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人工智能会抢走我们的工作吗?

2019-04-12来源:cosplay中国


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人工

智能

来临



去年春晚上登场的百度人工智能驾驶;谷歌的AlphaGo以3:0的比分击败世界围棋冠军柯洁;小米的小爱同学,微软的小冰也走进了我们的生活……

人工智能的飞速发展,已经挑战到了司机、客服、脑力运动者,它会抢走我们的工作吗?

本文部分内容摘自《AI极简经济学》

《AI极简经济学》将人工智能视为一种全新的平价商品——预测能力,这让我们能更加轻松地理解人工智能,实为天才之举。我感觉这本书出奇地有用。

                         —— 凯文·凯利

   对

于人工智能,特斯拉首席执行官埃隆 马斯克是其中最坚定、最高调、最有经验的一位,他敲响警钟道:

“我接触过非常前沿的人工智能,我认为人们真的应该关注这个问题……我不断敲响警钟,但除非人们亲眼见到机器人走上大街杀人,否则,人们不知道该怎么应对,因为它似乎太虚无缥缈了。”

人工智能,其远超过人类的计算能力,让我们又爱又恨。

人工智能会终结就业吗?

如果爱因斯坦在当今的世界转世,那一定是斯蒂芬 霍金。由于霍金对科学所做的卓越贡献,以及他写过的《时间简史》(A Brief History of Time)等畅销书,在世人的心目中,他是个不折不扣的天才——哪怕他患有肌萎缩侧索硬化症(ALS)。故此,2016年12月,人们毫不意外地接受了他所写的一段话:

“工厂的自动化已经减少了传统制造业的就业岗位,人工智能的兴起,则有可能进一步破坏中产阶级的就业,只有那些最需要付出关怀、最有创意、最需要监督的岗位能保留下来。”

若干研究结果统计了自动化对就业岗位的破坏可能达到的程度,而且这一次,受波及的不光是体力劳动,连原本一直被认为不会受波及的智力工作也无法幸免。但毕竟,马匹在马力上落后,而不是智力。

企业管理者可能会担心,采用人工智能一类的技术会导致岗位被削减;然而,另一个事实兴许可以给我们带来些许安慰:农业就业岗位自100多年前起就开始逐渐消失了,却也未出现对应的长期大规模失业。


机器岛

设想

经济学家怎样看待这个问题呢?想象一下,突然出现了一座完全由机器人把持的岛屿——机器岛(Robotlandia)。

我们想跟机器之岛做生意吗?从自由贸易的角度来看,这听起来像是个绝妙的机会。机器人可以完成各种任务,解放我们的人力,让我们去做自己最擅长的事情。换句话说,我们不会拒绝跟机器岛做生意,就如同我们并不要求所有的咖啡豆都在本地种植。

当然,机器岛并不存在,但当技术变革使软件能以更廉价的方式完成新任务时,在经济学家们看来,这就跟与上述虚构之岛开展贸易差不多。

换句话说,如果你赞成国与国之间的自由贸易,你就会赞成与机器岛进行自由贸易。你支持开发人工智能,哪怕它会取代一部分就业。

数十年来有关贸易影响的研究表明,其他就业岗位自然会出现,整体就业不会大幅跳水。我们对决策的剖析暗示了这些新的就业岗位有可能来自什么地方。人类和人工智能有望一起工作;人类为预测提供互补品,即数据、判断或行动。

从长远来看,就算与机器岛进行自由贸易不会影响岗位的数量,人工智能引发经济衰退仍是可能的。

工作岗位是一回事,它们创造的收入又是另一回事。开放贸易往往会造成竞争,而竞争会导致价格下降。如果竞争的对象是人类劳动力,人类的工资就会下降。

仍以机器岛开放贸易为例,机器人与人类会抢夺一些任务,这些任务的薪资报酬会因此下降。如果你的工作是由这些任务构成的,那么,你的收入就可能会下降,你会面临更多的竞争。和国与国之间的贸易一样,与机器进行贸易也会产生赢家和输家。岗位仍然会有,但有些人会从事不如其当前工作那么有吸引力的工作。

换句话说,如果你了解自由贸易的好处,你就应该感激预测机器带来的收益。关键的政策问题不在于人工智能是否会带来收益,而在于如何分配这些收益。

因为人工智能工具可以被用来取代“高级”技能,也就是“脑力”,许多人担心,哪怕工作岗位依然存在,它也不会再是高薪岗位了。

例如,贾森 弗曼(Jason Furman)在担任奥巴马总统经济顾问委员会主席期间,这样表达了自己的担忧:我的担心不在于人工智能会使这一次的情况有所不同,而在于这一次会跟我们过去几十年所经历的完全相同。

经济学家克劳迪娅 戈尔丁(Claudia Goldin)和劳伦斯 卡茨(Lawrence Katz)指出:

受过更多教育、有着更高天赋能力的人能更好地掌握复杂的新工具。

没有理由期待人工智能会有什么不同。受过高等教育的人往往更擅长学习新技

能。如果成功使用人工智能的必需技能经常发生改变,那么,受过教育的人将享受到不成比例的收益。

人工智能的生产性应用需要额外技能,对此,我们有诸多理由。比如,回报函数工程师必须了解组织的目标和机器的性能。由于机器可以高效扩展,如果这项技能很稀缺,那么最优秀的工程师就可在数百万甚至数十亿台机器上收获自己的工作带来的成果。正因为人工智能的相关技能目前甚为稀缺,人类和企业的学习过程所需的成本都将十分高昂。

2017年,斯坦福大学的7000多名本科生里,有1000多人报名参加了机器学习的入门课程。其他地方也出现了同样的趋势。但这只是劳动力中的极小部分。绝大多数人的职业技能都是几十年前训练出来的,也就是说,他们需要重新培训和获得新的技能。

我们的产业教育体系并不是为此而设计的。企业不应该指望这种体系能及时迅速改变,为它们提供可在人工智能时代参与竞争的员工。政策上的挑战并不简单:提高民众的受教育程度的成本很高。

这些成本需要有人来负担,要么提高税收,要么直接由企业或个人来支付。但即便成本可以被轻易负担,许多中年人恐怕也并不渴望重返学校。

受技能偏好伤害最大的人大概是没有做好终身学习准备的那批人。

人工智能不可怕

可怕的是

我们害怕人工智能

我们排斥人工智能

我们不敢正面刚人工智能

更可怕的是

我们失去了学习精神

人工智能似一座巨鲸

我欲乘鲸泛沧海

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