越來越多的經(jīng)濟(jì)學(xué)家和人工智能專家建議全社會(huì)做好準(zhǔn)備，因?yàn)榇罅康墓ぷ鲗?huì)變成自動(dòng)化的。

如果他們是對(duì)的，這將對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生重要影響。容易被機(jī)器取代的工作包括超市收銀員和商店助理、服務(wù)員、卡車司機(jī)和辦公室管理員。根據(jù)研究報(bào)告，這些工作極有可能在未來十年或二十年內(nèi)被軟件取代。

這樣的預(yù)測(cè)雖然并不是每個(gè)人都認(rèn)同，但是卻引發(fā)了人工智能領(lǐng)域一些最著名的專家的共鳴。

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Andrew Ng是中國(guó)搜索巨頭“百度”的首席科學(xué)家，他專門研究深度學(xué)習(xí)，并曾經(jīng)參與過google的“谷歌大腦”項(xiàng)目。最近，百度就搞了一個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，用來識(shí)別圖片內(nèi)容，準(zhǔn)確率可以達(dá)到95%。

“我認(rèn)為，未來幾十年技術(shù)人員不會(huì)有失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。”Andrew Ng說，“但是，有很多人從事的是程序性的、重復(fù)性的工作。不幸的是，計(jì)算機(jī)技術(shù)尤其擅長(zhǎng)程序性的、重復(fù)性的工作。”

工作崗位消失的速度要快于創(chuàng)造工作崗位的速度。MIT經(jīng)濟(jì)學(xué)家Erik Brynjolfsson 和 Andrew McAfee在他們的新書《第二個(gè)機(jī)器時(shí)代》中，研究了信息技術(shù)如何改變就業(yè)與生產(chǎn)力之間的關(guān)系。

這本書概括性的描述了，20世紀(jì)下半葉，美國(guó)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值（即生產(chǎn)力）與工人數(shù)量同步增長(zhǎng)的狀況。但是到了2000年，這兩者開始出現(xiàn)偏差；在世紀(jì)之 交，生產(chǎn)力和就業(yè)總?cè)藬?shù)之間出現(xiàn)了差距。到了2011年，這種差距進(jìn)一步擴(kuò)大了。這反映出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與工作崗位（就業(yè)）增加之間的關(guān)系變?nèi)趿恕?/p>

“在美國(guó)，一個(gè)很明顯的事實(shí)是勞動(dòng)力參與比已經(jīng)連續(xù)下降了十年。勞動(dòng)力人口變得更少了，收入中位數(shù)的增長(zhǎng)也停滯不前。”Brynjolfsson如是說。“我們認(rèn)為，信息技術(shù)是造成這種變化的重要原因。”

Brynjolfsson 并不是一個(gè)試圖讓技術(shù)倒退的新盧德（neo-luddite）主義者。他指出，我們正在經(jīng)歷一場(chǎng)由技術(shù)驅(qū)動(dòng)的勞動(dòng)力市場(chǎng)轉(zhuǎn)型，我們每個(gè)人都必須為此做好準(zhǔn)備。

“一直以來，科技都是同時(shí)創(chuàng)造工作崗位和消滅工作崗位。但是，新創(chuàng)造的工作崗位與舊的被消滅的工作崗位之間的差別也越來越大，”他強(qiáng)調(diào)，那些因?yàn)楣ぷ鲘徫槐蝗〈I(yè)的工人，并不能適應(yīng)人工智能和自動(dòng)化創(chuàng)造的新工作。

Brynjolfsson用卡車司機(jī)舉了個(gè)例子。在美國(guó)，有300萬(wàn)人從事卡車司機(jī)，是美國(guó)男性從事最多的職業(yè)?？紤]到最近無(wú)人駕駛汽車技術(shù)取得的進(jìn)步，他認(rèn)為是時(shí)候用自動(dòng)駕駛來取代卡車司機(jī)了。

他關(guān)心的是，有哪些工作由于依賴情感認(rèn)知和復(fù)雜的物理操作而不能被自動(dòng)化取代，又有多少失業(yè)的卡車司機(jī)能夠很好的適應(yīng)這些工作。

“所以，現(xiàn)在的問題是，哪些職業(yè)將會(huì)變得越來越重要？或許是數(shù)據(jù)科學(xué)家、學(xué)前教育老師、按摩師。那么有多少失業(yè)的卡車司機(jī)能夠被再培訓(xùn)，并且轉(zhuǎn)換角色進(jìn)入新的工作呢？更別說高效的完成工作了。所以（失業(yè)工人與新崗位之間）必然會(huì)出現(xiàn)大量的不匹配。”

