最近，人工智慧模型引起了廣泛關注，尤其是一些最先進的人工智慧工具的發布，例如 ChatGPT、MidJourney、Chatsonic、Google Gemini 等等。
我們見證了人工智慧的直覺學習和自我提升能力——所有這些都是為了提高我們的生產力。然而，隨著技術的發展，許多人對其潛在負面影響的保留和擔憂日益加深，導致了需要糾正的誤解。查看 避免向人工智慧聊天機器人詢問的問題.
無論你對人工智慧有何看法，它都將繼續存在，而且隨著時間的推移，我們很可能會越來越依賴它。讓我們來看看一些你應該摒棄的謬論。
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快速了解人工智慧的影響
人工智慧 (AI) 簡單地將人類智慧嵌入機器來模仿人類智慧。其目標之一是提高計算機的認知能力——提高準確性並減少偏見。
人工智慧早已影響著我們的日常生活。例如，它在 90 年谷歌和 NASA 發現開普勒-2017i 行星，以及 美國太空總署網站這是人工智慧首次在天文學領域發揮作用，凸顯了其在太空領域的巨大潛力。
人工智慧技術在智慧型手機、電腦和物聯網設備中隨處可見。你可能已經看過它最近的用例 Deepfake 視頻 、根據文字提示產生圖像以及直覺智慧的聊天機器人。
除了對商業和人類任務的影響外，人工智慧還包括醫學、天文學、農業和軟體產業。
然而，隨著時間的推移，人們對人工智慧的誤解引發了越來越多的擔憂。未來學家和技術專家堅信，人工智慧的影響是無限的。
讓我們批判地看待這些神話，找出它們所包含的真相和謊言。
1.機器將消除工作場所的人力投入。
2019 年職場統計數據 CNBC/SurveyMonkey 60% 的美國勞工擔心人工智慧會取代他們的工作。雖然科技公司淘汰傳統常規工作的原因很多，但人工智慧的出現並非其中之一。
這項頗具爭議的迷思認為，機器最終會取代人類在工作場所的輸入。然而，儘管人工智慧驅動的職場顛覆仍在繼續，一些技能和工作已被其影響所取代，但人工智慧的興起也催生了新興的就業和技能。
預計 世界經濟論壇 到85年，「人與機器之間的分工變革」可能取代全球約2025萬個工作機會。同一統計數據預測，人工智慧可以在各行業創造97萬個新崗位。
然而，可以理解的是，人類需要磨練技能來填補人工智慧所創造的所需技能方面的新空白。
公佈的統計數據顯示 齊皮亞 自260.000年以來，自動化也導緻美國約2000萬個工作機會流失。這些工作大多是製造業崗位，可能會使人類面臨許多工作場所危害。因此，這種替代是有益的，而非有害的。機器不太可能取代能夠操控它們的員工。
例如，ChatGPT 在程式設計中有很多實際用例。雖然 ChatGPT 可以成功地編寫程式碼，但只有熟練的軟體工程師才知道哪些類型的提示能夠優化 ChatGPT 的回應，從而產生所需的輸出。
儘管亞馬遜倉庫裡有超過 500.000 萬個機器人，但該公司報告稱 宏觀趨勢 23年至2020年間，該公司的員工招募率躍升了2021%。 4.17年，由於裁員，這一數字僅下降了2022%。該公司執行長安迪賈西（Andy Jassy）將裁員歸咎於經濟困難（而非人工智慧的使用）。 人工智慧無法取代人類工作的原因.
