La montée de la main-d'œuvre automatisée intelligente

La montée de la main-d'œuvre automatisée intelligente

Perdre des emplois à la technologie n'est pas nouveau. Depuis la révolution industrielle, des rôles autrefois exclusivement humains ont été progressivement remplacés par une forme de machinerie automatisée. Même dans les cas où le travailleur humain n'est pas complètement remplacé par une machine, les humains ont appris à compter sur une batterie de machines pour être plus efficace et précis.

A rapport Selon le programme sur les impacts des technologies de l'avenir de la Oxford Martin School, il est probable que 47% de tous les emplois aux États-Unis seront remplacés par des systèmes automatisés. Parmi les emplois qui seront bientôt remplacés par des machines, on trouve les courtiers immobiliers, les éleveurs d'animaux, les conseillers fiscaux, les travailleurs de saisie de données, les réceptionnistes et divers assistants personnels.

Mais vous n'aurez pas besoin d'emballer votre bureau et de le remettre à un ordinateur pour le moment. En effet, les emplois qui requièrent un certain niveau d'intelligence sociale et de créativité comme l'éducation, la santé, les arts et les médias resteront probablement demande humaine, car de telles tâches restent difficiles à informatiser.

Qu'on le veuille ou non, nous vivons maintenant dans une ère dominée par intelligence artificielle (AI). L'IA peut être considérée comme une collection de technologies qui peuvent être utilisées pour imiter ou même surpasser les tâches accomplies par les humains en utilisant des machines.

Nous ne le verrons peut-être pas au premier abord, mais nous ne pouvons pas éviter d'utiliser un ou plusieurs systèmes utilisant un algorithme AI dans nos activités quotidiennes, comme la recherche d'informations via Google, l'achat d'un produit recommandé sur Amazon, ou reconnaître des visages dans une image téléchargée sur Facebook.

L'apprentissage en profondeur

Récent percées en IA sont largement attribuables à une technique appelée apprentissage en profondeur. Souvent connu sous le nom d'apprentissage automatique ou de réseautage neuronal, l'apprentissage en profondeur consiste à «former» un modèle informatique afin qu'il puisse reconnaître des objets à partir d'images. La puissance des systèmes d'IA basés sur l'apprentissage profond réside dans leur capacité à détecter les caractéristiques remarquables et utilisez-les pour résoudre les problèmes de reconnaissance.

Bien que les humains puissent facilement effectuer de telles tâches de reconnaissance presque inconsciemment, il est souvent difficile pour un être humain d'expliquer la procédure exacte à un niveau suffisamment détaillé pour qu'il puisse être programmé dans un ordinateur.


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Avec l'apprentissage en profondeur tout cela a changé. Maintenant, les systèmes d'IA basés sur l'apprentissage en profondeur peuvent comprendre les caractéristiques importantes pour résoudre des problèmes difficiles qui ont été pensés pour être résolus exclusivement par les humains.

Et en conséquence, les humains devront se préparer mentalement au fait que certains de nos emplois seront perdus pour les systèmes IA. Nous pourrions même devoir appeler nos systèmes d'IA nos collègues ou nos patrons dans un proche avenir.

Mais malgré le niveau de connaissances plus élevé que nos ordinateurs vont bientôt acquérir, perdre nos emplois à des machines ne doit pas être une mauvaise chose. Le fait de laisser les machines faire la plus grande partie du travail signifie que les humains seront libérés des tâches de routine que les ordinateurs sont plus performants avec des taux de précision plus élevés, tels que: conduire des voitures.

Cela devrait permettre aux humains de penser comme des humains au lieu de machines. Cela permettra également aux humains de consacrer plus de temps et d'énergie à des activités plus créatives et intellectuellement stimulantes, éventuellement aidées par l'IA.

Intelligence Emotionnelle

Les systèmes d'IA sont déjà devenus beaucoup trop compliqués pour que la personne moyenne puisse les comprendre, et encore moins les réparer, de sorte qu'il y aura de nouveaux rôles créés qui nécessiteront des personnes pouvant servir d'intermédiaires entre les ordinateurs et les humains.

À l'instar de professions comme la médecine ou le droit, où les professionnels ayant des compétences spécialisées sont tenus d'interpréter les détails techniques pour les gens de tous les jours, nous aurons besoin de professionnels qui parlent la langue de l'IA. Ces professionnels peuvent varier dans leurs compétences et sont susceptibles de se composer de développeurs de logiciels, d'informaticiens et de scientifiques de données.

Mais les questions éthiques découlant des environnements de travail collaboratif et humain sont une réelle préoccupation. C'est une chose que d'obtenir un visage incorrectement reconnu dans une image téléchargée sur Facebook, mais une question totalement différente si un cancer est mal diagnostiqué par une IA, ce qui pourrait très facilement se produire. Après tout, les ordinateurs font des erreurs, tout comme les gens.

Bien que les systèmes basés sur l'IA deviennent plus intelligents que les humains dans de nombreux domaines, ces systèmes sont loin d'être parfait et ne seront probablement jamais parfaits compte tenu des mécanismes d'apprentissage imprévisibles qu'ils utilisent.

Cela dit, ce sont probablement les changements sociaux et culturels qui constitueront le véritable défi, plutôt que le défi technique de l'IA elle-même. Donc, même si les robots qui prennent en charge nos emplois peuvent être une bonne chose, seul le temps nous dira si nous sommes prêts à les accepter en tant que nos collègues.

A propos de l'auteur

La Conversationbollegala danushkaDanushka Bollegala, Maître de conférences au Département d'informatique de l'Université de Liverpool. Ses intérêts de recherche sont l'intelligence artificielle, la linguistique computationnelle et l'exploitation Web. J'ai travaillé sur divers sujets liés aux domaines ci-dessus tels que la similarité sémantique et relationnelle des données Web, l'adaptation de domaine, l'analyse des sentiments, les médias sociaux, la désambiguïsation des noms personnels, l'extraction des alias et l'ordonnancement des informations.

Cet article a été publié initialement le La Conversation. Lis le article original.

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