麻省理工学院召开会议，召集人工智能和自动化专家考虑这项技术对就业和行业的影响。

机器人为我们的工作而来。这就是对人工智能日益受到技术和政策精英以及广大公众的恐惧。但是我们到底应该担心到什么程度呢？
 
为了考虑人工智能将对就业产生什么影响，麻省理工学院(MIT)本周将召开一个名为“工作的未来”的会议，一些领先的思想家和分析师将齐聚一堂。在会议之前，IEEE Spectrum与麻省理工学院技术、经济和国家安全项目主任R.David Edelman讨论了他对人工智能即将扮演的角色的看法。
 
埃德尔曼说，他最近看到与人工智能相关的担忧(与经济焦虑混合在一起)在很大程度上与十年或十五年前网络安全担忧开始加剧的方式相同。
 
他表示：“越来越多的问题，比如人工智能对未来工作的影响，成为了解我们的经济未来以及我们为美国人带来繁荣的能力的赌注。”“这就是为什么你会看到广泛的兴趣，不仅来自劳工部，不仅来自经济顾问委员会，还包括整个政府，进而整个社会。”
 
在来到麻省理工学院之前，Edelman从2010-‘17年间在白宫工作，担任过多个职务，包括总统经济和技术政策特别助理(Special Assistant On The President On Economic And Technology Policy)。爱德曼还在春季的麻省理工学院组织了一个相关的会议，麻省理工学院人工智能政策大会(MIT AI Policy Congress)。
 
不过，在本周的未来工作会议上，埃德尔曼表示，他将倾听一些他认为还没有引起所有人注意的问题。但他们可能很快就会。
 
埃德尔曼说，首先，主流对话中没有足够的注意力关注人工智能控制的系统和人类控制的系统之间的界限。
 
他说：“我们需要弄清楚，人们什么时候愿意把决策交给机器人，什么时候不舒服。”“愿意在飞机上将自己的生活转向自动驾驶的美国人的百分比，和愿意在特斯拉上将自己的生活转向自动驾驶的美国人的百分比之间，存在着巨大的差距。”
 
需要明确的是，埃德尔曼并不是说这代表了任何一种毫无根据的恐惧。只是公众对自动驾驶或自动驾驶系统的讨论是非常非此即彼的。要么自动驾驶系统被认为在所有情况下都是100%可靠的，要么它被视为不成熟，永远不会被使用。
 
其次，还没有足够的注意力投入到我们可以在适当的地方理解人工智能系统何时赢得公众信任以及何时没有赢得公众信任的指标问题。

人工智能研究人员所说的最后一个将会实现自动化的职业是--出乎意料，出乎意料--人工智能研究。“每个人都认为他们的工作将是最后一个自动化的工作。”

Edelman指出，人工智能系统的可靠性仅取决于创建它们的数据。因此，关于种族和社会经济偏见的问题(例如，人工智能招聘算法)是完全合适的。埃德尔曼表示：“关于人工智能驱动的招聘的说法正以前所未有的速度向前发展。”“似乎有一种脱节。我急切地想知道，我们是不是处在一个需要对人工智能影响的招聘踩刹车的地方？或者，我们是否有一些技术或法律背景下的模型，可以给我们今天缺乏的信心，使我们相信这些系统不会造成第二个偏见来源？“

埃德尔曼表示，对话的第三个领域值得媒体和政策更多关注，那就是人工智能对哪些行业的威胁最大。他说，虽然人们一直在讨论已经被放在人工智能交叉目标中的工作，但较少讨论的是问题本身固有的偏见。
 
耶鲁大学(Yale University)和牛津大学(University Of Oxford)人类未来研究所(Future Of Humanity Institute)2017年的一项研究调查了人工智能专家，他们在一定程度上预测了人工智能对就业和经济繁荣构成的最严重威胁。埃德尔曼指出，接受调查的行业专业人士在调查中都略微透露了一些信息：人工智能研究人员所说的最后一个将会实现自动化的职业是--出乎意料，出乎意料--人工智能研究人员。
 
“每个人都认为他们的工作将是最后一个自动化的工作，因为它太复杂了，机器可能无法掌握，”Edelman说。
 
他说：“现在是我们确保适当挑战这一共识的时候了，这一共识是我们唯一需要做的准备，就是为最低工资和最低技能的工作做准备。”“因为很可能那些我们认为是好的中等收入工作，甚至可能需要一些教育，可能会被取代，或者其中的主要技能被取代。”
 
最后是相信人工智能对工业的影响将是消除就业机会，并且只会消除就业机会。埃德尔曼说，当证据表明任何这样的威胁可能会更加微妙。
 
人工智能可能确实会消除某些类别的工作，但也可能产生将新技术融入旧格式的混合工作。就像20世纪初电力的铺设一样，新的研究领域也如雨后春笋般涌现出来。毕竟，在电力成为一种不只是客厅奇观的东西之前，并不真的需要电气工程师。人工智能工程有一天会成为一个独立的领域吗？(当然，有自己的工作类别、学术研究领域和专业会员组织？)。
 
“为了赢得我们的信任，我们应该做艰苦的、技术性的、往往不那么性感和乏味的设计系统的工作，”他说。“人类在将技术精灵放回瓶子里的过程中非常不成功。…。我们正处于一场技术革命的先锋，教会我们如何与人类友好相处。但那会有很多工作要做。因为它有很多东西要学。“。