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第七章 神人与闲人AI时代的社会与伦理（第1页）

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第七章“神人”与“闲人”——AI时代的社会与伦理

导读

AI带来的变化绝不只是在商业和科技领域，而是和互联网一样会冲击今天的社会结构甚至道德伦理，每一个在社会中生活的人都会受到影响。即使没有读前面的章节，也可以直接读这一章。

AI机器的崛起会不会导致大规模失业？迄今为止，历史上大的技术突破并没有对人类的工作产生毁灭性的打击。蒸汽机的诞生替代了传统的骡马，印刷机的诞生取代了传统的抄写员，农业自动化设施的产生替代了很多农民的工作，但这都没有致使大量的人流离失所。相反，人们找到了更适合人类的工作。

但这次还会一样吗？随着智能机器的崛起，大量重复性劳动将被替代。在这个社会中，人类能够在技术帮助下做更多的事情，从而更多负责创造新事物。但如何保证原有重复性劳动者能够稳步过渡到新工作，将成为一项挑战，毕竟这次变革的冲击将超过历史上的任何一次变革。各国政府都在未雨绸缪应对可能会出现的贫富分化加速。

《未来简史》一书的作者尤瓦尔·赫拉利（YuvalHarari）曾预测，若干年后，人类社会最大的问题是人工智能带来一大批“无用的人类”；同时，也会催生出“超人类”（Superhuman）。他认为，一小部分超人类将可以借助科学技术不断地“更新”自身，操控基因，甚至实现人脑与计算机互联，获得一种不死的状态。“在以前的历史上，贫富差距只是体现在财富和权力上，而不是生物学上，帝王和农民的身体构造是一样的。在人可以变成超人类后，传统的人性就不存在了，人类会分化为在体能和智能上都占据绝对优势的超人阶层和成千上万普通的无用的人类。”他的担心会成为现实吗？

机器酿成的事故由谁负责？自主化武器、无人驾驶汽车、生产机器人等都可能因为代码错误或在环境巨变下失控酿成灾难。随着智能产品的逐渐普及，我们对它们的依赖也越来越深。当机器遇到困难时，往往会将操控权转交给人类，而人类很难瞬间接管好一项突然转来的工作。比如人类接管无人车驾驶时可能因为睡着了或注意力不集中而发生事故，这种事故在人类和机器之间也很难厘清责任。

在未来的战争中，军方为了减少己方伤亡将尽可能用自主化武器代替人进行军事活动。自主化武器将让后台操纵人员不用对每个具体结果负责任。而且随着自主化武器任务的日益复杂，后台操纵人员也越来越多，每个人只是完成一个任务的一小部分。这使人们对这种“杀戮”变得心安理得。

谁先失业

牛津大学的一份研究报告指出下列职业将是最先被人工智能取代的，在2033年下列职业被AI取代的概率如下：

（1）电话营销员，99%。

（2）收银员，97%。

（3）快餐厨师，96%。

（4）律师助手，94%。

（5）导游，91%。

（6）公交车和出租车司机，89%。

（7）安保人员，84%。

（8）档案管理员，76%。

将被AI取代的工作和职业远不止这些。麦肯锡发表的一份研究报告指出，中国的劳动力可以被自动化的程度比世界上任何其他国家都要高。据该报告估计，20年内中国51%的工作可以自动化，相当于3.94亿全职员工。最容易被AI取代的是那些重复性高、可预测、可编程的工作。19世纪的机器主要代替体力工作者，这次AI将替代许多脑力工作者。中等技能的专业人员可能首当其冲，而目前很难程序化的工作，例如保姆反而很难被取代。许多高技能、高收入的职业也可能受到冲击。这种冲击体现在两个方面：一是直接取代，例如中级X光读片医生和律师事务所的文书；二是增强，例如医生的AI辅助诊断。许多任务可能会自动化或大大缩短时间，有些工作可能会发生改变。正如电脑出现后并没有消灭会计，而是让会计更高效，能分析过去无法分析的大量数据，能产生过去无法产生的大量图形和表格。AI对许多行业的影响也将类似。

同样的道理，那些很难标准化、程序化的工作将是最难被AI取代的。以下是一部分最难被取代的工作，它们未来被取代的概率如下：

（1）考古学家，0.07%。

（2）心理咨询和毒瘾治疗工作者，0.3%。

（3）职业病理疗师，0.35%。

（4）营养师，0.39%。

（5）医生特别是外科手术医生，0.42%。

（6）神职人员，0.81%。

这些难以被AI取代的职业的一个特点是需要有对人类情感和精神的理解。这是目前的AI完全无法做到的。

孩子该学什么

目前AI工作市场很热，各公司竞相出高薪吸引AI人才，特别是高级人才。各类培训班也趁机大发其财，许多大学生、研究生纷纷选修AI的课程。随着进入这个领域的人数增加和AI计算能力越来越“程序化”，预计不出五年普通的AI人才就会产生剩余。每当朋友问到“我的孩子要学AI吗”，笔者的回答都是“学好数理化，走遍天下都不怕”。现代科学的全部基础是2500年前希腊的《几何原本》。但凡称得上科学的学科一定具备两个特点：一是具备像《几何原本》那样的公理系统；二是可以用实验验证假设。物理学是建立在数学之上的，化学又是建立在物理学之上的，生物学又是建立在物理和化学之上的。归根结底，所有现代科学的基础都是数学。人工智能也不例外，基于神经网络的机器学习的全部数学基础就是偏微分方程和线性代数（两门大学理工科的必修课），人工智能其他流派可能还要涉及概率论（大学基础课）和随机过程（大学或研究生课程）。今天的小学生、中学生到大学毕业时，人工智能不知会发展到什么程度，但它的数学基础还将是以上这些课程。一二十年以后，也许基于神经网络的机器学习会遇到瓶颈，但学好数理化的孩子可以有许多其他选择，而不必局限在AI领域。

除了数学，另外一门最重要的课就是语文（包括外语）。语文培养的不仅是表达能力，更重要的是培养同理心的途径。人类之间沟通的基础就是同理心和共情心，即根据自己的感觉理解别人的能力。机器没有同理心和共情心，未来最难被机器取代的就是需要和人类沟通的工作。

在能力方面，除了沟通能力以外，未来最重要的是想象力和创造力，而不是“工匠”能力。

AI时代的新工种

新蓝领工种

像以往的新技术一样，AI将催生一系列新的职业。以下是可以预见的新蓝领工种。

1.数据标注员

在AI视觉的发展史上，ImageNet的庞大数据库发挥了重要的作用。这个数据库中有上千万张用人工标注了的图像（例如一张狗的照片上标注“德国牧羊犬”），ImageNet的创建者斯坦福大学的李飞飞教授在网络上动员了上万人参与到标注工作中来。目前许多AI算法的训练都有赖于大量的已标注数据。许多大公司例如谷歌已经开始雇用越来越多的人标注数据，包括图像、视频等。这个工作需要多少人呢？原则上讲要把被识别的种类的所有情况都标注出来，机器才能“全面掌握”。例如在自动驾驶中所有需要判断的场景都需要标注出来，而这些场景可能无穷多。

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