David

經(jīng)濟(jì)學(xué)家預(yù)測(cè)：到2030年人工智能（AI）將為全球經(jīng)濟(jì)帶來(lái)15.7萬(wàn)億美元的財(cái)富，可見(jiàn)其威力強(qiáng)大。人類及各行各業(yè)將會(huì)從人工智能獲得怎樣的好處，無(wú)數(shù)的專家學(xué)者、機(jī)構(gòu)媒體、包括我們InfoAV之前已經(jīng)討論過(guò)很多，在此就不一一贅述了。本篇文章討論的是人工智能在給我們的福祉的同時(shí)還伴隨著巨大的——威脅。

失業(yè)的威脅

人工智能會(huì)不會(huì)導(dǎo)致人們失業(yè)？回溯曾經(jīng)，好像并沒(méi)有，歷史上多次大的技術(shù)突破都沒(méi)有對(duì)人類的工作產(chǎn)生毀滅性的打擊。蒸汽機(jī)的誕生替代了馬車，印刷機(jī)的誕生取代了抄寫員，農(nóng)業(yè)自動(dòng)化設(shè)施的產(chǎn)生替代了很多農(nóng)民的工作，但這都沒(méi)有致使大量的人流離失所。相反，人們找到了更適合人類的工作。

因此樂(lè)觀主義者認(rèn)為，人工智能可能會(huì)在短期內(nèi)造成一些工作被取代。但就像以前成千上萬(wàn)的農(nóng)民轉(zhuǎn)變成工廠工人一樣，人工智能中的失業(yè)人員也可以轉(zhuǎn)型為軟件或硬件工程師。自從工業(yè)革命之后，每一次生產(chǎn)力的提高，自由市場(chǎng)的力量都能夠解決因生產(chǎn)力提升而出現(xiàn)的各種問(wèn)題。那些在未來(lái)將通過(guò)人工智能賺取巨額利潤(rùn)的公司，利用以上歷史來(lái)否定未來(lái)人工智能會(huì)引起失業(yè)的說(shuō)法。他們指出，成千上萬(wàn)的發(fā)明，如軋棉機(jī)、電燈泡、汽車、攝像機(jī)和手機(jī)，都沒(méi)有引起過(guò)大范圍失業(yè)，他們認(rèn)為人工智能也不會(huì)。人工智能會(huì)大幅提高生產(chǎn)力，推動(dòng)工作崗位穩(wěn)健增長(zhǎng)并提升人類福利，所以有什么好憂慮的呢？

不平等的發(fā)明

“如果將所有發(fā)明分配同樣的權(quán)重，技術(shù)樂(lè)觀主義者完全可以將這些數(shù)據(jù)作為樂(lè)觀的理由。但發(fā)明不是生來(lái)平等。有的發(fā)明改變了我們的工作方式，如打字機(jī)，有的發(fā)明消除了對(duì)特定勞動(dòng)的需求，如計(jì)算器，還有一些發(fā)明瓦解了整個(gè)行業(yè)，如軋棉機(jī)?！?創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李開(kāi)復(fù)表示。

“但規(guī)模更大的技術(shù)變革會(huì)影響到許多行業(yè)，從根本上改變經(jīng)濟(jì)組織甚至社會(huì)結(jié)構(gòu)。這就是經(jīng)濟(jì)學(xué)家所說(shuō)的“通用技術(shù)”，或稱GPTs（General Purpose Technologies）?！?/p>

蒸汽機(jī)和電氣化分別引發(fā)了第一次工業(yè)革命和第二次工業(yè)革命。這兩項(xiàng)通用技術(shù)都推動(dòng)了現(xiàn)代工廠制度的創(chuàng)建，顛覆了傳統(tǒng)生產(chǎn)模式?？偟膩?lái)說(shuō)，這種生產(chǎn)模式變化主要是去技能化。這些工廠以前需要高水平技工來(lái)完成任務(wù)?，F(xiàn)在這些任務(wù)被分解成一個(gè)個(gè)簡(jiǎn)單得多的小任務(wù)，低水平技工就能完成。在這個(gè)過(guò)程中，產(chǎn)量大大增加，價(jià)格大大降低。

