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(公众号：)按：我们早已车站在人工智能时代的前沿。大部分人回应趋之若鹜，少数人高喊着警觉的口号，被视作杞人忧天的傻子。人工智能的浪潮于是以不可避免的陷入绝境，它究竟是怪兽还是福音？难道事实上，它两者都是。
日前Wired公布文章，深刻印象的揭发了人工智能从提升人类生产力到出局人类生产力的过程，可以说道是一篇警世恒言。在不转变本意的情况下为您做到如下编译器：去年秋天，谷歌翻译成发售了一个崭新的、改良过的人工智能翻译成引擎，声称它与人工翻译成有时“完全无法区分”。Jost Zetzsche回应不能翻白眼。
这位德国人早已在翻译成领域工作了20年，他一次又一次地听闻他的行业将受到自动化变革的威胁。每一次他都找到是夸大其词的抹黑，Google翻译成也不值得注意。他指出，这当然不是翻译成的关键。
但是这次的结果出乎意料的好。谷歌在2016年花费了更加多的时间改建其翻译成工具，以人工智能为动力，并且通过这种方法，它建构了一些无比强劲的东西。谷歌翻译成一度以出产呆板但是尚能说得过去的翻译成而著称，现在开始生产简洁而高度准确的散文。
对于予以训练的人来看，它的这种输入与人类翻译成完全没区别。一个1.5万字的纽约时报的故事称作“AI的最出色唤醒”。
引擎迅速开始自学新的技巧，弄清楚如何翻译成它以前没遇上的语言：一旦它处置过英语对日语以及英语对韩语的翻译成，它就可以弄清楚怎么处置韩语对日语的翻译成。在上个月的Pixel 2发布会上，谷歌引进了它所允诺的无线耳机，可以动态翻译成40种语言，将它雄心勃勃的议程更进一步推上了行进的轨道，自从IBM于1954年首次发售机器翻译系统以来，极致机器翻译的理念就逃跑了程序员和公众的想象力。科幻小说家们逃跑了这个点子，建构了大量这样的乌托邦幻想，从《星际变形金刚》的“宇宙标准化译者（Universal Translator）”到《银河系漫游指南》中的巴比鱼。
人工翻译成的水准——翻译成流利的散文并需要捕猎源文本中包括的人文意义，这是机器学习的圣杯：如果被构建，就意味著机器早已超过人的智能水平。谷歌在神经机器翻译领域的变革意味著圣杯在触手可及之处——随之而来的是人工劳动的过时。由于翻译成长期以来仍然正处于人工智能引起工作混乱的第一线，因此人们并不很担忧。
有些人甚至很高兴。对那些逃跑人工智能工具潜力的人来说，生产力随着工作的市场需求而急遽下降。
把他们想象成穿著白领在煤矿里挖煤的金丝雀吧。目前，他们还在唱歌。
随着深度自学的兴起，许多行业正在认识到，人工智能显然需要已完成曾多次被指出是专归属于人类的任务。与司机和仓库员工有所不同，知识型员工会立刻面对流离失所的危险性。但是，随着人工智能沦为他们工作流程的最重要组成部分，他们的工作正在发生变化，而且无法确保今天简单的人工智能工具会沦为未来的威胁。
这给人们获取了一个自由选择：拿起自我，亲吻你的新AI同事，或被舍弃。我们并不是生活在AI的黄金年代，而是生活在AI提升生产力的黄金年代。
难免称之为它为第一阶段。人工智能现在早已充足强劲，需要对无数简单的任务展开可信的第一次尝试，但它还没强劲到看上去能导致威胁的地步。对于必须密集思维的主观性工作，我们依然必须人类。各行各业都在展开劳动力移往。
“华盛顿邮报”的内部人工智能，赫利奥格拉夫，去年公开发表了850多篇文章，人类记者和编辑为其重新加入了一些分析和非常丰富的细节。在图形设计中，人工智能工具现在可以分解设计初稿，最后继续执行转交人类设计师。在电影和出版发行方面，新的工具未来将会在海量良莠不齐的稿堆中寻找下一个大冷项目，使编辑从无休止的递交队列中众生出来。
这些人工智能工具就像年长的助手一样，他们很有能力并且多产，但依然必须一个经验丰富的经理来已完成智能型重任。当然，这位经理要与机器一起工作才能取得益处。在坐落于亚利桑那州的公司律师事务所Fennemore Craig，律师们跳跃上人工智能列车，试用了一家取名为ROSS Intelligence的创业公司的新技术。ROSS用于IBM Watson和专有算法的人组，以AI驱动，是LexisNexis（律商联讯数据库）等工具的继任者：它纵览辨别数百万页的判例法，并在备忘录中以草稿形式记录其找到。
这个过程聘用律师有可能必须4天的时间才能已完成，ROSS只必须约24小时。ROSS会因疲惫或心烦而受到影响：可以日以继夜的倒数工作，会因之感到痛苦。ROSS的写作能力虽然也还可以，但并不是其引人注目的特点。据Fennemore Craig的三年级学生布莱克·阿特金森（Blake Atkinson）的众说纷纭，其写作水平约为一年级法律学生的水平。
