The Rise of the Machines – Why Automation is Different this Time

The Rise of the Machines – Why Automation is Different this Time

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Language: Chinese

Type: Robot

Number of phrases: 138

Number of words: 226

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你覺得距離機械取代並勝任你的工作還有多久時間? 過去自動化指機械只能在工廠內執行 無須用腦且高重複性的工作 現在,他們學會了降落飛機,診斷癌症和貿易股票 我們正在進入前所未有的自動化新時代 2013年的一項研究表明, 美國幾乎一半的工作可能在未來二十年內實現自動化 可是等等… 自動化不是已經存在幾十年了嗎? 這一次有什麼不同? (以前的創新) 以前一切事物簡單直接 創新使人類工作變得更加容易 生產效率也隨之提高 這意味著在單位人數和時間內 可以生產更多的產品及服務 雖然減少了許多就業機會 不過同時也創造了更多更好的工作機會 為解決人們增長的工作需求提供了重要的幫助 簡單地說,創新帶來更高的生產效率 減少了舊工作,但同時帶來更多更新更好的工作 總體而言,大家都適應了這個模式 生活水準也有所提高
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人類的發展是可以很明顯區分的 在很長一段期間裡,我們大多從事農業的工作 工業革命後,某些農民走向製造業 而當自動化機械普及後,人類又走向了服務業 在不久之前,人類進入了資訊時代 剎那間,所有的規則都被改變了 我們的工作被比過去更有效的機器給取代了 這顯然令人擔憂 不過…創新一定會拯救我們的,對吧? 雖然新資訊時代產業蓬勃發展 但是他們創造的新工作卻越來越少 1979年,通用汽車雇用超過80萬工人 賺取約110億美元 在2012年,Google賺取了約140億美元 卻只聘請了58萬人 你可能覺得這種比較沒什麼意義 但Google就是一個創造新就業機會的——新興產業 舊行業逐漸失去動力 單以汽車行業為例 - 當100年前他們新興時
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他們創造了許多巨大的行業 汽車改變了我們的生活方式 我們的基礎設施,和我們的城市規劃 數以百萬計的人也因此直接或間接找到工作 幾十年投資維持了整個趨勢 如今,這個過程已基本飽和 在汽車行業的創新已經不能像新興時創造那麼多就業崗位 雖然電動車還是非常有潛力的 那也不會突然創造數百萬個新的就業機會 那等等……網路呢 ? 一些資訊專家認為 網路是電力普及衍生的產物 如果用此作為對照,我們可以看出 新時代創新與舊時代創新的區別 網路創造了新的產業 但它所創造的不足以彌補人口增長的 更不能補足被網路傷害的舊產業 百視達(一家錄影帶出租公司)在巔峰期 2004年 聘請了 84,000名員工,並獲得 60億美元的收入 但在2016 Netflix公司只有有4、500多名員工 卻可盈利 90億美元
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或以我們自己為例,雖然全職的員工只有 12人 Kurzgesagt卻可以被百萬人收看 一個電視台若要達到如此效果需要更多更多的員工 資訊時代的創新並未能夠創造足夠的新工作機會 這已經夠糟糕了 但現在新一代的自動化潮流正在慢慢取代人們的工作 (機器的新種類) 要了解這一點,我們需要先理解自己 人類的進步是基於勞動的分配 千年下來,我們的工作愈發地專業化 即使現在的智慧機械 在處理某些複雜的事情上表現仍不理想 但它們能在特定、可預測性高的工作環境下完美地工作 這摧毀了許多工廠的工作崗位 不過如果我們詳細研究複雜漫長的工作 我們會發現,其實它們都是由許許多多 簡單重複的小工作一件接一件地串聯下來的 現在的機器已經差不多能夠有效地把大而複雜的事物 打散成各種重複性高的工作
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而人類將逐漸地失去專精化這塊領地 我們已在被淘汰的邊緣 3C產品通過機器學習 以大量訊息及通過分析數據獲取技能 它們會因為訊息的串聯而表現更佳 機械能夠自我學習 欲使電腦專精於某事情,我們只需提供大量有關的數據 當你在網上購物時 它會慢慢學習並提示一些你可能感興趣的物品 從而讓你買更多東西 機器學習的快速發展依賴於這幾年來 人類開始收集有關一切事物的數據 行為、天氣模式、醫療記錄、通訊系統 旅遊數據,當然還有有關工作習慣的數據 我們已意外的建立了一個巨大的圖書館 而機器可以使用它來學習人類如何做事 以及如何做得更好 這些數位化的機械可能是所有工作的最大殺手