從就業(yè)率來(lái)說(shuō)，這些早期的通用技術(shù)實(shí)現(xiàn)了流程創(chuàng)新，例如裝配線讓數(shù)以千計(jì)乃至數(shù)以億計(jì)的農(nóng)民轉(zhuǎn)行，在新的工業(yè)經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮了生產(chǎn)作用。雖然它們確實(shí)取代了相對(duì)少量的熟練手工藝人，但它們也讓更多的低水平技工可以從事機(jī)器引導(dǎo)的重復(fù)工作，提高了生產(chǎn)力。同時(shí)，經(jīng)濟(jì)蛋糕做大，整體生活水平也隨之提高。

不過(guò)與第一次和第二次工業(yè)革命中的通用技術(shù)不同的是，人工智能不會(huì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)的去技能化。它不會(huì)讓少數(shù)人完成高級(jí)任務(wù)，也不會(huì)將其分解成由更多低水平技工完成的小任務(wù)。它只會(huì)接管符合以下兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的任務(wù)：一是可以利用數(shù)據(jù)優(yōu)化，二是不需要社會(huì)互動(dòng)。

“確實(shí)，這一過(guò)程中會(huì)創(chuàng)造一些新的崗位，例如機(jī)器人修理工和人工智能數(shù)據(jù)科學(xué)家。但人工智能對(duì)就業(yè)的主要影響不是通過(guò)去技能化而創(chuàng)造工作，而是通過(guò)越來(lái)越智能的機(jī)器替代工作。理論上來(lái)說(shuō)，失業(yè)工人可以在其他更加難以自動(dòng)化的產(chǎn)業(yè)中找到工作，但這一漫長(zhǎng)的過(guò)程本身極具破壞性?！?李開(kāi)復(fù)稱。

催化劑的作用

“人工智能不會(huì)給我們足夠的時(shí)間。和前幾次通用技術(shù)推動(dòng)的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型相比，人工智能帶動(dòng)的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型會(huì)發(fā)生得更快。工業(yè)革命歷時(shí)幾代人才完成，而人工智能革命在一代人的時(shí)間內(nèi)就能產(chǎn)生重大影響。這是因?yàn)槿斯ぶ悄軙?huì)在催化劑的作用下加速自身的應(yīng)用與擴(kuò)散進(jìn)程，這個(gè)催化劑在蒸汽動(dòng)力和電力投入廣泛應(yīng)用時(shí)是不存在的。”

這個(gè)催化劑就是人工智能算法的易復(fù)制性。硬件革命的技術(shù)轉(zhuǎn)型要獲得動(dòng)力，需要發(fā)明設(shè)計(jì)、建造實(shí)體產(chǎn)品并出售給最終用戶。任何硬件想要獲得提升，都需要重復(fù)以前的流程，這些流程減緩了硬件技術(shù)的開(kāi)發(fā)速度，延長(zhǎng)了發(fā)展的時(shí)間，直到產(chǎn)品獲得商業(yè)收益后才會(huì)被廣泛使用。然而，許多提高生產(chǎn)力的人工智能產(chǎn)品只是數(shù)字算法，可在全球無(wú)限復(fù)制、零成本應(yīng)用。應(yīng)用后的更新和改進(jìn)也是幾乎無(wú)成本的。如今的大部分白領(lǐng)員工的職責(zé)是獲取信息和處理信息，然后根據(jù)這些信息做出決策或提出建議。而人工智能算法恰好最擅長(zhǎng)這一工作，可以全面且快速地完成人機(jī)替換。

誰(shuí)先失業(yè)

