從Master肆虐人類看AI還會(huì)“淘汰”哪些人

最近，有兩個(gè)話題特別受到易友的關(guān)注：一是人民幣瘋狂貶值，迫使央行開始出手進(jìn)行逼空；二是進(jìn)階版的谷歌AlphaGo披著“Master”的馬甲在野狐圍棋網(wǎng)上肆虐人類，最終以60比0的全勝戰(zhàn)績(jī)逼著“圍棋一哥”柯潔發(fā)表了“人類千年實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)盡都是錯(cuò)誤的”感言……

關(guān)于人民幣是不是還可以繼續(xù)“破7”？身為科技小編的筆者無(wú)力為大家釋疑。不過針對(duì)柯潔也開始對(duì)“棋手人生”產(chǎn)生的懷疑，小編在此倒是很樂意為其梳理梳理。

其實(shí)，在中華棋文化上老祖宗給我們留下了兩大遺產(chǎn)：圍棋和象棋。然而相信很多人都會(huì)承認(rèn)，圍棋的價(jià)值和地位實(shí)際上是象棋遠(yuǎn)遠(yuǎn)不可媲及的。

為什么？說到底還是因?yàn)橄笃宀粔驈?fù)雜，棋局變化少的原因。相比之下，圍棋那19x19的棋盤，號(hào)稱最高擁有10的768次方種變化（當(dāng)然其中很多是不合理的走法），能留給人類有限大腦的想象空間實(shí)在太大……

與其說高手過招比的是心態(tài)和經(jīng)驗(yàn)，不如說終究比的還是腦力計(jì)算——心情的好壞固然會(huì)影響到計(jì)算能力，而經(jīng)驗(yàn)的多寡也必然會(huì)有助于減少計(jì)算深度和加快計(jì)算技巧。

如果說計(jì)算力是決定一場(chǎng)棋局勝負(fù)的關(guān)鍵，那“AI（人工智能）必勝人類”的結(jié)論似乎是不需要辯駁的。因?yàn)闊o(wú)論從哪個(gè)角度看，人類的計(jì)算能力都不可能強(qiáng)于計(jì)算機(jī)，否者后者存在的意義為何？人類又何必花費(fèi)大量時(shí)間和資源去研發(fā)這種叫“計(jì)算機(jī)”的東西？

可是，既然人類必定無(wú)法戰(zhàn)勝AI，那圍棋手的價(jià)值又是什么？圍棋的樂趣是不是也會(huì)從AI開啟的時(shí)代逐步逝去？

依小編看來(lái)，十到十五年內(nèi)圍棋的地位和樂趣應(yīng)該還不至于被懷疑，盡管單人戰(zhàn)勝AI的可能已變得極低，但相信職業(yè)棋手還會(huì)通過學(xué)習(xí)“新走法”去不斷發(fā)起挑戰(zhàn)，甚至通過改變游戲規(guī)則（如多人聯(lián)手戰(zhàn)AI等）來(lái)找到挑戰(zhàn)人類極限的“最后樂趣”。

是的，小編強(qiáng)調(diào)了是“最后的”樂趣。因?yàn)槿绻祟愂冀K無(wú)法，或最終被證明為一定不能戰(zhàn)勝AI，新一代的人類棋手就會(huì)斷代，畢竟誰(shuí)都知道這是一場(chǎng)沒有意義的游戲，就好比不會(huì)有人喜歡和電腦比拼“數(shù)獨(dú)”（Sudoku）游戲一樣。當(dāng)然人類也有權(quán)利將圍棋限定為“人類專屬”，以繼續(xù)流傳千古，不過經(jīng)過了AI的“血洗”后，不排除圍棋會(huì)步上國(guó)際象棋的后塵——在經(jīng)歷20世紀(jì)末經(jīng)典的“人機(jī)大戰(zhàn)”后，隨著計(jì)算機(jī)性能的進(jìn)一步發(fā)展，人類也逐步失去了過去在國(guó)際象棋中追求極限的熱情（沒有目標(biāo)了嘛）。

如今，國(guó)際象棋大賽依舊舉行著，而很多情況下是“電腦對(duì)決電腦”，人類對(duì)國(guó)際象棋的流行認(rèn)可則已經(jīng)從2000年開始出現(xiàn)了逐年的下滑——這基本上就是AI戰(zhàn)勝人類后對(duì)某一“人類游戲”的后續(xù)影響。

連專業(yè)棋手的地位都可以被AI威脅，那還有什么工作，或者說什么樣的人，在未來(lái)AI進(jìn)一步發(fā)展中不會(huì)受到影響？

科技是第一生產(chǎn)力——?jiǎng)e忘了這句課本反復(fù)強(qiáng)調(diào)的真理

最近做了一個(gè)“十大頂級(jí)科學(xué)家預(yù)言未來(lái)”的專欄系列，其中AI的話題被數(shù)度提及。美國(guó)圖靈獎(jiǎng)得主John Hopcroft就強(qiáng)調(diào)：“搶走美國(guó)人飯碗的不是中國(guó)人，而是科技進(jìn)步?！薄@一點(diǎn)小編是基本認(rèn)同的。

美國(guó)并不是沒有工作——官方失業(yè)率只有4%，已屬于“充分就業(yè)”——只是像過去底特律輝煌時(shí)期的大規(guī)模制造業(yè)流水線工作則突然都消失了。

