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Working With Robots in a Post-Pandemic World
2020/10/10
Last Week in AI
M
Matt Bean教授
Matt Bean教授：疫情期间，企业更倾向于采用‘即插即用’的自动化技术，而非复杂的自动化系统。这是因为‘即插即用’技术能够快速部署、重新配置和适应市场变化，而复杂的自动化系统则需要较长的部署时间和较高的成本，在疫情期间需求波动较大的情况下，难以发挥其效用。此外，疫情期间企业更重视人力灵活性，因为人能够更好地应对变化和不确定性。因此，许多企业选择增加人力而非自动化，以应对疫情带来的挑战。
Matt Bean教授：这项研究最初并非针对疫情对自动化的影响，而是由于疫情期间无法实地考察，才开始收集相关数据，并发现了疫情期间企业自动化策略的转变趋势。在疫情之前，AI驱动的机器人技术并不成熟可靠，难以大规模应用；疫情期间，这种状况并没有改变。部署复杂的机器人自动化系统需要停产进行实验，在疫情期间需求激增的情况下，企业难以承受停产的损失。
Matt Bean教授：新技术的应用需要大量投资和时间，其效用达到最大化需要更长时间，这与历史上的技术发展规律一致。新技术的成功应用并非同时发生，而是少数先行者率先探索并取得突破，然后逐渐推广。需要更多实证研究来了解自动化技术对工作、就业和社会的影响，避免基于假设和推测做出决策。
Andrey Krennikov：就AI和机器人技术而言，人们常常担心它们会取代人类工作者。然而，这项研究表明，至少在短期内，疫情期间，机器人并没有取代大量的人类工作。相反，小型‘即插即用’系统更受青睐，而大型、更先进、更复杂的系统在紧急情况下并不适用。
Deep Dive
Firms are facing more uncertainty and volatility, leading to a shift towards plug and play automation that is rapidly deployable, reconfigurable, and requires minimal training.
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