"AI 不会取代放射科医生"好文章
预期：图像识别 AI 的快速进步将消除放射科的工作（例如，近十年前 Geoff Hinton 的著名预测）。现实：放射科发展良好且正在增长。
我认为，关于 AI 对就业市场即将产生的影响，有很多天真的预测。例如，大约一年前，一个应该更懂行的人问我，是否认为今天还会有软件工程师。（剧透：我认为我们会挺过去）。这种情况正在广泛发生。
这篇文章详细解释了为什么事情没那么简单，以放射科为例：
- 基准测试远不够广泛，无法反映真实场景。
- 工作远比图像识别更加多面。
- 部署现实：监管、保险和责任、扩散和机构惯性。
- 杰文斯悖论：如果放射科医生通过 AI 作为工具加速，会出现更多需求。
我要说的是，我认为放射科在 2016 年并不是最好的例子——它太复杂、风险太高、监管太多。当寻找因 AI 而在较短时间内发生重大变化的工作时，我会看其他地方——那些看起来像重复单一机械任务的工作，每个任务相对独立、封闭（不需要太多上下文）、短时（时间上）、宽容（错误成本低），当然，在现有（和数字）能力下可自动化。即便如此，我预计 AI 最初会作为工具被采用，工作会发生变化和重构（例如，更多监控或监督而非手动操作等）。也许未来，我们会找到更好、更广泛的例子来说明这一切如何在行业中展开。
大约 6 个月前，我还被要求投票，预测 5 年后软件工程师会变多还是变少。这个练习留给读者。
全文（整个《The Works in Progress Newsletter》相当不错）：