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谈到人工智能和工作，猜测是残暴的。传统的不雅点认为，AI可能很快就会让数百万人掉去工作， 这是将来二十年中，对于打字员和白领工人而言，一如以前两年机械化对工人的影响一样。也就是说，当门路上布满了主动驾驶汽车瓯，卡车司机和出租车司机将发明本身已经掉业或半掉业。
但如今我们应当开端推敲AI对社会的潜在好处以及它的弊病。大年夜数据和AI概绫屈也有助于清除贫苦，促进经济稳定。
贫穷当然是一个多方面的现象。然则贫穷的状况经常包含以下一?或多个实际：缺乏收入(掉业)；缺乏预备(教导)；并依烂阻梗局办事(福利)。AI可以解决所有三个。
起首，尽管人工智能可能会使人们掉去工作，但它同时也可以用来将人们与正在掉业的优良中产阶层的工作相匹配。今天在美国稀有百万如许的工作。这恰是人工智能所善于的匹配问题。同样地，人工智能可以猜测明天的工作空白将在哪里，以及他们须要哪些技能和培训。
大年夜汗青上来看，我们偏向于躲避这种社管帐划和工作匹配，这或许是因为它对我们的批示经济有必定的感化。然而，没有人认为当局应当强迫工人接收特别的工作，或者确切认为这些工作和技能的缺口须要成为当局的工作。关键是，我们如今有了对象来猜测哪些工作是可用的，哪些技能是工人须要弥补的。
我们的黉舍体系有效地假设了相反的情况。我们把学生们绑缚在一个房间里，用同样的教授教化办法和欲望获得最好的结不雅。人工智能可以改良这种状况。即使在标准化课程的背景下，人工智能“导师”也能找到每个学生的弱抱病改┞俘他们的缺点，使他们适应本身的进修方法，并保持学生的介入。
今天占主导地位的人工智能，也被称为机械进修，许可计算机法度榜样变得加倍精确——如不雅你愿意的话，可以进修——因为它们吸法术据，并将其与其他数据集的已知示例相接洽关系。经由过程这种方法，人工智能“家庭教师”在知灼揭捉?生的需求时变得越来越有效，因为它花更多的时光来不雅察什么可以进步学生的表示。
第三，将教导、就业培训和匹配纳入21世纪的合营尽力，应当清除大年夜量人口对当局筹划的依附，这些筹划旨在赞助陷仁攀困境的美国人。有了21世纪的技巧，我们可以合理地削减当局增援办事的应用，使其办事于本来筹划的功能。
其次，我们可以将所谓的差别化教导——基于学生以不合的方法和不合的速度控制技能的理念——带给全国的每一个学生。2013年，美国国立卫生研究院的一项研究发明，近40%的医学院学生对一种进修模式有强烈的偏好:有些是倾听者;其他人都是视觉型进修者;还有一些人经由过程实际做获得了最好的进修。
如今可以应用大年夜数据集来更好地猜测哪些法度榜样可以在特定的时光赞助特定的人，并快速评估法度榜样是否具有预期的效不雅。用告白打个比方，这将是在黄金时段电视上投放告白和经由过程微目标分析进行告白的差别。猜猜哪个更便宜，能更好地达到目标人群?
至于意识形态对"大众,"增援辩论的有害影响:大年夜数据承诺更接近于对这些社会项目无成见的、没有意识形态的有效评估。我们可以更接近一个精英式的技巧专家型社会的愿景，即来自州和处所各级当局的┞服客们——那些与他们的选平易近所面对的实际问题最接近的——已经开端接收。
就连国会有时也会大年夜党派之争中醒来，以推动公共政策决定计划的科技事业：2016年，美国国会投票赞成，巴拉克·奥巴马总统授权建立以证据为基本的┞服策制订委员患彼俅建委员会的法案是由平易近主党参议员帕帕蒂·穆雷(Patty Murray)和众议院议长保罗·瑞安(Paul Ryan)提议的。在该委员会于2017年9月到期之前，它应用当局数据评估当局政策的有效性，并根据查询拜访结不雅提出建议。
这进一步注解了人工智能和大年夜数据在积极、有目标的公共好处办事方面典范诺。在我们将这些新技巧视为纷乱和颠覆的代名词之前，我们应当推敲它们的潜力，以造福社会。
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本文标题：人工智能并没有那么可怕！AI和大数据可解决三大世界难题造福人类
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