iT邦幫忙

第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

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1.經濟不平等與勞動力
勞動力的大批自動化讓中產階級的工人產生恐懼,通過使用人工智慧將大幅減少所需的勞動力,這也意味著失業,但除了失業以外,還有另一個問題,機器人的勞動所得該由誰分享?第一次工業革命時,美國首次推動大學教育,對那時候的人們來說問題不是大學的成本,而是為了獲得學位而暫停勞動的機會成本,而人工智慧是第四次工業革命,下一階段自動化也是促使工人去修大學學位。在自動化還未那麼普及時,就已經有相當大的貧富差距,那在未來科技發展更進步的時候,經濟平等就是一個很大的問題。
2.對人類行為的影響
人類的注意力、耐心、體力是有限的,但機器卻並非如此。機器的侷限性是技術性的,儘管可能是在某些特定領域上比較有利,但人類可能會對機器人的無限能力造成情感上癮。
3.雇傭和犯罪方面的偏見歧視
曾經亞馬遜使用AI驅動演算法,利用歷史數據篩選優秀的職位候選人,因為以前的候選人選拔就存在性別偏見,所以演算法也傾向選擇男性,成為著名的雇傭偏見事件。之前的演算法是在種族歧視的基礎上來預測犯罪和違規行為,還有性別偏見,但從歷史數據中主動消除各種歧視並不是標準做法。
參考資料:https://buzzorange.com/techorange/2019/09/16/2019-10-question-must-be-thought-about-ai-artificial-intelligence/


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