AI那麼牛，你離失業還有多遠？
在AI從業者的圈子裡，一直流傳著一個預言：未來，將是一個「技術性失業」的世界。
聽說，每一類AI新產品的發布，都意味著某一個行業的人們將失去他們的飯碗。
聽說，AI將會導致數百萬的崗位消失。
然而，目前為止，聽說還只是聽說，大大小小的工廠里還是遍布往來穿梭的工人，城市還是需要那些早晨3點便起床的身影清掃，而至於翻譯、記者也都還抱著自己的飯碗緊緊不放。
可能，那些牛得不得了的AI，只活在新聞報道的標題部分吧。
不過今天，小芯還是要帶大家看看，那些號稱要取代一個行業的AI們，離這一目標還有多遠。
AI作畫？達芬奇的棺材板壓不壓得住？
AI進軍美術界早已不是新聞。許多研究機構都在通過人類演示作畫過程訓練AI，讓人工智慧也可以「理解」畫布上的筆觸。不過，它們的作品大多是這樣的……
咳咳，頗有新表現主義的風骨嘛。
但是近日，DeepMind擁有AI界達芬奇的消息一出，還是讓美術生們瑟瑟發抖了。
DeepMind設計了一個深度強化學習智能體，通過與計算機繪圖程序進行交互，AI可以在在數字畫布上繪製作品，並改變筆刷的大小、壓力和顏色。
而為了讓智能體能夠做到真正的「繪畫創作」，在為AI提供大量圖片、美術作品樣本的基礎上，DeepMind還訓練了另外一個神經網路——鑒別器。鑒別器經過訓練之後，能在一定程度上判斷真實數據與渲染數據，從而可以預測特定圖畫是由智能體創作而出的，還是通過真實圖片採樣得到的。通過鑒別器的評價，智能體便可以得到獎懲信號，從而「學會」真正的繪畫。
並且，DeepMind還讓智能體對同一張作品進行再現。這時候，鑒別器便可以通過判斷再現後的作品是之前作品的簡單復刻，還是又一次的創作行為，讓智能體掌握不同的繪畫「技巧」。
不同於之前的AI，DeepMind的智能體可以自發地將實體用不同的筆觸表現，並呈現出不同的風格。而且，因為智能體輸出的結果是筆觸的組合而非像素的集合，這一智能體還能通過機械臂將圖像表現在真實的畫紙上。
據DeepMind表示，該智能體不僅可以「繪」出不同的數字和字元、還能夠根據人類面部進行肖像畫創作。在之前的訓練中，智能體便用印象派的手法二次創作了達芬奇的《蒙娜麗莎》。
AI主持？賣萌可還行？
而AI界，人工智慧搶主持人飯碗的嘗試也不止一次了。
AI主持人不但可以根據觀眾的喜好設定嗓音和外貌，而且還不懼加班加點，可以說是播音主持專業的大敵了。
日本放送協會（NHK）早在去年便擁有了第一個AI主播——奈奈子，主要用於在無人值守的時段播送天氣、新聞。不過，「她」的技術核心主要在於語音合成。奈奈子既沒有虛擬形象，也不能獨立生成內容。「她」的主持人串詞，都是由工作人員提前準備好的。
但今年4月剛剛上崗的NHK新主持——Yomiko已經完全不一樣了。「她」不僅外表甜美可人，還擁有了自己的獨特嗓音。
技術人員通過在資料庫中輸入海量NHK主播閱讀新聞的錄音數據，並將這些數據通過人工標籤的方式分解為10萬個「音素」，讓Yomiko擁有了自己的聲音。雖然在發音中還存在些許不自然，卻相較之前必須通過單人聲音採集進行語音合成的方式，有了重大突破。
至於內容生成，Yomiko似乎也還無法做到。不過，這一功能在AI主持圈也已經不是新鮮事了。例如五代微軟小冰，就可以在大量人類語料訓練的基礎上，自動生成上下文的語句，並且由合成的語音播報出來。
AI律師？除了辯論無所不能
人工智慧，對於很多大型律師事務所來說已經司空見慣。尤其在案例查找及信息核對方面，AI有著天然的優勢。
但在前不久，20名經驗老道的美國律師在保密合同審核上被AI擊敗，讓許多人都不知所措。
這個AI屬於一個2014年才成立的公司——LawGeex。為了讓AI學會理解法律文書，LawGeex在現有語義理解研究的基礎上，發明了法律語言處理模塊及法律語言理解模塊，讓AI能夠從法律層面的語義上理解合同，而非運用簡單的關鍵片語合篩選規避有風險的保密合同。
AI能在律師界做到這一點，主要還是因為法律文書不會出現俚語用法、一詞多用的情況。在現有的語義理解研究下，研究人員只需要替換資料庫中的詞句對AI進行訓練即可。可以說，律師界在不久之後大規模出現這一類合同審查AI，並非難以實現。
不過，這之中也有風險。在AI的監督學習中，經過人工解讀的法律條款將成為重要部分。而人為解讀法律極有可能出現意義偏差，甚至偏見。當AI被廣泛使用，這種偏見甚至會被擴大，成為被曲解的法律。因此，在AI訓練中，監督性質的強化學習模塊也必不可少。甚至，還需要一些第三方的機構運用人工對AI進行監測。
讀芯君開扒
被取代這種事，很遠也很近
AI技術的出發點，本就是節省人力、物力，且就目前AI的表現來說，上至CEO，下至螺絲釘，沒有任何人能在AI時代向大家保證自己絕不會失業。
但是，與「AI取代人類」這句話一樣常常被人提起的，還有另外一句——「AI會創造無數崗位」。
人工智慧威脅論便是在隨時提醒我們，為了保證AI應用的安全性，人為的監測必不可少。AI雖然會取代我們今天的工作，但是我們會成為AI的主人。不但不會失業，還會成為AI的領導，想想是不是有點小激動呢？
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我們一起探討AI落地的最後一公里
作者：羊習習
參考文獻鏈接：
https://m.sohu.com/a/226606998_390227?_f=m-sub_channel_911_feeds_179
https://www.guokr.com/article/442814/
http://m.sohu.com/a/227131982_580076
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