【編者按】
近日，一款功能強(qiáng)大的AI語言模型ChatGPT橫空出世，成為全球熱議話題。人工智能技術(shù)的最新進(jìn)展讓人們驚嘆的同時(shí)，也讓“機(jī)器取代人腦”、“人工智能或?qū)⒃斐墒I(yè)潮”等問題再度成為焦點(diǎn)。未來的就業(yè)市場，究竟會成為什么樣子？以色列歷史學(xué)家尤瓦爾·赫拉利在其暢銷作品《今日簡史：人類命運(yùn)大議題》中，曾對這一問題展開過討論。本文摘編整理自該書，標(biāo)題為后擬。
我們完全無從得知2050年的就業(yè)市場會是什么樣子。人們普遍認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人將改變幾乎所有的工作，從制作酸奶到教授瑜伽都無法幸免。但談到這項(xiàng)改變的本質(zhì)及緊迫性，各家觀點(diǎn)卻眾說紛紜。有人認(rèn)為，只要10~20年，就會有幾十億人成為經(jīng)濟(jì)上多余的存在。但也有人認(rèn)為，長遠(yuǎn)來看，自動化的影響還是會為所有人創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會，為社會帶來更大的繁榮。
那么，我們究竟是真的處于危險(xiǎn)動蕩的邊緣，還是這只是盧德分子歇斯底里的妄言？
這很難說。早在19世紀(jì)，就有人擔(dān)心自動化會造成大量失業(yè)，但至今這種情況從未出現(xiàn)。自工業(yè)革命拉開序幕以來，機(jī)器每搶走一項(xiàng)舊工作，也會至少創(chuàng)造一項(xiàng)新工作，而且人們的平均生活水平大幅提高。但我們有充分的理由相信這次情況不同，機(jī)器學(xué)習(xí)將會真正讓整個情況徹底改變。
人類有兩種能力：身體能力和認(rèn)知能力。過去，機(jī)器主要是在原始的身體能力方面得以與人類競爭，而人類則在認(rèn)知能力方面享有巨大優(yōu)勢。因此，隨著農(nóng)業(yè)和工業(yè)邁向自動化，就出現(xiàn)了新的服務(wù)業(yè)工作。這些新工作需要人類擁有獨(dú)特的認(rèn)知技能，包括學(xué)習(xí)、分析、溝通等，特別是必須理解人類的種種情緒。然而，人工智能已經(jīng)在越來越多的認(rèn)知技能上超越人類，包括理解人類的情緒。而且，除了身體能力和認(rèn)知能力之外，我們并不知道還有什么第三種能力可以讓人類永遠(yuǎn)勝過機(jī)器。
必須認(rèn)識到的一個關(guān)鍵點(diǎn)是，人工智能革命不只是讓計(jì)算機(jī)更聰明、運(yùn)算得更快，還在生命科學(xué)和社會科學(xué)方面有諸多突破。我們越了解是哪些生化機(jī)制在支撐人類的情感、欲望和選擇，計(jì)算機(jī)就越能分析人類行為、預(yù)測人類決策，并最終取代人類的司機(jī)、銀行經(jīng)理和律師等。
在過去幾十年中，在神經(jīng)科學(xué)和行為經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域的研究，讓科學(xué)家能夠“破解”人類，更清楚地了解人類究竟是如何做出各種決定的。事實(shí)證明，我們從選擇食物到選擇伴侶，都不是出于什么神秘難解的自由意志，而是數(shù)十億神經(jīng)元在瞬間計(jì)算各種可能性的結(jié)果。過去大受贊譽(yù)的“人類直覺”，其實(shí)只是“辨識模式”罷了。優(yōu)秀的司機(jī)、銀行經(jīng)理和律師，對路況、投資或談判交涉并沒有什么神奇的直覺，只不過是辨識出了某些一再出現(xiàn)的模式，于是能夠躲過漫不經(jīng)心的行人、拒絕無力償債的借款人和識破圖謀不軌的騙子。但同時(shí)也證明，大腦的生化算法距離完美還有很長一段路。大腦會走捷徑，會根據(jù)不完整的信息快速找出答案，而且大腦的回路也顯得過時(shí)，整套機(jī)制適合的是過去的非洲大草原，而不是現(xiàn)在的都市叢林。這也就難怪，即便是優(yōu)秀的司機(jī)、銀行經(jīng)理和律師，也會犯下愚蠢的錯誤。
