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如果要给美好人生一个定义,那就是惬意;如果要给惬意一个定义,那就是轻松徜徉于AI新时代。
一、人工智能经济学
1.我们面临的挑战
预计到2030年,会有30%的任务和14%的工作被人工智能取代。
预测人工智能会引发的失业规模,已经成了全球经济学家们的主流研究课题,使用不同的研究模型会得出不同结果。这些结果的数字有的大到令人恐惧,有的看起来还算安全。牛津大学两位研究人员的论文做出了一个可怕的预测:在未来10年或20年内,美国47%的工作可能实现自动化。不过,经济合作与发展组织(OECD)的三名研究人员利用另一个模型,得出的预测似乎直接反驳了上述研究的结果:美国只有9%的工作面临自动化的高风险。
两项研究的结果为何差距如此之大?原因是上述牛津论文作者奥斯本和弗雷采用了“职业分析法”。这种分析模型请机器学习专家判断的是单一工作岗位可实现自动化的可行性。而OECD团队认为,被“自动化”的不是整个工作岗位,只是岗位职责中的一部分。OECD團队论证称,以岗位为最小单位的方法忽略了那些人类可以执行,但算法不能执行的许多任务,如与同事展开团队合作、与客户面谈等。对此,OECD团队提出了“工作任务分析法”,将每个工作岗位分解为许多不同的活动,然后看有多少活动可以自动化。在此模型中,报税人不仅是一个岗位,还拆分成了一系列可以自动化的任务(如审查收入文件、计算最大扣减等),以及一些不可自动化的任务(如会见新客户、向客户解释决定等)。之后,OECD团队使用概率模型找出“高风险”的工作比例(至少70%的岗位职责可自动化)。如上所述,他们发现在美国仅有9%的工作属于“高风险”类别。将同一模型用于其他20个OECD国家,高风险工作的比例范围也只是在6%(韩国)到12%(奥地利)。“工作任务分析法”基于岗位职责划分进行研究,这一方法得到了多数研究人员的认可。但不是所有人都同意OECD团队的乐观结论。2017年年初,普华永道的研究人员使用“工作任务分析法”得出了自己的估算:到21世纪30年代,美国38%的工作都存在被自动化的高度风险。
在参考了这些大相径庭的预测之后,麦肯锡全球研究院的研究人员得出了一个折中的估算结果。麦肯锡团队同样使用“工作任务分析法”得出的结论是,全球大约50%的“工作任务”在技术上已经实现自动化。中国的这个数字是51.2%,美国为45.8%。但是他们不认为人的工作会那么快被人工智能取代,他们预测2030年会有30%的任务和14%的工作被人工智能取代。
2.被忽略的新机会
结合不同研究方法的结果,美国各类工作被自动化的可能性在9%到47%。即便只采用“工作任务分析法”,结果仍为9%到45.8%。如此大的数据差,代表未来既可能实现社会繁荣发展,也可能发生彻底的就业危机。面对差异性如此大的预测,我们应该认真思考这些研究究竟告诉了我们什么,以及我们可能忽略了什么。
我们尊重做出以上预测的经济学家的专业水平,但并不认可OECD团队的预测。这种差异源于两种分歧:一是输入的数据,二是对人工智能改变就业市场的设想。尤其对于输入数据不认同,原因是他们用2013年人工智能的技术水平来评估未来。经过了6年,机器学习的准确性和能力已有重大进步。另外,人工智能的巨大进步并不局限于计算机视觉领域,比如在语音识别、机器阅读和机器翻译领域,新算法也在不断创造纪录和打破纪录。总体而言,这些技术进步和新兴应用让我们倾向于采用“工作任务分析法”得出的预测上限。
二、未来已来,拥抱AI新时代
1.危机考验与新的社会契约
摆在我们面前的现实依然严峻。在未来15年内美国会有40%到50%的工作岗位在技术上可被取代。“技术上可被取代”并不意味着所有岗位会在一夜之间消失,但是如果不加以调控,这些行业的从业人员将会承受巨大的压力。中国和其他发展中国家情况可能有所不同,具体表现在受到上述影响的时间早晚,以及失业率更高或更低。但整体趋势是一样的——失业率上升,贫富差距扩大。
技术乐观主义者也许会回顾历史,引用工业革命和19世纪纺织工业的大变革作为“证据”,来说明顺其自然总会有最好的结果。但这个论点越来越站不住脚。即将到来的人工智能革命,无论是规模、速度还是对技术的偏向,都表明我们面临着史无前例的挑战。即使失业状况没有向着最坏的方向发展,人工智能还是会继续大幅拉开互联网时代的贫富差距。
迎接这些挑战,不能只做被动反应,必须主动利用人工智能创造的物质财富(2030年可能达到15.7万亿美元),重构经济体系,重写社会契约。构建人工智能时代的新社会需要经济变革,也需要文化变革。在延续了几个世纪的工业经济社会后,我们大多数人认为自己在社会中的主要作用(甚至包括我们的身份)来自有成就感的带薪工作。没了这一点,人与社会之间最牢固的纽带就将断裂。从工业时代过渡到人工智能时代,我们需要摆脱旧的思维模式,不再将工作与生活等同,也不再将人类视为优化生产力算法中的变量。我们应该构建新的文化,要比以往更加珍视人类的爱、共情和服务他人的态度。