牛津大學(xué)的一份研究報(bào)告指出下列職業(yè)將是最先被人工智能取代的，在2033年下列職業(yè)被AI取代的概率如下：

（1）電話營(yíng)銷員，99%。

（2）收銀員，97%。

（3）快餐廚師，96%。

（4）律師助手，94%。

（5）導(dǎo)游，91%。

（6）公交車和出租車司機(jī)，89%。

（7）安保人員，84%。

（8）檔案管理員，76%。

將被人工智能取代的工作和職業(yè)遠(yuǎn)不止這些。麥肯錫發(fā)表的一份研究報(bào)告指出，中國(guó)的勞動(dòng)力可以被自動(dòng)化的程度比世界上任何其他國(guó)家都要高。據(jù)該報(bào)告估計(jì)，20年內(nèi)中國(guó)51%的工作可以自動(dòng)化，相當(dāng)于3.94億全職員工。最容易被人工智能取代的是那些重復(fù)性高、可預(yù)測(cè)、可編程的工作。19世紀(jì)的機(jī)器主要代替體力工作者，這次人工智能將替代許多腦力工作者。中等技能的專業(yè)人員可能首當(dāng)其沖，而目前很難程序化的工作，例如保姆反而很難被取代。許多高技能、高收入的職業(yè)也可能受到?jīng)_擊。這種沖擊體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是直接取代，例如中級(jí)X光讀片醫(yī)生和律師事務(wù)所的文書(shū)；二是增強(qiáng)功能，例如醫(yī)生的AI輔助診斷。

人生的意義危機(jī)

自工業(yè)革命以來(lái)的數(shù)個(gè)世紀(jì)里，工作不僅是一種謀生手段，更是一種自我認(rèn)可以及生活意義的源泉。當(dāng)我們身處社會(huì)之中，需要自我介紹或介紹他人時(shí)，首先提到的就是工作。工作讓我們過(guò)得充實(shí)，給人一種規(guī)律感，讓我們和其他人聯(lián)結(jié)。固定的薪水不僅是一種勞動(dòng)報(bào)酬方式，也代表了個(gè)人對(duì)于社會(huì)的價(jià)值，表明每個(gè)人都是社會(huì)的重要成員。

切斷這些聯(lián)系，或者說(shuō)迫使人們從事低于過(guò)去社會(huì)地位工作，影響的不只是收入，還會(huì)直接傷害到我們的認(rèn)同感和價(jià)值感。

失去人生意義和目標(biāo)會(huì)帶來(lái)非?，F(xiàn)實(shí)且嚴(yán)重的后果。失業(yè)六個(gè)月的人患抑郁癥的概率是上班族的三倍，正在尋找工作的人自殺概率是上班族的兩倍。酗酒和藥物濫用的情況均隨失業(yè)率升高而增多。

如果是人工智能導(dǎo)致的失業(yè)，帶來(lái)的心理創(chuàng)傷還會(huì)更大。人們將面臨的境況很可能不是暫時(shí)失業(yè)，而是永久性地被經(jīng)濟(jì)體系拒之門外。他們只能眼睜睜看著自己用一生時(shí)間學(xué)習(xí)并掌握的技能，被算法或機(jī)器人輕而易舉地超越。隨之產(chǎn)生的壓倒性的無(wú)力感，會(huì)讓人感覺(jué)自己的存在沒(méi)有了意義。

人比AI強(qiáng)在哪？

從目前的研究分析來(lái)看，人類比AI主要強(qiáng)在以下兩個(gè)方面：

1、自我意識(shí)。

包括馬斯克、霍金等人都非常擔(dān)心人工智能有一天會(huì)控制人類。在人工智能能控制人類之前，它必須先產(chǎn)生自我意識(shí)?，F(xiàn)在腦神經(jīng)研究仍然無(wú)法精準(zhǔn)地定位意識(shí)在大腦中到底是以什么樣的方式產(chǎn)生和存在的。而當(dāng)前AI人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)人腦大大簡(jiǎn)化后的模仿，這種簡(jiǎn)化模仿即使達(dá)到了相同的神經(jīng)元和連接數(shù)也不一定能夠達(dá)到人腦的復(fù)雜程度。