積極的方面

那么，這場(chǎng)由技術(shù)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型有哪些正面效應(yīng)呢？一些評(píng)論者相信，廣泛自動(dòng)化帶來的負(fù)面影響可以通過這樣的方式來抵消，即商品和服務(wù)成本的降低以及更多的人能夠享受低價(jià)的產(chǎn)品。

ITIF (Information Technology & Innovation Foundation)主席Robert D. Atkinson相信，通過運(yùn)用更多的技術(shù)，能夠節(jié)約成本，而這部分節(jié)約的成本將會(huì)體現(xiàn)在更低的價(jià)格和更高的薪資上面。

“在未來十年，如果我們能成三倍地提高生產(chǎn)力（這事兒在古今中外都沒發(fā)生過），那么消費(fèi)者就完全不會(huì)將錢花費(fèi)在這樣一些事物上，像請(qǐng)更多的假期、更大的電視、更多的外出就餐、一個(gè)摩托艇等等，而這，將會(huì)創(chuàng)造更多新的工作。”

在《第二個(gè)機(jī)器時(shí)代》中，Brynjolfsson 和 McAfee將技術(shù)發(fā)展節(jié)約的成本和增加的工資稱作“獎(jiǎng)金”?，F(xiàn)代信息技術(shù)降低成本的方式可以從多個(gè)方面體現(xiàn)。使用一臺(tái)廉價(jià)的電腦連上網(wǎng)絡(luò)，任何人都可以嘗試成為一名作家或者評(píng)論員，在家租賃房屋或者發(fā)起眾籌。

然而，一些觀察家認(rèn)為，技術(shù)發(fā)展所帶來的回報(bào)會(huì)存在兩個(gè)問題。一是它的回報(bào)是集中式的，二是這回報(bào)并不足以抵消它所帶來的成本上升。舉個(gè)例子，有一 種理論就認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)使每個(gè)人都能得到網(wǎng)絡(luò)上最好的資源，比如最好的著作、最好的軟件、最便宜的零售商品。這就造成了“贏者通吃”的局面，實(shí)力最強(qiáng)者擁有 絕大部分的人群，而這些人是不會(huì)關(guān)注其他同類商家的。在這種情況下，“獎(jiǎng)金”并不會(huì)在所有參與者之間分享，而是被金字塔頂端的人全部吃掉了。

《第二個(gè)機(jī)器時(shí)代》中的另一個(gè)觀點(diǎn)認(rèn)為，相比于那些被淘汰的傳統(tǒng)企業(yè)，軟件開發(fā)公司雇傭的職工人數(shù)要少得多。就拿Facebooke和它的照片分享服務(wù)Instagram來說，Instagram雇傭了大約10,000人，但這僅僅是柯達(dá)全盛時(shí)期員工人數(shù)的極少一部分。

另一方面，個(gè)人自我傳播的成本或許是降低了，但是對(duì)于人們的生活必需品卻并不然，比如食品、飲用水和能源。Jared Bernstein的做了一個(gè)調(diào)查（被引用在《第二個(gè)機(jī)器時(shí)代》），他比較了1990 至 2008期間，一個(gè)美國(guó)中等家庭的收入增長(zhǎng)與住房和醫(yī)療花費(fèi)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。他發(fā)現(xiàn)，當(dāng)家庭收入增長(zhǎng)大約20%的時(shí)候，住房?jī)r(jià)格和大學(xué)學(xué)費(fèi)增長(zhǎng)了大約 50%，而醫(yī)療價(jià)格的增長(zhǎng)超過150%。

事實(shí)上，工資的增長(zhǎng)與技術(shù)的發(fā)展并不同步。美國(guó)在2012年，10%的人獲得超過一半的社會(huì)總收入，這是自“大蕭條”以來的第一次。除此之外，在1937年至2011年之間，美國(guó)工人的時(shí)薪中位數(shù)幾乎沒有變過，每年僅僅增長(zhǎng)了0.1%。

技術(shù)準(zhǔn)備好了嗎？

一般來說，人工智能的能力是有限的：它可以識(shí)別一張圖片里面的內(nèi)容，或者學(xué)習(xí)如何擰開瓶蓋，但它卻不能像人一樣，從這些具體的任務(wù)中切換到完全不相關(guān)的事務(wù)中去，比如做一個(gè)三明治。

