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AlphaFold 的惊人启示：人工智能改变瓶颈，而不是工人
弄清楚人工智能对工作的潜在影响比仅仅预测人工智能可能能够自动化哪些单个任务要困难得多。AlphaFold 的惊人启示：人工智能改变瓶颈，而不是工人，首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。
来源:美国进取研究所信息经济学家对即将到来的人工智能“就业末日”预测的广泛怀疑并不是盲目乐观原则的实际应用。令人不安的人工智能担忧证据不断出现。最新的例子来自最近记忆中最著名的人工智能突破之一。回想一下谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 系统，该系统据称“解决”了半个世纪以来的蛋白质折叠问题。突然之间，结构生物学看起来像是一个适合人工智能自动化的白领专业。然而科学家们并没有就此结束。他们发现还有很多工作要做——就像经济理论和历史所暗示的那样。
这一令人鼓舞的发现应该可以让那些工作大部分时间都坐在电脑屏幕前的上班族松一口气。今天的人工智能就业恐慌很大程度上取决于一个简单的假设，即一旦超级智能软件能够执行一项高技能认知任务或一组现有任务，执行该任务的人类很快就会变得多余。显然，社会很快就会面临这样一个现实：许多人（如果不是我们中的大多数人）每周都会等待华盛顿以数字方式将 UBI 支票存入我们的银行账户。
或者不是。至少，在可预见的未来，人工智能的作用与其说是人类精英劳动力的替代品，不如说是其力量倍增器。
回到生物学家。美国国家经济研究局的一篇新论文《人工智能如何塑造科学：来自 AlphaFold 的证据》研究了 AlphaFold 在 2021 年发布了数十万个人工智能预测的蛋白质结构后发生的情况。许多研究人员预计该技术将彻底颠覆实验结构生物学，在实验结构生物学中，科学家可以花费数月甚至数年的时间通过昂贵的实验室工作来确定蛋白质结构。
并扩展这一点：