本文摘编整理自《人类简史三部曲》之《今日简史》，尤瓦尔·赫拉利著，题图来自：视觉中国

近日，一款功能强大的AI语言模型ChatGPT横空出世，成为全球热议话题。人工智能技术的最新进展让人们惊叹的同时，也让“机器取代人脑”、“人工智能或将造成失业潮”等问题再度成为焦点。

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未来的就业市场，究竟会成为什么样子？以色列历史学家尤瓦尔•赫拉利在其畅销作品《今日简史：人类命运大议题》中，曾对这一问题展开过以下讨论：

我们完全无从得知2050年的就业市场会是什么样子。人们普遍认为，机器学习和机器人将改变几乎所有的工作，从制作酸奶到教授瑜伽都无法幸免。但谈到这项改变的本质及紧迫性，各家观点却众说纷纭。有人认为，只要10~20年，就会有几十亿人成为经济上多余的存在。但也有人认为，长远来看，自动化的影响还是会为所有人创造新的就业机会，为社会带来更大的繁荣。

那么，我们究竟是真的处于危险动荡的边缘，还是这只是卢德分子歇斯底里的妄言？

这很难说。早在19世纪，就有人担心自动化会造成大量失业，但至今这种情况从未出现。自工业革命拉开序幕以来，机器每抢走一项旧工作，也会至少创造一项新工作，而且人们的平均生活水平大幅提高。但我们有充分的理由相信这次情况不同，机器学习将会真正让整个情况彻底改变。

人类有两种能力：身体能力和认知能力。过去，机器主要是在原始的身体能力方面得以与人类竞争，而人类则在认知能力方面享有巨大优势。因此，随着农业和工业迈向自动化，就出现了新的服务业工作。这些新工作需要人类拥有独特的认知技能，包括学习、分析、沟通等，特别是必须理解人类的种种情绪。然而，人工智能已经在越来越多的认知技能上超越人类，包括理解人类的情绪。而且，除了身体能力和认知能力之外，我们并不知道还有什么第三种能力可以让人类永远胜过机器。

必须认识到的一个关键点是，人工智能革命不只是让计算机更聪明、运算得更快，还在生命科学和社会科学方面有诸多突破。我们越了解是哪些生化机制在支撑人类的情感、欲望和选择，计算机就越能分析人类行为、预测人类决策，并最终取代人类的司机、银行经理和律师等。

在过去几十年中，在神经科学和行为经济学等领域的研究，让科学家能够“破解”人类，更清楚地了解人类究竟是如何做出各种决定的。事实证明，我们从选择食物到选择伴侣，都不是出于什么神秘难解的自由意志，而是数十亿神经元在瞬间计算各种可能性的结果。过去大受赞誉的“人类直觉”，其实只是“辨识模式”罢了。优秀的司机、银行经理和律师，对路况、投资或谈判交涉并没有什么神奇的直觉，只不过是辨识出了某些一再出现的模式，于是能够躲过漫不经心的行人、拒绝无力偿债的借款人和识破图谋不轨的骗子。但同时也证明，大脑的生化算法距离完美还有很长一段路。大脑会走捷径，会根据不完整的信息快速找出答案，而且大脑的回路也显得过时，整套机制适合的是过去的非洲大草原，而不是现在的都市丛林。这也就难怪，即便是优秀的司机、银行经理和律师，也会犯下愚蠢的错误。

这意味着，就算是那些原本认为依靠直觉的工作，人工智能也能表现得比人类更好。人工智能不会比人类更有那种难以言喻的第六感，但如果说人工智能比人类更懂得计算概率和模式识别，听起来可信度就大了许多。

特别是，如果某些工作需要“关于别人”的直觉，人工智能的表现就会优于人类。

人工智能不仅能够侵入人类，在以往认为专属于人类的技能上打败人类，更拥有独特的非人类能力，使得人工智能和人类之间的差异不是程度高低的问题，而是完完全全的两回事。人工智能特别重要的两种非人类能力是“连接性”和“可更新性”。