美國(guó)當(dāng)前的就業(yè)基本有著明顯的兩極化：要么是讀書讀的好，去硅谷、去華爾街拿高薪；要么就不讀書，去麥當(dāng)勞、超市或零售店擔(dān)任一般服務(wù)人員；那些愿意讀書，但又讀得不是那么“好”的（主要指職業(yè)技術(shù)學(xué)校，但請(qǐng)不要簡(jiǎn)單對(duì)比國(guó)內(nèi)的職高、高職），基本就是無(wú)處可去，不知何去何從——而其中最具代表性的例子就是汽車裝配工人，這些人過去只需要讀兩年社區(qū)大學(xué)并畢業(yè)（相當(dāng)于國(guó)內(nèi)大專學(xué)歷）就能擁有一份號(hào)稱“中產(chǎn)階級(jí)”的工作，而今……

我們可以簡(jiǎn)單認(rèn)為美國(guó)企業(yè)將工廠搬遷至中國(guó)、墨西哥等地是變相地“剝奪了”美國(guó)工人的工作機(jī)會(huì)，但仔細(xì)想想，美國(guó)并非完全沒有汽車制造廠——豐田在美國(guó)一共有6個(gè)生產(chǎn)廠，通用和福特都分別在美仍保留有幾十家工廠，新起之秀特斯拉更是在內(nèi)華達(dá)州建了一個(gè)所謂的“超級(jí)工廠”……可是，美國(guó)藍(lán)領(lǐng)們還是找不到工作。原因？看看特斯拉“超級(jí)工廠”的圖片和相關(guān)報(bào)道就知道了。

“自動(dòng)化”、“智能化”只是AI的前奏

盡管，John Hopcroft談的是“自動(dòng)化”對(duì)美國(guó)藍(lán)領(lǐng)工人的沖擊，而“自動(dòng)化”也并不等于“人工智能”，不過當(dāng)后者的影響真正蔓延開來(lái)時(shí)，那影響絕對(duì)不只是“革”了藍(lán)領(lǐng)工人的命。

當(dāng)前AI炒作確實(shí)存在“過熱”和“泡沫”的可能，讓很多人誤以為“AI時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨”。其實(shí)說這話還是有些為時(shí)尚早。

當(dāng)前的AI并沒有脫離將現(xiàn)實(shí)世界的現(xiàn)象量化，然后從數(shù)字中尋找規(guī)律，最后進(jìn)行邏輯判斷得到結(jié)論的一個(gè)過程。

并不是所有真實(shí)世界的現(xiàn)象都能夠被量化的，至少現(xiàn)階段還不可以。所以如果你的工作是需要依賴人的靈感、情感、直覺以及創(chuàng)意來(lái)支撐的，基本上（未來(lái)20年里？長(zhǎng)了不敢說）是安全的，不會(huì)受到AI的直接沖擊，具體一點(diǎn)的例子包括：設(shè)計(jì)師、畫家、作家、決策者、科學(xué)家、某些工程師等等（其實(shí)還是很多的，列不完）。

那些越規(guī)范、越按照標(biāo)準(zhǔn)化步驟重復(fù)進(jìn)行操作的工作，譬如流水線、倉(cāng)庫(kù)管理等，則越容易被機(jī)器人和AI替代，很多時(shí)候甚至還用不到AI。這也解釋了為什么美國(guó)流水線工人會(huì)率先成為“失業(yè)重災(zāi)區(qū)”，而美國(guó)將一定早于發(fā)展中國(guó)家優(yōu)先受到AI沖擊的原因（事物有兩面，被沖擊也意味著有產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型等好的影響）——發(fā)達(dá)國(guó)家一般制度比較完善，甚至死板，“一二三四”規(guī)定得很嚴(yán)密，可越是這樣就越容易用程序和AI來(lái)替代，相比之下，我們的國(guó)情和我們的“人情文化”……什么都能將就一點(diǎn)，用“小聰明”來(lái)“靈活”解決，雖說某些時(shí)候達(dá)到目的的效率提升了，但指望AI很快學(xué)會(huì)這種技巧就實(shí)在難為了。

換句更直白的話來(lái)說，就是AI對(duì)于中國(guó)的沖擊勢(shì)必要比對(duì)美國(guó)的沖擊來(lái)得晚，當(dāng)然也要看具體的行業(yè)和領(lǐng)域?；旧?，如果工作是一板一眼照規(guī)章制度反反復(fù)復(fù)的，就應(yīng)該提早準(zhǔn)備，而不是心存僥幸看待AI在國(guó)內(nèi)的發(fā)展笑話——小編知道有些人總覺得中國(guó)科技的發(fā)展落后，且脫離不了“借鑒”的老毛病。但不得不說，AI歸根結(jié)底就是軟件編程能力和數(shù)學(xué)能力，而這些還真“不幸”都是華夏民族后裔的強(qiáng)項(xiàng)。

有的工作，看似不可能被AI取代，譬如財(cái)經(jīng)分析師和普通碼農(nóng)等（其實(shí)媒體小編也算一個(gè)），但其實(shí)只是暫時(shí)的。好比十年前我們不會(huì)想到AlphaGo能戰(zhàn)勝李世石一樣，十年后隨著代碼的積累（AI真的需要海量樣本進(jìn)行訓(xùn)練）以及芯片性能的進(jìn)一步提升，通過對(duì)“更大數(shù)據(jù)”的分析，將難?！澳阄摇辈粫?huì)被取代。

既然當(dāng)年自動(dòng)化席卷制造業(yè)時(shí)未曾給工人們留情面，因此指望在AI大肆推廣時(shí)能僥幸保住必然會(huì)被時(shí)代淘汰的飯碗，也是不現(xiàn)實(shí)的。在AI汰換一些崗位的同時(shí)，另一些新的崗位自然也會(huì)產(chǎn)生，所以提早做準(zhǔn)備（死盯美國(guó)就業(yè)市場(chǎng)的變化是一個(gè)方法），努力改變自己才是最好的生存方式。endprint