麻省理工學院的會議考慮那些已經實施了對工作友好的人工智慧公司。
人工智慧專家齊聚麻省理工學院，目的是預測人工智慧將在未來的工作中扮演的角色。它會成為人類的敵人還是救世主?或者它只是另一種創新——就像電力和網際網路一樣?
正如IEEE Spectrum先前報導的，這次在麻省理工學院Kresge禮堂舉行的會議「人工智慧和未來工作大會」，他們對AI和自動化的發展對人們職業前景的影響表示了悲觀的看法：自動駕駛技術有可能會讓卡車司機實業；聰明的法律算法可能會讓律師失業；在倉庫管理員的眼裡機器人是一個可怕的敵人。
麻省理工學院(MIT)數字經濟計劃(Initiative on the Digital Economy)聯合主任Andrew McAfee表示，即便是在過去幾年，他也注意到公眾對人工智慧的看法發生了轉變。「我記得在之前的會議上，我們認為我們生活在一個加速變化的時代，人工智慧將產生巨大影響。而今天沒有人必須提出這樣的狀況。」
MIT未來工作特別工作組(Task Force on the Work of the Future)執行主任Elisabeth Reynolds指出，遵循阻力最小的道路並不是一條可行的前進道路。「如果我們什麼都不做，我們就有麻煩了，」她說。「未來不會自己照顧自己。我們必須做點什麼。」
小組成員和演講者談到了在工作場所支持人工智慧的高效使用，這最終將使員工和客戶都受益。
麻省理工學院斯隆管理學院(MIT Sloan School of Management)教授Zeynep Ton就是一個例子。以前的顧客在購買汽車輪胎時，會花上30到45分鐘的時間，與山姆會員俱樂部的會員一起翻看手冊，並在網站上查找規格。
但是有了人工智慧算法，他們可以將尋找特定目標的時間縮短到2.2分鐘。她表示:「現在，他們不必浪費時間去找出不同的輪胎，而是可以列出不同的選項，討論哪種(對客戶)最有效。」「這是解決實際問題的一個很好的例子，這也增加了員工和客戶的經驗。」
Adobe工程副總裁Scott Prevost表示:「我們認為，這將是一個人工智慧優先的世界。」 Adobe軟體中的人工智慧代理將像一個創意助理或實習生那樣，為你處理更平凡的任務。
Prevost引用了一項對Adobe客戶的內部調查，發現74%的受訪者的時間都花在了重複性工作上——這類工作可能由AI腳本或智能代理自動完成。
Prevost解釋道:「過去，你有足夠的資源來做三個創意。「但如果人工智慧可以做很多生產工作，那麼你就可以做更多的創意工作。這意味著你可以探索一些更深入的想法。這也降低了人們創造真正引人注目的產出的門檻。」
除了改變工作的性質，一些發言者指出，人工智慧也在直接改變勞動力。
計算機職業介紹公司catalyst的執行長Jacob Hsu談到了使用人工智慧來匹配軟體開發人員的工作。與catalyst簽約的潛在客戶需要接受一系列測試。然後，該公司的人工智慧算法將每個潛在客戶的技能與最適合他們才能的領域匹配起來。
「我們想成為哈利波特分院的帽子，」 Hsu說。
IBM全球企業社會責任主管Guillermo Miranda表示，IBM越來越多地根據技能而不是資歷來招聘員工。公司在一些部門招聘的新員工中，多達15%的人沒有傳統的四年制大學學位。他表示:「作為一家公司，我們需要更清楚地了解以技能招聘的問題。這需要紀律、信念。但如果你按能者居上的原則，那就行得通。」
亞馬遜負責員工發展的副總裁Ardine Williams表示，這家電商巨頭一直在試驗培訓物流中心員工的技能，目的是讓他們有機會與其他公司一起獲得報酬更高的工作。
她描述了亞馬遜與飛機製造商西科斯基(Sikorsky)在其達拉斯物流中心達成的協議。西科斯基的附近工廠一直面臨熟練工人短缺的問題。因此，亞馬遜為其員工提供了免費的認證培訓，以幫助他們在西科斯基尋找薪酬更高的工作。
「我這麼做是因為現在我有了一個吸引機制——就像《特種部隊》里的比爾一樣，」 Williams說到。該計劃也只適用於在亞馬遜工作至少一年的員工。因此，他們的計劃提供了中期的工作保留，同時最終提升了工人的工資水平。
人工智慧數據公司iMerit的首席執行長Radha Basu說，她的公司積極從美國和印度的女性和資源不足的少數族裔社區里招聘人才。該公司專門將非結構化數據(如視頻或音頻提要)轉換為帶標記和注釋的數據，用於機器學習、自然語言處理或計算機視覺應用程式。
「這些年輕人有學習這些東西的動機，」她說。「它沒有負擔。」
阿斯彭研究所(Aspen Institute)未來工作計劃(Future of Work Initiative)的執行主任(Alastair Fitzpayne表示，工作的未來歸根結底意味著人力資本的未來。「我們有一個研發稅收抵免，已經有幾十年了。它為那些在研發方面進行新投資的公司提供信貸。但在人力資本方面，我們沒有類似的東西。」
因此，一家公司在員工培訓上投入巨資，這是自己掏腰包的事兒，如果他們把錢花在新設備或新技術上，就得不到任何稅收優惠。Fitzpayne表示，如果我們對研發稅收抵免進行一個簡單的調整，就可以激勵員工培訓方面的新投資項目，從而產生重大影響。
麻省理工學院(MIT Institute)經濟學教授Daron Acemoglu表示:「我們需要一種不同開發新技術的方式。」他以清潔能源行業為例。首先，需要就這個問題達成共識，然後需要開發一組廣泛認可的目標和度量(人工智慧和自動化將為其消除的每Y個工作創造至少X個新工作)。
然後它只需要被實施就好了。
Acemoglu: 「我們需要達成一個共識，在我們目前所走的道路上，勞工的問題會越來越多。」「這就需要我們改變心態。這並不僅僅是為了降低成本或最大化稅收利益，而真正擔心的是，如果我們繼續增加自動化領域，我們將創造什麼樣的環境。」