與任何新技術(shù)一樣，人工智能將在不久的將來導(dǎo)致職位變動。根據(jù)YouGov的一項(xiàng)調(diào)查，48%的美國在職人員認(rèn)為，人工智能將減少他們所在行業(yè)的就業(yè)機(jī)會，這一數(shù)字從2023年3月的29%上升到如今的比例。然而，這項(xiàng)技術(shù)不太可能取代勞動力中的所有人類。人工智能對勞動力市場的長期主要影響可能體現(xiàn)在職位變更和創(chuàng)造上，而非消除。

在最近的一篇研究論文《人工智能對美國勞動力市場的影響》中，來自奧斯汀皮伊州立大學(xué)的人工智能研究人員和計(jì)算機(jī)科學(xué)家呼應(yīng)了這一預(yù)測。他們寫道：“我們的研究結(jié)果表明，勞動力市場的前景更為樂觀，人工智能技術(shù)有可能增強(qiáng)工人的能力并創(chuàng)造新的機(jī)會，而不是取代工作和工人?！?/p>

換句話說，工人將使用人工智能作為一種工具來自動化繁忙的工作，這樣他們就可以花費(fèi)更多時(shí)間在需要領(lǐng)導(dǎo)力、同理心、直覺和關(guān)系建立等以人類為中心的品質(zhì)的復(fù)雜任務(wù)和活動上。人工智能將增強(qiáng)人類的能力，而不是取代他們。

人工智能也可能為人類創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會

許多專家認(rèn)為，人工智能將創(chuàng)造的就業(yè)機(jī)會比它淘汰的要多。根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇的《未來就業(yè)報(bào)告》，雇主們“預(yù)計(jì)在未來五年內(nèi)，勞動力市場將發(fā)生23%的結(jié)構(gòu)性變動”，44%的工人技能將受到影響。然而，總體而言，勞動力市場的預(yù)測是樂觀的，預(yù)計(jì)未來五年內(nèi)大多數(shù)技術(shù)對就業(yè)的影響將是凈正面的。

人工智能導(dǎo)致的職位變動將因角色和地區(qū)而異

有些工作比其他工作更容易受到人工智能的影響。主要由常規(guī)任務(wù)組成的工作更有可能被完全淘汰，而數(shù)據(jù)分析、客戶服務(wù)、營銷和編程等白領(lǐng)工作已經(jīng)將人工智能整合到他們的工作流程中。需要復(fù)雜身體動作和人類判斷的工作可能會繼續(xù)進(jìn)行，而不會受到太多人工智能的干擾，至少目前是這樣。

像教學(xué)和社會工作這樣的工作依賴于情商和社交技能，這是人工智能無法復(fù)制的。這些工作可能永遠(yuǎn)不會被人工智能取代。與忽視人工智能的藍(lán)領(lǐng)和白領(lǐng)工人相比，那些利用人工智能并學(xué)會與之合作的人要安全得多。

與職位類別一樣，不同國家受人工智能影響的程度也不同。根據(jù)國際貨幣基金組織的數(shù)據(jù)，與全球40%的比例相比，發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中約有60%的工作崗位受到人工智能的影響。這些經(jīng)濟(jì)體的公司更有可能整合人工智能，而且至少在理論上，他們有財(cái)力支持、受過教育的勞動力、精細(xì)的流程、前瞻性的態(tài)度以及先進(jìn)的技術(shù)來以成本效益高的方式利用人工智能。

人工智能和職位變動的現(xiàn)狀

盡管生成式人工智能已經(jīng)對營銷和數(shù)據(jù)分析工作產(chǎn)生了影響，但它并沒有導(dǎo)致大量裁員——工人們正在使用這些工具，而不是與它們競爭。到目前為止，人工智能的采用在科技驅(qū)動的行業(yè)（如信息技術(shù)、金融和教育）中最為普遍。

