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疫情重設人機關系

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疫情重設人機關系

機器將負責干臟活累活,人類做自己喜歡的事。

文|來咖智庫

編譯|豆豆

機器人已經被發(fā)明約60年了。最初,它們只是按指令干活的設備,在流水線上像機器一樣工作。它們經常被關在動物園那樣的籠子里,避免人們靠得太近,原因也一樣,機器人很危險。如果擋住了揮舞中的機器人手臂,人類將很受傷。

此后,機器人已變得更靈活、便于移動,也更自動化。它們還變得更有合作性。根據國際機器人聯(lián)盟(一家全球行業(yè)協(xié)會)統(tǒng)計,現在全世界工廠中有300萬個機器人在工作。還有數百萬個機器人在貨艙移動貨物、清潔房屋、修剪草坪,甚至幫助醫(yī)生做手術。有一些也開始在地面或空中送貨。

2022年,美國科學進展協(xié)會(AAAS)年會第二次在線上召開,而非在原計劃的費城。會上,機器人專家在小組討論宣稱,自動化的步伐有可能加速。原因有兩方面。一是疫情帶來的社交變化看來會持續(xù)。全世界數百萬人辭去工作的“大辭職”浪潮,一定程度上可能是由于封鎖創(chuàng)造了新的在家工作機會的結果。這些所謂的選擇性工作的生活方式,供應鏈不暢,以及電子商務的繁榮,使貨艙和很多其他公司難以雇到足夠工人。

第二個原因是機器人正變得更好。以前,機器人僅僅是把貨艙里的貨品交給工人分揀,再由工人負責打包以供送貨?,F在它們正學會自己做分揀和打包。在工廠中,它們正從籠子里走出來,裝上先進傳感器,具備機器學習能力(一種人工智能),將與人類并肩作戰(zhàn)。這樣的機器人也將更多在醫(yī)院等地方幫忙,并在老齡化社會中承擔照看的職能。在疫情下,社會已經接受了衛(wèi)生保健領域更具科技性的未來,包括通過醫(yī)生遠程問診和手機APP健康監(jiān)測的“遠程醫(yī)療”。

然而,前面的路還很長。在制造業(yè)領域,汽車工廠在自動化方面領先。但據加州大學圣地亞戈分校Contextual Robotics Institute負責人Henrik Christensen在前述會議上指出,即便是在韓國最先進的工廠中,平均每10個工人大概也只配備了1個機器人。所謂廠房中沒有人類的“熄燈”汽車制造仍是遙遠的夢想。

即便如此,機器人的崛起使一些人害怕失去工作,質問自己將如何謀生。Christensen博士說:“這是個好問題。我每周都會聽到這樣的問題?!彼卮鹫f,機器人承擔的工作一般都很枯燥、重復性、艱苦,疫情后這樣的工作更難找到人來做。在很多行業(yè)中,驅動自動化的并不是出于降低勞動成本的考慮,而是難以雇到有血有肉的工人。實際上,機器人不僅不會消滅工作,反而會通過使企業(yè)更高效、進一步擴張來創(chuàng)造工作。就像Christensen博士指出的,在過去十年來,雖然美國工廠的機器人數量增加了,但制造業(yè)就業(yè)人數也在增長。

在衛(wèi)生保健領域,也有類似的機器人損害工作的擔憂。賓夕法尼亞大學Rehabilitation Robotics Lab的負責人Michelle Johnson在博茨瓦納開展工作,設法利用機器人幫助人們從傷病中康復。她在會上說,這種擔憂是杞人憂天,不要說非洲了,即便是在美國,“也根本就沒有足夠的醫(yī)療人員來做這些工作”。

Johnson博士尤其對幫助中風病人恢復特別感興趣,這種情況一般需要長時間的復雜理療。但公共衛(wèi)生健康領域資源有限,只能提供很有限的治療。機器人在這方面很有幫助,甚至在某些情況下比理療師還好,因為它們可靠且不會疲倦。它們能夠以一致的動作鍛煉人的四肢,并對康復情況進行客觀測量。Johnson博士說,一個專業(yè)治療師在一個技術人員的協(xié)助下,能夠同時照看大概6位原本需要一對一治療的病人。

然而,以這樣的方式與人類工作的機器人確實需要特別訓練。在麻省理工負責Interactive Robotics Group的Julie Shah指出,改進之路將很長。多數機器人只能從事特別設定的任務,那些會移動的還需要使用傳感器以避免撞到人?!皺C器人需要不僅把我們看作是應繞開的障礙”,Shah博士補充道:“它們要與我們協(xié)作,預測我們的需求。”

對于工廠實踐的研究表明,多數成功的機器人應用,都是由與精通手頭工作的現場專家并肩作戰(zhàn)的工程師編程而來的。為了簡化該流程,她和同事正在開發(fā)人工智能系統(tǒng),能夠通過自然語言指令教會機器人如何工作。

雖然上述專家都相信機器人將拓展人類能力,還有一大問題是監(jiān)管滯后于科技。Johnson博士指出,在疫情下,一些醫(yī)療人員擔憂,即便是遠程醫(yī)療的鋪開都會影響保險理賠,更不用說機器人了。同時,自動送貨車的開發(fā)還有很長的路要走。穿越美國州界的測試車輛可能需要遵守與出發(fā)地完全不同的監(jiān)管要求,Christensen博士認為這很“荒謬”??磥頌榱藳Q定如何讓機器和人類一起工作,機器人專家和監(jiān)管者還要經歷文山會海才行。