這意味著，就算是那些原本認(rèn)為依靠直覺的工作，人工智能也能表現(xiàn)得比人類更好。人工智能不會比人類更有那種難以言喻的第六感，但如果說人工智能比人類更懂得計(jì)算概率和模式識別，聽起來可信度就大了許多。
特別是，如果某些工作需要“關(guān)于別人”的直覺，人工智能的表現(xiàn)就會優(yōu)于人類。
人工智能不僅能夠侵入人類，在以往認(rèn)為專屬于人類的技能上打敗人類，更擁有獨(dú)特的非人類能力，使得人工智能和人類之間的差異不是程度高低的問題，而是完完全全的兩回事。人工智能特別重要的兩種非人類能力是“連接性”和“可更新性”。
人類都是個體，很難將所有人彼此連接，從而確保他們都能得到最新信息。相反，計(jì)算機(jī)并不是彼此相異的獨(dú)立個體，因此很容易把計(jì)算機(jī)集成為一個單一、靈活的網(wǎng)絡(luò)。所以這樣說來，我們面臨的不是幾百萬臺計(jì)算機(jī)和機(jī)器人取代幾百萬個工人，而是所有作為個體的工人都會被一套集成的網(wǎng)絡(luò)所取代。
1、至少在短期內(nèi)，人工智能和機(jī)器人還不太可能完全取代整個產(chǎn)業(yè)。
有些工作專精在小范圍，日復(fù)一日做的都是程序化的動作，這種工作就會被自動化取代。然而，如果是每天都有變化、需要同時(shí)運(yùn)用廣泛技能組合的工作，或者需要應(yīng)對難以預(yù)見的情況的工作，就不太容易用機(jī)器來取代人類。以醫(yī)療保健為例。很多醫(yī)生的主要工作是處理信息：匯總并分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，然后做出診斷。相比之下，護(hù)士需要有良好的運(yùn)動和情緒技能，才能幫患者打針、換繃帶，或者安撫激動的患者。因此，我們的智能手機(jī)上出現(xiàn)人工智能家庭醫(yī)生的時(shí)間，很有可能會遠(yuǎn)遠(yuǎn)早于我們擁有可靠的護(hù)理型機(jī)器人。人文關(guān)懷產(chǎn)業(yè)（也就是照顧老幼病殘）大概在很長一段時(shí)間內(nèi)仍然會是人類的工作。事實(shí)上，隨著人類壽命延長和少子化，養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)很可能成為人類勞動力市場成長最快的行業(yè)類別。
除了養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)也是自動化特別難以突破的領(lǐng)域。現(xiàn)在，我們可以直接從iTunes（蘋果數(shù)字媒體播放應(yīng)用程序）下載音樂，而不需要由真人店員來銷售，但作曲家、音樂家、歌手和音樂節(jié)目主持人都還是活生生的人。我們需要這些人的創(chuàng)意，除了是要制作全新的音樂，也是為了在多到讓人頭昏腦漲的諸多選項(xiàng)當(dāng)中進(jìn)行選擇。
2、盡管如此，最終所有工作都有可能走向自動化，對此就連藝術(shù)家也得小心。
現(xiàn)代社會一般認(rèn)為，藝術(shù)與人類的情緒緊緊相連，藝術(shù)家引導(dǎo)著人類的心理力量，藝術(shù)的目的是讓我們和自身的情緒有所聯(lián)系，或者激發(fā)出新的感受。因此，當(dāng)我們品評藝術(shù)的時(shí)候，通常就是看它對觀眾的情緒起了多大的作用。但如果真以這個標(biāo)準(zhǔn)來定義藝術(shù)，當(dāng)外部的算法比莎士比亞、弗里達(dá)·卡羅（Frida Kahlo，墨西哥女畫家）或碧昂絲更能了解和操縱人類的情緒時(shí)，又會發(fā)生什么事？