人工智能對各行業(yè)和角色的影響

盡管人工智能在新聞中的曝光率很高，但其采用率卻很低。根據(jù)北卡羅來納州商務(wù)部的分析，目前只有5%的美國企業(yè)正在使用它。不同行業(yè)的采用率各不相同，其中信息技術(shù)、科學(xué)、專業(yè)、技術(shù)和教育服務(wù)走在前列，而農(nóng)業(yè)、公用事業(yè)、建筑和運(yùn)輸/倉儲則排在后面。

就具體職位而言，在過去的一年里，生成式人工智能對營銷和數(shù)據(jù)分析的影響最大，使這些技能要求的工作崗位面臨最大的風(fēng)險(xiǎn)。然而，我們還沒有看到大規(guī)模的裁員。根據(jù)同一份YouGov報(bào)告，美國就業(yè)人員中使用人工智能工具的比例有所增加，從2023年7月的20%增加到現(xiàn)在的27%。看來，在人工智能應(yīng)用領(lǐng)先的行業(yè)中，營銷人員、分析師、內(nèi)容創(chuàng)作者和其他專業(yè)人員正在將人工智能整合到他們的工作流程中，而不是像許多人擔(dān)心的那樣，在ChatGPT發(fā)布時(shí)失去生計(jì)。

自O(shè)penAI的ChatGPT于2022年11月橫空出世以來，企業(yè)高層要求在業(yè)務(wù)流程中采用人工智能的壓力已經(jīng)變得眾所周知，且越來越普遍。

近兩年后，很明顯，語言翻譯行業(yè)也注意到了來自高端客戶的好奇。

根據(jù)Slator發(fā)布的2024年語言公司協(xié)會(ALC)行業(yè)調(diào)查報(bào)告，2024年1月至7月，76%的語言服務(wù)提供商(LSPs)收到了客戶關(guān)于人工智能翻譯或口譯的主動咨詢。

當(dāng)然，對人工智能的興趣并不局限于語言服務(wù)客戶；許多語言服務(wù)提供商長期以來一直在探索是否以及如何將人工智能集成到他們的工作流程中。

這反映在受訪者將“人工智能和大數(shù)據(jù)”選為未來三年他們希望員工具備的第一技能。

126名受訪者從行業(yè)中員工現(xiàn)在需要的頂級技能中選擇了一到三項(xiàng)?！叭斯ぶ悄芎痛髷?shù)據(jù)”被40%的受訪者提及，是被引用最多的答案，從2023年的第二位上升。

2024年，“創(chuàng)造性思維”這一榮譽(yù)由28%的公司認(rèn)定為必備技能?！胺?wù)導(dǎo)向和客戶服務(wù)”緊隨其后；在2023年高居榜首之后，2024年有26%的受訪者列出了這一點(diǎn)。

語言商店（The Language Shop）的董事薩姆·林加德（Sam Lingard）和總經(jīng)理賈敏·帕特爾（Jaimin Patel）為英國法庭口譯服務(wù)質(zhì)量評估中缺乏人工智能（AI）的應(yīng)用進(jìn)行辯護(hù)，這是目前針對法庭口譯和翻譯服務(wù)管理及供應(yīng)情況公開調(diào)查的一部分。

語言商店目前是為thebigword完成的法庭口譯任務(wù)提供質(zhì)量保證的供應(yīng)商。這家語言服務(wù)提供商（LSP）對英國所有法庭口譯預(yù)訂的1%進(jìn)行“神秘顧客調(diào)查”，每年大約對2000次電話口譯和面對面口譯任務(wù)進(jìn)行評估。

林加德告訴公眾，翻譯公司“目前沒有計(jì)劃使用人工智能”來“立即”提供質(zhì)量保證。

納爾斯伯勒的威利斯勛爵回應(yīng)道：“說實(shí)話，我覺得這很令人失望，因?yàn)槲覀冿@然處于這樣一種情況，人工智能和其他技術(shù)——不僅僅是人工智能——將在保持優(yōu)質(zhì)服務(wù)方面發(fā)揮越來越重要的作用?！?/p>

他補(bǔ)充道：“如果你們目前沒有做任何事情來引入這些技術(shù)，無論是通過培訓(xùn)人員還是在運(yùn)營中引入，那么我們應(yīng)該向政府提出這個(gè)重大問題?！?/p>

