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十年后,機器人或將承擔近40%的家務活

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1#
發表于 2023-3-28 09:36:28 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
一篇發表在PLOS ONE期刊上的研究稱,在未來10年內,“家務自動化”(機器人)將替代39%的家務活。
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據介紹,研究小組邀請了來自英國的29位人工智能(AI)專家以及來自日本的36位人工智能專家,就人工智能在未來家庭領域的作用進行了預測和分析。
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% b- h% I  c' o" ?專家們普遍認為,10年后,約39%的家務或將由自動化程序完成。在機器人或人工智能輔助下,人們購買日用品的時間或將縮短近60%,房屋清掃省時46%,照顧寵物可以省時近三分之一,不過,只有28%的看護工作,如教育、陪伴孩子、照顧老人等,能夠實現自動化。+ m( ]4 J! g6 W3 }5 g

# G8 X. i/ k$ ?9 k0 m) ~# s研究人員指出,用于做家務活的機器人,如掃地機器人等,已經成為全球銷售和使用最廣泛的機器人。此外,研究還指出,針對不同種類的家務活,機器人未來所介入的程度將有所不同,如去雜貨店購物(主要指生活用品)這項任務可能受影響最大,人們花在這方面的時間將減少約60%;而照顧小孩這項任務受影響可能最小,人們花在這方面的時間將只減少約20%。
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不過也有專家認為,關于“未來10年,機器人能將我們從家務活中‘解放’出來”的預測由來已久,人們不禁會產生懷疑,畢竟早在1966年的電視節目中,就曾出現過關于家庭機器人完成做飯、遛狗、調雞尾酒等任務的場景。
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參與該研究的牛津大學人工智能與社會專業副教授赫托格將此與人們之前對“自動駕駛”時代的樂觀態度相類比。赫托格稱,“自動駕駛汽車普及化”這一理念已經存在了很多年了,但到現在為止,汽車仍不可以在無法預測周邊條件的環境中實現全自動駕駛,“從這個角度看,家庭機器人也是一樣的道理”。
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來自倫敦國王學院研究人工智能與社會專業的研究者德夫林博士則提出,(人工智能)技術應該是幫助人類,而不是取代人類。她說:“制造一個能完成多種任務的機器人是困難且昂貴的,而制造輔助而非取代人類的機器人則更實用也更容易。”赫托格也指出,若整個社會都實現“家務自動化”,也會帶來諸如家庭隱私類的問題,“這就相當于我們的一言一行都會被記錄下來。我認為我們的社會還沒有做好這個準備”。

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發表于 2023-3-28 09:55:53 | 只看該作者
本帖最后由 zjhcnsod 于 2023-3-28 10:07 編輯
( }- o, @/ o& s* H2 k0 u( ~$ ~, R( v2 \8 ]7 d; C) ~# U
我認為這個推測還是太保守了,至少要取代70%。今天想起來偉大的馬克思,他對共產主義社會的描述中有一句話:勞動成為第一需要,這句話描述的共產主義社會曾讓我激動和憧憬了好久,甚至沉浸在夢幻般的想象里。, g3 b* ^( N7 ?' G6 G
  F. u; Q# V- {' q$ `2 J0 D  L
勞動成為第一需要,這又何必等到什么共產主義,失業的人應該最懂,世界上各個國家的民眾又有誰不懂?
+ q! K: ^- M6 r2 b. I直到今天,我沒有改變對馬克思的崇敬,他的思想的火光星星點點,正如《賣火柴的小女孩》在酷寒的大年夜里擦亮的一根,照亮了小女孩的奶奶在天國里做好的烤鵝。
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有一天,AI機器人遍布世界,我只要會張嘴吃飯,就能完成了使命,其余的都不要做,不讓做........
) |# g: D+ c$ L" F% g, `9 f...............每個人都如此,像我一樣,甚至比我還高階,比如連吃飯都不要動嘴,機器嘴替他咀嚼,或者更好規格的,不用從嘴里進食,納米食物顆粒通過核磁共振由空氣進入體內指定位置(連胃都不用了)8 w: s/ y3 f% ?4 U

! O" K, p! U4 n& ]說了這么多廢話,回頭一看標題,和家務一點不搭,最后修正補充一些:) @) z( a4 O) x
      不管十年內AI機器人如何如何的發展,十年之后,家務活成為人的第一需要,哈哈哈。
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3#
發表于 2023-3-28 15:04:34 | 只看該作者
把你家拆了7 O# F3 S+ @1 ]& z8 [% a5 x* y) B
40%的話) p* j* O% D7 O
4#
發表于 2023-3-28 21:45:32 | 只看該作者
10年之后 大概率會超過 40%
5#
發表于 2023-4-14 14:09:15 | 只看該作者
期待
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6#
發表于 2023-4-24 08:38:47 | 只看該作者
          機器人喂飯,機器人給你洗澡,幫你脫衣服,泡腳。。。。。。,人類進化到成為廢物!
7#
發表于 2023-4-25 17:42:31 | 只看該作者
懶是創造力
8#
發表于 2024-7-2 16:30:58 | 只看該作者
10年,40%,好精準的量化
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