畢竟，情緒也不是什么神秘的現(xiàn)象，只是生化程序反應(yīng)的結(jié)果。因此在不久之后，只要用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，就能分析身體內(nèi)外各種傳感器所傳來的生物統(tǒng)計(jì)資料，判斷人的性格類型和情緒變化，或是計(jì)算某首歌（甚至是某個音高）對情緒的影響。
在所有藝術(shù)形式中，最容易受到大數(shù)據(jù)分析沖擊的可能就是音樂。音樂的輸入和輸出都適合用精確的數(shù)學(xué)來描述，輸入時(shí)是聲波的數(shù)學(xué)模式，輸出時(shí)則是神經(jīng)風(fēng)暴的電化學(xué)反應(yīng)模式。在幾十年內(nèi)，算法只要經(jīng)過幾百萬次的音樂體驗(yàn)，就可能學(xué)會如何預(yù)測某種輸入如何產(chǎn)生某種輸出。
你可能會提出異議，認(rèn)為這樣一來，人工智能不就扼殺了所有的偶然，把我們束縛在一個狹隘的音樂“繭”里，一絲一縷都是由我們自己的好惡織成的？你是想探索新的音樂品位和風(fēng)格嗎？沒問題。你可以輕松地調(diào)整算法，讓它完全隨機(jī)地挑選5%的內(nèi)容，為你播放印度尼西亞的甘美蘭（Gamelan）合奏、羅西尼的歌劇，或者最新的韓國流行音樂。慢慢地，通過監(jiān)測你的反應(yīng)，人工智能甚至能判斷出對你來說理想的隨機(jī)性程度，可能是上調(diào)至8%，也可能是下調(diào)到3%，讓你既能探索新音樂，又不會覺得厭煩。
另一種可能的異議，則是認(rèn)為算法不見得知道該讓情緒把我們帶到哪里。剛和男友大吵一架之后，算法究竟是該讓你高興還是難過？它對于“好”情緒和“壞”情緒的判斷，會不會過于武斷？或許有時(shí)候，它覺得傷心也不見得是件壞事？當(dāng)然，這些問題就算是人類音樂家和音樂節(jié)目主持人也會遇到。但放到算法領(lǐng)域，這個難題就會有許多有趣的解決方案。
方案一，讓使用者自己選擇。你可以自己評估情緒，再讓算法依你的指示行事。不管你是想沉湎于自憐中還是興奮地跳起來，算法都會像個奴隸般乖乖聽你的話。算法也確實(shí)有可能學(xué)會在你自己還毫無察覺的情況下，就判斷出你到底想要什么。
方案二，如果你不信任自己，則可以先挑選出你信任的著名心理學(xué)家，再讓算法聽那位心理學(xué)家的建議就可以了。
接下來，算法開始調(diào)整這些歌曲和旋律，為你量身打造?；蛟S某首歌什么都好，只有一個地方讓你不喜歡。算法知道這件事，是因?yàn)橹灰坏侥莻€地方，你的心跳就會停一下，催產(chǎn)素水平也會稍微降低。而算法能做的，就是把那個討厭的地方重寫或干脆刪去。
最后，算法就能學(xué)會編寫整首曲子，人類的情緒就像鋼琴琴鍵般任它們彈奏。有了你的生物統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之后，算法甚至可以量身打造出全宇宙只有你會喜歡的旋律。
3、從藝術(shù)到醫(yī)療保健行業(yè)，許多傳統(tǒng)工作將會消失，但其造成的部分影響可以由新創(chuàng)造出的工作抵消。
例如，診斷各種已知疾病、執(zhí)行各種常規(guī)治療的全科醫(yī)生，有可能被人工智能醫(yī)生取代，這會省下很多經(jīng)費(fèi)，讓醫(yī)生和實(shí)驗(yàn)室助理得以進(jìn)行開創(chuàng)性的研究，研發(fā)新藥或手術(shù)方案。
