人工智慧真的來了 - 工程師
By Brianna
at 2023-02-12T09:57
at 2023-02-12T09:57
Table of Contents
很難想像科技版的大家怎麼會為了這種事情爭論
AI取代一大部分人力是現在進行式,甚至已經已發生了吧
不是只有可以語言對話的東西是AI
醫療類的 腦波診斷,核磁共振造影 憂鬱症輔助診斷
或者生產端的視覺檢測、產線備料
更別說已經在上路的自駕車系統了
不過說取代人類太可怕,但只要原本需要從10個人的產線變成9個人
那這社會上的失業率就上升10%,應該就足夠讓大家緊張了
※ 引述《opencat (opencat)》之銘言:
: 整天就想取代醫生 ....
: AI 最多就只能成為醫生的輔助工具而已
: 除非你能說服 每個被治療的病患可以接受AI誤判
: 沒有任何一款醫療的AI 可以達到100%的辨識率 誤判是必然的
: 你的訓練資料 測試資料 正確答案 都是來自於 人類醫生
: 在某些情況下 人類醫生對於病例 還會出現判斷的分歧
: 醫生誤診 被病患告上法院
: 醫生可以用自己的經驗 所學的知識 進行答辯
: AI誤判 請問AI有辦法針對自己的誤判進行答辯嗎?
: 有一部分的ai模型是有可解釋性的
: 但這些轉換成為法律上的答辯 應該還是有一些難度
: 另外再收集這些訓練資料的時候
: 應該是沒有取得醫生願意在法律問題背書的同意
: 所以 取代醫生前先取代律師吧
: 對了 法律是為人設計的
: AI敗訴的機率 會不會比人類還高呢?
: 所以AI取代醫生有生之年是不可能的
: 有些責任 AI扛不住
: ※ 引述《nanpolend (不敗楊)》之銘言:
: : 幾年前看李開復的書
: : 其實是半信半疑的
: : 電腦不可能取代人類的
: : 但是電腦可以取代部分人類的
: : 書中舉放射科醫生為例子
: : 當電腦判別癌症能力比平均醫生高
: : 只會留下少數精英的放射科醫生
: : 早上我在練習深度學習KNN
: : 類似畢氏定理公式
: : 影片類別分類的python
: : 使用google colab怎樣跑都不過
: : 想說chatgpt你不是很猛
: : 拿錯誤的code複製貼上問
: : 回答的code跑colab竟然過了
: : 不是書中作者寫錯就是版本差別
: : chatgpt竟然可以分析
: : 和找出錯誤語法
: : google工程師測試
: : 它可以考過資工碩士面試題
: : 絕不是唬爛的
: : 不過它是有弱點的
: : 需要大量數據和強大算力
: : 優秀的演算卷積神經網絡學習
: : 和少數精英強化模式
: : 圖靈那時受限機器效能無法做到
: : 如今弱人工智慧能做到只是成本問題
: : 所以要身體健康長命百歲
: : 才有機會看到技術突破的奇異點
: : 強人工智慧不知道何時會發生
: : ----
: : Sent from BePTT on my Realme RMX3241
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AI取代一大部分人力是現在進行式,甚至已經已發生了吧
不是只有可以語言對話的東西是AI
醫療類的 腦波診斷,核磁共振造影 憂鬱症輔助診斷
或者生產端的視覺檢測、產線備料
更別說已經在上路的自駕車系統了
不過說取代人類太可怕,但只要原本需要從10個人的產線變成9個人
那這社會上的失業率就上升10%,應該就足夠讓大家緊張了
※ 引述《opencat (opencat)》之銘言:
: 整天就想取代醫生 ....
: AI 最多就只能成為醫生的輔助工具而已
: 除非你能說服 每個被治療的病患可以接受AI誤判
: 沒有任何一款醫療的AI 可以達到100%的辨識率 誤判是必然的
: 你的訓練資料 測試資料 正確答案 都是來自於 人類醫生
: 在某些情況下 人類醫生對於病例 還會出現判斷的分歧
: 醫生誤診 被病患告上法院
: 醫生可以用自己的經驗 所學的知識 進行答辯
: AI誤判 請問AI有辦法針對自己的誤判進行答辯嗎?
: 有一部分的ai模型是有可解釋性的
: 但這些轉換成為法律上的答辯 應該還是有一些難度
: 另外再收集這些訓練資料的時候
: 應該是沒有取得醫生願意在法律問題背書的同意
: 所以 取代醫生前先取代律師吧
: 對了 法律是為人設計的
: AI敗訴的機率 會不會比人類還高呢?
: 所以AI取代醫生有生之年是不可能的
: 有些責任 AI扛不住
: ※ 引述《nanpolend (不敗楊)》之銘言:
: : 幾年前看李開復的書
: : 其實是半信半疑的
: : 電腦不可能取代人類的
: : 但是電腦可以取代部分人類的
: : 書中舉放射科醫生為例子
: : 當電腦判別癌症能力比平均醫生高
: : 只會留下少數精英的放射科醫生
: : 早上我在練習深度學習KNN
: : 類似畢氏定理公式
: : 影片類別分類的python
: : 使用google colab怎樣跑都不過
: : 想說chatgpt你不是很猛
: : 拿錯誤的code複製貼上問
: : 回答的code跑colab竟然過了
: : 不是書中作者寫錯就是版本差別
: : chatgpt竟然可以分析
: : 和找出錯誤語法
: : google工程師測試
: : 它可以考過資工碩士面試題
: : 絕不是唬爛的
: : 不過它是有弱點的
: : 需要大量數據和強大算力
: : 優秀的演算卷積神經網絡學習
: : 和少數精英強化模式
: : 圖靈那時受限機器效能無法做到
: : 如今弱人工智慧能做到只是成本問題
: : 所以要身體健康長命百歲
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