没有任何经济或社会政策可以“强迫”人的内心发生改变。但不同的政策可以对不同的行为进行激励,推动文化向不同的方向发展。我们可以选择认可纯粹的技术统治论(即将我们每个人视为一系列待满足的经济和物质需求),并且只给每个人提供足够安家和果腹的资金。事实上,这种仅仅满足所有人基本生活需求的收入分配模式越来越流行了。
但我们认为,这种政策是贬低人性的做法,也错过了绝好的机会——利用人工智能创造的经济财富来宣扬我们的人性。做到这点需要重写基本的社会契约,重建经济激励机制,激励造福社会的行为;需要全方位的经济和社会转型。该方法依赖于社会各个阶层的投入,不断探索、大胆实验。值得注意的是,关于如何建立适应人工智能的经济体制,最受欢迎的政策建议多数来自硅谷。迄今为止,中国大多数科技精英还没有提及人工智能对就业可能产生的负面影响。我们认为,中国的科技精英与美国的技术乐观派经济学家想法一致,他们认为,长远来看技术总能带来更多的工作机会,并带领所有人步入繁荣的未来社会。我们理解中国企业家为什么会这么想,在过去的40年中,中国人目睹了科技进步带领所有人走向了共同富裕,并使中国从农业大国转变为工业强国和现在的创新巨头。 2.柳暗花明又一村
以美国为例,针对人工智能将引发的失业问题,提出三类解决方案:就业者再培训(retraining workers)、减少工作时间(reducing workhours)或重新分配收入(redistributing income)。每一类方案的出发点均是调节就业市场的某一个变量(技能、时间、报酬)。
基于人工智能会逐渐改变市场需要的技能,提倡就业者再培训的方案相信:如果就业者能及时参加新技能的培训,就不会产生人力需求减少的问题。基于人工智能会减少对人力劳动的需求,提倡减少工时的方案相信:如果把每周的工作日减为三至四天,工作总量不变但人均工时减少,就可以让更多的人得到工作机会。
基于对人工智能引发的失业有着最悲观的预期,提倡重新分配财富的方案相信:无论就业者接受多少培训,如何调整工作时间,人工智能都将彻底取代或挤走就业者。因此,政府要采用更激进的再分配方案,以保障失业人员的生存,分享人工智能所创造的财富。
接下來,我们来逐一探讨每一种方案的利弊。
提倡工人再培训的方案认为有两种趋势对于人工智能时代的就业至关重要:在线教育和终身学习。他们认为,随着免费或付费的在线教育平台激增,失业人员更容易获取培训和指导,从而找到新的工作。视频网站、在线编程学院等平台可帮助就业者成为“终身学习者”,帮助他们不断更新技能,进入尚未实现自动化的新行业。再培训的过程中,失业的保险经纪人可利用在线教育平台(如网易公开课或国外的Coursera)成为软件工程师。即使当新工作也实现了自动化,他们还能利用同样的工具,参加另一个人工智能无法取代的新岗位的再培训,比如算法工程师或心理学家。
我们认为,通过在线平台进行终身学习是个不错的想法,尤其可以帮助那些处在慢变状态的人,无论是学习人工智能编程、创新思维还是进入新兴服务业。我们也相信自我学习会提升学习者的能力,经过一系列的成长获得成就感,同时增加自信。但如果考虑到人工智能对就业影响的深度和广度,该方法远远不能解决大量失业的问题。人工智能的快速发展使得其在取代人类工作的道路上大踏步地前进,使得就业者每隔几年就不得不更换职业。此外,自动化的步伐和路径的不确定性增加了更多的障碍,就连人工智能专家也很难预测未来几年哪些工作将会受到自动化的影响,我们很难指望一名普通就业者选择再培训计划时,能准确预测几年后哪些工作更安全。我们担心,就业者会发现自己只能不断退缩,就像无情的洪水来临时丛林里的动物会逃亡一般,急切地从一块岩石跳到另一块岩石,寻找更高的落脚点。再培训固然可以帮助许多人找到在人工智能经济中的新位置,但这只是权宜之计,没办法真正缓解宏观层面上就业市场正在受到的冲击。
以谷歌创始人拉里·佩奇为首的一批人,意识到人工智能会带来大规模的冲击,提出了更激进的减少工时的方案。他们建议可以把每周的工作日变为四天,或让多人“分享”同一份工作。还有人提倡一份全职工作可以分成几份兼职工作,给大量就业者平分日益稀缺的工作资源。这些方法意味着大多数人的工资会减少,但至少没有彻底失业。减少工时、工作共享可以有效减少失业人数。有些职业将由人工智能执行主要的工作任务,只需要少数工人与客户对接。这个政策如果执行得好,可以让更多工作人员免于失业。在美国,减少工时、工作共享的方案已在有些州落实。2008年金融危机后,美国好几个州均已落实工作共享的安排,以避免业务量骤减引起的企业大规模裁员。它们没有选择裁员,而是将部分人员的工时减少了20%—40%。当地政府为这些人员损失的工资给予了一定补偿,通常是50%。该方法在部分地方很有效,让员工和企业都不必承受失业和再就业造成的冲击,还为当地政府省去了可能需要全额支付的失业救济金。
三、轻松徜徉,中国人的人工智能
1.这是我们共同的未来
没有军备竞赛。
