未來機(jī)器人會取代我們？
在《圣誕老人奇幻之旅》中，圣誕老人的第三站是愛星，這是一顆機(jī)器人和愛星人和諧共處的星球。借助這個故事，我們想要聊一聊，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，真的會有越來越多的人失業(yè)嗎？又或者是創(chuàng)造出更多其他的就業(yè)機(jī)會？
霍金、馬斯克等人都曾公開警告說，機(jī)器最終將超越人類的能力，它們的行動將超越我們的控制，甚至可能引發(fā)人類文明的崩潰。他們并非少數(shù)為此感到擔(dān)憂的人。
2014年，皮尤研究中心調(diào)查了近1900名技術(shù)專家，詢問他們對未來工作的看法，其中近一半的人相信過不了多久，人工智能機(jī)器將導(dǎo)致失業(yè)加速。根據(jù)一項(xiàng)被廣泛引用的分析，到21世紀(jì)30年代初，失業(yè)比例將達(dá)到近50%。他們擔(dān)心大規(guī)模的失業(yè)，KUKA機(jī)器人電路板維修，以及目前已令人越發(fā)擔(dān)憂的收入不平等現(xiàn)象的進(jìn)一步惡化將是不可避免的結(jié)果，而這些都將導(dǎo)致社會秩序的崩潰。
事情真的會如他們所擔(dān)憂的發(fā)展嗎？我們先來看一個簡單的例子：
上個世紀(jì)，當(dāng)各大銀行開始大規(guī)模地安裝自動取款機(jī)（ATM）時，在這些銀行工作的柜員似乎正面臨被快速淘汰的威脅。如果機(jī)器可以全天候24小時地發(fā)放現(xiàn)金和接收存款，那么誰還需要人工服務(wù)呢？但事實(shí)是，銀行仍然需要人。誠然，ATM使得分支銀行能夠在員工數(shù)量少得多的情況下運(yùn)營：平均員工數(shù)量從20人降至13人。但節(jié)省出來的成本鼓勵了母公司開設(shè)更多的分行，結(jié)果出納員的總雇傭人數(shù)實(shí)際上上升了。
事實(shí)上，在金融、醫(yī)療、教育和法律等領(lǐng)域，都可以找到類似的故事。這并非要說自動化就一定能增加就業(yè)，但是它能夠且經(jīng)常能夠增加就業(yè)。當(dāng)聽到工作前景在機(jī)器人和人工智能時代將越來越堪憂等言論時，ATM的故事就是一個值得記住的事例。想想無人駕駛汽車，或者是以假亂真的人類語音合成，又或者是栩栩如生、能夠自主奔跑、跳躍和開門的機(jī)器人鑒于此類應(yīng)用的飛速發(fā)展，人類離無事可做還有多遠(yuǎn)呢？
考慮到目前的發(fā)展，機(jī)器智能要與人類的全部能力相匹配還有很長的路要走，我們也沒有什么理由擔(dān)心在未來10年或20年會出現(xiàn)大規(guī)模的失業(yè)。
所以，事情會如何發(fā)展呢？或許在未來真正到來之前，我們無法確切的知道將會發(fā)生什么。但也許這不是正確的提問。人們爭論失業(yè)與就業(yè)增加的問題，使我們對其他問題視而不見比如，面對人工智能和機(jī)器人技術(shù)，工作將如何改變，社會將如何應(yīng)對這樣的變化。例如，這些新技術(shù)是被用作替代人類工人、削減成本的另一種方式，還是被用來幫助員工、解放他們?nèi)ュ憻捜祟惇?dú)有的能力，比如解決問題和創(chuàng)造力？
自動化與就業(yè)：來自過往的經(jīng)驗(yàn)
在過去的40年間，一些高度自動化國家的汽車制造商、鋼鐵廠和其它制造商雇傭的工人總數(shù)開始持續(xù)、緩慢地減少。比如在美國，這一數(shù)字從1979年的高點(diǎn)1950萬，下降到2000年的大約1730萬，KUKA機(jī)器人維修，接著在2007-2009年的大蕭條后急劇跌落到1150萬的低點(diǎn)。
這是事實(shí)，自動化無疑是其中一個因素，但不可能是導(dǎo)致下降的全部原因�；氐竭^去的一百年，工業(yè)正以如今同等的速度或更快的速度自動化，就業(yè)正強(qiáng)勁增長，這些都是最初吸引數(shù)百萬工廠工人的原因。相反，經(jīng)濟(jì)學(xué)家將就業(yè)率下降歸咎于多種因素的共同作用，其中包括全球化、工會的衰落，以及美國上世紀(jì)80年代強(qiáng)調(diào)裁員、削減成本、季度利潤高于一切的企業(yè)文化。
