COVID-19 tähendab, et USA lükkas selle aasta föderaalse maksu tähtaja 15.
juulini; kui olete viivitanud, on aeg selleni jõuda.
Kuid kuigi maksukogujad aktsepteerivad inimestelt makseid alles 2020.
aastal, saadame peagi ka robotitele maksude arveid?
Selle küsimuse esitas Jordan Harrod, päeval Harvardi meditsiinitehnika ja neurobioloogia doktorant ning öösel YouTube'i looja.
Oma kanalil uurib ta geekilisi teemasid, näiteks kas on võimalik panna tehisintellekt rääkima ja eelmainitud androidide maksustamine.
Nagu ta selgitab, maksustatakse USA ettevõtteid selle järgi, kui palju neil on töötajaid.
Rohkem masinaid ja vähem inimesi tähendab vähem maksudeks makstud raha.
Nii et argument on see, et ettevõtted, kes koondavad inimtöötajad ja lähevad automatiseerimise juurde, ei peaks tingimata saama suurt maksusoodustust ning nende makstavad maksud peaksid minema praegu tööta jäänud inimeste ümberõppeks või toetamiseks.
"Ma ei ole kindlasti majandusteadlane ega maksupetsialist, seega veetsin selle video tegemiseks palju aega selle teema uurimiseks ja praeguste poliitiliste ettepanekute uurimiseks," räägib Harrod PCMagile.
"Mulle isiklikult meeldib automatiseerimismaksu idee, kus raha suunatakse ümberõppeprogrammidesse, mis aitavad inimestel taasintegreeruda kaasaegsesse tööjõusse ja töötuskindlustusmakseteks, et neid koolituse kaudu toetada."
Ta tunnistab, et automaatika ei mõjuta USA tööhõivemäära nii kohutavalt, nagu mõned ennustavad, osaliselt tänu uute tööstusharude ja tehnoloogia tekkele.
Ja isegi kui robotimaks kehtestatakse, ei lahendaks see tingimata sissetulekute ebavõrdsuse probleemi ilma muude paralleelselt rakendatavate poliitikateta, tagamaks, et raha jõuaks inimestele, kes seda vajavad, "ütleb ta.
"Saate võtta raha rikastelt, kuid kui te seda vaestele ei anna, ei lahenda see seda probleemi tegelikult."
Sellegipoolest on see "huvitav küsimus", mida mõelda, ütleb ta.
Kuidas Harrod nende ja muude keeruliste probleemide üle mõtlema hakkas? Rääkisime temaga hiljuti tema neurobioloogia uuringutest, tehisintellekti hüppe eristamisest tegelikkusest, algoritmide eelarvamustest ja sellest, miks ta YouTube'i kanali alustas.
Teil on plaanis lõpetada Harvardi meditsiinikooli ja MIT-i ühine doktorikraad aastal 2023.
Mis teid sellesse valdkonda viis?
Neuroteaduse juurde jõudsin mõneti kogemata.
Olen alates ülikooli algusest teinud uurimusi mõnes erinevas valdkonnas ja kasutanud iga varasemat kogemust viisina kitsendada seda, mida tahan edasi teha.
Doktorikraadi alustamise ajaks kitsendasin oma teadushuvisid millekski, mis võimaldaks mul kasutada masinaõpet ja ehitada meditsiiniseadmeid, mis on ilmselgelt endiselt üsna lai.
Huvitaval kombel töötate mitte ühe, vaid kahe laboriga.
Päeva lõpuks otsustasin projekti, mis mõlemaid pidas huvitavaks ja mis oli teaduskonna juhitud laboris, kes tundus mulle vastavat minu mentorluse eelistustele, mis tegelikult juhtus olema kaks laborit: Neuroteaduste statistika uurimislabor ja Sünteetiline Neurobioloogia rühm.
Räägi meile oma lugu YouTube'i kanal.
Olin alustamas doktorikraadi ja teadsin, et tahan, et masinaõpe oleks oluline osa minu uurimistööst.
Kuid arvestades, et minu programm keskendub tõlke- ja kliinilistele uuringutele, tahtsin rohkem teada saada, kuidas inimesed algoritmidega suhtlevad, ja ma ei suutnud leida palju keskmise inimese jaoks mõeldud ressursse.
Paljud inimesed täiendavad oma haridust ühel või teisel viisil krahhikursuse või Khani akadeemia videote vaatamisega, nii et YouTube tundus olevat õige koht.
Ja loodussuhtlusega olen tegelenud keskkoolist saadik nii õpilase kui õpetajana.
Niisiis panin oma plaani teha teadustöö YouTube'is koos oma huviga tehisintellekti vastu ja kanal sündis.
Kuidas jõuate oma mõnikord kummaliste ja filosoofiliste ainete ideedeni?
