人工智能淘汰的只是落后生產力（點評）

李長亮

人工智能的快速發展引發眾多想象和猜測：人類的工作是否會被人工智能所代替？大面積失業及其引起的一系列經濟、社會等問題會否出現？從一名業內人員的角度，這些擔心有道理，但過慮是不可取的。

人工智能的爆發式增長及其帶來的影響，雖然在人類歷史上第一次出現，但我們能在過去的歷史進程中找到相似階段。18世紀，以蒸汽動力為標志的第一次工業革命肇始于英國，結束工場手工業時代，開創機器動力時代。雖然機器取代了部分人類勞動力，但社會工作機會總量非但沒有減少，反而有所增加。原因在于，機器動力大大提高生產力，反而需要大規模的城市產業工人，這部分需求遠超過被取代的工人數量之和。

同時，社會生產力的快速發展，社會財富的增加，挖掘出更多新需求。比如，工業消費品、戰爭消耗品和服務業等等，創造出更多各種各樣的新就業機會。實際上，在當時的英國，人們擔心的社會問題不是失業，而是人力資源不足。工業技術革命帶來社會關系變革，手工作坊、自耕農業等社會形態逐漸減少，新的生產關系和社會結構慢慢形成和發展。

19世紀最后30年和20世紀初，第二次工業革命將人類從“蒸汽時代”帶入“電氣時代”。在這期間，農業、輕紡工業已經不是發展重點。電氣、化學、石油等很多新興產業給社會帶來大量就業機會，各新興行業急需各個層次的人才。美國福特公司與著名電機專家斯坦門茨之間的“一美元故事”，就是發生在這個時代背景下。負責在問題線圈處畫線的人只能得到1美元，知道在哪畫的人則可獲獎金9999美元，側面反映出當時社會對電氣等新興行業人才的渴求狀態。

從20世紀四五十年代以來，第三次科技革命在電子計算機、微電子技術、航天技術和分子生物學工程等領域取得重大突破。第三次科技革命在淘汰落后生產方式、替換冗余勞動力的同時，創造出大量新興產業和崗位。單軟件開發這一個新興行業而言，目前全球就有超過2000多萬程序員從事這一職業，約是今天英國總人口數的1/3。

同前三次工業科技革命一樣，這次人工智能浪潮也催生大量新型產業和人才需求。現在，人工智能領域人才需求量極大，學術界和產業界都求賢若渴。比如，在人工智能的發展進程中，深度學習扮演重要角色；深度神經網絡一個參數的調整，可能會帶來模型實際效果的巨大變化，各大巨頭公司不惜重金，全球招聘精通調參的深度學習工程師，這像極了當年通用公司追求“知道在哪畫那條線”的斯坦門茨。

相比于前三次工業科技革命，人工智能所具備的發展硬件和基礎更充分，帶來的影響也更廣泛和深遠。人工智能技術已經應用在醫療、金融、安全、商業等各個領域，催生了相關產業鏈上大量的新型工作需求。比如，曾經在互聯網時代發揮巨大作用的程序員群體，在未來幾年，將會有相當一部分轉型為人工智能工程師，從事新興的圖像識別、自然語言處理、語音識別、大數據挖掘、智能控制等相關工作。還有，快遞員、出租車司機等傳統職業，也會因為人工智能調度算法的發展，被賦予新的生命力，隊伍會持續壯大。

科技進步，淘汰的是落后的生產力，帶來的是更多新型產業和機會，以及社會生產關系的優化調整。人工智能已經帶來的變化，我們有幸正在見證，對未來我們也應拭目以待。▲

（作者是中國科學院自動化研究所學者）