人类都是个体，很难将所有人彼此连接，从而确保他们都能得到最新信息。相反，计算机并不是彼此相异的独立个体，因此很容易把计算机集成为一个单一、灵活的网络。所以这样说来，我们面临的不是几百万台计算机和机器人取代几百万个工人，而是所有作为个体的工人都会被一套集成的网络所取代。

1. 至少在短期内，人工智能和机器人还不太可能完全取代整个产业

有些工作专精在小范围，日复一日做的都是程序化的动作，这种工作就会被自动化取代。然而，如果是每天都有变化、需要同时运用广泛技能组合的工作，或者需要应对难以预见的情况的工作，就不太容易用机器来取代人类。以医疗保健为例。很多医生的主要工作是处理信息：汇总并分析医疗数据，然后做出诊断。相比之下，护士需要有良好的运动和情绪技能，才能帮患者打针、换绷带，或者安抚激动的患者。因此，我们的智能手机上出现人工智能家庭医生的时间，很有可能会远远早于我们拥有可靠的护理型机器人。人文关怀产业（也就是照顾老幼病残）大概在很长一段时间内仍然会是人类的工作。事实上，随着人类寿命延长和少子化，养老产业很可能成为人类劳动力市场成长最快的行业类别。

除了养老产业，创意产业也是自动化特别难以突破的领域。现在，我们可以直接从iTunes（苹果数字媒体播放应用程序）下载音乐，而不需要由真人店员来销售，但作曲家、音乐家、歌手和音乐节目主持人都还是活生生的人。我们需要这些人的创意，除了是要制作全新的音乐，也是为了在多到让人头昏脑涨的诸多选项当中进行选择。

2. 尽管如此，最终所有工作都有可能走向自动化，对此就连艺术家也得小心

现代社会一般认为，艺术与人类的情绪紧紧相连，艺术家引导着人类的心理力量，艺术的目的是让我们和自身的情绪有所联系，或者激发出新的感受。因此，当我们品评艺术的时候，通常就是看它对观众的情绪起了多大的作用。但如果真以这个标准来定义艺术，当外部的算法比莎士比亚、弗里达·卡罗（FridaKahlo，墨西哥女画家）或碧昂丝更能了解和操纵人类的情绪时，又会发生什么事？

毕竟，情绪也不是什么神秘的现象，只是生化程序反应的结果。因此在不久之后，只要用机器学习算法，就能分析身体内外各种传感器所传来的生物统计资料，判断人的性格类型和情绪变化，或是计算某首歌（甚至是某个音高）对情绪的影响。

在所有艺术形式中，最容易受到大数据分析冲击的可能就是音乐。音乐的输入和输出都适合用精确的数学来描述，输入时是声波的数学模式，输出时则是神经风暴的电化学反应模式。在几十年内，算法只要经过几百万次的音乐体验，就可能学会如何预测某种输入如何产生某种输出。

你可能会提出异议，认为这样一来，人工智能不就扼杀了所有的偶然，把我们束缚在一个狭隘的音乐“茧”里，一丝一缕都是由我们自己的好恶织成的？你是想探索新的音乐品位和风格吗？没问题。你可以轻松地调整算法，让它完全随机地挑选5%的内容，为你播放印度尼西亚的甘美兰（Gamelan）合奏、罗西尼的歌剧，或者最新的韩国流行音乐。慢慢地，通过监测你的反应，人工智能甚至能判断出对你来说理想的随机性程度，可能是上调至8%，也可能是下调到3%，让你既能探索新音乐，又不会觉得厌烦。

另一种可能的异议，则是认为算法不见得知道该让情绪把我们带到哪里。刚和男友大吵一架之后，算法究竟是该让你高兴还是难过？它对于“好”情绪和“坏”情绪的判断，会不会过于武断？或许有时候，它觉得伤心也不见得是件坏事？当然，这些问题就算是人类音乐家和音乐节目主持人也会遇到。但放到算法领域，这个难题就会有许多有趣的解决方案。

