중요한 기술 관찰자 인 Kevin Kelly의 "통제 불능"및 "필수"도서 및 기타 도서는 광범위한 영향력을 가지고 있습니다. 그는 최근 몇 년 동안 "유선"(Wired) 잡지 편집인으로 일했으며 중국과 미국, 과학 기술의 추세.
2017 년 교장의 연례 회의에서 첫 번째 금융 기자는 실업에 대한 AI의 영향이 주목할 만하다고 주장하는 Kevin Kelly와 인터뷰를 가졌지 만 'AI의 인간 통제' 기업의 영향력은 크지 만 케빈 켈리 (Kevin Kelly)는 기술 과두 정치와 산업 시대 과두두가 크게 다르다.
AI는 지구의 유성과 같은 인간의 가능성을 통제합니다.
첫 번째 재정 : 최근 몇 년간 AI 대규모 투자 분야에서 Google, Microsoft 및 Alibaba 및 기타 기술 대기업을 보는 방법?
케빈 켈리 (Kevin Kelly) : AI는 다음 10 년 간의 핫스팟입니다.이 기술 거인은이 기술에 대한 큰 관심사이자 동시에 데이터 요구량에 대한 AI이며, AI의 능력에 대한 배려. 따라서 대부분의 다른 회사들에 비해, 기술 거인들은 자연적인 이점을 가지고 있으며, AI의 '연료'즉 큰 데이터를 이끌어 내야합니다.
첫 번째 금융 : 기술 기업은 AI를 과대 평가합니까?
케빈 켈리 : 그들은 AI의 개발을 지원하기에 충분한 현금 흐름을 가지고, 그들은 이러한 기술 거인의 개발이다 AI의 상업적 가능성을 찾기 위해 노력하고, 젊은 신생 기업과 같은 비용으로뿐만 아니라, 돈을 벌기 위해이에 의존하지 않습니다. 인공 지능은 장점 중 하나입니다. 장기적인 관점에서 볼 때 AI는 과도한 추측이 아닌 과소 평가됩니다.
우선 금융은 : AI는 당신의 AI는 빅 데이터 기술 회사의 현재 마스터에서 거대한를 생성합니다, 또는 신생 기업에 태어난 것입니다 2-3 거대 기업의 AI 향후 용량의 분야에서 앞서 언급, 지원하기 위해 많은 데이터를 필요 그
Kevin Kelly : Google, Facebook, Baidu, Tencent 등 현재 톱 10 거인에있을 것으로 생각되는 'AI 경연 대회'의 첫 번째 라운드. 그러나 다음 단계에서는 많은 양의 데이터를 개발할 수 있습니다. 인공 지능 기술은 획기적인 혁명적 진전이라고 할 수 있습니다. 인간이 지각을 수행하기 위해 큰 데이터를 필요로하지 않기 때문에 유아와 어린 아이들은 12 마리의 고양이와 개를 구별 할 필요가 있으며 개는 기계 학습을 구분할 수 있습니다 신원을 확인하기 위해 수백만 개의 고양이와 개 그림이 필요합니다.
첫 번째 재정적 인 : AI는 비즈니스 공동체와 많은 투자에 관심을 갖게했지만 실업과 같은 우려를 불러 일으켰습니다.
케빈 켈리 : 당신은 두 가지 방법으로이 질문에 대답 할 수 있습니다. 하나는 실업률이고, 다른 하나는 인간의 이러한 측면을 대체하는 기계입니다. 첫 번째 사람은 인공 지능 제어로 최소값과 최소값 사이의 가능성을 제어합니다 그것은 유성과 같습니다, 가능성은 존재하지만 그 가능성은 매우 작습니다. 물론 일부 사람들은이 현상에 대한 연구에 전념하고 더 이상 일어나지 않도록 예방하지만 일상 생활과 사고 과정에서 그런 현상을 의미하지는 않습니다 , 사람이 볼 수있는 AI 전복에 대한이 견해의 영향을 받기 위해서는 정책 수립, 투자 및 기타 프로세스에서도 발생 확률이 미미하기 때문에 너무 많은 고려가 필요하지 않습니다. 실업률에 대한 AI의 경우, 실제로 고려해야 할 문제입니다. 요점은 각 직업이 서로 다른 측면으로 구성되어 있는데, 그 중 일부는 효율성에 있으며, 이는 AI에 더 적합하므로 모든 사람이 더 많거나 적게 작동합니다. AI의 영향을받지 않을 것입니다. 이것은 작업의 일부가 사라질 것을 의미하지는 않지만 이러한 작업은 AI에 의해 추가 될 것입니다. 또한 작업의 일부가 혁신과 같이 항상 가장 효율적인 것은 아닙니다 , 과학적 연구, 예술적 창작 등, 이러한 작업은 여전히 더 많은 사람들이 완료해야합니다.
첫 번째 재정적 인 관점 : 우리는 AI가 인간의 AI 통제보다는 실업으로 이어진다는 것을 염려해야합니다.
케빈 켈리 : 저는 우리가 대규모 사업 상황에 대해 걱정할 필요가 없다고 생각하며, 재취업 문제에 대해 더 염려해야합니다. 농업 변화 시대의 산업 변화 과정에서 일부 직업은 단순히 사라지지 않을뿐만 아니라, 일부 직업은 사라졌지 만 여기에 더 많은 직업이 있습니다. 관점의 수에서 보면, 새로운 일자리는 사라지는 사람들보다 높을 것입니다. 그렇다고하더라도 고통의 전환기에 여전히 존재하는 사람들도 있습니다. 농업 사회에서 산업 사회로의 전환의 경우 많은 새로운 일자리가 생겼지 만 취업 기회에 적응할 수없고 잃을 수있는 사람들이 여전히 있습니다. 넓은 지역과 넓은 실업 영역을 정의하는 방법에 대해 이야기합시다. AI 로봇이 배포되는 장소는 어느 정도 실업 상태가되지만 대부분의 사람들이 실직하게되는 것은 아닙니다 AI의 인기가 경기 침체로 이어지지는 않을 것이지만 번영을 촉진 할 것입니다.
