14、AI 难以取代人类工作：从多项任务看其局限性

AI 难以取代人类工作：从多项任务看其局限性

在当今科技飞速发展的时代，大众媒体常常让我们觉得大多数平凡的工作实现自动化只是时间问题。然而，事实真的如此吗？让我们通过多个实际案例来深入探讨简单人类任务是否容易被自动化。

医疗领域：AI 难以替代医生

临床诊断思维更像是拼凑马赛克，而非线性思维。医生需要随着新数据的出现不断调整诊断，构思多种可能的诊断，逐步缩小范围，再重新扩展，形成不断演变的想法流。获取的患者信息越多，诊断就越准确。

2011 年，IBM 的 AI 程序 Watson 战胜了两位前《危险边缘》冠军，这曾被视为一个新时代的曙光，人们设想 Watson 能迅速分析医疗文件，将患者数据与最新研究关联起来，提供个性化的前沿治疗方案。2010 年代中期，IBM 斥资约 40 亿美元收购了四家健康数据公司，似乎为通过 AI 彻底改变医疗保健做好了充分准备。

然而，到 2020 年，在投入数十亿美元进行研发后，IBM 的 Watson Health 部门并未推出任何 AI 医生产品，该部门最终在 2022 年初以约 10 亿美元的价格亏本出售。IBM 领导层如今认为 Watson Health 的发展历程充满挑战且漫长，远比他们最初预期的复杂和耗时。

IBM 与德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心的合作项目也遭遇了同样的命运。他们旨在创建肿瘤专家顾问工具的联合项目，在花费超过 6200 万美元后最终取消。

深入研究这些失败的尝试可以发现，医疗领域的现实与当前有限、碎片化且缺乏智能的机器学习技术之间存在根本不匹配。所采用的数据挖掘、神经网络和统计方法主要适用于识别特定的预定义模式或构建仅适用于明确、可控场景的预测模型。这些工