本文為轉載內容,授權事宜請聯(lián)系原著作權人。

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機器將負責干臟活累活,人類做自己喜歡的事。

文|來咖智庫

編譯|豆豆

機器人已經被發(fā)明約60年了。最初,它們只是按指令干活的設備,在流水線上像機器一樣工作。它們經常被關在動物園那樣的籠子里,避免人們靠得太近,原因也一樣,機器人很危險。如果擋住了揮舞中的機器人手臂,人類將很受傷。

此后,機器人已變得更靈活、便于移動,也更自動化。它們還變得更有合作性。根據國際機器人聯(lián)盟(一家全球行業(yè)協(xié)會)統(tǒng)計,現在全世界工廠中有300萬個機器人在工作。還有數百萬個機器人在貨艙移動貨物、清潔房屋、修剪草坪,甚至幫助醫(yī)生做手術。有一些也開始在地面或空中送貨。

2022年,美國科學進展協(xié)會(AAAS)年會第二次在線上召開,而非在原計劃的費城。會上,機器人專家在小組討論宣稱,自動化的步伐有可能加速。原因有兩方面。一是疫情帶來的社交變化看來會持續(xù)。全世界數百萬人辭去工作的“大辭職”浪潮,一定程度上可能是由于封鎖創(chuàng)造了新的在家工作機會的結果。這些所謂的選擇性工作的生活方式,供應鏈不暢,以及電子商務的繁榮,使貨艙和很多其他公司難以雇到足夠工人。

第二個原因是機器人正變得更好。以前,機器人僅僅是把貨艙里的貨品交給工人分揀,再由工人負責打包以供送貨。現在它們正學會自己做分揀和打包。在工廠中,它們正從籠子里走出來,裝上先進傳感器,具備機器學習能力(一種人工智能),將與人類并肩作戰(zhàn)。這樣的機器人也將更多在醫(yī)院等地方幫忙,并在老齡化社會中承擔照看的職能。在疫情下,社會已經接受了衛(wèi)生保健領域更具科技性的未來,包括通過醫(yī)生遠程問診和手機APP健康監(jiān)測的“遠程醫(yī)療”。

然而,前面的路還很長。在制造業(yè)領域,汽車工廠在自動化方面領先。但據加州大學圣地亞戈分校Contextual Robotics Institute負責人Henrik Christensen在前述會議上指出,即便是在韓國最先進的工廠中,平均每10個工人大概也只配備了1個機器人。所謂廠房中沒有人類的“熄燈”汽車制造仍是遙遠的夢想。

即便如此,機器人的崛起使一些人害怕失去工作,質問自己將如何謀生。Christensen博士說:“這是個好問題。我每周都會聽到這樣的問題?!彼卮鹫f,機器人承擔的工作一般都很枯燥、重復性、艱苦,疫情后這樣的工作更難找到人來做。在很多行業(yè)中,驅動自動化的并不是出于降低勞動成本的考慮,而是難以雇到有血有肉的工人。實際上,機器人不僅不會消滅工作,反而會通過使企業(yè)更高效、進一步擴張來創(chuàng)造工作。就像Christensen博士指出的,在過去十年來,雖然美國工廠的機器人數量增加了,但制造業(yè)就業(yè)人數也在增長。

在衛(wèi)生保健領域,也有類似的機器人損害工作的擔憂。賓夕法尼亞大學Rehabilitation Robotics Lab的負責人Michelle Johnson在博茨瓦納開展工作,設法利用機器人幫助人們從傷病中康復。她在會上說,這種擔憂是杞人憂天,不要說非洲了,即便是在美國,“也根本就沒有足夠的醫(yī)療人員來做這些工作”。

Johnson博士尤其對幫助中風病人恢復特別感興趣,這種情況一般需要長時間的復雜理療。但公共衛(wèi)生健康領域資源有限,只能提供很有限的治療。機器人在這方面很有幫助,甚至在某些情況下比理療師還好,因為它們可靠且不會疲倦。它們能夠以一致的動作鍛煉人的四肢,并對康復情況進行客觀測量。Johnson博士說,一個專業(yè)治療師在一個技術人員的協(xié)助下,能夠同時照看大概6位原本需要一對一治療的病人。

然而,以這樣的方式與人類工作的機器人確實需要特別訓練。在麻省理工負責Interactive Robotics Group的Julie Shah指出,改進之路將很長。多數機器人只能從事特別設定的任務,那些會移動的還需要使用傳感器以避免撞到人?!皺C器人需要不僅把我們看作是應繞開的障礙”,Shah博士補充道:“它們要與我們協(xié)作,預測我們的需求?!?/p>

對于工廠實踐的研究表明,多數成功的機器人應用,都是由與精通手頭工作的現場專家并肩作戰(zhàn)的工程師編程而來的。為了簡化該流程,她和同事正在開發(fā)人工智能系統(tǒng),能夠通過自然語言指令教會機器人如何工作。

雖然上述專家都相信機器人將拓展人類能力,還有一大問題是監(jiān)管滯后于科技。Johnson博士指出,在疫情下,一些醫(yī)療人員擔憂,即便是遠程醫(yī)療的鋪開都會影響保險理賠,更不用說機器人了。同時,自動送貨車的開發(fā)還有很長的路要走。穿越美國州界的測試車輛可能需要遵守與出發(fā)地完全不同的監(jiān)管要求,Christensen博士認為這很“荒謬”。看來為了決定如何讓機器和人類一起工作,機器人專家和監(jiān)管者還要經歷文山會海才行。

本文為轉載內容,授權事宜請聯(lián)系原著作權人。