人工智能也可能以另一種方式協(xié)助人類創(chuàng)造新的工作：人類與其想贏過人工智能，不如把重點(diǎn)放在人工智能的維護(hù)和運(yùn)用上。舉例來說，因?yàn)闊o人機(jī)取代了飛行員，有些工作確實(shí)消失了，但同時(shí)在維護(hù)、遠(yuǎn)程控制、數(shù)據(jù)分析和網(wǎng)絡(luò)安全等方面也創(chuàng)造出了許多新的工作機(jī)會。美國軍方每派出一架“捕食者”（Predator）無人機(jī)或“死神”（Reaper）無人機(jī)飛越敘利亞，就需要有30人在幕后操作；至于收集完數(shù)據(jù)的后續(xù)分析則至少還需要80人。2015年，美國空軍就曾經(jīng)因?yàn)槿鄙僮銐虻挠?xùn)練有素的人而面臨無人操作無人機(jī)的窘境。
4、2050年的就業(yè)市場的特點(diǎn)很可能在于人類與人工智能的合作，而非競爭。
從警務(wù)到銀行等各個領(lǐng)域，“人類+人工智能”的表現(xiàn)都能超越單純的人類或單純的計(jì)算機(jī)。在IBM的“深藍(lán)”（Deep Blue）于1997年擊敗國際象棋特級大師加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）之后，人類并沒有停止下棋。相反，在人工智能的協(xié)助下，人類的國際象棋大師水平比過去更高。至少有一段時(shí)間，被稱為“半人馬”（centaur）的“人類+人工智能”組合，在國際象棋比賽中的表現(xiàn)比單純的人類或計(jì)算機(jī)都要出色。很有可能，人工智能也能如法炮制，協(xié)助培養(yǎng)出歷史上最優(yōu)秀的偵探、銀行經(jīng)理和軍人。
然而，這些新工作很可能需要高水平的專業(yè)知識，因此無法解決無技能失業(yè)者的就業(yè)問題。讓失業(yè)者接受再培訓(xùn)之后去做這些工作，可能還不如直接創(chuàng)造完全屬于人類的全新工作。在過去的自動化浪潮中，勞動者通常可以從某個低技能的工作輕松轉(zhuǎn)到另一個低技能的工作。比如，1920年，因?yàn)檗r(nóng)業(yè)機(jī)械化而失業(yè)的農(nóng)場工人可以在生產(chǎn)拖拉機(jī)的工廠里找到新工作；1980年，工廠工人失業(yè)后，可以去超市當(dāng)收銀員。這種職業(yè)轉(zhuǎn)變在過去是可行的，因?yàn)閺霓r(nóng)場到工廠、從工廠到超市，都只需要稍加培訓(xùn)即可。
但是到了2050年，收銀員或紡織工人的工作全部由機(jī)器人接手之后，他們幾乎不可能變身為癌癥研究人員、無人機(jī)駕駛員或“人類+人工智能”的銀行團(tuán)隊(duì)中的一員。他們?nèi)鄙俦貍涞募寄堋Ｔ诘谝淮问澜绱髴?zhàn)中，派出幾百萬名毫無作戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的士兵扛著槍一陣亂射，犧牲成千上萬人，其實(shí)是有意義的做法，畢竟當(dāng)時(shí)個人的技術(shù)好壞并不會造成太大差異。但是今天，就算無人機(jī)駕駛員和資料分析師的崗位確實(shí)缺人，美國空軍也不會找個失業(yè)的超市收銀員來填補(bǔ)空缺。你不希望有個沒經(jīng)驗(yàn)的“菜鳥”把阿富汗的婚禮派對誤認(rèn)為是塔利班的高層集會吧？
因此，雖然出現(xiàn)了許多新的人類工作，我們?nèi)匀豢赡芸吹叫碌摹盁o用階層”日益龐大。我們甚至可能兩面不討好：一方面許多人找不到工作，另一方面也有許多雇主找不到有技能的雇員。這有點(diǎn)兒像19世紀(jì)汽車取代馬車時(shí)的情景，當(dāng)時(shí)有許多馬車夫轉(zhuǎn)行當(dāng)出租車司機(jī)，只是我們可能不是那些馬車夫，而是被淘汰的馬。
此外，由于機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人技術(shù)還會持續(xù)進(jìn)步，所以其實(shí)任何人類工作都有可能受到自動化的威脅。
5、創(chuàng)造新的工作、讓勞動者接受再培訓(xùn)而重新就業(yè)，并不是能夠一勞永逸的方法。