关于全球的人工智能发展,很容易令人联想到军备竞赛与零和博弈。许多人将今天的“人工智能竞赛”比作20世纪60年代的太空竞赛,甚至是与创造出大规模杀伤性武器的“冷战”相比。列举中、美两个领先国家的人工智能的快速进展,并不是要彰显两国在科技上的“军备优势”,只是为了说明现在已是未来,我们要理解人工智能,善加利用人工智能,做好准备迎接人工智能带来的挑战。对“人工智能竞赛”这个词的狭隘理解可能会妨碍我们共同规划和塑造人工智能时代的未来社会。因为竞赛只有一个赢家,如中国得胜,美国必遭损失;反之亦然。零和博弈没有共同进步、一起繁荣发展的理念,只有不计代价追求胜利的执念。
我们认为,这不是新的“冷战”。人工智能确实可以应用在军事领域,但它真正的价值不在于毁灭,而在于创造。如果能正确认识人工智能的价值,并合理利用人工智能,它必然能够帮助人类创造前所未有的经济价值和繁荣景象。比起“冷战”,目前的人工智能热潮与工业革命或电力的发明更相似。毫无疑问,中国和美国公司会互相角力,看谁能更好地利用人工智能核心技术提高生产力。但是,它们并不试图征服其他国家。谷歌在全球推广Tensor Flow技术,或者阿里巴巴在吉隆坡推行“城市大脑”计划,都更像是当年蒸汽机和灯泡的出口,而不是全球军备竞赛的发令枪声。
仔细观察科技的长期影响,我们会发现一个发人深省的现实——未来几十年,人工智能对人类最大的冲击不在于军备竞赛,而在于就业市场和社会体系。单是认识到眼前即将到来的重大社会与经济动荡,就应该让我们放低姿态,让我们把人类的竞争本能,变成共同寻求克服严峻挑战的合作心态,因为当人工智能的冲击来临之时,所有人的命运都是一体的。
2.做好准备,迎接未来
鉴于全世界都已认识到人工智能的创造力与冲击力,我们必须相互支持。美国和中国将会率先使大量人工智能应用落地,带动全球经济的发展,其他国家也会对未来更广泛的社会演变做出不可估量的贡献。无论哪个国家,都无法独自解决眼前错综复杂的问题,但如果同心协力,我们相信没有解决不了的问题。我们可以推动对教育的改革、在文化价值观上进行调整,以及转变我们对人类发展、隐私和管理的认识。 举例来说,在改革教育体系时,我们可以向韩国学习。韩国推行的资优教育计划,旨在为国家培养顶级科技人才。这种方法可以创造大量物质资源,以达到惠及全社会的物质繁荣。全球的学校还可以从美国的社交与情感教育实验(Social and Emotional Education)中吸取经验,教给学生在未来“以人为本”的岗位上所需的至关重要的技能,协助打造关爱型社会。
在学习如何调整工作方法和工作态度方面,我们应当参考瑞士和日本的工匠文化。瑞士和日本追求完美的精神,将日常工作升华为追求艺术和追求极致的活动。同时,加拿大和荷兰充满活力的志愿者文化,将我们对“工作”的传统理念做了新的诠释——工作可以是多角度、全方位的。在照顾长辈和管理人口众多的家族方面,中国文化可以作为智慧源泉。我们应该将公共政策与个人价值融合在一起,花点儿时间研究如何重新定义衡量方法,比如不丹所追求的“国民幸福指数”(Gross National Happiness)。
最后,在权衡数据隐私、数字化垄断、网络安全和算法偏差这些棘手的问题时,我们可以通过对比欧洲国家、美国和中国监管机构采用的不同方法,学到许多有用的经验。欧洲国家选择了强硬的反垄断方式(比如对谷歌罚款,GDPR从科技公司手中夺回数据的控制权);中国和美国却给予了企业更大的余地,先让技术与市场发展,不到必要时刻,不对市场做过多的干预。这些方法有的重视隐私多过科技进步,有的则相反。想要利用人工智能创建我们理想中的社会,就要追踪这些政策在不同区域的实际影响,并对管制人工智能的各种方案保持开放的心态。
3.一念之间,别有洞天
人人都是主演。
每天被人工智能的新闻刷屏,很容易让人觉得人类对自己的命运失去了控制。关于“机器人大军”的来临和失业人员变为“无用阶级”的预言,不时在我们脑海里萦绕,让我们感受到了人类在面对“全能”科技时强烈的无力感。这些末世预言确实含有几分对人工智能潜力的事实描述,但它们主要描绘的无力感却掩盖了一个重点:人工智能未来如何发展,最重要的因素是人类如何采取行动。
在人类与人工智能的故事中,我们不能被动地旁观,每个人都应该是主角。也就是说,我们选择重视哪些价值理念,在未来这些理念就会变成应验的预言。如果我们告诉自己,人类的价值仅仅在于经济贡献,我们也会遵循这一理念行事。之后,机器就会在大部分工作场所取代人类,人类社会甚至最终将沦落为郝景芳在《北京折叠》中幻想的扭曲世界:一个将人分为“有用”阶层和“无用”阶层的社会。但这并不是必然的结局。这种反乌托邦的思维是基于我们多年信奉的工业时代价值观(仅仅用产生的经济效益来衡量个人价值)。我们生活在地球上,不是仅仅为了埋头苦干,不断做那些重复性的工作。我们不需要只为了积累财富而忙碌一生,最终在过世后把财富传给下一代,然后让他们重复这一过程。如果我们相信生命的意义远不止物质上的盲目追逐,那么人工智能就有可能帮助我们揭开更深层次的意义。
4.认识自己
忘记优化,珍爱彼此。
人工智能对人类学习过程的阐述、对人类思维过程的量化、对人类行为过程的詮释,以及对人类智力的理解。人工智能是人类认识并理解自己的最后一步。
