#頭條群星8月榜#

曆史上影響力可以與正在進行的智能革命相比的，隻有19世紀末始于英國的工業革命、20世紀末始于美國和德國的第二次工業革命、“二戰”後以摩爾定律為标準的信息革命。

這四場革命都有一個共同的特點，那就是它們對社會産生了巨大的沖擊。當下和未來最容易被解構的就是人們的生存問題。

我們曾經寄希于用技術解放“非人的勞動”，但技術的目的，也許是為了服務于更高利潤的創造和資本的累積。進一步講，技術進步勢必會解放一部分人，這些人被解放到哪裡去呢？

智能時代，誰會成為數碼棄民？在“低度警覺”中的我們，如何更好地應對智能變革？

中國社科學哲學所研究員段偉文，在其主講的《生命3.0》精讀班中就聊到了“智能時代與無用階級，以及如何學習才不會被淘汰”。

01

警覺

誰會成為無用階級

圖源：電影《雪國列車》

《生命3.0》作者泰格馬克給年輕人的基本建議是，去做那些機器目前不擅長并且在不遠的未來也很難被自動化的工作。這就是人們常說的，面對人工智能與智能化的發展，人類還剩下哪些不會被機器取代的優勢？

牛津大學一個研究報告指出，到目前為止，人類至少在創造性與變通性、社會認知、談判藝術和論證能力等方面勝機器一籌。

泰格馬克也從類似的角度給出了建議。書中引用了一個判斷職業是否會被機器替代的預測方法，對于下面一系列問題，肯定的答案越多，這個職業選擇就越安全。

這些問題包括：這份工作是否需要與人交互，是否會運用到社交能力？這份工作是否涉及創造性，會不會使你想出聰明的解決辦法？這份工作是否需要你在不可預料的環境中工作？

針對哪個職業更不會被替代的問題，除了書上所寫的這種預測，我們平時也看到了許許多多不同的說法，而實際上，像這一類研究報告對未來的預測是不盡準确的。

很多有關未來的預測研究的方法本身并不科學，比方說某一個行業在未來20年是否會受到自動化的威脅之類的問題，研究者并不知道答案，主要研究方法是問卷調查、訪談或者向專家咨詢。

因此所謂的預測，其實隻是對各種意見的統計，這種研究方法甚至談不上科學，很難從中獲得确切的知識。講實話，現在有很多智庫的咨詢報告都是這樣做出來的，很多的時候隻能作為參考，不能太當真。

圖源：電影《互聯網之子》

另外，在做出職業預測的時候，你不應該僅僅看到機器人生産效率高之類的技術性因素，還要從社會的維度認識到，一個行業和崗位的存在最終是一種社會選擇。

也就是說，在現實的發展中，某一個崗位有可能全部自動化或者部分自動化，但并不一定意味着相關崗位會被自動化取代，人們很可能出于經濟、社會、技術和其他原因，不會完全用機器取代人。

例如，就算民航飛機在飛行的過程中，大多由自動駕駛系統控制，但在目前看來，人們還是希望飛行員呆在儀表盤前，哪怕他們大部分時間都是在看iPad。

貨運卡車司機的工作可能非常脆弱，但也應該認識到，一旦他們的工作崗位可能丢失，社會應該對這個數以百萬計的群體予以必要的轉崗輔導和經濟救助。通過這樣的分析，你所看到的未來就不再是一個籠統的趨勢。

你将認識到，在城市專有道路和高速公路的特殊車道上，自動駕駛可能很快被接受，但在人車混流和蜿蜒曲折的道路上，公衆會對自動駕駛車輛上路持反對意見。

同樣的，盡管人們一時難以毫無顧慮地登上一架沒有飛行員的飛機，但在航空貨運方面卻比較容易接受無人駕駛飛機。

2016年，微軟曾經推出一款聊天機器人泰伊（Tay），按照最初的設計泰伊的人設是19歲的女生，能夠在跟人聊天的過程中進行學習。未曾想不到一天，她就變成了一個不愛吃飯的厭食者和喜歡希特勒的種族主義者，微軟隻好讓她下線。這次翻車表明，應該對聊天機器人以及各種智能語音設備所接受和輸出的信息進行過濾。

坦白說，目前的人工智能系統往往十分脆弱。有時候隻要修改幾個像素，人工智能圖像識别就會栽跟頭。而且，人工智能一旦犯起錯誤來，可能是徹頭徹尾的失敗。

例如，有個研究團隊用一些圖片訓練深度學習神經網絡，讓它識别出包括坦克的圖片。他們高興地發現，隻要圖片中沙丘後面露出坦克的一部分，這個神經網絡就可以識别出坦克，甚至坦克完全被沙丘擋住的時候，輸出的結果還是坦克。