人工智能革命不會是一個單一的分水嶺，可別以為在這之后就業(yè)市場就會達(dá)到新的平衡狀態(tài)。相反，破壞只會像雪崩般擴(kuò)大。現(xiàn)在已經(jīng)很少有人認(rèn)為自己能夠一輩子都做同一份工作。而到了2050年，別說同一份工作，就連同一個專業(yè)領(lǐng)域也不太可能讓人待一輩子。
就算我們真的能夠不斷創(chuàng)造出新工作，讓勞動者接受再培訓(xùn)，但像這樣生活永無寧日，一般人的精神又是否能撐得下去？變化總會帶來壓力，21世紀(jì)初的紛紛擾擾，已經(jīng)造成全球性的壓力蔓延。而隨著就業(yè)市場和個人職業(yè)生涯的波動不斷加劇，人類是否真能應(yīng)對？或許，人類將會需要更有效的減壓方式（從藥物、神經(jīng)反饋到冥想等），來避免智人精神崩潰。到2050年，“無用階層”的出現(xiàn)可能不只是因?yàn)檎也坏焦ぷ?、沒受過相關(guān)教育，還可能因?yàn)榫駝恿Σ蛔恪?/p>
顯然，以上大部分只是猜測。在本書寫作的此時(shí)（2018年初），自動化已經(jīng)對許多產(chǎn)業(yè)造成影響，但尚未導(dǎo)致大量失業(yè)。事實(shí)上，在美國等許多國家，失業(yè)率已降至歷史最低點(diǎn)。沒人能夠確定機(jī)器學(xué)習(xí)和自動化究竟會對未來的各種行業(yè)產(chǎn)生怎樣的影響，想預(yù)估相關(guān)時(shí)間表也絕非易事。特別是這一切不只要看科技上的突破，各種政治決策與文化傳統(tǒng)的影響也至關(guān)重要。因此，就算已經(jīng)證明自動駕駛汽車比人類司機(jī)更安全、更便宜，政客和消費(fèi)者仍然可能會在幾年甚至幾十年間抗拒改變。
但我們也不能過于樂觀。一心認(rèn)為會有足夠的新工作來彌補(bǔ)被淘汰的工作，將會十分危險(xiǎn)。在過去的自動化浪潮中曾發(fā)生的這一事實(shí)，并不能保證一定會在21世紀(jì)這個極為不同的情境下再次發(fā)生。一旦真的發(fā)生系統(tǒng)性大規(guī)模失業(yè)，潛在的社會和政治干擾將會極為嚴(yán)重，因此就算發(fā)生系統(tǒng)性大規(guī)模失業(yè)的可能性非常低，我們也必須嚴(yán)肅對待。
19世紀(jì)工業(yè)革命興起之后，當(dāng)時(shí)的社會、經(jīng)濟(jì)和政治模式都無法應(yīng)對相關(guān)的新情況和新問題。封建主義、君主制和傳統(tǒng)宗教不適合管理工業(yè)大都市、幾百萬背井離鄉(xiāng)的工人，并面對現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)不斷變化的本質(zhì)。于是，人類必須開發(fā)全新的模式——自由民主國家、獨(dú)裁政權(quán)、法西斯政權(quán)，再用超過一個世紀(jì)的慘痛戰(zhàn)爭和革命來測試這些模式，去蕪存菁，以找出并實(shí)踐最佳解決方案。狄更斯筆下的煤礦童工、第一次世界大戰(zhàn)和1932-1933年的烏克蘭大饑荒，都只是人類付出昂貴學(xué)費(fèi)的一小部分。
信息技術(shù)和生物技術(shù)在21世紀(jì)給人類帶來的挑戰(zhàn)，會比蒸汽機(jī)、鐵路和電力在上個時(shí)代帶來的挑戰(zhàn)大得多。由于現(xiàn)代文明的破壞力過于驚人，人類實(shí)在禁不起更多的測試失敗、世界大戰(zhàn)或血腥革命?，F(xiàn)代如果測試失敗，可能導(dǎo)致的就是核戰(zhàn)爭、基因工程怪物或生物圈的徹底崩潰。所以，我們只能比面對工業(yè)革命時(shí)做得更好才行。
《人類簡史三部曲》，【以色列】尤瓦爾·赫拉利/著 林俊宏/譯，中信出版集團(tuán)，2018年10月版
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