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它們可以快速的複製 你還可以免費的升級它們 只需要使用新的代碼,而不需要投入材料 這樣他們就有能力工作的更快,有多快呢? 如果你的工作涉及到使用現今電腦的複雜程式 那麼你可能會早於在工廠工作的人失去工作 這有一個真實世界的例子展示這種過渡是如何發生的 一家舊金山公司提供某大公司一款管理軟體 這款軟體可以勝任中層管理人員的職務 當它被指派去處理一個新的工作項目時 軟體首先會區分哪些工作可以使用自動化機械 而哪些需要專業人士完成 然後在網路上招募一個由自由業者組成的團隊 然後軟體給人類分配任務 監視工作品質,追蹤個人表現 直到這個項目完全完成 好的,這聽起來貌似不算太壞 這台機器只取代了一種職業 卻為許多自由業者創造了工作機會,不是嗎?
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其實在自由業者完成他們任務時 學習演算法會追蹤他們 然後收集有關他們工作的數據 以及這些任務實際由什麼組成 所以實際發生的是 自由業者正在教會機器如何取代他們 這個軟體平均可以在第一年減少50%的成本 而在第二年減少25% 這只是許多例子中的一種 現在在許多領域 機械和程式可以做的與人類一樣好甚至更好 從藥劑師到分析師 記者到放射科醫師 收銀員到銀行櫃員 或是翻漢堡肉的非技術人員 所有這些工作都不會一夜消失 但做這些工作的人會越來越少 這會導致什麼,讓我們下次再說 職業消失是件可怕的事情,但這只是這個故事的一半 (要停下來,我們需要進步得非常快) 一個舊的職業被一個新的職業替代是完全不夠的 我們需要不斷創造新的工作崗位
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因為世界人口在不斷增長 過去我們透過創新解決了這個 但自1973年以來,美國新的就業機會已經開始收縮 二十一世紀的第一個十年 是美國的工作總量第一次沒有增長的十年 為了平衡人口增長 一個國家每個月需要創造150,000個新的就業機會 這是一個壞消息 而且它正在影響人類的生活水準 在過去,隨著生產力的提高,顯而易見地 更多更好的就業機會將被創造 但是數據卻告訴我們一個不同的故事 在1998年美國所有的工人共工作了1940億小時 在15年後的2013年他們多生產了42%的生產量 但美國工人依然只工作了1940億小時 這意味著儘管生產效率大幅增長 且數以千計的新業務被開拓
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而美國的人口增長超過4000萬人 工人的工作時間在15年後的今天卻沒有絲毫的增長 與此同時 美國新畢業大學生的工資在過去十年一直在下降 高達40%的應屆畢業生被迫接受不需要學位的工作 (結論) 生產力正在與人類的勞動分離 創新的實質與資訊時代 與我們之前所遇到的不再相同 這個改變在好幾年前就已經開始 並且已經很順利地推展了 即使沒有新的科技出現 像自動駕駛汽車或機械會計師 這次自動化看起來是不同的 這一次機械可能真的會取代我們的工作 我們的經濟體系基於人民消費 但如果越來越少的人有體面的工作 誰來負責消費呢? 我們的生產將會越來越廉價 當生產廉價到一定程度時
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只有非常少數人可以買得起我們現在所有的產品和服務 或者未來我們將要看到 少數擁有機械的大富翁主宰其他剩餘的人 我們的未來真的那麼黑暗嗎? 這部影片的基調是比較黑暗的 在現實中完全無法確定事情會朝悲觀那面發展 資訊時代和現代自動化技術 可能是一個巨大的機會 去改變人類社會,大幅減少貧困和不平等現象 這可能是人類歷史上的一個開創性時刻 我們將在這系列的影片中的第二部分 討論這種潛力和可能性,如全民基本收入 我們應該仔細思考,因為有一件事是確定的 機械不會慢慢走進我們的生活 因為他們已經在我們的生活中了 我們用了900小時左右的時間來製作這個影片 製作週期超過九個月 沒有您在patreon.com的贊助 製作這樣的影片是不可能的 如果您想支持我們並獲得Kurzgesagt客製化小鳥作為禮物, 您的贊助能大大地幫助我們
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這部影片參考了兩本非常棒的書籍 《The Rise of the Robots》 以及《The Second Machine Age》 您可以在影片下方的簡介中找到它們的購買網址 我們製作了一個小的機器人海報 您可以在我們的DFTBA商店中 購買這款海報和許多其他的商品 這部影片是一個大的、 講述科技已經或將永久改變人類生活的系列的其中一部 如果你想繼續了解這方面的知識 這裡有一個小的播放列表

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