方案一，让使用者自己选择。你可以自己评估情绪，再让算法依你的指示行事。不管你是想沉湎于自怜中还是兴奋地跳起来，算法都会像个奴隶般乖乖听你的话。算法也确实有可能学会在你自己还毫无察觉的情况下，就判断出你到底想要什么。

方案二，如果你不信任自己，则可以先挑选出你信任的著名心理学家，再让算法听那位心理学家的建议就可以了。

接下来，算法开始调整这些歌曲和旋律，为你量身打造。或许某首歌什么都好，只有一个地方让你不喜欢。算法知道这件事，是因为只要一到那个地方，你的心跳就会停一下，催产素水平也会稍微降低。而算法能做的，就是把那个讨厌的地方重写或干脆删去。

最后，算法就能学会编写整首曲子，人类的情绪就像钢琴琴键般任它们弹奏。有了你的生物统计数据之后，算法甚至可以量身打造出全宇宙只有你会喜欢的旋律。

3. 从艺术到医疗保健行业，许多传统工作将会消失，但其造成的部分影响可以由新创造出的工作抵消

例如，诊断各种已知疾病、执行各种常规治疗的全科医生，有可能被人工智能医生取代，这会省下很多经费，让医生和实验室助理得以进行开创性的研究，研发新药或手术方案。

人工智能也可能以另一种方式协助人类创造新的工作：人类与其想赢过人工智能，不如把重点放在人工智能的维护和运用上。举例来说，因为无人机取代了飞行员，有些工作确实消失了，但同时在维护、远程控制、数据分析和网络安全等方面也创造出了许多新的工作机会。美国军方每派出一架“捕食者”（Predator）无人机或“死神”（Reaper）无人机飞越叙利亚，就需要有30人在幕后操作；至于收集完数据的后续分析则至少还需要80人。2015年，美国空军就曾经因为缺少足够的训练有素的人而面临无人操作无人机的窘境。

4. 2050年的就业市场的特点很可能在于人类与人工智能的合作，而非竞争

从警务到银行等各个领域，“人类+人工智能”的表现都能超越单纯的人类或单纯的计算机。在IBM的“深蓝”（DeepBlue）于1997年击败国际象棋特级大师加里·卡斯帕罗夫（GarryKasparov）之后，人类并没有停止下棋。相反，在人工智能的协助下，人类的国际象棋大师水平比过去更高。至少有一段时间，被称为“半人马”（centaur）的“人类+人工智能”组合，在国际象棋比赛中的表现比单纯的人类或计算机都要出色。很有可能，人工智能也能如法炮制，协助培养出历史上最优秀的侦探、银行经理和军人。

然而，这些新工作很可能需要高水平的专业知识，因此无法解决无技能失业者的就业问题。让失业者接受再培训之后去做这些工作，可能还不如直接创造完全属于人类的全新工作。在过去的自动化浪潮中，劳动者通常可以从某个低技能的工作轻松转到另一个低技能的工作。比如，1920年，因为农业机械化而失业的农场工人可以在生产拖拉机的工厂里找到新工作；1980年，工厂工人失业后，可以去超市当收银员。这种职业转变在过去是可行的，因为从农场到工厂、从工厂到超市，都只需要稍加培训即可。

但是到了2050年，收银员或纺织工人的工作全部由机器人接手之后，他们几乎不可能变身为癌症研究人员、无人机驾驶员或“人类+人工智能”的银行团队中的一员。他们缺少必备的技能。在第一次世界大战中，派出几百万名毫无作战经验的士兵扛着枪一阵乱射，牺牲成千上万人，其实是有意义的做法，毕竟当时个人的技术好坏并不会造成太大差异。但是今天，就算无人机驾驶员和资料分析师的岗位确实缺人，美国空军也不会找个失业的超市收银员来填补空缺。你不希望有个没经验的“菜鸟”把阿富汗的婚礼派对误认为是塔利班的高层集会吧？

