人工智能日漸精進,人類的焦慮和恐懼由“被機器人殺死”,轉(zhuǎn)變成“被機器人取代”。
BBC(英國廣播公司)基于劍橋大學(xué)研究者邁克爾·奧斯本和卡爾·弗雷的數(shù)據(jù)體系,分析了 365種職業(yè)在未來的“被淘汰概率”。結(jié) 論 之 一 是,如果你的工作要求有社交能力、協(xié)商能力及較高情商,有同情心、創(chuàng)意及審美,那么你被機器人取代的可能性較小。相反,如果你的工作是大量的重復(fù)性勞動,工作空間狹小,無須過多天賦,經(jīng)由訓(xùn)練即可掌握,那么你的職業(yè)被機器人取代的可能性非常大。
保險業(yè)務(wù)員在 BBC的《未來職業(yè)報告》中被給予97%的取代率。報告顯示,連會計被取代的概率也高達97.6%。機器人對數(shù)字的操作優(yōu)勢明顯。如果說只有機械性的工作容易被機器人取代,那么人類還是太天真了。攝影師這樣依賴主觀審美的工作竟然也有 50%被機器人取代的概率。對于科學(xué)家而言,圖像審美和其他藝術(shù)不同,是可以被量化和數(shù)據(jù)化的。谷歌已經(jīng)開發(fā)出一種試驗性的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),這個系統(tǒng)會模仿專業(yè)攝影師,從谷歌街景中瀏覽景觀圖,分析出最佳的構(gòu)圖,然后進行各種后期處理,從而創(chuàng)造出一幅符合人類審美的圖像。
與BBC的《未來職業(yè)報告》相反,德勤發(fā)布的《2017年全球人力資源趨勢報告》則相對樂觀。報告中針對人工智能是否會導(dǎo)致失業(yè)率上升作出如下總結(jié):人工智能肯定不是在消除工作崗位,而是在消除工作中的苦差事,并創(chuàng)造新的工作,而且這些新的工作更多的是依賴人類特點的崗位。
人類制造機器人并不是用來代替自己,而是要幫助自己、延伸自己的能力。王東岳的《物演通論》中有“遞弱代償”的概念,意思是所有物體都會有存在度的下跌,為了反哺這個存在度的下跌,不得不代償出一些新的機能來彌補自己存在度的下跌,然而這仍然阻止不了 存 在 度 下 跌 的 總 趨勢。這里的“代償”二字強調(diào)的是代為補償,而不是真正意義上的補償。人工智能是詮釋“遞弱代償”這一概念很好的例子。
人類之所以要制造機器人,就是為了幫助彌補自身不足,去做一些人類力所不能及的事,比如人類的有限記憶力和計算能力、一些重復(fù)性強且精密度高的工作,或者一些極其危險的工作。所以,人類和機器人之間應(yīng)該是互補關(guān)系,而不是替代關(guān)系。
如果人工智能已經(jīng)學(xué)會你的工作,不要試圖與它競爭,而要利用它,把大數(shù)據(jù)看作你知覺的延伸,把學(xué)習(xí)算法看作你大腦的擴展。作為普通大眾,我們應(yīng)該做的就是享用人工智能,就像《終極算法》給出的建議:“不要和人工智能對抗,要讓人工智能為你服務(wù)?!?/p>
(李萌萌摘自《新周刊》圖 /豆薇)
突然羨慕一只鳥,
除了去人間覓食,
一輩子都在天空寫詩。
——曹韻