我们可以用人工智能来理解人类的本质。如果人工智能真的能够帮助我们理解自己,不是因为人工智能理解了人脑的运作原理,而是因为人工智能解放了我们,让我们不再一味追求优化,进而可以聚焦在真正使我们成为人类的东西上——爱人与被爱的能力。想要达到这个目标,需要全体人类的努力以及有意识的选择。还好,人类拥有自由意志,可以选择自己的目标,这是人工智能做不到的。我们可以共同努力,打破阶级和国界的藩篱,共同撰写人类和人工智能故事的结局。
5.AI,反思再反思
如今,人工智能迅猛发展,日趋成熟。这一革命性技术改变着经济和社会的面貌,重塑了企业和国家的竞争格局,在全球范围推动新的“超级势力”的产生。这将令成千上万的知识精英和拥有万亿美元的金融资本国家第一次体会到兴奋与雄心,也将迫使全世界一起思考同一个把我们曾经推入梦魇的哲学命题。
人类历史进入2018年,在北京和华盛顿、在中关村和硅谷,关于人工智能所有人关心的问题只有两个:(1)人工智能会给人类带来什么威胁和挑战?(2)中国会不会超越美国,领跑人工智能?在我们看来,两个问题只有一个答案:人工智能时代不存在三国演义,中美将成为无可争议的双雄,两国应该一起面对并解决人工智能带来的挑战。真心期待人工智能时代两个拥有绝对优势的精英群体——中、美两国政府、投资人和企业家放下偏见,客观地看待对方的长处,在技术和商业的创新竞争中加强合作,面对共同的挑战,携手塑造人类美好的未来。
美国是世界上人工智能研究积累最深、应用成果最多的国家。但是,随着由辛顿等先驱推动的“深度学习”技术被广泛应用于互联网和商业,人工智能从孤蓬远征的发现时代进入了“撸起袖子加油干”的实干时代。在两个时代的过渡阶段,人工智能超过“摩尔定律”的发展速度促使研究人员立即分享成果,中、美两国的研究人员和工程师均可从即时连接的全球研究资源中获益,这给了中国这个人工智能学生赶超美国老师的平等机会。更重要的是,人工智能实干时代竞争力的天平将倾向商业化执行、产品质量、创新速度和大数据,而这些要素恰是中国优于美国之处。
中国互联网最有价值的产品不是产品本身,而是产品背后精于执行的企业家。15年前从“学习”起步的中国互联网初创公司从美国商业模式中获得灵感,激烈地相互竞争,为中国用户的“个性”进行专门调整和优化。此外,直接跳过了美国发达的传统商业时代,40年来高速发展的中国市场和中国消费者接受新产品和新模式的速度超过世界上所有其他国家。短短3年,中国的移动支付就拥有世界上最棒的基础架构:几乎不收取交易费用,支持小额付款和点对点支付。仅2017年一年移动支付的总交易额就达到了惊人的18.8万亿美元,超过了中国当年GDP。 随之而来,拥有世界最庞大手机用户群的中国得以最快地积累移动应用数据。移动用户基数使得中国的数据优势是美国的3倍,移动食品配送是美国的10倍,移动支付是美国的50倍,共享单车设施是美国的300倍。而利用这些丰富的数据资源,中国的计算机视觉、无人机、语音识别、语音合成和机器翻译公司,成为全球价值最高的创业企业。
当然,威力无比的人工智能也会带来巨大威胁,比如就业。上一次工业革命曾将许多技术活转变成普通工作,增加了生产线上的人工工序。而人工智能革命将完全取代这些生产线上的工作。同样,汽车驾驶、电话销售以及放射科医生等工作在15年内都将被人工智能所取代。但对于人类来说,最大的挑战并不是失去工作,而是失去了存在的意义。因为,应工业革命而生的个人价值观让大多数人相信生活的意义在于工作。
诚然,人工智能将会取代人类,完成不属于人类专有的各种重复性工作。但是,爱才是人类的特质。当我们看见初生的婴儿,当我们一见钟情坠入爱河,当我们的经历被朋友倾听,当我们通过帮助别人而实现自我……人类的爱就在那里。爱让我们区别于人工智能且永远高于人工智能。不要相信科幻电影为我们描绘的人工智能形象,人工智能不会去爱,它们甚至没有感情和自我意识。Alpha Go(人工智能算法)虽然能击败世界冠军,但是它体验不到天伦之乐,胜利不会给它带来愉悦,也不會让它有拥抱爱人的渴望。相比人工智能,人类的优势在于创造力和同情心。让人工智能做它擅长的,我们可以创造更多有人情味的职业和岗位,可以有更多富有同情心的医护人员利用人工智能进行医疗诊治、护理,可以有超过现在10倍的老师来帮助孩子在这个新世界获得生存能力并勇敢地茁壮成长。是的,在人工智能这个横冲直撞、扑面而来的未来面前,人类会遭遇前所未有的挑战。但人类不正是从各种挑战中一路走来,挣扎奋起的吗?人工智能革命的结果如何将取决于我们是选择被过分天真的乐观主义或并无实证的悲观思想毒害,还是努力解决问题。不可否认,机器最终会取代大脑——但是人类最有价值的并不是大脑,而是心灵。
综上所述,鉴于全世界都已认识到人工智能的创造力与冲击力,我们必须相互支持。美国和中国将会率先使大量人工智能应用落地,带动全球经济的发展,其他国家也会对未来更广泛的社会演变做出不可估量的贡献。一起来让机器当机器、人类当人类吧!人工智能的到来,是为了帮助人类从乏味、无趣的例行性工作中获得解放,并且推动我们思考人何以为人,以及人生在世的意义。
AI新时代,人类更幸福!
