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
: : 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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All Comments

By Cara
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
期上升,之後還會有新型態的工作

By Noah
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59
有自我找尋有用資訊的能力
現在的AI就是有什麼就答什麼沒有分辨

By Daph Bay
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10

By Isabella
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59
完成 剩下兩個就是被取代

By Jessica
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
太多

By Robert
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Susan
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
節省醫生或產線時間是對的,取代是錯的。

By Lauren
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Rae
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
未來勞動人口
都不知道有沒有現在的一半

By Puput
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Vanessa
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10

By Faithe
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Noah
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
吧。

By Bennie
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59
取代任何一間公司的任何專業人員? 幻想當然可無限
,現實卻沒那麼好。

By Sandy
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10

By Aaliyah
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59
都好遙遠。拿英文翻譯來說,AI絕對是做得夠好了吧,
怎麼沒看到學校英文老師,口譯被取代? 大家為什麼
還要上英文課?這就是現實。

By Delia
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10

By Megan
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59
是決策問題。根本不存在取代問題。

By Suhail Hany
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
機會而已,AI發展起來對我來說又沒差。我喜歡酸自己
的專業,發展被過度幻想,不行喔。

By Connor
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59
想。

By Frederic
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
ymo 在SF 有無人計程車 已經在收費了 nuro 有無人送
貨車 已經在TX AZ 幫一些grocery送貨 。Aurora 在TX
有無人貨車幫fedex送貨 Amazon 有無人drone 在送貨
全AI遙控的 不需要人遙控

By Olivia
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59
面那幾家 我會知道 是因為我每一家都面過

By Blanche
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10

By Odelette
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59
突破性發展 也許再幾年發展就有機會取代

By Delia
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
這幾個例子都是在干擾很少的地方運作,但原PO卻說

By Hardy
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Kristin
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
商業化,然後廠商自己都說有些情境表現要再加強

By Ophelia
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Heather
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
商業化的困難也是有的,不然gpt已能回覆軟硬體問題

By Dorothy
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Jake
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10

By Christine
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Poppy
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10

By Agatha
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Leila
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
但實際所見就是不如原PO說的「大部分或起碼1/10」呀

By Elizabeth
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Quanna
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10

By Xanthe
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59
那真的會貽笑大方。不過…也好啦,新產業總是需要

By Joseph
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
順利賺錢囉 >.v

By Poppy
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Madame
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
不懂

By Carolina Franco
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Mia
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10

By Frederic
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Ethan
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
你們沒意識到商業化的問題。機器高效,但認知能力差

By Andrew
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Carol
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10

By Kristin
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Zora
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
你要有足夠的價值且安全就要L4、L5,但這難度不只高

By Sierra Rose
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Irma
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10

By Belly
at 2023-02-14T22:59
at 2023-02-14T22:59

By Joseph
at 2023-02-11T18:10
at 2023-02-11T18:10
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