“這只是一種語言而已。其后果并不像在衛(wèi)生服務(wù)中那樣可怕，”斯伯丁的波特勛爵說道。

斯伯丁的波特勛爵對此表示贊同：“似乎有一種猶豫，要不要接近這個(gè)目標(biāo)，因?yàn)檫@項(xiàng)特殊服務(wù)非常重要。但衛(wèi)生服務(wù)已經(jīng)開始使用它，從用戶的角度來看，沒有比衛(wèi)生服務(wù)更重要的服務(wù)了?！?/p> ]]> http://www.epga.cn/archives/35736.html Tue, 10 Dec 2024 03:42:18 +0000 http://www.epga.cn/?p=35736
作者：安娜·莫拉諾

一項(xiàng)研究合作推出了一種開創(chuàng)性的人工智能（AI）模型，能夠翻譯構(gòu)成植物遺傳“語言”的序列和結(jié)構(gòu)模式。

據(jù)信為同類中首個(gè)人工智能模型的Plant RNA-FM，由約翰·英納斯中心的植物研究人員與埃克塞特大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家合作開發(fā)。

該模型的開發(fā)者表示，這是一項(xiàng)智能技術(shù)突破，可以推動植物科學(xué)的發(fā)現(xiàn)與創(chuàng)新，并可能推動對無脊椎動物和細(xì)菌的研究。

與眾所周知的化學(xué)物質(zhì)DNA相似，RNA也是一種對所有生物體都重要的分子，負(fù)責(zé)在其序列和結(jié)構(gòu)中攜帶遺傳信息。在基因組中，RNA結(jié)構(gòu)由被稱為核苷酸的構(gòu)件組合而成，這些構(gòu)件以與字母組合成單詞和短語相同的方式排列成特定模式。

約翰·英納斯中心的丁一良教授團(tuán)隊(duì)研究RNA結(jié)構(gòu)，這是RNA分子中的一種關(guān)鍵語言，RNA可以折疊成復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，調(diào)節(jié)復(fù)雜的生物學(xué)功能，如植物生長和應(yīng)激反應(yīng)。

為了更好地理解RNA在其功能中發(fā)揮的復(fù)雜作用，丁教授團(tuán)隊(duì)與?？巳卮髮W(xué)的李科博士團(tuán)隊(duì)合作。

譯員們對西蒙與舒斯特（Simon & Schuster）旗下的維恩·博世與科寧（Veen Bosch & Keuning，簡稱VBK）出版社“災(zāi)難性的決定”表示擔(dān)憂，該出版社決定使用人工智能（AI）將一些書籍翻譯成英文。

《書商》雜志上周透露，這家總部位于烏特勒支的出版社正在“與一些荷蘭作家合作，進(jìn)行一項(xiàng)有限實(shí)驗(yàn)，利用人工智能將他們的書籍翻譯成英文”。后來《衛(wèi)報(bào)》報(bào)道稱，“該項(xiàng)目包含不到 10 本書——全部是商業(yè)小說”，并不包括任何文學(xué)書籍或在任何時(shí)候可能出售英文版權(quán)的書籍。英國廣播公司廣播4頻道的“今日”節(jié)目也對該事件進(jìn)行了后續(xù)跟蹤報(bào)道。

這家出版社今年早些時(shí)候被西蒙與舒斯特收購，該出版社解釋說，這將包括“一個(gè)編輯階段，作者們已獲準(zhǔn)進(jìn)行此項(xiàng)工作”。

盡管這家荷蘭出版社歸西蒙與舒斯特所有，但據(jù)《書商》了解，這兩家出版社的編輯決策仍然是分開的。

業(yè)內(nèi)人士對此舉可能造成的“聲譽(yù)損害”以及人工智能引入翻譯流程的低效率表示擔(dān)憂。

路易絲·羅杰斯·拉拉里已經(jīng)翻譯了15本法文小說，并且是《馬蒂斯的書籍》（泰晤士與哈德遜出版社/芝加哥大學(xué)出版社）的作者，她解釋說，由于耗時(shí)的“后編輯”過程，人工智能生成的翻譯“最終結(jié)果”可能“比第一次良好的人工翻譯花費(fèi)更多”。