[作者通联:北京海淀区清华大学]
一、人工智能经济学
1.我们面临的挑战
预计到2030年,会有30%的任务和14%的工作被人工智能取代。
预测人工智能会引发的失业规模,已经成了全球经济学家们的主流研究课题,使用不同的研究模型会得出不同结果。这些结果的数字有的大到令人恐惧,有的看起来还算安全。牛津大学两位研究人员的论文做出了一个可怕的预测:在未来10年或20年内,美国47%的工作可能实现自动化。不过,经济合作与发展组织(OECD)的三名研究人员利用另一个模型,得出的预测似乎直接反驳了上述研究的结果:美国只有9%的工作面临自动化的高风险。
两项研究的结果为何差距如此之大?原因是上述牛津论文作者奥斯本和弗雷采用了“职业分析法”。这种分析模型请机器学习专家判断的是单一工作岗位可实现自动化的可行性。而OECD团队认为,被“自动化”的不是整个工作岗位,只是岗位职责中的一部分。OECD團队论证称,以岗位为最小单位的方法忽略了那些人类可以执行,但算法不能执行的许多任务,如与同事展开团队合作、与客户面谈等。对此,OECD团队提出了“工作任务分析法”,将每个工作岗位分解为许多不同的活动,然后看有多少活动可以自动化。在此模型中,报税人不仅是一个岗位,还拆分成了一系列可以自动化的任务(如审查收入文件、计算最大扣减等),以及一些不可自动化的任务(如会见新客户、向客户解释决定等)。之后,OECD团队使用概率模型找出“高风险”的工作比例(至少70%的岗位职责可自动化)。如上所述,他们发现在美国仅有9%的工作属于“高风险”类别。将同一模型用于其他20个OECD国家,高风险工作的比例范围也只是在6%(韩国)到12%(奥地利)。“工作任务分析法”基于岗位职责划分进行研究,这一方法得到了多数研究人员的认可。但不是所有人都同意OECD团队的乐观结论。2017年年初,普华永道的研究人员使用“工作任务分析法”得出了自己的估算:到21世纪30年代,美国38%的工作都存在被自动化的高度风险。
在参考了这些大相径庭的预测之后,麦肯锡全球研究院的研究人员得出了一个折中的估算结果。麦肯锡团队同样使用“工作任务分析法”得出的结论是,全球大约50%的“工作任务”在技术上已经实现自动化。中国的这个数字是51.2%,美国为45.8%。但是他们不认为人的工作会那么快被人工智能取代,他们预测2030年会有30%的任务和14%的工作被人工智能取代。
2.被忽略的新机会
结合不同研究方法的结果,美国各类工作被自动化的可能性在9%到47%。即便只采用“工作任务分析法”,结果仍为9%到45.8%。如此大的数据差,代表未来既可能实现社会繁荣发展,也可能发生彻底的就业危机。面对差异性如此大的预测,我们应该认真思考这些研究究竟告诉了我们什么,以及我们可能忽略了什么。
我们尊重做出以上预测的经济学家的专业水平,但并不认可OECD团队的预测。这种差异源于两种分歧:一是输入的数据,二是对人工智能改变就业市场的设想。尤其对于输入数据不认同,原因是他们用2013年人工智能的技术水平来评估未来。经过了6年,机器学习的准确性和能力已有重大进步。另外,人工智能的巨大进步并不局限于计算机视觉领域,比如在语音识别、机器阅读和机器翻译领域,新算法也在不断创造纪录和打破纪录。总体而言,这些技术进步和新兴应用让我们倾向于采用“工作任务分析法”得出的预测上限。
二、未来已来,拥抱AI新时代
1.危机考验与新的社会契约
摆在我们面前的现实依然严峻。在未来15年内美国会有40%到50%的工作岗位在技术上可被取代。“技术上可被取代”并不意味着所有岗位会在一夜之间消失,但是如果不加以调控,这些行业的从业人员将会承受巨大的压力。中国和其他发展中国家情况可能有所不同,具体表现在受到上述影响的时间早晚,以及失业率更高或更低。但整体趋势是一样的——失业率上升,贫富差距扩大。
技术乐观主义者也许会回顾历史,引用工业革命和19世纪纺织工业的大变革作为“证据”,来说明顺其自然总会有最好的结果。但这个论点越来越站不住脚。即将到来的人工智能革命,无论是规模、速度还是对技术的偏向,都表明我们面临着史无前例的挑战。即使失业状况没有向着最坏的方向发展,人工智能还是会继续大幅拉开互联网时代的贫富差距。
迎接这些挑战,不能只做被动反应,必须主动利用人工智能创造的物质财富(2030年可能达到15.7万亿美元),重构经济体系,重写社会契约。构建人工智能时代的新社会需要经济变革,也需要文化变革。在延续了几个世纪的工业经济社会后,我们大多数人认为自己在社会中的主要作用(甚至包括我们的身份)来自有成就感的带薪工作。没了这一点,人与社会之间最牢固的纽带就将断裂。从工业时代过渡到人工智能时代,我们需要摆脱旧的思维模式,不再将工作与生活等同,也不再将人类视为优化生产力算法中的变量。我们应该构建新的文化,要比以往更加珍视人类的爱、共情和服务他人的态度。
没有任何经济或社会政策可以“强迫”人的内心发生改变。但不同的政策可以对不同的行为进行激励,推动文化向不同的方向发展。我们可以选择认可纯粹的技术统治论(即将我们每个人视为一系列待满足的经济和物质需求),并且只给每个人提供足够安家和果腹的资金。事实上,这种仅仅满足所有人基本生活需求的收入分配模式越来越流行了。
