人工智能会抢走人类的工作吗？

机器人来了

上周，世界被下图（《纽约客》杂志2017.10.23封面）刷了屏。

自人工智能再次成为科技热点后，许多普通人也被引入了这个话题的漩涡。谈得最多的就是：人类会被机器人取代吗？

AlphaGo横扫世界围棋大师，将世界排名第一的大旗手轻松斩落马下。

曾经被600多名操盘手挤满的高盛股票交易大厅，如今剩下区区2名人类，运行着金融交易软件，来完成之前所有同类的工作。

银行信贷风险评估人员正在批量的被风险评估程序取代。

法律助理机器人几小时的学习成果抵得过人类学徒一两年。

文本自动摘要、自动生成程序，对记者的地位提出了挑战。

自动翻译软件已经足够让对当地语言一窍不通的旅行者畅行无阻。

顺丰、京东等企业已经在应用机器人做库存整理工作。

富士康已经在生产线引入机器人，用机械臂取代人的血肉之躯。

各大企业倾力投入的自动驾驶技术，自己在路上飞驰的汽车就在不远的将来

这一切，也许还不够好，还不够*智能*，但它们的能力正在每一分每一秒中变得更加强大!

而人类呢？我们的知识在增加，技术在进步，但我们自身的能力——体力、脑力、认知能力、思维能力……在这几千年里有多少变化呢？

当人工智能真的能够独当一面的时候，还有会多少工作岗位留给我们？

专家们的看法

吴军博士在《智能时代》一书中激进地认为，在人工智能占据主导地位的时代里，只有2%的人能够跨越智能之门，余者都将被陷入被机器人取代的担忧。

2016年2月的美国白宫的总统经济报告中指出，时薪在20美元以下的工作，将有83%被机器人取代。

早在2015年，BBC就曾预测，在今后的20年中，将有35%英国现存的工作被机器人取代。

如今，BBC更是根据剑桥大学研究者 Michael Osborne 和 Carl Frey 的研究给出了一个列表：http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf  

702种职业的“计算机化”概率，其中概率超过50%的有563种，概率超过80%的有262种，而概率超过95%达到83种。

人工智能的时代来了，作为人类，如何才能不被机器人取代？

人工智能的力量和局限

人工智能的基本原理是：将这世间万事万物转化为数学描述；用数学计算去拟合不同事物之间的关系，寻找最为接近现实的运算方式；然后用这种被找到的“最优运算”，去处理更多事物间的联系。

归根到底人工智能还是计算机程序。对它而言，只有输入、输出和运算过程。

需要注意的是：它善于寻找输入个体之间的相似相关性，并据此调用运算过程，产生输出。但它并不理解这些输入输出所代表的事物的含义。

举个例子：我们用人工智能处理人类语言，程序很容易发现“香蕉”和“菠萝”之间具备某种联系。

那么一个超市的客服机器人，在顾客询问香蕉有货否的时候，就可以顺便推销菠萝。

这种推销也许时常会奏效，也许真的能让超市多盈利。

但机器人在推销菠萝时并不会像人类那样——头脑中浮现出一个刺球状、香味特殊、可以煮米饭、与热带风情时有联系的水果。

对于它而言，菠萝，只是一串数值、一个计算对象。

这种对含义理解的缺失，使得人工智能成了一个具有超级脑力和脑容量的婴儿，每做一件事情，每获得一点知识，都需要人类去“教”它。

当然，人工智能是个不知疲倦精力无限的学生，它的学习能力又在日有所进地被人类加强着，它学到的东西越来越多。

但是，至少在目前可见的未来之内，人工智能仍然只能学习，无法创造，也形不成自己的见解。

从更加技术的角度来看，它的局限是：

• 人工智能擅长处理规则明确、流程固定的工作，处理那些没有严格规章可循，复杂、多变的事物，效果则不佳；

• 它的判断对局部、短期的事情相对有效，但缺乏对全局、长期趋势的掌控；

• 它能够学习人类已经创造出的知识、技术、方法、模式……并以各种极细粒度组合，制造出种种“从未有过”的产物。但实际上，并不具备真正无中生有的创造能力。

人工智能的局限，也就是人类发展的空间。想要有生之年不被机器人取代，还有至少三条路可走。

三条路

【1】天路：原创

发明前人从未发明过的产品、工具、方法、制度等等；或者去发现前人从未发现过的自然界规律、法则。

例如：iPhone至于Jobs；蒸汽机之于瓦特；行书之余王羲之；帝制之于秦始皇；电磁定律之于法拉第；万有引力之于牛顿等等。

原创，从0到1，是人类籍以统治世界的基础。如果你能原创，你就有了一份万世不倒的基业。不要说机器人，大罗金仙也难乃尔何。

【2】地路：深入、融合、发扬

可惜，无论何种时代，即使是科技高度发达，教育大规模普及的今天，原创者注定是人类当中的极少数。能够成为原创者，基本上都是天赋异秉+奇缘际遇的结果。

相较于天才式灵感突发的可遇而不可求，一个智力正常的人真正“可求”的、脚踏实地的路，是通过学习掌握天才们创建的理论，并将其应用到日常工作生活之中，据此创造价值，安身立命。