첫 번째 재정 : 인공 지능의 개발은 경제 성장을 촉진시키고 고용을 촉진하지만, 변화의 과정에서 일부 사람들은 일자리를 잃을 것이며이 사람들을위한 재취업 과정은 더욱 고통스럽고 새로운 것으로 이해 될 수 있습니다. 경제 성장의 고용은 일자리를 잃은 사람들의 손실로부터 이익을 얻지 못했습니까?
케빈 켈리 (Kevin Kelly) : 그건 똑같은 문제입니다. 그러나 앞서 질문에서 언급했던 큰 문제에있어서, 나는 규모가 특별히 크지 않다고 생각합니다. 그리고 미국은 매년 많은 새로운 일자리를 창출합니다. 잃어버린 많은 작품은 항상 전체 경제의 관점에서 진화되어 동적 변화가 감지하기 쉽지 않다지만, 개인 변경, 느낌은 물론 분명합니다. 또한, 현재 분석 중 일부는, AI는 새로운 일자리를 충분히 가져 오지 않을 것이므로 고용 환경의 미래가 악화 될 것입니다. 저는 다른 견해를 가지고 있습니다. 우리는 AI를 포함하여 신기술을 포함하여 많은 예기치 못한 필요를 만들어 낼 것입니다. 새로운 일자리가 창출되고, 일이 만들어지고, 일하는 것은 사람들의 새로운 요구에서 비롯되며, 기술은 결코 생각하지 못했던 필요를 만들어 낼 것입니다. 그리고 이러한 요구는 일단 장기적으로 생길 것입니다.
기술 oligarchs는 산업 oligarchs와 다릅니다
최초의 금융 : 1970 년대 애플, 80 년대 온라인, 90 년대 아마존, 구글의 미국이 2000 년 이후 페이스 북 이었지만, 미국이나 중국이 지난 수십억 달러를 생산하지는 않았다. 기술 거대 기업의 시장 가치는 위에서 언급 한 기술 거인의 지배력이 점점 더 명백 해지고 대체가 어려워지는 추세가 있음을 의미합니까?
케빈 켈리 (Kevin Kelly) : 좋은 질문입니다. 지난 40 년 동안 애플 이외에 애플의 성공적인 소비자 전자 제품 회사로 보이지 않는 현상이 있습니다. 그 성숙한 회사는 시장을 잘 처리했습니다. 미래에,이 회사는 분류하기가 어렵습니다, 그것은 소비자 제품이 말하기 어렵다는 말하기 어려운 소비자 제품, 회사 나 다른 회사, AI는 100 개 카테고리의 회사를 수용 할 수있는 큰 범주를 제공 할 수 있으며 새로운 생태계에서이 카테고리로 성장할 수 있습니다.
첫 번째 재정적 인 것 : 기술 거인의 우위가 약화되기 어렵습니다?
케빈 켈리 : 나는 독점 상황을 생산할 것입니다 네트워크 효과에서 이러한 기업의 장점이라고 생각하지만,이 상황은 오래 걸리지 않을 것이며, 궁극적으로 새로운 것들로 대체됩니다. 컴퓨터 IBM에서 이전의 최고와 마찬가지로, 마이크로 소프트의 주요 운영 체제가 바뀔 것이며 구글은 구글의 도전 과제를 시작한 검색 엔진에서 구글의 규칙을 깨고 싶다. 페이스 북과 같은 소셜 미디어를하는 것이 뷰 포인트가 될 수있다. 아마 인공 지능에서,하지만 지금은 좋지 않다. 그러나, 존재의 과정에서 이러한 회사, 생태학의 형성, 저렴한 가격, 그래서 이러한 소위 과점이라고, 커뮤니티는 긍정적 인 외부보다는 오히려 산업을 가져왔다 시대의 독점.
첫 번째 재정 : 과학 기술 분야에서 경향의 중앙 집중화는 점점 더 명백 해지고 있습니까?
케빈 켈리 (Kevin Kelly) : 당신이 더 깊이 들여다 보면 과학 기술 분야의 중소기업 수가 급증하고 대기업은 더 크고 중소기업은 더 많다고 할 수 있습니다.
첫 번째 재정 : 귀하의 관점은 스마트 폰 정보 플랫폼이 AR, VR, MR 등일 수있는 이유는 무엇입니까?
Kevin Kelly : 요컨대, 경험에 초점을 두는 것이 더 명백한 추세 중 하나이며, 높은 가치는 경험을 기반으로합니다. 경험을 구입하고 다운로드하고 공유하는 것이 더 가치있는 방법입니다.
첫 번째 재정 : 장비 케이스를 왜 입을 수 없습니까?
케빈 켈리 (Kevin Kelly) : 이것은 매우 좋은 질문이지만이 질문에 대답하기에 좋은 관점은 없습니다. 현재 미성숙 한 견해는 기기에서 생성 된 많은 정보를 입을 수 있다는 것입니다. 분석 도구는 없습니다 정보가 의미있게됩니다, 나는 누락 된 요소가 인공 지능이라고 생각합니다. 사용자는 AI 기술을 분석하고 적용해야하는 등 착용 식 장비로 생성 된 정보를 이해하기 위해 직접 번역 할 수 없지만 현재 연결 지점은 아직 열리지 않았습니다 , 제 희망은 AI가 장치를 다룰 수 있다는 것입니다.