但我们认为,这种政策是贬低人性的做法,也错过了绝好的机会——利用人工智能创造的经济财富来宣扬我们的人性。做到这点需要重写基本的社会契约,重建经济激励机制,激励造福社会的行为;需要全方位的经济和社会转型。该方法依赖于社会各个阶层的投入,不断探索、大胆实验。值得注意的是,关于如何建立适应人工智能的经济体制,最受欢迎的政策建议多数来自硅谷。迄今为止,中国大多数科技精英还没有提及人工智能对就业可能产生的负面影响。我们认为,中国的科技精英与美国的技术乐观派经济学家想法一致,他们认为,长远来看技术总能带来更多的工作机会,并带领所有人步入繁荣的未来社会。我们理解中国企业家为什么会这么想,在过去的40年中,中国人目睹了科技进步带领所有人走向了共同富裕,并使中国从农业大国转变为工业强国和现在的创新巨头。 2.柳暗花明又一村
以美国为例,针对人工智能将引发的失业问题,提出三类解决方案:就业者再培训(retraining workers)、减少工作时间(reducing workhours)或重新分配收入(redistributing income)。每一类方案的出发点均是调节就业市场的某一个变量(技能、时间、报酬)。
基于人工智能会逐渐改变市场需要的技能,提倡就业者再培训的方案相信:如果就业者能及时参加新技能的培训,就不会产生人力需求减少的问题。基于人工智能会减少对人力劳动的需求,提倡减少工时的方案相信:如果把每周的工作日减为三至四天,工作总量不变但人均工时减少,就可以让更多的人得到工作机会。
基于对人工智能引发的失业有着最悲观的预期,提倡重新分配财富的方案相信:无论就业者接受多少培训,如何调整工作时间,人工智能都将彻底取代或挤走就业者。因此,政府要采用更激进的再分配方案,以保障失业人员的生存,分享人工智能所创造的财富。
接下來,我们来逐一探讨每一种方案的利弊。
提倡工人再培训的方案认为有两种趋势对于人工智能时代的就业至关重要:在线教育和终身学习。他们认为,随着免费或付费的在线教育平台激增,失业人员更容易获取培训和指导,从而找到新的工作。视频网站、在线编程学院等平台可帮助就业者成为“终身学习者”,帮助他们不断更新技能,进入尚未实现自动化的新行业。再培训的过程中,失业的保险经纪人可利用在线教育平台(如网易公开课或国外的Coursera)成为软件工程师。即使当新工作也实现了自动化,他们还能利用同样的工具,参加另一个人工智能无法取代的新岗位的再培训,比如算法工程师或心理学家。
我们认为,通过在线平台进行终身学习是个不错的想法,尤其可以帮助那些处在慢变状态的人,无论是学习人工智能编程、创新思维还是进入新兴服务业。我们也相信自我学习会提升学习者的能力,经过一系列的成长获得成就感,同时增加自信。但如果考虑到人工智能对就业影响的深度和广度,该方法远远不能解决大量失业的问题。人工智能的快速发展使得其在取代人类工作的道路上大踏步地前进,使得就业者每隔几年就不得不更换职业。此外,自动化的步伐和路径的不确定性增加了更多的障碍,就连人工智能专家也很难预测未来几年哪些工作将会受到自动化的影响,我们很难指望一名普通就业者选择再培训计划时,能准确预测几年后哪些工作更安全。我们担心,就业者会发现自己只能不断退缩,就像无情的洪水来临时丛林里的动物会逃亡一般,急切地从一块岩石跳到另一块岩石,寻找更高的落脚点。再培训固然可以帮助许多人找到在人工智能经济中的新位置,但这只是权宜之计,没办法真正缓解宏观层面上就业市场正在受到的冲击。
以谷歌创始人拉里·佩奇为首的一批人,意识到人工智能会带来大规模的冲击,提出了更激进的减少工时的方案。他们建议可以把每周的工作日变为四天,或让多人“分享”同一份工作。还有人提倡一份全职工作可以分成几份兼职工作,给大量就业者平分日益稀缺的工作资源。这些方法意味着大多数人的工资会减少,但至少没有彻底失业。减少工时、工作共享可以有效减少失业人数。有些职业将由人工智能执行主要的工作任务,只需要少数工人与客户对接。这个政策如果执行得好,可以让更多工作人员免于失业。在美国,减少工时、工作共享的方案已在有些州落实。2008年金融危机后,美国好几个州均已落实工作共享的安排,以避免业务量骤减引起的企业大规模裁员。它们没有选择裁员,而是将部分人员的工时减少了20%—40%。当地政府为这些人员损失的工资给予了一定补偿,通常是50%。该方法在部分地方很有效,让员工和企业都不必承受失业和再就业造成的冲击,还为当地政府省去了可能需要全额支付的失业救济金。
三、轻松徜徉,中国人的人工智能
1.这是我们共同的未来
没有军备竞赛。
