ACM的通讯
你的工作可以通过我的算法做得更好
已经用算法和在算法上运行的机器人替换的就业编写了阵容。许多最有影响的写作来自经济学家 - 我的两个最喜欢的写作是Joseph Stiglitz.和达蒙·埃弥戈，或更多的人透视阅读这个nytimes文章涵盖他们的工作。一些写作来自等式的计算侧的同事，其中一些人已经采取了看涨视图和一些人广泛看见。
在这篇文章中，我看看这个更大的画面的微观形状：在我们稀有的大学教学和学习世界中，哪些工作可以被算法取代？我将它们归类为角色很可能在大量措施中被接管（在许多情况下，这一进展已经开始），这是一个不大可能被括起来，以及其中的角色陪审团仍然出来了。当然，这三个类别都不是黑白;即使对于我的猜测算法不太可能接管的情况，它们也可能减少手动努力的数量，从而减少需求。
基本前提很容易掌握和讲述。算法和更广泛的技术，正变得更聪明，能够越来越多的工作角色，我们的人类传统上的所做。这取代了人类劳动力;在故事的好消息中，这使得人类擅长更新的技能，并且在坏消息部分，导致失业和痛苦。在当今世界的大数据世界中，一些最令人终端的讨论集中在数据（或其密切相关的堂兄弟：机器学习，自主算法或广泛，人工智能的一个密切相关的大型讨论是上升的。是我们的象牙塔的学术界，远离Hoi Polloi吗？还是它也受这些力量的影响，并且某些部分将在大数据的不可控制的力量之前跪下？
在数量中很可能减少的角色
让我澄清一开始，对于每个角色，我预计他们不会完全消失，但只是这些角色的人数将会显着降低。
- 研究提案格式化和校对。当人们有负责研究提案写作和提交的编辑方面的人员负责人员时，还没有太远。不再。
- 研究合同。这些是通过研究合同对我们的地雷建议进行融入的人，这是一个无法自由的工作。其中一些角色将变得更有价值，而需求降低的认知水平将由我的（和您的）大数据算法自动化。
- 视听生产。我们这些天都是AV生产工程师，并通过大流行的涡轮增压，与我们的硬件Gizmos和大数据算法一起排列，告诉我们会让我们的录音看起来完美。对于真正关键的制作，我们将需要专业人士，但不是为了很多人。
- 空间管理。需要安排哪个课程在哪个课堂和何时。我们难道我们在本科算法类中教导调度算法吗？
- 中级管理员谁的实际功能是最神秘的。为了我的安全，我会在这方面不再说...格林。
非常不太可能以大量更换的角色
- 行政助理。尽管学术和创业界许多尝试，但这种作用仍然显着免受自动化。感谢天堂为此。我需要我的助手不仅安排我的会议，还要告诉我我是多么聪明，特别是在大赞助商演示之前。
- 研究人员（包括教师，学生，专业研究人员）。这是我生活和呼吸的世界的一部分。我在我周围看到的惊人的创造力远远超出了任何大数据系统的能力。这种角色呼吁人类创造力的本质。如果这个角色落在力量上，那么我们就可以在我们的机器人霸主之前放弃并跪下。
- 主管部门和中心，院长和院长院长的管理员。这很明显。他们有太多的战略作用，并处理许多涉及结核人类的痛苦问题。与上述物品相同的观察在此适用于此，其中一个定义人类创造力的重要组成部分，但是与上述项目不同。
- 学生顾问。这些是向学生建议的人，作为往往通过课程，研究工作和一般人寿课程的令人困惑的旅程。
- 背景球员。这个捕获者 - 所有人都包括折叠所有留在背景的人，但使校园生活成为我们大多数人珍惜的美丽体验。这包括倾向于校园植物群的人，保持教室功能，保持我们的实验室设备嗡嗡声，确保暴风雪不会关闭校园生活，以及许多其他人。AI可以在国际象棋中击败我们最好的人，但它无法设置棋盘，我们所有人都能做到。
陪审团仍然存在的角色
- 学生招生。这些都是衡量各种因素的人，并充当大学盖茨的守卫。算法可以更好地重视所有这些因素吗？希望，该算法将被编程为忽略“遗留”因子和“捐赠者”因子。
- 网站和营销材料开发。创建我们的Spiffy网站和宣传册是一项重要的活动，但在Web创作和图形工具中，以及成熟的工具，也许需要更少。
- 一些它的角色。IT人员组成了一个宝贵的骨干，使我们的计算设备以峰值性能运行，并保持我们在安达时期依赖的软件服务运行。但是这一广播中存在一些角色，涉及可以自动化的“例程”管理（并且通过流行语“devops”）的“常规”管理。
特征
似乎脆弱的工作的特征是他们更加平凡，使用过度使用的广泛术语。深入了解，这可能意味着作用更容易被算法自动化，但这似乎是一个圆形定义。让我们再试一次。这些角色是模式是静态且易于找到的，其中媒体中的模式（书面文本，口语，视频流，......）不是那么细微的。出现的模式不是依赖于上下文;换句话说，盛开的学习分类较低。当然，这是一个转移的景观。昨天在算法范围内被认为是没有更多的。询问律师咨询人，复制编辑，以及，在最近冒险算法的算法将被认为是亵渎的理由，请询问时装设计师和一些类别的软件开发人员。
那么我们可以做些什么来回应大数据算法的可能性？在声音陈述的风险中，我们所能做的就是通过寻找更具动态，更相关的模式，更加微妙的模式提升我们的角色，并使用这些模式使我们能够更好地完成当前的角色，即使我们慢慢地默默地发展这些角色。写下来说你如何计划进化，或者一直在不断发展你的角色。各种措施可能令人兴奋和疲惫。
Saurabh Bagchi.是普渡大学电气电脑工程与计算机科学教授，在那里他领导着大通的责任中心，称为清脆。他的研究兴趣在分布式系统和可靠的计算中，他和他的团队具有最有趣的制作和突破大规模可用的软件系统，以获得更大的良好。
没有发现任何条目