某些行業,如航空和自動駕駛汽車,受到嚴格的法規約束,可能會減緩AI的採用。這些行業必須滿足監管機構(如FAA和EASA)設定的嚴格安全和可靠性標準。

在航空業,用於飛機、航空交通管制和無人機(UAV)的AI系統必須經過廣泛的測試、模擬和認證過程,以驗證其在各種飛行條件和情況下的性能。航空安全的高風險要求採取謹慎的AI整合方式,因為任何小問題都可能使整個行業倒退數年。

同樣地,自動駕駛汽車必須滿足交通管理部門制定的嚴格安全標準,以確保乘客和行人的安全。監管機構要求在允許自動駕駛系統在公共道路上運行之前,對其進行廣泛的測試和驗證。必須解決處理意外障礙和極端天氣條件等邊緣情況,以及責任和網絡安全問題。

隨著技術的進步,這些行業的監管環境正在不斷演變,但監管機構的任務是在促進創新和確保公共安全之間找到平衡。這意味著某些行業可能不願意快速採用AI,因為他們必須優先考慮安全和可靠性,而不是快速的技術變革。

計算能力是稀缺資源,有人認為未來計算能力將像黃金或石油一樣-供不應求。如果AGI(人工通用智能)確實具有變革性,由於所需的巨大計算資源,維護它將是一項極其資源密集和昂貴的技術。

公司和政府可能會優先將AGI功能分配給潛在影響最大的項目,如太空探索、氣候變化建模和生物醫學研究。這些雄心勃勃的高影響力項目可能會優先獲得AGI,從而減少了用於更普通日常任務的計算能力。

此外,AGI還需要強大的人類監督,尤其是在醫療保健、執法和政策制定等敏感領域。AGI在這些領域主要將作為顧問而非決策者,進一步限制了其廣泛應用。

對於AGI系統所需的專門數據中心、高速網絡和電力要求,在每個辦公桌上實施可能並不實際。為了防止濫用並確保計算能力不會浪費在可由資源較少的AI系統處理的任務上,對AGI的訪問可能會被謹慎地配給。

此外,能源稀缺問題也給AGI的廣泛部署帶來了重大挑戰。這些先進AI系統的推論成本和功耗估計至少是培訓成本的10倍。這種計算需求的指數級增長可能會限制AGI在日常任務中的實際應用,因為為這些系統供電的能源成本可能過高或根本無法獲得。

總之,計算能力的稀缺、對強大人類監督的需求,以及AGI系統的高能耗特性,都表明這項技術的廣泛應用可能會受到限制,至少在短期內如此。AGI最具變革性的用例可能會被保留給高影響力的專門項目,而不是日常任務。

人類越來越重視人際互動,可能會反對廣泛採用AI。人們對新興AI技術表示擔憂甚至憤怒的趨勢正在增長。例如,當AI生成的視頻「Sora」發布時,它受到了大量反對,許多人呼籲將其禁止。這種情緒並非孤立,還有許多例子表明人們強烈反對使用生成式AI,擔心其可能的濫用和負面社會影響。

此外,某些行業和工作可能會免於AI的干擾,因為人們更喜歡與其他人互動。例如,在創意行業中,人類創作的內容通常被視為比AI生成的作品更有價值。同樣,在客戶服務角色中,許多人更喜歡與人類代表交談,而不是與AI聊天機器人。

網上平台也正在採取措施應對AI生成內容的興起,YouTube要求創作者披露在視頻中使用了AI。谷歌也正在從搜索結果中刪除AI生成的SEO內容,以優先考慮有機的人工撰寫內容。這些措施表明,需要在AI能力和以人為中心的體驗之間保持平衡。

此外,驅動先進AI系統所需的計算資源的稀缺可能會限制其廣泛部署,因為政府和公司可能會優先將AI用於高影響力的變革性應用,而不是日常任務。這可能進一步導致AI在某些行業和工作崗位中的採用速度較慢。

總的來說,人們可能會反對AI的採用,各種情境中人們更喜歡人際互動,以及計算資源的限制,都表明AI可能不會像一些人預測的那樣快速取代工作。AI融入社會將是一個漸進和微妙的過程,受到技術進步和人類價值觀的共同塑造。

網上平台正在採取措施應對AI生成內容可能帶來的問題。一些關鍵措施包括:

1. 內容披露要求:YouTube等平台現在要求創作者聲明他們的內容是否包含AI生成的材料。這使觀眾能夠對所消費的內容做出明智的決定。

2. 用戶舉報和審核:觀眾可以舉報違反平台指南的AI生成內容,平台使用AI和人工審核的組合來檢測和解決此類違規行為。

3. 算法調整:平台可能會調整其算法,以優先考慮人工創作的內容而不是AI生成的垃圾內容。這可能包括降低被認為主要由AI生成的頻道或內容的排名。

4. 禁止AI生成內容:一些平台可能會完全禁止使用AI生成的內容,特別是在它被用來操縱平台系統(如搜索引擎優化垃圾)的情況下。

5. 驗證系統:網站可能會開發新的機制來驗證用戶是人類,並阻止AI代理程序爬取和影響其指標,如廣告收入。

這些措施表明,網上平台正在採取主動措施,以減輕AI生成內容的潛在負面影響,優先考慮真實的人工創作內容,並保護其平台的完整性。

儘管AI的進步無疑令人印象深刻,但仍有幾個原因可能導致AI並不會像一些人預期的那樣快速取代你的工作:

1. 嚴格的法規:航空、自動駕駛汽車和醫療保健等行業都有嚴格的安全和可靠性標準,AI系統必須經過廣泛的測試和認證過程才能被整合。這種謹慎的方法可能會減緩這些行業中AI的採用。

2. 計算能力稀缺:像AGI(人工通用智能)這樣的先進AI系統所需的計算資源預計將極其稀缺和昂貴。政府和公司可能會優先將這些資源分配給高影響力的項目,如太空探索、氣候變化建模和生物醫學研究,而不是日常任務。

3. 人們更喜歡人際互動:人們對新興AI技術表示擔憂甚至憤怒的趨勢正在增長,尤其是在創意行業。人類可能會繼續重視人與人之間的互動,從而抵制AI在某些領域的廣泛採用。

4. 潛在的反彈和監管:網上平台和搜索引擎已經採取措施來抑制AI生成內容的使用,如從搜索結果中刪除或要求明確披露。這可能會限制AI對某些行業和工作的影響。

5. 能源限制:大規模AI系統(如AGI所需的系統)的巨大能源需求,可能會成為其廣泛部署的一個重大挑戰,因為目前的能源基礎設施可能無法支撐這種需求。

總之,儘管AI進步無疑具有變革性,但監管障礙、計算能力稀缺、人類偏好以及潛在的反彈,都表明AI可能不會像一些人預測的那樣快速取代工作。AI對就業市場的未來影響可能會更加微妙和漸進,而不是那些常常提出的悲觀預測。