关于全球的人工智能发展,很容易令人联想到军备竞赛与零和博弈。许多人将今天的“人工智能竞赛”比作20世纪60年代的太空竞赛,甚至是与创造出大规模杀伤性武器的“冷战”相比。列举中、美两个领先国家的人工智能的快速进展,并不是要彰显两国在科技上的“军备优势”,只是为了说明现在已是未来,我们要理解人工智能,善加利用人工智能,做好准备迎接人工智能带来的挑战。对“人工智能竞赛”这个词的狭隘理解可能会妨碍我们共同规划和塑造人工智能时代的未来社会。因为竞赛只有一个赢家,如中国得胜,美国必遭损失;反之亦然。零和博弈没有共同进步、一起繁荣发展的理念,只有不计代价追求胜利的执念。
我们认为,这不是新的“冷战”。人工智能确实可以应用在军事领域,但它真正的价值不在于毁灭,而在于创造。如果能正确认识人工智能的价值,并合理利用人工智能,它必然能够帮助人类创造前所未有的经济价值和繁荣景象。比起“冷战”,目前的人工智能热潮与工业革命或电力的发明更相似。毫无疑问,中国和美国公司会互相角力,看谁能更好地利用人工智能核心技术提高生产力。但是,它们并不试图征服其他国家。谷歌在全球推广Tensor Flow技术,或者阿里巴巴在吉隆坡推行“城市大脑”计划,都更像是当年蒸汽机和灯泡的出口,而不是全球军备竞赛的发令枪声。
仔细观察科技的长期影响,我们会发现一个发人深省的现实——未来几十年,人工智能对人类最大的冲击不在于军备竞赛,而在于就业市场和社会体系。单是认识到眼前即将到来的重大社会与经济动荡,就应该让我们放低姿态,让我们把人类的竞争本能,变成共同寻求克服严峻挑战的合作心态,因为当人工智能的冲击来临之时,所有人的命运都是一体的。
2.做好准备,迎接未来
鉴于全世界都已认识到人工智能的创造力与冲击力,我们必须相互支持。美国和中国将会率先使大量人工智能应用落地,带动全球经济的发展,其他国家也会对未来更广泛的社会演变做出不可估量的贡献。无论哪个国家,都无法独自解决眼前错综复杂的问题,但如果同心协力,我们相信没有解决不了的问题。我们可以推动对教育的改革、在文化价值观上进行调整,以及转变我们对人类发展、隐私和管理的认识。 举例来说,在改革教育体系时,我们可以向韩国学习。韩国推行的资优教育计划,旨在为国家培养顶级科技人才。这种方法可以创造大量物质资源,以达到惠及全社会的物质繁荣。全球的学校还可以从美国的社交与情感教育实验(Social and Emotional Education)中吸取经验,教给学生在未来“以人为本”的岗位上所需的至关重要的技能,协助打造关爱型社会。
在学习如何调整工作方法和工作态度方面,我们应当参考瑞士和日本的工匠文化。瑞士和日本追求完美的精神,将日常工作升华为追求艺术和追求极致的活动。同时,加拿大和荷兰充满活力的志愿者文化,将我们对“工作”的传统理念做了新的诠释——工作可以是多角度、全方位的。在照顾长辈和管理人口众多的家族方面,中国文化可以作为智慧源泉。我们应该将公共政策与个人价值融合在一起,花点儿时间研究如何重新定义衡量方法,比如不丹所追求的“国民幸福指数”(Gross National Happiness)。
最后,在权衡数据隐私、数字化垄断、网络安全和算法偏差这些棘手的问题时,我们可以通过对比欧洲国家、美国和中国监管机构采用的不同方法,学到许多有用的经验。欧洲国家选择了强硬的反垄断方式(比如对谷歌罚款,GDPR从科技公司手中夺回数据的控制权);中国和美国却给予了企业更大的余地,先让技术与市场发展,不到必要时刻,不对市场做过多的干预。这些方法有的重视隐私多过科技进步,有的则相反。想要利用人工智能创建我们理想中的社会,就要追踪这些政策在不同区域的实际影响,并对管制人工智能的各种方案保持开放的心态。
3.一念之间,别有洞天
人人都是主演。
每天被人工智能的新闻刷屏,很容易让人觉得人类对自己的命运失去了控制。关于“机器人大军”的来临和失业人员变为“无用阶级”的预言,不时在我们脑海里萦绕,让我们感受到了人类在面对“全能”科技时强烈的无力感。这些末世预言确实含有几分对人工智能潜力的事实描述,但它们主要描绘的无力感却掩盖了一个重点:人工智能未来如何发展,最重要的因素是人类如何采取行动。
在人类与人工智能的故事中,我们不能被动地旁观,每个人都应该是主角。也就是说,我们选择重视哪些价值理念,在未来这些理念就会变成应验的预言。如果我们告诉自己,人类的价值仅仅在于经济贡献,我们也会遵循这一理念行事。之后,机器就会在大部分工作场所取代人类,人类社会甚至最终将沦落为郝景芳在《北京折叠》中幻想的扭曲世界:一个将人分为“有用”阶层和“无用”阶层的社会。但这并不是必然的结局。这种反乌托邦的思维是基于我们多年信奉的工业时代价值观(仅仅用产生的经济效益来衡量个人价值)。我们生活在地球上,不是仅仅为了埋头苦干,不断做那些重复性的工作。我们不需要只为了积累财富而忙碌一生,最终在过世后把财富传给下一代,然后让他们重复这一过程。如果我们相信生命的意义远不止物质上的盲目追逐,那么人工智能就有可能帮助我们揭开更深层次的意义。
4.认识自己
忘记优化,珍爱彼此。
人工智能对人类学习过程的阐述、对人类思维过程的量化、对人类行为过程的詮释,以及对人类智力的理解。人工智能是人类认识并理解自己的最后一步。