最早使用人工智能進(jìn)行語言翻譯的實(shí)例是在1954年Georgetown-IBM實(shí)驗(yàn)使用IBM 701將羅馬化俄語中的句子成功翻譯成英語。從那時(shí)起，通過使用情感分析和自然語言處理，人工智能翻譯變得更加復(fù)雜。例如，當(dāng)Google將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整合到其翻譯工具中時(shí)，他們通過人工智能翻譯系統(tǒng)在翻譯服務(wù)方面取得了巨大的進(jìn)步，這些系統(tǒng)不僅提供文本翻譯，還提供語音翻譯。

人工智能在翻譯中的作用日益增強(qiáng)，使其成為語言專家參加人工智能課程的理想選擇。以下是人工智能如何影響基于語言翻譯的職業(yè)：
通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種人工智能，現(xiàn)在被用來執(zhí)行更準(zhǔn)確的翻譯。他們不是翻譯段落的碎片，而是一次翻譯一堆句子。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過稱為編碼的過程開始翻譯，該過程將數(shù)字代碼分配給句子中的單個(gè)單詞。然后用正在翻譯成的語言中具有相同含義的相應(yīng)單詞來證實(shí)這些數(shù)字。因此，通過使用基于歷史語言數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供準(zhǔn)確的翻譯。

通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行語言翻譯還為開發(fā)人員提供了優(yōu)勢，即他們不需要像其他替代系統(tǒng)那樣創(chuàng)建廣泛的算法和規(guī)則。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過研究基于不同類型翻譯的幾個(gè)例子來自學(xué)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展是，不是從各種模型中學(xué)習(xí)，而是將網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)鏈接到整個(gè)語言數(shù)據(jù)庫，從而使AI自己得出結(jié)論。這些系統(tǒng)為那些掌握人工智能并對語言學(xué)工作方式有獨(dú)特興趣的人提供了完美的職業(yè)選擇。

AI為人類翻譯協(xié)助：

人工智能也被用作協(xié)助人工翻譯的工具。這些系統(tǒng)利用增強(qiáng)智能向人工翻譯人員提供適當(dāng)?shù)拿~和單詞替代方案的建議，并幫助他們編輯翻譯的內(nèi)容。這種基于AI的技術(shù)適用于識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)分析正在翻譯的標(biāo)準(zhǔn)語言單詞，然后檢查它們的準(zhǔn)確性，流暢性和語法。這些檢查是針對目標(biāo)語言中的本機(jī)文本進(jìn)行的，然后針對在翻譯內(nèi)容中檢測到的差異實(shí)例形成建議。因此，對于語言翻譯人員來說，了解這些翻譯系統(tǒng)的工作原理可以幫助他們在更短的時(shí)間內(nèi)提供翻譯得更好的內(nèi)容。
統(tǒng)計(jì)翻譯方法：

AI也經(jīng)常通過統(tǒng)計(jì)模型來執(zhí)行翻譯。這些數(shù)學(xué)模型比較雙語系統(tǒng)以比較具有相似含義的相應(yīng)元素的文本。這些模型最適合用于翻譯使用標(biāo)準(zhǔn)化語言的正式文檔，這種語言與日常語音沒有多少共同之處。

對于在非正式文本上使用翻譯，人工智能被用于從社交媒體帖子和其他非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容等口語語言中挖掘信息，以準(zhǔn)確地傳達(dá)更復(fù)雜的元素，如慣用語，詞匯和非正式寫作中使用的其他特征。理解這種翻譯的邏輯過程將使翻譯人員在翻譯中具有優(yōu)勢，翻譯的含義盡可能接近原始內(nèi)容的意圖。
翻譯雙語詞典：

人工智能使語言翻譯人員可以更輕松地在旅途中執(zhí)行復(fù)雜的翻譯。通過使用雙語詞典，基于AI的模型在具有相似含義的單詞之間建立了詞源聯(lián)系。這允許AI通過一種語言建立連接和集群，以了解其他語言的運(yùn)作方式。