由于缺乏像人類一樣應(yīng)對(duì)真實(shí)世界中各種復(fù)雜狀況的能力，要想從事像生產(chǎn)線那種嚴(yán)格控制環(huán)境之外的工作，機(jī)器人（或者軟件）還有許多挑戰(zhàn)需要克服。

舉個(gè)例子，盡管谷歌無(wú)人駕駛汽車已經(jīng)行駛超過一百萬(wàn)公里，但是對(duì)于一些情況，人類司機(jī)能夠從容處理，而無(wú)人駕駛汽車卻顯得困難重重。

“就像無(wú)人駕駛汽車一樣，人工智能目前還沒有達(dá)到能夠被完全信任的水平。”劍橋大學(xué)計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室機(jī)器學(xué)習(xí)高級(jí)講師Sean Holden這樣說到。“不管他們的公關(guān)部門怎么說，當(dāng)一個(gè)人在馬路邊揮手的時(shí)候，人工智能并不能區(qū)分他是在跟朋友打招呼，還是要讓車停下來。”

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一些復(fù)雜的物理操作任務(wù)，在人類看來輕而易舉，對(duì)于機(jī)器人卻困難重重。這些缺點(diǎn)是非常明顯的，比如在今年的Darpa 機(jī)器人挑戰(zhàn)賽上，很多機(jī)器人都直接摔倒，難以保持直立。一些我們覺得簡(jiǎn)單的手工任務(wù)，比如從貨架上取一些東西，對(duì)于機(jī)器人來說也十分困難。

但是百度的Andrew Ng指出，自動(dòng)化并不需要完全取代人類的能力，更有可能用于減少人類的工作量。他用醫(yī)院的放射科醫(yī)師來舉例，這是一個(gè)需要專業(yè)技能的工作，但同時(shí)也涉及了大量程序性、重復(fù)性的工作內(nèi)容。而自動(dòng)化可以代替人們做后面這部分工作。

在卡車駕駛的例子中，自動(dòng)駕駛汽車可以控制高速路的大部分路程，而對(duì)于建筑物密集區(qū)域，則可以由司機(jī)操作。而對(duì)于出租車，自動(dòng)駕駛功能可以限制在那些道路規(guī)劃良好并且能夠被很好識(shí)別的城市，比如英國(guó)的Milton Keynes。

其他一些人工智能專家也表示看好人工智能駕駛的前景，認(rèn)為相關(guān)軟件很快會(huì)變得越來越成熟。

“一切都要?dú)w功于機(jī)器學(xué)習(xí)，大部分的自動(dòng)化操作將會(huì)由它們自己學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗(yàn)來驅(qū)動(dòng)。”紐約哥倫比也大學(xué)機(jī)械工程教授Hod Lipson說。“隨著學(xué)習(xí)的深入，軟件將會(huì)變得越來越智能。這并非僅僅指某一個(gè)軟件變得更加智能，而同時(shí)其他同類軟件之間也會(huì)相互學(xué)習(xí)對(duì)方的知識(shí)和經(jīng) 驗(yàn)。這種復(fù)合效應(yīng)無(wú)疑會(huì)產(chǎn)生巨大的杠桿作用。”

Lipson舉了一個(gè)無(wú)人駕駛汽車之間相互分享“智慧”的例子。

“在相對(duì)較短的時(shí)期內(nèi)，無(wú)人駕駛汽車將會(huì)累積十億小時(shí)的駕駛經(jīng)驗(yàn)，這比一千個(gè)人一輩子的時(shí)間加起來還要長(zhǎng)。對(duì)于醫(yī)療診斷、戰(zhàn)略投資、農(nóng)業(yè)、藥學(xué)等領(lǐng)域的情況也是一樣。人工智能醫(yī)生能夠迅速看完數(shù)百萬(wàn)計(jì)的具有相同癥狀的病人，這比一個(gè)最具經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生一生看的病人還要多。”

并非全都是失望與悲觀

另外一種關(guān)于自動(dòng)化更加樂觀的觀點(diǎn)認(rèn)為，企業(yè)會(huì)使用自動(dòng)化來幫助員工更好的完成工作，而不是取代他們。在這種情況下，人們將會(huì)從枯燥和死板的工作中解放出來，從而去從事那些計(jì)算機(jī)軟件做不了的創(chuàng)造性工作。

對(duì)于這種情況，Brynjolfsson將其稱為人機(jī)合作，而不是人機(jī)對(duì)抗。

2015年P(guān)laychess.com象棋錦標(biāo)賽，充分展示了人機(jī)合作的力量。兩名業(yè)余運(yùn)動(dòng)員與一臺(tái)人工智能電腦組成一隊(duì)，分別打敗了一位象棋大師和一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)。

