【你也擔心被搶走工作嗎？】AI 其實沒這麼聰明，日本實驗證明「人工智慧」考不上東大

（本文書摘內容出自《地圖會說謊：AI 世代一定要了解的地圖判讀與空間認知能力》，由聯經出版授權轉載，並同意 BuzzOrange 編寫導讀與修訂標題。首圖來源：pixabay，CC Licensed。）

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發展「自動化」意味著許多職業將被淘汰，專家預測未來像是快遞員、客服人員，甚至是會計師、計程車司機都可能被人工智慧取代。不過，本書作者也指出，像是判讀或製作地圖這類型的「弱 AI」屬於輔助性質，會讓人類生活更有效率但不至於喧賓奪主，況且新技術的開發，也代表會有新的職業出現。（責任編輯：梁雁）

文 / 若林芳樹、譯 / 陳嫻若

人工智慧搶走的地圖製作

這種經由體驗，將真實空間與地圖連結的方法，在某種意義上也許是與 ICT 最新技術的開發反其道而行。 ICT 領域中最新的話題集中在 AI 人工智慧，二○三○年左右有可能發生第四次工業革命。到了那時候，通用人工智慧會消滅多數職業，從根本改革經濟結構，而 AI 與機器人的技術 即是核心。

牛津大學的佛雷與歐茲本於二○一三年發表了一篇與此一動向相關的論文《工作的未來》，在大眾媒體上引起了熱議。這篇論文就 七百零二種職業 ，以數值的方式推估會在不久的未來被 AI 或機器人搶走工作的可能性，結果，現存的工作中有 47％會在十到二十年內消滅。由於這則報導太具震撼性，引起世人高度關注。表 9-1 是從該論文中挑出與地圖製作、使用相關的職種，顯示被消滅的可能性。

這裡預測有高機率消滅危機的有測量、地圖技術人員 96％。地圖製作者、照片測量技師則有 88％。推測應是因為支持地圖數位化的遙感探測和 GIS 技術的進步，導致地圖製作的省力化和自動化的緣故。此外， 計程車司機與旅行團導遊等也被預測有超過 80％的消滅機率 ，應是導航系統和自動駕駛技術的進步所導致。

相對地，地理學家消滅的可能性較低，數值只有 25％，原因是地理學家會利用地圖帶來新發現，或是解決課題，在這一點上，它是種需要高度解讀地圖能力（素養）的職業。這篇論文中提到，比較不會消滅的職種，其共同的特徵是需要高度的創造性與社會對話 ，因此， 消滅可能性較小的職種，不只是科學技術、藝術領域的專家，像小學、幼稚園導師等需要與人接觸，且非定型技術的職種都包含在內 。但是不論如何，這篇文章對職種的評估，只是就工作內容在技術上有否被機械取代的可能性，並非個別評估每個職種必要的技能，也並沒有預測將來的需要，這一部分必須特別注意。

表 9-1 地圖相關職種轉為電腦化的機率
綜合排名	機率（％）	職等
82	0.18	建築師
84	0.19	土木技師
143	5.7	旅行嚮導
161	8.2	平面設計師
184	13	都市、地區規畫師
222	25	地理學家
262	38	測量師
346	63	地球科學家
515	88	地圖製作者、照片測量技師
531	89	計程車司機
546	91	旅行團導遊
635	96	測量、地圖技術人員

出處：依據 Frey and Osborne（2013）的附表製作。

人工智慧能看地圖嗎？

這裡，為了重新掌握地理學家的專業技巧 —地圖讀圖，我們來思考一下 AI 到底會不會看地圖。舉出的事例是二○一一年國立資訊學研究所「機器人能進東大嗎」專案中開發的 AI「東 Robo 君」。東 Robo 君在二○一六年入學考試模擬考中，雖然留下綜合偏差值超過 50 的成績，但還是被判斷難以考上東大，因此專案暫時擱置。東 Robo 君雖然具有卓越的計算力與記憶力，但是在依據上下文理解應用題的意義方面有困難，以現況來說，無法期待它能獲得更高的分數，是企畫擱置的原因。

遺憾的是，東 Robo 君參加的考試科目中沒有包含地理，但是讓 AI 使用地圖解開讀圖問題，恐怕是難上加難 。當然，把符號做成模式讓它記憶，簡化問題，讓它答得出其意義，應該是可以解答的吧。此外，如果使用遙感探測的圖像解析技術更加進步，應用機械學習的話，也許在某個程度上能夠判斷地圖上的模式，但是，要解開一般入學考試的地圖讀圖問題，需要更加複雜而精細的推論。

地圖是由將現實抽象化的符號所構成，理解符號與其指示物的關係，是讀圖的第一步。如果我們假設只有「人類這種操縱象徵的動物」能夠透過符號傳達訊息的話，那麼人類之外的動物，根本無法理解地圖在表示什麼吧！

我們把它置換成 AI 來想想，如果只是符號與指示物的對應關係， AI 也許可以處理，但是，閱讀地圖並不是只有這樣就行了。例如，從等高線可以知道地點的標高，但是如果不能理解它的樣式，就不能解讀地形。也就是說，如同第三章所述，從地圖符合的組合推測的地表狀態，若不能用地理概念去掌握，大學入學考試的讀圖題目，恐怕大多都答不出來。

最近， OECD（經濟合作暨發展組織）提議用 PISA 型（ Programme for International Student Assessment，國際學生能力評量計畫）學力，作為新的學力指標，受到各界的矚目。它的評量標準在於學生能不能把知識和技能，活用在實際生活中各種狀況面對的課題。如果要出考題測驗 PISA 型學力，這種考題將是 AI 最難克服的類型。也就是說，如果要測驗新時代的學力，即使擬出 AI 也能解答的試題也沒有意義。

但是，這種狀況只限於視覺性表現的地圖，如第七、八章所述，數位化導致地圖的儲存形態與表現分離，在 GIS 中，一般都可以直接用數位數據處理地理空間資訊，未必需要用地圖的形式視覺化。最後，若是把功能限定在道路指引方面的話，現在已經開發了汽車導航之類實用性的技術，將 AI 編入自動駕駛技術也許指日可期。為這種特定目的設計的 AI，成為西垣所說的智能放大裝置，發揮支援人類行動或思考的功能。這種類型的 AI 不是具有心智的「強 AI」而是所謂的「弱 AI」，它可以彌補人類的作業，但應該不會搶走人的工作 。總之，對地圖的製作者、使用者而言，這種新地理空間資訊技術的弱 AI，即使成為將部分作業自動化、效率化的工具，也不能取代人類，或者說不定會出現使用新技術的新職業 ，這麼一想的話，實在沒有必要對 AI 的進化太過驚異，或看得太悲觀。不如說，人類擁有創造性，所以使用新技術，思考更多元的地圖和地理空間資訊的利用法，應該是交付給人類的永遠課題。若想要製作新時代地圖，運用於解決問題的工作，需要具備能運用自如的新技能和智慧。