AI科技人力資源及澳門博彩業

人工智慧(AI)是指人類智慧行為的系統技術,決策是根據編程與自我學習。隨着AI席捲全球,其系統技術已逐漸應用於多個領域。該系統技術還可利用多層神經網絡、大數據、雲端計算及超級軟件,令系統能自行作深度學習。

台灣創辦創新工場的李開復提出AI發展的4次浪潮,一是聯網智慧化,即已普及的網絡推薦引擎功能。二是商業智慧化,電腦分析數據再作出判斷,取代曾經屬於人類的工作,包括審批貸款、診症等。三是實物世界智慧化,周遭互相連接的電子產品,把實體環境及網絡世界融為一體,連成無縫世界。例如有商店已使用人臉辨識技術,讓顧客購物後可自動結賬。四是自主智慧化,機器可自行作出決定,感應身邊的世界,最終獨立運作。自駕車為最常用的例子。

將衝擊勞工市場

AI科技如手機支付或無人商店為生活帶來方便,包括去仲介人化及更個人化的體驗。但它亦帶來隱憂。在過往幾波工業革命,每項新技術投入生產市場後,都會衝擊既有市場結構:一是產生替代效應,即隨着新技術的應用,從事舊技術生產的勞動者不再被需要;二是產生生產力效應,即新技術應用本身會創造出新的崗位需求,誕生新的就業機會,從而改造社會結構。

AI帶來的替代效應,新技術對既有工作崗位的摧毀,遠超過對新工作崗位的製造,這種挑戰似乎是史無前例的。與昔日單純的機器自動化不同,AI自動化的投資算式,已逐步取代傳統股票交易員;如先進的語音識別、實時翻譯技術,已開始挑戰專業口譯員的就業;律師的檔可被AI輕易撰寫;會計師的算式也可輕易被AI計算;教師的課堂也可被AI的個人化學習取代。此外,由於AI需收集及處理大量數據,可能侵犯個人私隱、程式邏輯可能不合理性。在此情況下,人際關係更趨疏離隔膜,容易導致倫理與法律上的爭議。

雖然如此,對AI科技自動化就業份額的估算,各研究機構的結果差別很大,從經合組織國家所有崗位的14%到美國所有崗位近50%的份額。根據麥肯錫全球研究院資料顯示,發達經濟體中9-32%的在職員工可能在未來十年面臨失業。研究普遍顯示,接受較少正規教育的低技能崗位最易受自動化影響;曾接受專業培訓或高等教育的職位受到的威脅相對較少。因此在職人士需積極學習新技術裝備自己,以適應未來勞動力市場的變化需要。

學歷水平重要性

根據智庫組織皮尤研究中心一四年發表的研究報告《不修讀大學的代價正不斷上升》,從一九六五年到二○一三年,經通脹因素調整後,普通高中畢業生收入降逾10%。大學學歷的工資溢價達到歷史新高。大學畢業的青年員工,工資中位為4.55萬(美元,下同),高中畢業生僅2.8萬,相差1.75萬;一九六五年,此差距只有7,400元。主因是數碼經濟和勞動力市場全球化,抬高知識型勞動力的溢價,令本來中等水準工作機會減少,特別影響那些沒有接受高等教育的人,意味就業技能要求提升,低技能工種不是逐漸受淘汰就是薪酬顯著下降。

一七年國際貨幣基金組織發表紐約大學斯特恩商學院教授薩丹拉徹(Arun Sundararajan)的研究報告《未來的工作:數字經濟將急劇削弱傳統勞資關係》,指出由於每種職業包含許多種活動,每種都有不同的自動化需求。換言之,不僅低技術工作會被淘汰,中高技能的工作同樣受影響。

另一方面,據英國公共政策研究所一七年的研究報告《自動化的管理:數碼時代的就業、不平等及倫理問題》,雖然機器人可把英國生產率每年提高0.8-1.4%,但自動化將令大量低技術職位流失,影響全國近2成人口,當中涉及的工資價值每年達2,900億英鎊,其中運輸業、製造業、批發及零售業特別嚴重。雖然高技術工人薪酬有望提升,但低技術工作機會不但減少且薪酬亦可能下降,並或進一步擴闊高低技術工作的薪酬差距。

代替人力難逆轉

新技術的出現雖同時創造新工種,但按目前發展情況,顯然與歷史幾次的工業革命不同。十九世紀的工業革命,使用機器和規模生產的工廠,逐步代替工場的手工業,在機器替代人力的過程中,“破壞性創造”所衍生的新工作崗位,被替代的人力可經過訓練或自學,改變工作技能而獲得相關的工作機會。

但據香港科技大學教授李家濤的研究,目前AI科技的技術集中體現為資訊化、智能化的機器人的生產和應用,利用機器替代人力的生產趨勢不僅難以逆轉,且機器或智能替代人力的過程中,被替代的人力無法透過簡單的培訓或自學取得新的就業技能,重新投入就業市場。

一七年德國赫爾穆特施密特大學教授休恩(Philipp Hühne)及赫茨爾(Dierk Herzer)發表研究論文《薪酬差距擴闊是偏重技術型變革的必然產品嗎?》。參考一九七○至二○○五年期間芬蘭、德國、韓國和美國中高技能工人和中低技能工人的相對薪酬趨勢,各國對受過高等教育的工人需求日益增加,但各國間的收入差距狀況相當大。與德國和美國相比,芬蘭和韓國對具大學教育程度的工人需求相對較小,其大學學歷的回報呈現下降。另一方面,由於德國、美國人力供應未能滿足需求,薪酬便上升。研究結果顯示,偏重技術型變革造成的薪酬差距擴闊的問題可以避免。關鍵在於若可透過及時教育改革或有效的培訓,對切合當時發展需要的勞動力提供足夠供應,很有可能避免薪酬差距擴闊的問題。

個性化客戶服務

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此外,AI科技已可在攝像頭系統後面加上神經網絡,把攝像頭記錄的低畫素、側臉、暗光影像還原成清晰、結構化的人臉,快速識別人臉,協助賭場監控系統勾勒出每個賭客的移動軌跡和完整資訊模型。

拉城賭場融電競

另一方面,一六年瑞典斯德哥爾摩大學博彩研究院的研究顯示,美國千禧世代對進入賭場搏殺的興趣遠低於X世代和嬰兒潮世代