人工智慧本身不會對你的業務構成威脅。它只是透過減少員工需要執行的任務量來幫助提高員工的工作效率。
一般來說，如果你擁有高技能，被人工智慧取代的風險會更低。隨著新職位的誕生和舊崗位的淘汰，人工智慧將增強現有職位的競爭力。此外，無論人類如何努力，人工智慧都無法超越人類在工作中展現的情緒智商。
2.人工智慧將統治世界。
我們必須理性地看待這個謬論。雖然一些傑出的人工智慧專家已經警告過人工智慧即將帶來的危險，但我們對他們的觀點又有多少理解呢？
創造比人類更聰明的機器的想法備受爭議。史蒂芬霍金和尼克比爾頓等人認為，人工智慧未來可能超越人類的控制。這引發了人們對機器人帶來的末日即將到來的擔憂，就像許多科幻電影中所描繪的那樣。
作為反駁，馬斯克（特斯拉執行長）對監管、制衡發表了更明智的言論。他將人工智慧比喻為一個我們一旦做出愚蠢行為就可能失去控制的實體。
最近，馬斯克以及包括蘋果聯合創始人史蒂夫沃茲尼亞克在內的多位人物也呼籲暫停人工智慧的開發。他們指出，即使是人工智慧開發者也可能失去對它的控制。但這取決於我們為了實現我們無法控制的目標而付出的努力程度。
雖然效率和準確性是人工智慧的優勢，但人工智慧顯然永遠無法達到人類直覺和情感的水平。因此，它神秘莫測、不合邏輯的轉變取決於我們如何看待它。
最令人信服的論點是，人工智慧可能會讓我們失望。事實上，已經有證據顯示人工智慧在醫學領域失敗了。一個例子就是IBM的WATSON癌症治療系統，根據醫院的評論，該系統因訓練不足而失敗。 貝克爾健康IT.
另一個例子是 《紐約時報》報道 這篇文章詳細描述了一名行人被一輛啟用 Autopilot 的 Uber 汽車撞死的經過。這是由於人工智慧在細節調整方面缺乏人工輸入所造成的。快來看看。 ChatGPT 能提供可靠的健康資訊嗎？
3.人工智慧將自主發展並超越人類的能力。
2014年的電影《機器》講述了一個女性機器人角色在獲得情緒智商後變得狂暴的故事。這類科幻電影往往會塑造人們對人工智慧未來的看法。但僅僅基於幻想是不切實際的。
人工智慧如今顯然正在影響商業智慧、天文學、醫學和藥理學領域的決策過程。但事實是，無論機器訓練得多好，它都只受限於現有數據，無法進行超出輸入範圍的推理。
自我反思是人工智慧需要很長時間才能克服的限制。這或許永遠不會發生，因為大多數人工智慧驅動的流程總是依賴人類的最終判斷來做決策。
因此，認為人工智慧的能力會壓倒我們，這多少有些荒謬。更合理的解釋是，人工智慧就像一個現代僕人，比我們更準確、更有效率地完成繁瑣的任務。它並不比我們更聰明。
4.人工智慧和機器學習是同義詞。
人工智慧有時會被錯誤地等同於機器學習。這兩個術語雖然相關，但並不相同。
人工智慧和機器學習的起源可以追溯到 1952 世紀 XNUMX 年代。 IBM 的 Arthur Samuel 在 XNUMX 年創造了「機器學習」一詞——此前他成功開發了一款可以下跳棋並精通所有前代遊戲的電腦應用程式。
然而，在1956年代末，開發具有人工大腦的機器的需求逐漸顯現。由於需要一個更廣泛的術語來涵蓋機器所能做的一切，包括學習，人工智慧在XNUMX年成為了一個專業術語。
因此，互換使用這兩個術語並不完全正確。機器學習是指機器根據先前見過的資訊模式學習有效地執行特定任務的過程。
另一方面，人工智慧涵蓋了所有模擬人類智慧的過程，包括機器學習。查看 如何成為機器學習與人工智慧工程師：初學者指南.
5.機器人是人工智慧的唯一產物。
每當提到人工智慧的力量，人們自然會想到機器人。但人工智慧適用於所有技術領域。因此，如果機器人是人工智慧的唯一產物，那麼它們將無所不在。
除了機器人技術的概念之外，人工智慧還帶來了更複雜的創新。智慧型手機、智慧家庭、醫療設備以及商業智慧等領域的臉部辨識和指紋辨識系統都屬於人工智慧。
機器人技術只是自動化的一個方面，它可能依賴人工智慧。在某些情況下，這兩個術語可以分開。
本質上，機器人不一定是人工智慧的產物。有時，它們可能只是機械和電氣部件的組合。人工智慧只能在應用時影響這些機器人的行為。但機器人仍然可以獨立於人工智慧而存在。查看 最有趣的人工智慧聊天機器人.
知情：利用人工智慧
人工智慧的目標是幫助人類更快、更有效率地完成任務。然而，圍繞它的一些爭議將其描繪成一種威脅，而不是解決方案。希望讀完這些迷思後，你能更理解人工智慧背後的真相。
別忘了，你的想法也會影響你如何使用或思考人工智慧。你現在可以查看 人工智慧將如何改善醫療保健的未來？.
