AI是否會(huì)奪走人類的工作

學(xué)文科真的沒用了？

AI 迅速改變了就業(yè)市場(chǎng)，以至于我們無(wú)法預(yù)測(cè)未來(lái)還需要哪些技能。對(duì)理工科的認(rèn)知也是一樣，很多人覺得學(xué)編程、代碼很重要，因?yàn)橛?jì)算機(jī)是未來(lái)。但幾年后，AI 編碼可能比人類編得更好，那是不是我們也不需要人類程序員了？相反，也許到時(shí)候我們會(huì)更需要哲學(xué)家、心理學(xué)家，因?yàn)槭澜鐒∽儠?huì)帶來(lái)更多哲學(xué)和心理問(wèn)題。

舉個(gè)例子，要實(shí)現(xiàn)智能汽車無(wú)人駕駛，我們必須將道德規(guī)則也編碼到駕駛程序中。假如出現(xiàn)緊急情況，汽車必須為了救行人而危及車內(nèi)乘客的安全時(shí)，應(yīng)該怎么做呢？AI可以編寫這段代碼，但我們需要人類來(lái)為AI制定道德規(guī)則。同樣，理工科專家也無(wú)法告訴你AI 會(huì)如何影響人類的心理健康、親密關(guān)系和社會(huì)生活。為此我們需要?dú)v史學(xué)家、心理學(xué)家和藝術(shù)家。看看我們周圍的世界——計(jì)算機(jī)科學(xué)家發(fā)明了社交媒體算法，但他們不能預(yù)見算法對(duì)兒童的負(fù)面影響。你認(rèn)為誰(shuí)最適合幫助改善兒童的處境——研究計(jì)算機(jī)的人，還是研究人類的人？

算法是否真的提升了效率？

依賴算法來(lái)評(píng)價(jià)一切的做法會(huì)帶來(lái)毀滅性的后果。逐漸地，我們都被迫變成“被動(dòng)的消費(fèi)者”，而不是“主動(dòng)的生產(chǎn)者”。

以親密關(guān)系為例，我可以試著通過(guò)算法匹配來(lái)找到另一半。基于海量數(shù)據(jù)，算法會(huì)為我的潛在對(duì)象打分，讓我試著與評(píng)分高的人相處。如果我對(duì)這些結(jié)果不滿意，可以直接忽略，等著算法給我推更好的人。反正我的靈魂伴侶仍然在世界某處，算法遲早會(huì)為我找到的，是不是？

這種態(tài)度很可怕，它刺激著我們不斷因?yàn)槲⑿〉蔫Υ枚芙^潛在的候選人，轉(zhuǎn)而去等待一個(gè)“完美”的人出現(xiàn)——反之，它不會(huì)鼓勵(lì)我來(lái)改變自己，我只是在被動(dòng)地接受。

但我們也可以試試另一種做法——把人類看成親密關(guān)系的創(chuàng)造者，而不是消費(fèi)者。但問(wèn)題壓根不是如何找到完美伴侶，“完美伴侶”是不存在的。真正的問(wèn)題是，無(wú)論算法為我找到誰(shuí)，我都需要通過(guò)自己的努力去建立一段良好的關(guān)系。

AI 會(huì)奪走人類的工作嗎？

在這個(gè)問(wèn)題上，直覺可能會(huì)誤導(dǎo)我們。

例如，我們通常認(rèn)為醫(yī)生比護(hù)士更重要。但AI 可能更容易取代醫(yī)生而不是護(hù)士。為什么？許多醫(yī)生的工作主要是分析數(shù)據(jù)，他們收到大量關(guān)于患者的癥狀和病史的數(shù)據(jù)，接著分析數(shù)據(jù)、診斷疾病，并推薦治療方案。這種數(shù)據(jù)分析恰恰是AI 的優(yōu)勢(shì)，它們馬上就能比人類做得更好。

但護(hù)士的工作就不僅是分析數(shù)據(jù)了，他們還需要良好的動(dòng)手能力和社交技能，比如換繃帶、給哭泣的孩子注射疫苗，這都是更難自動(dòng)化的事情。因此，AI 醫(yī)生可能會(huì)出現(xiàn)得比機(jī)器人護(hù)士早。

如果要給年輕人一些建議，最安全的做法是更廣泛地學(xué)習(xí)技能，而不是專注于某種垂直類技能，比如編程。他們應(yīng)該提升動(dòng)手能力、發(fā)揮同理心，就像過(guò)去鍛煉智力一樣，運(yùn)動(dòng)技能和社交技能同樣重要。當(dāng)然最重要的就是——能夠在一生中不斷學(xué)習(xí)和改變。要在21 世紀(jì)蓬勃發(fā)展，你需要一個(gè)非常靈活的頭腦。

（摘自《讀者》尤瓦爾·赫拉利[以色列]/文許嘉婧、曲枚/譯）