisNexis這樣的工具的AI驅動的繼任者：它通過數百萬頁的判例法進行梳理，並在草案備忘錄中記錄其結果。這個過程，可能需要四天的人力律師，大約需要24小時。 ROSS不會因疲勞或倦怠而受苦：這個工具可以沒有痛苦地熬無數個的通宵。

ROSS的寫作能力雖然可以使用，但並不是它的突出特點。布萊克阿特金森(Blake Atkinson)說，他是芬涅爾克雷格(Fennemore Craig)的第三年合伙人。

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