（该公司的合伙人安东尼·奥斯丁更加仁慈：他指出， ROSS与一些第一年或第二年的同事一样好）。该工具分解整洁的备忘录，虽然不了和海明威（世界级著名作家）的水平比，但它获取了一个功能性初稿，写满了限于的判例法概要，一些基本的分析和一个简明扼要的结论。然后，由一个人类的律师展开更加了解的分析和语言的组织，让文本可以让人无聊地读者——最少是一个律师可以无聊的读者。
奥斯汀说道：“这可以让我们做到有意思而富有成果的事情。“老天，我不关心1885年的蒸汽机，我确实想要做到的事情是写出点有意思而更有人的东东西，法官和对方律师一听得就告诉他，‘我完了’。”最后，像ROSS这样的工具完全认同不会增加在探寻过程中对人类律师的市场需求。目前尚能不确切这将如何转变雇佣初级律师的情况，因为他们的工作经常是在在原有的判例法上埋头苦干。
但是了解的分析和最重要的文学创作依然相比之下远超过了ROSS的能力范围。对于创业公司来说，顺利的关键在于，律师们会惧怕ROSS——却是，谁想想培训他们的替代品呢？这就是为什么首席执行官安德鲁·阿鲁约（Andrew Arruda）指出ROSS是一个生产力工具，而不是一个AI律师。
它让律师需要为更好的客户服务，专心于他们工作中有意思的部分。奥斯汀更加简练地说道：在ROSS的协助下，他说道：“你就像一个摇滚明星一样酷。”对于许多翻译人员来说，人工智能助长了超人的生产力并不是什么新鲜事。
当Alessandro Cattelan在2003年开始他的翻译成生涯时，他每天翻译成约2000字能花钱约175美元。他用于计算机辅助翻译成工具，有时候基于他以前翻译成过的短语获取建议——但翻译成是一个十分手动的过程。
今天，与人工智能协同工作，现在翻译人员可以在一天内要取得非常数量的金钱（调整通货膨胀率）必须翻译成八千到一万字，Cattelan说道。这个过程被称作机器翻译后编辑（PEMT），首先让机器再行翻译成一遍，然后引进翻译人员来整理语言，检查不准确的说明术语，并保证语调，上下文，翻译成的文化似乎，这些都是重点。Cattelan是Translated公司的运营副总裁，该公司发展基于AI的翻译成工具。他说道：“你必需弄清楚你的工作中的哪些部分可以被机器所替代，以及你作为一个人需要带给什么价值。
”。由于Translated在4月份开始向其编辑翻译人员获取神经网络机器翻译，它的生产力贞着提升，尤其是德语和俄语等语言，过去由于其简单的语法总必须额外的调整。
PEMT并不新鲜——最少在20世纪80年代以来，这一领域仍然在大大发展。但随着神经网络机器翻译的经常出现，它正在被普遍使用。根据市场研究公司Common Sense Advisory的数据，未来几年，后期编辑的市场需求预计将比其他语言行业的增长速度更加慢，企业翻译成在接下来的几年里可能会构建两位数的快速增长。
Common Sense Advisory警告说道，“即使语言行业以史无前例的速度减少新的翻译人员，目前的方法也不有可能跟上这种快速增长水平”。有人指出，与机器翻译协同工作早已沦为必需：根据机器翻译平台Lilt首席执行官Spence Green说道，“机器翻译”现在是一个市场需求，而对于资历值得注意的翻译人员，他们甚至不必须用于翻译成记忆软件。
”总部坐落于悉尼的翻译成公司夏洛特·布拉斯纳（Charlotte Brasler）回应，在过去的一年里，机器翻译工具显得十分好用，如果不是用于这些工具不会毁坏保密协议（这是一个少见的障碍），她不会青睐这些工具。与能力很强的AI一起工作让她需要分担更好的项目，并留出时间处置多有创造性的文本，而这些文件机器一般来说无法翻译成出来。但是，这一点也在发生变化：Brasler说道，在过去的一年里，由于神经网络的重新加入，谷歌翻译成在处置销售和营销材料方面表现出色，对这些材料的翻译成牵涉到丰富多彩的语言和习语。
当然，引擎并不是诗人，但是在人们长久以来指出机器不有可能吞并的领域，它正在很快提高。对于那些用艺术来定义自己的劳动者来说，这是很难拒绝接受的。技术的进步总是远超过我们的忍受范围。有人无法忍受与机器合作的点子，有人宁愿集中精力于概念性学术期刊，假装没任何变化再次发生。
对于这些人来说，人工智能突飞猛进的快速增长是一场存活危机。当然，电脑可以检验数据，甚至可以重新组合一个基本的句子——但它能写出散文能让你流泪吗？它能分析一个成语的细微差别，或者找到下一个最畅销小说家，或者劝说最高法院的司法系统、转变他们的点子吗？还没，但机器可以协助你抵达那里。
一些最不具创新的行业开始尝试人工智能，他们遇上了一些挫折。今年四月，当“黑名单”（一个相连剧作人与制片方的网络）宣告将与一家取名为ScriptBook的人工智能公司合作评估剧本，作家们群情激愤抵抗。Billions的继续执行制片人Brian Koppelman称之为这种工具“很侮辱人，蛮横不合理”。
