AI的黃金時(shí)代我們應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)？

祖明兄

AI的黃金時(shí)代我們應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)？
    如今我們生活在AI增強(qiáng)生產(chǎn)力的黃金時(shí)代，人工智能現(xiàn)在已經(jīng)強(qiáng)大到可以對(duì)無數(shù)的復(fù)雜任務(wù)進(jìn)行首次嘗試，但是它還沒有強(qiáng)大到對(duì)人構(gòu)成威脅的地步。對(duì)于更為思維密集型的主觀工作而言，我們?nèi)匀恍枰�人類�?br />     這一勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移正在各行各業(yè)展開。去年《華盛頓郵報(bào)》自研的AI Heliograf寫了大約850個(gè)故事，人類記者和編輯在此基礎(chǔ)再添加上分析和生動(dòng)的細(xì)節(jié)。在平面設(shè)計(jì)領(lǐng)域，AI工具現(xiàn)在可以生成設(shè)計(jì)的初稿，再把最后的實(shí)施交給人類設(shè)計(jì)師。在電影和出版業(yè)，新的工具有望在廢稿堆中撬出下一部流行作品，把編輯從通過粘貼堆雜草來尋找下一個(gè)巨大的命中，從編輯永不停歇的作品提交隊(duì)列中解放出來。這些人工智能工具就像打了興奮劑的年輕無畏的助手一樣，他們極其能干而且高產(chǎn)，但仍然需要一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的經(jīng)理來承擔(dān)繁重的腦力活。當(dāng)然，這位經(jīng)理必須跟機(jī)器一起工作才能得到那些好處。
    在亞利桑那州的律師事務(wù)所Fennemore Craig，那里的律師就已經(jīng)跳上了這趟AI列車，他們?cè)囉昧艘患颐麨镽OSS Intelligence的初創(chuàng)企業(yè)的新技術(shù)。ROSS采用了IBM Watson以及專有算法，屬于LexisNexis這樣的工具的AI驅(qū)動(dòng)型后繼者：它會(huì)對(duì)數(shù)百萬頁的判例法進(jìn)行梳理，并把自己的發(fā)現(xiàn)記錄在草案備忘錄上。這個(gè)過程一般需要人類律師4天的時(shí)間，而ROSS大約只需要24小時(shí)。而且ROSS不會(huì)受精疲力竭或者油盡燈枯之困：這項(xiàng)工具可以無數(shù)個(gè)晚上挑燈夜戰(zhàn)而不會(huì)備受磨難。
    ROSS的寫作能力盡管可以一用，但并不是它的突出特點(diǎn)。按照Fennemore Craig 3年的準(zhǔn)合伙人Blake Atkinson的說法，其寫作水平大約相當(dāng)于一年級(jí)法律學(xué)生的水平。（公司合伙人Anthony Austin的評(píng)價(jià)則要更大方一點(diǎn)：在他看來，ROSS已經(jīng)跟一些第1年或者第2年的準(zhǔn)合伙人水平相當(dāng)）。該工具可以生成整潔的備忘錄，盡管沒有海明威水平那么高，但它提供了一份功能優(yōu)先的初稿，里面填上了各種適用判例法的摘要，還進(jìn)行了一些基本的分析，并且給出一個(gè)直截了當(dāng)?shù)慕Y(jié)論。人類律師然后在補(bǔ)充進(jìn)一步的分析并對(duì)文字進(jìn)行潤色，令文字讀起來可以很享受——至少對(duì)律師來說如此。Austin說：“這可以讓我們得到生動(dòng)有趣的東西。 就好比說，‘我的老天爺啊，我才不關(guān)心1885年的蒸汽機(jī)呢，我真正想做的事情是寫點(diǎn)有趣的、吸引人東西，有趣到法官或反方律師會(huì)認(rèn)為，我的媽呀，我死定了�！�”