我们可以用人工智能来理解人类的本质。如果人工智能真的能够帮助我们理解自己,不是因为人工智能理解了人脑的运作原理,而是因为人工智能解放了我们,让我们不再一味追求优化,进而可以聚焦在真正使我们成为人类的东西上——爱人与被爱的能力。想要达到这个目标,需要全体人类的努力以及有意识的选择。还好,人类拥有自由意志,可以选择自己的目标,这是人工智能做不到的。我们可以共同努力,打破阶级和国界的藩篱,共同撰写人类和人工智能故事的结局。
5.AI,反思再反思
如今,人工智能迅猛发展,日趋成熟。这一革命性技术改变着经济和社会的面貌,重塑了企业和国家的竞争格局,在全球范围推动新的“超级势力”的产生。这将令成千上万的知识精英和拥有万亿美元的金融资本国家第一次体会到兴奋与雄心,也将迫使全世界一起思考同一个把我们曾经推入梦魇的哲学命题。
人类历史进入2018年,在北京和华盛顿、在中关村和硅谷,关于人工智能所有人关心的问题只有两个:(1)人工智能会给人类带来什么威胁和挑战?(2)中国会不会超越美国,领跑人工智能?在我们看来,两个问题只有一个答案:人工智能时代不存在三国演义,中美将成为无可争议的双雄,两国应该一起面对并解决人工智能带来的挑战。真心期待人工智能时代两个拥有绝对优势的精英群体——中、美两国政府、投资人和企业家放下偏见,客观地看待对方的长处,在技术和商业的创新竞争中加强合作,面对共同的挑战,携手塑造人类美好的未来。
美国是世界上人工智能研究积累最深、应用成果最多的国家。但是,随着由辛顿等先驱推动的“深度学习”技术被广泛应用于互联网和商业,人工智能从孤蓬远征的发现时代进入了“撸起袖子加油干”的实干时代。在两个时代的过渡阶段,人工智能超过“摩尔定律”的发展速度促使研究人员立即分享成果,中、美两国的研究人员和工程师均可从即时连接的全球研究资源中获益,这给了中国这个人工智能学生赶超美国老师的平等机会。更重要的是,人工智能实干时代竞争力的天平将倾向商业化执行、产品质量、创新速度和大数据,而这些要素恰是中国优于美国之处。
中国互联网最有价值的产品不是产品本身,而是产品背后精于执行的企业家。15年前从“学习”起步的中国互联网初创公司从美国商业模式中获得灵感,激烈地相互竞争,为中国用户的“个性”进行专门调整和优化。此外,直接跳过了美国发达的传统商业时代,40年来高速发展的中国市场和中国消费者接受新产品和新模式的速度超过世界上所有其他国家。短短3年,中国的移动支付就拥有世界上最棒的基础架构:几乎不收取交易费用,支持小额付款和点对点支付。仅2017年一年移动支付的总交易额就达到了惊人的18.8万亿美元,超过了中国当年GDP。 随之而来,拥有世界最庞大手机用户群的中国得以最快地积累移动应用数据。移动用户基数使得中国的数据优势是美国的3倍,移动食品配送是美国的10倍,移动支付是美国的50倍,共享单车设施是美国的300倍。而利用这些丰富的数据资源,中国的计算机视觉、无人机、语音识别、语音合成和机器翻译公司,成为全球价值最高的创业企业。
当然,威力无比的人工智能也会带来巨大威胁,比如就业。上一次工业革命曾将许多技术活转变成普通工作,增加了生产线上的人工工序。而人工智能革命将完全取代这些生产线上的工作。同样,汽车驾驶、电话销售以及放射科医生等工作在15年内都将被人工智能所取代。但对于人类来说,最大的挑战并不是失去工作,而是失去了存在的意义。因为,应工业革命而生的个人价值观让大多数人相信生活的意义在于工作。
诚然,人工智能将会取代人类,完成不属于人类专有的各种重复性工作。但是,爱才是人类的特质。当我们看见初生的婴儿,当我们一见钟情坠入爱河,当我们的经历被朋友倾听,当我们通过帮助别人而实现自我……人类的爱就在那里。爱让我们区别于人工智能且永远高于人工智能。不要相信科幻电影为我们描绘的人工智能形象,人工智能不会去爱,它们甚至没有感情和自我意识。Alpha Go(人工智能算法)虽然能击败世界冠军,但是它体验不到天伦之乐,胜利不会给它带来愉悦,也不會让它有拥抱爱人的渴望。相比人工智能,人类的优势在于创造力和同情心。让人工智能做它擅长的,我们可以创造更多有人情味的职业和岗位,可以有更多富有同情心的医护人员利用人工智能进行医疗诊治、护理,可以有超过现在10倍的老师来帮助孩子在这个新世界获得生存能力并勇敢地茁壮成长。是的,在人工智能这个横冲直撞、扑面而来的未来面前,人类会遭遇前所未有的挑战。但人类不正是从各种挑战中一路走来,挣扎奋起的吗?人工智能革命的结果如何将取决于我们是选择被过分天真的乐观主义或并无实证的悲观思想毒害,还是努力解决问题。不可否认,机器最终会取代大脑——但是人类最有价值的并不是大脑,而是心灵。
综上所述,鉴于全世界都已认识到人工智能的创造力与冲击力,我们必须相互支持。美国和中国将会率先使大量人工智能应用落地,带动全球经济的发展,其他国家也会对未来更广泛的社会演变做出不可估量的贡献。一起来让机器当机器、人类当人类吧!人工智能的到来,是为了帮助人类从乏味、无趣的例行性工作中获得解放,并且推动我们思考人何以为人,以及人生在世的意义。
AI新时代,人类更幸福!
[作者通联:北京海淀区清华大学]