人工智能和機(jī)器人
自動化有許多形式，包括計(jì)算機(jī)控制的、可以由少數(shù)員工操作的鋼鐵廠，以及工業(yè)機(jī)器人可以用編程通過一系列動作移動工具（噴漆器、焊槍等）的機(jī)械臂。從上世紀(jì)70年代以來，這類機(jī)器人的使用數(shù)量一直在穩(wěn)步增長。目前，全球約有200萬臺工業(yè)機(jī)器人在使用，其中大部分是在汽車和電子產(chǎn)品裝配線上，每臺機(jī)器人都可以替代一名或多名工人。
誠然，自動化、機(jī)器人技術(shù)和人工智能（AI）之間的區(qū)別相當(dāng)模糊，而且因?yàn)闊o人駕駛汽車和其他先進(jìn)的機(jī)器人在它們的數(shù)字大腦中使用著人工智能軟件，這種區(qū)別變得越來越模糊。但粗略的經(jīng)驗(yàn)法則是，機(jī)器人執(zhí)行的是曾經(jīng)需要人類智能的身體勞動任務(wù)，而人工智能軟件則試圖執(zhí)行理解語言、識別圖像等人類層面的認(rèn)知任務(wù)。自動化是一個概括性術(shù)語，不僅包括機(jī)器人和人工智能這兩方面，還包括普通計(jì)算機(jī)和非智能機(jī)器。
AI的工作是最艱難的。大約在2010年之前，應(yīng)用程序受到一個著名悖論的限制，那就是哲學(xué)家MichaelPolanyi在1966年提出的論述：我們知道的東西多于我們能夠說出來的。這意味著，幫助我們度過每一天的大部分技能都是經(jīng)過練習(xí)的、無意識的、幾乎無法表達(dá)的。Polanyi將這些技能稱為隱性知識（相比于教科書上的顯性知識）。想象一下，你是如何確切地知道像素呈現(xiàn)出的一種特定模式是小狗的照片？或者你是如何在迎面而來的車流中做到安全地左轉(zhuǎn)的？你可以說你會等待車流中交出現(xiàn)的空位，這聽起來很容易，但是如何把空位定義得足夠好，讓計(jì)算機(jī)也能夠識別出來、或者能夠準(zhǔn)確定義車輛間距必須有多大才算得上安全呢？
這種隱性知識包含了眾多諸如此類的微妙、特例以及用感覺衡量的事物，以至于程序員似乎沒有辦法提取它，更不用說用精確定義的算法對它進(jìn)行編碼了。當(dāng)然，現(xiàn)如今即使是智能手機(jī)的應(yīng)用程序通常也能識別小狗的照片，自動駕駛汽車也在習(xí)以為常地完成左轉(zhuǎn)任務(wù)，盡管并不總是完美。在過去10年里發(fā)生的變化是，人工智能開發(fā)者現(xiàn)在可以將巨大的計(jì)算能力投向海量的數(shù)據(jù)集這一過程被稱為深度學(xué)習(xí)。這基本上相當(dāng)于向機(jī)器展示無數(shù)張小狗照片和無數(shù)張非小狗的照片，然后讓人工智能軟件調(diào)試出無數(shù)個內(nèi)部變量，直到它能夠正確識別照片。
盡管這種深度學(xué)習(xí)過程不是特別有效人類兒童只需看到一兩只小狗就能識別出狗這種動物但它對人工智能應(yīng)用程序（如自動駕駛汽車、機(jī)器翻譯以及任何需要語音或圖像識別的應(yīng)用程序）產(chǎn)生了革命性的影響。德勤咨詢的數(shù)據(jù)科學(xué)家JimGuszcza表示，讓人們感到害怕的是，以前需要隱性知識的事情現(xiàn)在可以用計(jì)算機(jī)解決。因此，人們對法律和新聞等領(lǐng)域的大規(guī)模失業(yè)產(chǎn)生了新的焦慮，而這些領(lǐng)域以前從未擔(dān)心過自動化。所以許多人預(yù)測，商店職員、保安和快餐工人，以及卡車、出租車、豪華轎車、送貨車司機(jī)，www.whsntf.cn，都將很快被淘汰。
你好，我的機(jī)器人同事
ATM被大規(guī)模應(yīng)用的時候，銀行柜員本應(yīng)被淘汰。然而事實(shí)卻是，通過ATM實(shí)現(xiàn)的自動化不僅擴(kuò)大了銀行柜員的市場，也改變了這項(xiàng)工作的性質(zhì)：由于柜員處理現(xiàn)金的時間減少了，他們可以花更多的時間與客戶討論貸款和其他銀行服務(wù)。而且因?yàn)槿穗H交往能力變得更為重要，銀行柜員的工資有了適度增長。同時，全職而非兼職柜員的職位也有所增加。因此，這是一幅比人們通常能想象的都豐富得多的圖景。