Need on sageli juhuslikud ideed, mis mul pähe tulevad, kui kõnnin mööda tänavat ja näen sellist tehnoloogiatükki, mida ma varem tegelikult kaalunud polnud.
Minu eesmärk on anda inimestele tööriistad ja teave, mida nad vajavad suhtlemiseks algoritmidega, mis sageli reguleerivad meie elu olulisi aspekte, isegi kui me seda alati ei tea.
Sisse teie TedX-i jutt te ütlete, et vähestel inimestel on „tehisintellekti kirjaoskus” ja seetõttu on nad asjatundlike süsteemidega suheldes ebasoodsamas olukorras.
See on tõsi.
Paljud inimesed ei suuda tehisintellekti hüppeid tegelikkusest eristada ja ma arvan, et selleks ei pea olema ekspert-uurija.
Samuti ei pruugi te aru saada, et suhtlete kõigepealt tehisintellekti süsteemiga, mis võib muutuda problemaatiliseks, kui need süsteemid teevad elu või surma otsuseid.
Laiemas plaanis võib tehisintellekti kirjaoskuse puudumine viia poliitikate ja eeskirjadeni, mis ei reguleeri tõhusalt uut tehnoloogiat, ja üksikisikutega, kes tegelevad kallutatud süsteemidega, mõistmata sellega seotud riske.
Samuti juhite tähelepanu sellele, et tehisintellekt ei tegele ainult suurte asjadega.
Samuti mõjutab see teie igapäevaseid kogemusi väikest viisi veebis.
Teil võib puududa sisu sõpradelt ja pereliikmetelt, kuna algoritm seab prioriteediks sisu, millele reageerite, mis omakorda põhjustab stressi ja mõjutab teie vaimset tervist negatiivselt.
Mida soovite, et inimesed teeksid pärast teie videote vaatamist?
Ma arvan, et see sõltub videost.
Enamik minu videoid on mõeldud üksnes hariduse ja teadlikkuse tõstmiseks, et inimesed saaksid sellest eemale õppida, kui on õppinud midagi uut, mis võib neid järgmisel korral sarnase süsteemiga kokku puutudes aidata.
Teisalt loodan, et inimesed, kes vaatavad minu AI 101 seeriat, võivad jätkata oma programmeerimisoskuste täiendamist ja otsida selleks täiendavaid ressursse, kui õpetus tundub neile huvitav.
Juunipäeval tegite video selgitades kuidas tehisintellekt säilitab süsteemse rassismi sotsiaalsete süsteemide kaudu, nagu haridus, tervishoid ja seadus.
Kuidas saaksime tehisintellekti selgesõnaliselt teha antirassistlik selle parandamiseks?
See on ju eesmärk? Kahjuks on üks paljudest asjadest, mida olen mõistnud tehisintellekti õigluse ja kallutatuse uuringute põhjal videote tegemisel, see, et selle parandamiseks pole ühtegi viisi, sest parandus põhineb alati teie õigluse määratlusel, mis kaasneb teie enda isiklikud eelarvamused.
Seetõttu on tehisintellekti mitmekesisus nii oluline, et oleks olemas nn varjatud eelarvamuste kontroll ja tasakaal.
Õige.
Andmekogumite tasakaalustamine ja jaotuste seadistamine treeningu ajal on samuti sammud, mida saate teha, kuid mida paljud uuringud on mulle näidanud, on see, et kogukonna kaasamine on tehisintellekti süsteemide arendamise ajal nii äärmiselt oluline kui ka sageli vahele jäetud.
Kui kaasate kogukonnad, mida need tehnoloogiad mõjutavad, disaini ja arendusprotsessi igasse etappi, kohandate oma lahendust tõenäolisemalt kogukonna vajadustele ja kaalute siht- või sihtmärgiväliseid mõjusid, mida teil võib-olla pole.
olnud teadlik muust.
Hea tähelepanek.
Mis plaanid on doktorantuuri järgselt?
Doktorijärgse elu osas pole ma veel päris rajale sisse elanud.
Õnneks lõpetasin just oma teise doktorikraadi, nii et mul on hea aeg aega, enne kui pean otsustama.
Tahaksin jätkata tööd suure riskiga / suure tasuga projektidega, tõenäoliselt tööstuses, nii et sellised kohad nagu Google X on mulle huvitavad.
Kuid ma ei oleks ka üllatunud, kui mu unistuste töökohta pole veel loodud.
Mõni neist tehnoloogiatest liigub nii kiiresti, et doktorikraadi omandamise ajaks võib minu jaoks mõelda täiesti uus valdkond.
Lõpuks annate vihje, et mõnikord kasutate AI-d teie jaoks YouTube'i videote kureerimiseks.
Räägi meile veel.
Noh, kui ma teile selle saladuse ütleksin, saaksid kõik sellega hakkama!