【2.1】成为领域专家

毕竟，机器人模仿人类，是从简单的行为开始的。因此，在一个领域当中，越是专家级别的高薪者，在机器人竞争者的威胁中，也就越安全。

开头提到的那份白宫报告里也明确指出：时薪20美元以下的工作，被取代概率是83%，而20-40美元/小时和>40美元/小时的工作，被取代概率则分别是31%和4%。

原创者负责0到1，那么领域专家则负责1到100，乃至1000。将最前沿的理论实战化，应用到工业领域，在这个过程中结合业务实现各种微创新，是领域专家的本分。

【2.2】成为跨界者

跨界——指那些能够在不同领域有所建树并在工作中对着些领域有所整合的人。

目前机器学习等机器人技术的发展，总体而言是by domain的，也就是说在某一个特定领域深入进去，“理解”该领域内问题的技术远远领先于跨领域的融合。这一趋势，短期内尚无改变的迹象。

举个例子：一个播音员（下面简称“小播”），TA本来只能拿着稿子念，最多是把别人的文字用声音来呈现而已。目前的语音合成技术，已经日益完善，机器合成音频超越现在的播音人员已经指日可待，只会念稿子，就只能等着失业了。

不过机器虽然能够合成声音，却不会在讲述故事的过程中加入评论，如果一个播音员不仅仅是念稿子，而是能够在朗读读物的过程中插入有趣的评论，那就是抢在了机器之先。

再进一步，如果很快机器人也学会了自动搜索读物评论，并筛选优质评论添加到讲述中去。这个时候小播迅速调整战术，不仅添加评论，而且配以手绘插图，那么机器仍然代替TA不了。

【2.3】成为行业迁徙者

行业迁徙者，指在不同行业之间，迅速迁移。

毕竟机器人在不同领域的进入时间和发展速度也不一样。如果原本自己做的这一行被机器人占了，又做不来跨界的事，那就赶快迁移到下一个还留有大量人类岗位的行业里面去。

【2.4】综上

• 领域专家从1开始的推进和演化需要的是专注、意志力和理论功底和钻研精神；

• 跨界需要的是开阔的视野和抽象层面的融汇贯通；

• 即使行业迁徙者也需要最起码的快速学习能力。

【3】人路：情绪、情感、人性

此处的情绪是指那类以应对人类情绪活动为主的工作。

比如服务场所应对情绪激动客人的服务人员；客情型销售人员；投诉接待人员；情感咨询心理医生等等。

人类的情绪、情感，瞬息万变，而且非理性无规律，或者说其后的规律是现在都还没有被人类自身研究清楚的人性——这种状态被机器透彻了解并应对的可能性现在还基本看不到。

不管机器人多么发达，毕竟世界的主体还是人类。因此，与人直接打交道，要面对人性的多样性和人类情绪/情感的多变复杂性的岗位，终将脱颖而出，成为人类的专属。

两种类型的岗位，特别典型：

管理岗位：管理者的工作对象是人，越高阶的管理者所面对的工作对象中，人性所占的比例越高。

人性是人类社会中最为复杂多变的一种东西。虽然有许多大方向的共通之处，但不仅殊途异路者众，即使所求方向一致，落实到具体的事、物、程度、时期，也差别巨大。

更何况人与人的交流沟通中基本是以情绪情感体察为主，以事实陈述和意见交换为辅。

如此复杂多变的事物，人工智能到底最终能否handle不好说，至少短期内是不行。（个人认为：人工智能，最终还是无法了解人性。）

销售岗位：在开放市场中，持有非紧俏产品时，把东西卖给别人，更多的是和人性较量的过程。

虽然侧重不同，但销售和管理岗与人性角逐、妥协、合作的内在需求基本一致。

不被机器人取代！

只要愿意，具备“机器人不可替代性”也是完全有章可循的。

资质奇佳者可以直取天路（天才之路），其余凡人可以根据自身爱好和能力倾向分走地路（人才之路）和人路（人类之路）。

而无论哪条路，持续高效的学习和自我约束都是必不可少的。

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