    到頭來，像ROSS這樣的工具幾乎肯定會(huì)減少在取證過程中對(duì)人類律師的需求。目前尚不清楚這將如何改變?nèi)腴T級(jí)律師的用工情況，后者的工作通常是在閑暇時(shí)間對(duì)舊的判例進(jìn)行艱苦的梳理。但是深入的分析和有吸引力的寫作仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出ROSS的能力范圍。律師不害怕ROSS對(duì)這家初創(chuàng)企業(yè)的成功至關(guān)重要——畢竟嘛，誰愿意去培訓(xùn)會(huì)取代自己的“人”呢？這就是為什么公司CEO Andrew Arruda把ROSS當(dāng)成是生產(chǎn)力工具而不是AI律師來兜售的原因；它讓律師可以服務(wù)更多的客戶，讓他們可以專注于自身工作中的有趣部分。Austin說得更加言簡意賅：他說，在ROSS的幫助下：“你看起來就像一位搖滾明星。
    對(duì)于許多翻譯人員來說，有AI助力的超人般的超高生產(chǎn)力并不是什么新鮮事。2003年，Alessandro Cattelan在開始他的翻譯生涯時(shí)，他的期望是每天翻譯2000字，掙到大約175美元。他利用計(jì)算機(jī)輔助翻譯工具，基于他之前的工作為某個(gè)短語偶爾提供一些建議——但翻譯是一個(gè)非常人工的過程。而今天，Cattelan說，在人工智能的協(xié)同工作下，同樣的一筆錢（根據(jù)通貨膨脹率進(jìn)行調(diào)整）翻譯人員現(xiàn)在一天可以翻譯8000到1萬字。這個(gè)過程被稱為機(jī)器翻譯后編輯（PEMT），著牽涉到首先讓機(jī)器過一遍，然后再由翻譯人員來整理語言，檢查解釋不正確的術(shù)語，同時(shí)確保翻譯的語氣、上下文以及文化線索都比較到位。
    PEMT不是什么新東西——至少從20世紀(jì)80年代以來，這個(gè)小眾領(lǐng)域就一直在不斷發(fā)展，但是隨著神經(jīng)機(jī)器翻譯的出現(xiàn)，它正得到更為廣泛的采用。根據(jù)市場調(diào)研公司Common Sense Advisory的數(shù)據(jù)，未來幾年對(duì)譯后編輯的需求增長速度預(yù)計(jì)將比語言行業(yè)其他任何板塊都要快，未來幾年企業(yè)翻譯可能會(huì)實(shí)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”。有人說，跟機(jī)器翻譯合作已經(jīng)成為強(qiáng)制要求：根據(jù)機(jī)器輔助翻譯平臺(tái)Lilt的CEO Spence Green說，“機(jī)器翻譯”現(xiàn)在已經(jīng)成為必需，而對(duì)于老一點(diǎn)的翻譯人員來說，他們甚至都不需要使用翻譯記憶軟件了。
    住在悉尼的翻譯Charlotte Brasler表示，在過去的一年里，機(jī)器翻譯工具已經(jīng)變得好到除非她使用這些工具會(huì)破壞保密協(xié)議（時(shí)有發(fā)生的障礙），否則的話她傾向于借助工具來翻譯。與超級(jí)能干的AI一起工作讓她能夠承接更多的項(xiàng)目，并且騰出時(shí)間以便能夠處理更需要?jiǎng)?chuàng)意的文字，那是機(jī)器過去無法翻譯的。
    但是哪怕是這一點(diǎn)也在發(fā)生變化：Brasler說，在過去的一年里，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加入，Google Translate在處理銷售和營銷材料方面已經(jīng)表現(xiàn)得出色，這方面的翻譯已經(jīng)牽涉到生動(dòng)語言的使用和對(duì)習(xí)語的解釋。當(dāng)然，引擎還不是詩人，但在大家一直以為機(jī)器不可能征服的領(lǐng)域，它正在迅速改進(jìn)自己。對(duì)于那些靠自身手藝來定義自己的勞動(dòng)者來說，這是一個(gè)難以接受的事實(shí)。
    所以人工智能還是會(huì)以不可思議的速度占領(lǐng)我們的生活，進(jìn)行滲透，讓我們?cè)絹碓诫x不開人工智能，另一方面也促進(jìn)了社會(huì)的快速發(fā)展。