但這種過度的成功讓有經驗的研究者意識到，一定是有什麼地方錯了。結果表明，照片中的坦克是坦克攝影師在某天上午經過沙丘時拍攝到的，而等到吃完午飯，攝影師才回到原地，補拍了一些隻有沙丘的照片。因此，神經網絡所識别的并不是坦克，而是沙丘的陰影的角度。這就意味着機器實際上學習到的是，上午等于有坦克，下午等于沒有坦克。

這個看起來有些荒謬的教訓表明，為了有效克服人工智能的缺陷，避免低級的人工愚蠢，除了不斷改進設計、強化測試之外，還必須通過人機協同避免人工智能失效。

由此，你不難看到，為了更好地迎接即将到來的未來，從社會到個人，最基本的行動策略應該是從人機分離走向人機協同，用人工智能增強人的智慧，通過人機共生和人機共創追尋值得一過的生活。

從字面上看，人工智能的英文縮寫AI也可以理解為增強智能，這給我們的啟發是，應該将增強智能作為包括人類智能和機器智能在内的智能生态發展的焦點。

02

行動

應對智能生存

圖源：電影《互聯網之子》

如果人能夠與人工智能實現人機協同，無疑比單靠人類或者是單靠機器能夠更好地完成各種任務。

将來，人類智能與機器智能可以形成新的智能生态。人類在創造力、情緒智能、倫理道德等人性上的優勢，可以與機器在邏輯嚴密性、計算速度、準确性、客觀、不知疲倦等方面的長處，形成互補、相互結合。

其實，在手機上搶紅包或者春運期間強搶購買高鐵票，就是典型的人機協同過程。隻不過這些過程你都是在不自覺中進行的。那麼，如何主動地營造一個人機共創的增強智能的未來呢？三點建議。

第一，實現知識的按需供給。

為了迎接智能社會的來臨，要充分運用人工智能技術實現知識的按需供給，為每個人主動的終生學習創造條件。

将來，人們會活得越來越久，現有的教育體制所提供的知識和能力與每個人不斷增長持續學習的需求之間的矛盾會越來越大。

因此，在人工智能所開創的知識社會和智能社會中，能使每個人真正普遍受益的，不是簡單的收入上的按需分配，而是知識乃至智慧上的按需分配。

也就是說，人工智能的未來發展也好，你個人的創新創業也好，一個重要的突破口是将知識和智慧轉化成産品和服務，并将它們精準地推送給那些需要的人。

第二，走向人的持續增強與機器的人性化。

也就是，以人工智能促進人的知識與技能的持續增強，通過人的參與使人工智能更加人性化。

随着人工智能的發展，機器智能将無處不在，各種知識和技能将越來越多的嵌入到機器之中，不應該由此走向機器取代人的發展方向，而應該通過各種智能界面和智能終端，将人和機器連接起來。

讓人能夠理解機器智能的認知與操作過程，用機器實現人希望達到的目标，同時也讓機器為人們提供更人性化的産品和服務。

第三，主動地按需學習。

對于每一個人而言，理解人工智能未來的關鍵之一是要認識到，人工智能發展的實質是不斷地将人們已有的各種知識和技能嵌入機器之中，這就要求你進一步學習兩種新的知識。

·你要學習如何使用這些新的機器，包括掌握它的優點和缺陷，使它的應用符合人的目标。

·你還要學習如何進一步改進這些機器，包括如何使它更加安全、穩健、可靠和可信，讓它在與人打交道時更合乎人性。

在這個過程中，你需要認真思考和把握的是由此帶來的知識生态的全新變化，比如人的知識與機器的知識，隐含知識和明晰知識，個體的知識和群體的知識等等。面對人工智能的未來挑戰，這兩個方面是你需要主動按需學習的基本内容。當然，如果你是一個技術極客或者非常熱愛DIY的人，可能還會更加主動地創造未來。就像費曼說的那樣，要搞明白一個事情，最好的辦法是把它做出來。你可以自己動手去制作、去發明、去擺弄，邊做邊學，在創造你想要的生活的同時，給人們帶來更美好的未來。

圖源：電影《隐藏人物》

幾年前，有一部名為《隐藏人物》的電影，将人們的目光投射到了這些曾經為航天事業做出傑出貢獻的黑人女數學家和工程師。

在上個世紀60年代，很多複雜的工程計算需要由人來完成，在阿波羅登月計劃的計算部門有很多年輕的女孩子擔任計算員。那個時候，美國還在實行種族隔離制度，計算小組分為白人小組和黑人小組。

有一天，黑人計算小組的多蘿西正好碰到工程師安裝新購買的IBM大型計算機，計算部門的經理告訴她，這台計算機可以在一瞬間完成你們小組幾十個姑娘一天的工作。

多蘿西敏銳地察覺到計算機将會取代計算員，但她并沒有因此憂心忡忡和自怨自艾，而是冷靜、主動地為即将到來的新時代提前做好準備。

她迅速自學了Fortran語言編程，并說服和培訓了她手下的小姐妹，幫助她們成功轉型為計算機程序員。

如何終身學習？中産階級與無用階級，人群中誰是[數碼棄民] - 湛廬閱讀

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