牛津大學(xué)商學(xué)院戰(zhàn)略學(xué)教授Teppo Felin認(rèn)為，人機(jī)合作互補(bǔ)是廣受歡迎的Uber公司成功的關(guān)鍵所在。用戶使用智能手機(jī)軟件發(fā)起乘車呼叫，Uber則利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)將司機(jī)引導(dǎo)至離他最 近的乘客。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)依賴司機(jī)運(yùn)送乘客，而司機(jī)則依賴計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為其引導(dǎo)。這個(gè)例子很好的說明了，人機(jī)合作比互相單獨(dú)工作更加有效。

Brynjolfsson認(rèn)為，盡管Uber對(duì)傳統(tǒng)的出租車司機(jī)以及無(wú)人駕駛汽車的研發(fā)造成了沖擊，但這依然是一個(gè)創(chuàng)造就業(yè)而不是消滅就業(yè)的例子。

“到目前為止，Uber正在創(chuàng)造非常多的工作機(jī)會(huì)。并不僅僅是因?yàn)槿藗儗W(xué)到了新的技能，更因?yàn)橐恍┢髽I(yè)家，發(fā)明了新的商業(yè)模式，使得我們?cè)械募寄苡辛诵碌挠猛尽?rdquo;

“在一些地方，比如舊金山，目前Uber司機(jī)總?cè)藬?shù)比以前出租車和私家車加起來還要多。所以這是凈增長(zhǎng)。”

對(duì)于自動(dòng)化能夠帶來積極影響的觀點(diǎn)，Brynjolfsson并非完全不認(rèn)同。他并沒有認(rèn)為廣泛的失業(yè)和社會(huì)動(dòng)蕩是不可避免的，或者自動(dòng)化會(huì)在一夜之間發(fā)生。他只是希望對(duì)于這場(chǎng)由技術(shù)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型，全社會(huì)都需要為此做好準(zhǔn)備。

“并不僅僅是對(duì)勞動(dòng)力的需求下降了，還會(huì)有對(duì)其他一些技能的需求也會(huì)下降；同時(shí)也有對(duì)一些技能的需求會(huì)增加。如果不改善我們的體制機(jī)制來為此做好準(zhǔn)備，那么我們的失敗者將會(huì)和成功者一樣多。”

在這樣的準(zhǔn)備中，教育改革是其中的重中之重。要讓人們更加容易的進(jìn)行終生學(xué)習(xí)。其中，要重點(diǎn)著眼于像創(chuàng)意、大框架下的模式認(rèn)知能力、復(fù)雜形式的交流等電腦不能勝任的方面。

Andrew Ng對(duì)此表示認(rèn)同。同時(shí)，他認(rèn)為還應(yīng)該致力于將世界上最好的大學(xué)的資源發(fā)布到互聯(lián)網(wǎng)上，就像他與人聯(lián)合創(chuàng)始的開放的在線課程服務(wù)Coursera所做的那 樣。“我們的教育系統(tǒng)目前存在一些問題，并不能培養(yǎng)出大量的創(chuàng)造性人才。世界上最頂尖的大學(xué)在這方面做得很好，但是卻沒能進(jìn)行大規(guī)模的普及。”

但是哥倫比亞大學(xué)的Lipson強(qiáng)調(diào)，改革學(xué)校教育系統(tǒng)，以及使常青藤聯(lián)盟的教育資源為全世界所用并非一夜之間就能實(shí)現(xiàn)的，我們必須正視這個(gè)問題。

“經(jīng)常有人向我詢問人工智能的危險(xiǎn)性，他們認(rèn)為，有一天人工智能機(jī)器人會(huì)取代人類而統(tǒng)治世界。然而事實(shí)卻微妙得多。實(shí)際上并不會(huì)出現(xiàn)鈦合金機(jī)器人在 大街上射殺人類的現(xiàn)象。人工智能會(huì)逐漸學(xué)習(xí)我們的一切，當(dāng)機(jī)器人幾乎每件事都做得比大多數(shù)人好的時(shí)候，我們的社會(huì)結(jié)構(gòu)就會(huì)開始解體了，而這才是我們真正要 準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)的。”

譯文鏈接：http://www.codeceo.com/article/machines-can-do-your-job.html
英文原文：Why it's time to prepare for a world where machines can do your job