王維嘉，CEG Ventures 創(chuàng)始管理合伙人，最近剛剛出版了他的AI著作《暗知識(shí)：機(jī)器如何顛覆商業(yè)和社會(huì)》。他表示，人腦中各處充滿了隨機(jī)性，深受外界環(huán)境的影響，這種復(fù)雜系統(tǒng)中的隨機(jī)性是產(chǎn)生“涌現(xiàn)”的重要條件?！坝楷F(xiàn)”是復(fù)雜系統(tǒng)中的一個(gè)概念，比如含有足夠復(fù)雜的無(wú)機(jī)化合物的“一潭死水”會(huì)在一道閃電的作用下涌現(xiàn)出有機(jī)的生命。目前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)確定性系統(tǒng)，雖然我們可以在網(wǎng)絡(luò)里引入隨機(jī)性，但是我們并不清楚在哪里和怎樣引入這些隨機(jī)性。這樣的隨機(jī)性有幾乎無(wú)數(shù)的可能組合，任何“不對(duì)”的組合都可能使系統(tǒng)無(wú)法產(chǎn)生“涌現(xiàn)”。人腦是動(dòng)物幾十億年進(jìn)化的結(jié)果，其中淘汰了無(wú)數(shù)無(wú)法產(chǎn)生意識(shí)的隨機(jī)組合。從這點(diǎn)上看AI人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否能最終“涌現(xiàn)”出意識(shí)仍然是一個(gè)巨大的問(wèn)號(hào)，也許需要非常長(zhǎng)的時(shí)間和非常好的運(yùn)氣。

2、情感和同理心。

盡管在AI在學(xué)習(xí)方面取得了巨大進(jìn)步，但目前依然無(wú)法創(chuàng)造出可感受情緒的人工智能機(jī)器。

“AlphaGo擊敗了世界冠軍，但它能體會(huì)擊敗世界冠軍的那一刻狂喜嗎？不會(huì)，當(dāng)然也更不會(huì)因此激動(dòng)得想擁抱它愛(ài)的人。還有，如果你告訴一臺(tái)AI機(jī)器將被永遠(yuǎn)關(guān)機(jī)（終結(jié)生命），然后又告訴它計(jì)劃有變，它可以繼續(xù)“存活”下去，這臺(tái)智能機(jī)器會(huì)因此改變它的“人生觀”，或發(fā)誓花更多的時(shí)間去陪它的機(jī)器伙伴們嗎？”李開(kāi)復(fù)表示，AI不會(huì)變得感性，也不會(huì)發(fā)現(xiàn)愛(ài)人或服務(wù)他人的價(jià)值，這是人類獨(dú)一無(wú)二的能力。我們必須在人工智能和人類特有的感情之間建立新的協(xié)同，并利用人工智能必將帶來(lái)的高效生產(chǎn)力，讓社會(huì)變得有愛(ài)、有人情味。

如何應(yīng)對(duì)

針對(duì)人工智能將引發(fā)的失業(yè)以及衍生的人生意義等問(wèn)題，一些專家學(xué)者提出了幾種解決方案，如：就業(yè)者再培訓(xùn)、減少工作時(shí)間和重新分配收入，但李開(kāi)復(fù)和王維嘉均認(rèn)為這都不能解決根本問(wèn)題。

再培訓(xùn)只是權(quán)宜之計(jì)，沒(méi)辦法真正緩解宏觀層面上就業(yè)市場(chǎng)正在受到的沖擊。人工智能的快速發(fā)展使得其在取代人類工作的道路上大踏步地前進(jìn)，使得就業(yè)者每隔幾年就不得不更換職業(yè)。此外，自動(dòng)化的步伐和路徑的不確定性增加了更多的障礙，一名普通就業(yè)者選擇再培訓(xùn)計(jì)劃時(shí)，很難準(zhǔn)確預(yù)測(cè)幾年后哪些工作更安全。

減少工作時(shí)間僅能補(bǔ)償部分損失的工資，凈收入還是會(huì)減少。面對(duì)短暫經(jīng)濟(jì)危機(jī)導(dǎo)致的收入下滑，就業(yè)者也許還能接受，或者政府還能承受補(bǔ)助，但是長(zhǎng)期來(lái)看，工資不斷下滑肯定不會(huì)被低收入者認(rèn)可，政府也很難負(fù)擔(dān)巨量補(bǔ)助。