黑名单很快中止了与ScriptBook的合作关系，原本ScriptBook负责管理扫瞄角色分析，人口统计和票房顺利的等脚本。虽然ScriptBook这家初创公司早已与两家主要的电影制片厂顺利合作，但它的首席执行官Nadira Azermai回应，大多数电影制作人还没需要解决对这个工具的不安。
“几年前，人们指出谈及创新时人类是安全性的，因为人工智能无法像人类一样具备创造性，或者不如人类那么尤其。但这不是知道，“阿塞迈说道。当业内人士谴责她建构一个工具来盗取工作时，她告诉他他们，他们的工作显然受到威胁，但不是AI。
忽略，她对反对者说道：“你的工作不会败给那些告诉如何与机器合作的人。如果你极力的脖子改向另一个方向，假装它不不存在，你将不会丧失工作。”一个类似于的工具是StoryFit，其产品还包括票房预测评分，剧本结构和风格分析以及故事情感构成读者。
正如TJ Barrack所说明的那样，他的工作室Adaptive Studios绝不能意味着因为在StoryFit报告中看见的东西而通过一个脚本——但是他的团队可能会考虑到如何根据它了解到的东西来演进脚本。Barrack说道：“如果这表明我们有可能因为某些东西在市场上经常出现问题，那么我们否有办法可以提高这个故事？ “我们也许可以调整一些情节点？我们可以在这里或那里加到更好的情感？”人们刚刚开始挣脱人工智能的抹黑，开始专心于AI驱动工具如何协助他们的工作。StoryFit首席执行官莫妮卡·兰德斯（Monica Landers）回应，她最近开始对自己公司的产品深感忧虑。
但她依然要慎重行事。当我回答她公司的下一步行动时，她犹豫不决地问：“如果我们谈论得太超前，还是不会让人紧绷。”她说道。毋庸置疑的是：如果我们退出作为人的特质也就是创造力和直觉，我们就要再行完全新的思维人的意义是什么。
这两种技能都暗示着某种不由此可知的想象力或第六感。但事实上，机器早已十分具备创造性，产生了令人吃惊的创意艺术作品：他们正在照片，写出音乐，建构超现实主义的艺术作品。因为他们开始与人类的经验深深回响，我们才必须担忧。
华盛顿大学计算机科学教授，《The Master Algorithm》一书的作者佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos）说道：“机器可以富裕创造性，而且它们显然富裕创造性。与此同时，直觉是一个更加棘手的问题：它必须更加了解地理解人们如何思维以及世界如何运作。Tech的最佳工程师们还没想要出有如何用直觉装备AI;只要这种情况依然不存在，人类将在工作中之后占上风。
律师必须理解她的目标读者以及他们有可能享有的所有种族主义或偏向;译者必须对他所翻译成的两种文化有一个细致入微的解读。多明戈斯说道：“一旦这些任务中同构到现实世界，就是机器领先的地方，人们显然有优势——最少在可意识到的将来。”与我们的AI同事合作，使工作看上去变为了怀疑的乌托邦。
机器接管了那些吃力不讨好的工作，它们仍然过于过简单无法自动化，直到最近。人类可以沉浸于在工作中最有创新和价值的方面。但是，这是我们之前看见的一种模式——一种有可能最后幻灭的热潮。当自动取款机在20世纪60年代后期首次发售时，很多人都吃惊地看见美国的银行出纳员人数减少了一倍，并维持了数十年的快速增长。
为了挣脱现金的沈重任务，出纳员可以把注意力改向协助客户解决问题账户问题或派发出纳员支票；结果，他们显得更加有生产力。但是，经过这样的快速增长之后，银行出纳员的数量现在正在上升，这要得益于贝宝，智能手机银行等技术的积累效应，以及现金市场需求的上升。一段时间之后，技术再一从福音南北了“怪物”。对麻省理工学院“数字经济倡议”的牵头主管安德鲁·迈克菲来说，银行出纳员的传奇故事是一个提防寓言。
他说道：“技术有可能在一段时间内减少了工作，建构了就业机会，那那并不意味著它将仍然这样做到。”“我们以前看完这种情况。” 但是目前，翻译人员，律师，医生，记者和文学代理人的工作是安全性的。
有人甚至不会说道他们的工作比以往任何时候都好。但我们现在发现自己正处于一个怪异的方位。我们被迫否认，人工智能正在很快掌控我们以往视作机器禁区的任务。
我们必需认识到，亲吻AI正在很快沦为在许多领域取得成功的先决条件。我们必需青睐这些新的AI同事，在他们受罚的时候缺失他们——并且心里告诉在某个时候，等我们教教的充足多了，他们不会一步步往上爬。
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