因此，虽然出现了许多新的人类工作，我们仍然可能看到新的“无用阶层”日益庞大。我们甚至可能两面不讨好：一方面许多人找不到工作，另一方面也有许多雇主找不到有技能的雇员。这有点儿像19世纪汽车取代马车时的情景，当时有许多马车夫转行当出租车司机，只是我们可能不是那些马车夫，而是被淘汰的马。

此外，由于机器学习和机器人技术还会持续进步，所以其实任何人类工作都有可能受到自动化的威胁。

5. 创造新的工作、让劳动者接受再培训而重新就业，并不是能够一劳永逸的方法

人工智能革命不会是一个单一的分水岭，可别以为在这之后就业市场就会达到新的平衡状态。相反，破坏只会像雪崩般扩大。现在已经很少有人认为自己能够一辈子都做同一份工作。18而到了2050年，别说同一份工作，就连同一个专业领域也不太可能让人待一辈子。

就算我们真的能够不断创造出新工作，让劳动者接受再培训，但像这样生活永无宁日，一般人的精神又是否能撑得下去？变化总会带来压力，21世纪初的纷纷扰扰，已经造成全球性的压力蔓延。19而随着就业市场和个人职业生涯的波动不断加剧，人类是否真能应对？或许，人类将会需要更有效的减压方式（从药物、神经反馈到冥想等），来避免智人精神崩溃。到2050年，“无用阶层”的出现可能不只是因为找不到工作、没受过相关教育，还可能因为精神动力不足。

显然，以上大部分只是猜测。在本书写作的此时（2018年初），自动化已经对许多产业造成影响，但尚未导致大量失业。事实上，在美国等许多国家，失业率已降至历史最低点。没人能够确定机器学习和自动化究竟会对未来的各种行业产生怎样的影响，想预估相关时间表也绝非易事。特别是这一切不只要看科技上的突破，各种政治决策与文化传统的影响也至关重要。因此，就算已经证明自动驾驶汽车比人类司机更安全、更便宜，政客和消费者仍然可能会在几年甚至几十年间抗拒改变。

但我们也不能过于乐观。一心认为会有足够的新工作来弥补被淘汰的工作，将会十分危险。在过去的自动化浪潮中曾发生的这一事实，并不能保证一定会在21世纪这个极为不同的情境下再次发生。一旦真的发生系统性大规模失业，潜在的社会和政治干扰将会极为严重，因此就算发生系统性大规模失业的可能性非常低，我们也必须严肃对待。

19世纪工业革命兴起之后，当时的社会、经济和政治模式都无法应对相关的新情况和新问题。封建主义、君主制和传统宗教不适合管理工业大都市、几百万背井离乡的工人，并面对现代经济不断变化的本质。于是，人类必须开发全新的模式—自由民主国家、独裁政权、法西斯政权，再用超过一个世纪的惨痛战争和革命来测试这些模式，去芜存菁，以找出并实践最佳解决方案。狄更斯笔下的煤矿童工、第一次世界大战和1932—1933年的乌克兰大饥荒，都只是人类付出昂贵学费的一小部分。

信息技术和生物技术在21世纪给人类带来的挑战，会比蒸汽机、铁路和电力在上个时代带来的挑战大得多。由于现代文明的破坏力过于惊人，人类实在禁不起更多的测试失败、世界大战或血腥革命。现代如果测试失败，可能导致的就是核战争、基因工程怪物或生物圈的彻底崩溃。所以，我们只能比面对工业革命时做得更好才行。

《人类简史三部曲》

作者： 尤瓦尔·赫拉利

译者：林俊宏

出版时间：2018年10月

本文摘编整理自《人类简史三部曲》之《今日简史》，尤瓦尔·赫拉利著，中信出版集团2018.10