大范圍的再分配方案，也許可以解決失業(yè)和貧富不均的擴(kuò)大。但最大的問(wèn)題在于太昂貴，需要的那么多錢從哪兒來(lái)？此外還可能把本來(lái)該給窮人的錢給了那些并不需要的人，可能鼓勵(lì)了好吃懶做。

在牛津大學(xué)研究報(bào)告中，除了指出了哪些職業(yè)將會(huì)被人工智能取代，也指出了最難被取代的工作，它們未來(lái)被取代的概率如下：

（1）考古學(xué)家，0.07%。

（2）心理咨詢和毒癮治療工作者，0.3%。

（3）職業(yè)病理療師，0.35%。

（4）營(yíng)養(yǎng)師，0.39%。

（5）醫(yī)生特別是外科手術(shù)醫(yī)生，0.42%。

這些難以被AI取代的職業(yè)的一個(gè)特點(diǎn)是需要有對(duì)人類情感和精神的理解。這是目前的AI完全無(wú)法做到的。

王維嘉表示，相比人工智能，人類的優(yōu)勢(shì)在于創(chuàng)造力和同情心，讓人工智能做它擅長(zhǎng)的，我們可以創(chuàng)造更多有人情味的職業(yè)和崗位。AI最難取代的就是要求高度情感的工作，例如嬰幼兒教育，社會(huì)工作、心理咨詢、醫(yī)護(hù)工作等。隨著社會(huì)老齡化，老年人的照顧和護(hù)理將成為一個(gè)巨大需求。未來(lái)甚至?xí)霈F(xiàn)“定制電話煲粥員”“家庭心理咨詢師”等。這些煲粥員和咨詢師與今天的電話聊天服務(wù)及心理咨詢師的最大不同是他們不僅針對(duì)固定的客戶群，而且服務(wù)是持續(xù)的。

“但許多有人情味的工作通常缺乏職業(yè)保障?！崩铋_(kāi)復(fù)表示，“健康護(hù)理和私人護(hù)理是成長(zhǎng)最快的兩個(gè)職業(yè)，但收入不高。其他可以展現(xiàn)愛(ài)心的工作，如全職育兒、照顧老人或殘疾人并未被視為工作，也沒(méi)有正式的固定報(bào)酬。而這些服務(wù)，正是我們?cè)谌斯ぶ悄軙r(shí)代中應(yīng)該鼓勵(lì)發(fā)展的?！?/p>

對(duì)此，李開(kāi)復(fù)建議政府設(shè)立“社會(huì)貢獻(xiàn)津貼”。對(duì)于那些把時(shí)間和精力投入慈善、使社會(huì)更有人情味和創(chuàng)造力的人（其中包括三大類活動(dòng)：護(hù)理工作、社群服務(wù)和接受培訓(xùn)），政府可以付給他們一筆還算不錯(cuò)的報(bào)酬。這種津貼不是為了取代基本的社會(huì)保障，而是為了鼓勵(lì)人們多做善事，為了將人工智能創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)效益投入到創(chuàng)建更好的社會(huì)環(huán)境之中。

結(jié)語(yǔ)

人工智能讓人類遭遇了前所未有的挑戰(zhàn)。它不分晝夜地工作，進(jìn)入每一個(gè)可以產(chǎn)生數(shù)據(jù)的生活、生產(chǎn)和消費(fèi)過(guò)程，今后將沒(méi)有任何一個(gè)重要的領(lǐng)域不被AI涉足，沒(méi)有任何一個(gè)人不被AI影響。在可見(jiàn)的未來(lái)，它確實(shí)會(huì)帶來(lái)一些麻煩，但在AI沒(méi)有演化出自我意識(shí)之前，它仍然是人類任勞任怨的工具，會(huì)讓社會(huì)變得更加美好。但前提是不被過(guò)分的樂(lè)觀或并無(wú)實(shí)證的悲觀思想所毒害，而是努力解決問(wèn)題。