现在，AI替换放射科医生还为时过早！ Karpathy的最新声音：大约十年前，软件工程师将不会失去欣顿的著名预测，今天Andrej Karpathy发表了一篇题为“ AI不取代放射科医生”的文章，并分享了他对AI与工作市场之间关系的看法。原始链接：https：//worksinprogress.news/p/why-ai-iisnt-placing-diologists karpathy指出，一个普遍的希望是，对AI的图像识别的快速发展将消除放射科医生的工作。但是，事实是：放射学行业发展良好且仍在增长。他说，关于当今AI对工作市场的影响，有许多“天真的预测”。 Karpathy举了一个例子：大约一年前，一个Dapand对行业有更好了解的人问他是否仍然有软件工程师职业。 Karpathy的答案是：“破坏者：我认为我们可以活下去。”他认为这种现象（指的是伟大的预言tions）广泛发生。取而代之的是，karpathy介绍了解释文章的观点，也就是说，为什么用AI替换放射科医生并不容易：基准的限制：现有基准远非足够宽，足以显示现实世界中实际图像识别的多方面性质：放射学家的工作比简单地识别图像更为复杂。扩张的真正问题：实际扩展面临许多挑战，例如管理，保险和责任，技术流行和机构运动。 Jevons Paradox：如果ANG AI作为工具提高了放射科医生的工作效率，则将创建许多请求。然后，卡尔帕里通过了自己的观点。他认为，在2016年，放射学不是预测AI影响的最佳案例，因为它太复杂，非常危险且严格控制。那么，由于AI在较短的时间内，哪些工作会发生巨大变化？喀尔巴阡提供了其标准：?重复一个固定的t问。 ?每个任务都是相对免费的。 ?任务已关闭（不需要过多的外部环境）。 ?短时间。 ?误差的高容忍度（犯错成本低）。 ?当然，当前（数字）功能可以是自动的。尽管满足了这些条件，但Karpathy补充说，他希望AI已被用作Una的工具，并且工作将改变和重塑它们。例如，人们的工作将从“实施”转变为“监视或监视”。他希望将来找到更好，更广泛的案例，以表明在文章结束时，Karpathy悬念会如何改变整个行业，他提到大约6个月前，他邀请他投票赞成预测：软件工程师的数量将超过5年？把这个问题留给家里的逃亡者 特别声明：上面的内容（包括照片或视频（如果有））已由“ NetEase”自助媒体平台的用户上传和发布。 t他的平台仅提供信息存储服务。 注意：上面的内容（包括照片和视频（如果有））由NetEase Hao用户进行了iSuploadade和Post，该用户是社交媒体平台，仅提供信息存储服务。