以人类智慧应对机器的迈进

恰如200年前工业化时代所带来的社会转型，迅猛发展的人工智能（AI）所带来的转型可能会更快，对人们的工作及生活方式的影响也更为深远。这需要对适应工业时代的教育与福利体系进行调整，让它们变得更为现代化也更为灵活。

事实上，每一次技术最终创造的工作都比摧毁的要多

机器的迈进

历史能告诉我们有关人工智能的未来——以及社会该如何应对。

专家警告说“机器对人类劳工的替代”可能“造成人口过剩”，他们担心“这种强大力量被开发出来”，而“我们还不知道如何正确运用它”。如今一些人表达了这种恐惧，这些人担心人工智能（AI）可能会毁掉数以百万计的工作岗位，并对人类造成类似“终结者”那样的威胁。但是这实际上正是两个世纪之前评论员们谈论机械化和蒸汽动力时的口吻。在那时，对机器所带来的危险的讨论被称为“机械问题”。眼下的争论与此非常类似。

在很多次虚幻的曙光之后，AI过去几年里已经取得了非凡的进步，这得感谢“深度学习”这种用途广泛的技术。只要有足够的数据，模拟人类大脑构造的大型（或“深度”）神经网络就可以被训练来做各种各样的事情。它们支撑着谷歌的搜索引擎、Facebook的自动图片标记、苹果的语音助手、亚马逊的购物推荐和特斯拉的自动驾驶汽车。但是这种快速的进步也引起了对其安全性和导致失业的担忧。史蒂芬·霍金、埃隆·马斯克等人担心AI是否会失控，迅速在人类和机器间引发科幻小说中所描述的那种冲突。其他人则忧心一旦AI将之前只能由人类完成的认知型工作自动化，将会引发广泛的失业。200年后，机械问题卷土重来。它需要答案。

机械问题及其答案

最令人担忧的场景是不安分的AI变得邪恶，就像数不胜数的科幻电影里那样。这是古老恐惧的现代表达，可以追溯到1818年出版的《科学怪人》（Frankenstein）乃至更早的作品。但尽管AI系统令人印象深刻，它们还是只能完成非常具体的任务：要让通用AI的聪明程度超过其创造者依旧是一种遥远且充满不确定性的预期。AI研究人员吴恩达表示，担心这一点，就好像在人类移民还未能踏足火星前就担心火星人口会过多一样。机械问题中更紧迫的方面，是AI会如何影响人们的工作及生活方式。

这种担忧也由来已久。对“技术性失业”的恐慌曾在上世纪60年代（企业首次安装计算机和机器人）和80年代（个人电脑出现在办公桌上）爆发。每一次出现时，似乎熟练工人的工作都会很快被自动化大量取代。

而实际情况却是，每一次技术最终创造的工作都比摧毁的要多，因为每一项繁琐工作的自动化，都需要人们去做更多机器仍不能完成的相关工作。例如，ATM机取代了部分银行柜员，让开设新网点的成本更低，从而在销售和客户服务方面创造了更多新岗位。同样，电子商务提高了零售业的整体就业。就像在办公室中引入电脑一样，AI并不会直接替代人类员工，而更多的是要求他们学习新技能来更好地利用它。尽管一篇广为引用的论文认为，在未来一二十年，高达47%的美国工作岗位可能实现自动化，但其他研究则估计实际消失的岗位将不到10%。

即使长期创造的新工作会多于短期内丧失的工作，19世纪的经历表明这种转型仍然会非常痛苦。经济增长在生活水平停滞数百年后终于起飞，但经济成果完全体现为工资的上涨却是在几十年之后。越来越多的人口从农村涌向城市工厂，这一快速转变造成了整个欧洲的动荡。各国*花了一个世纪才建立起新的教育和福利体系来应对这一局面。

这一次的转型可能会更快，因为技术传播比200年前来得更为迅速。收入不平等已在加剧，由于在工作中有了技术的帮助，高技能工人能获得超额的收益。这对雇主和政策制定者提出了两个挑战：如何帮助现有工人获得新技能，以及如何让子孙后代为充斥着AI的职场做好准备。

智慧应对

由于技术改变了各行各业所需的技能，人们必须做出调整。这意味着教育和培训要足够灵活，才能让人快速高效地学习新技能。这会要求我们更加重视终身学习和在职培训，以及更广泛地使用在线学习和电子游戏式的模拟。AI本身也可能会有帮助，它可以让在计算机上的学习更加个性化，还能找出员工的技能缺口和再培训机会。

社交和人格技能也将更为重要。当工作不再永久、技术潮起潮落、人们的工作年限更长，社交技能就成了基矗它给予人类一种优势，帮助人们从事需要同理心和人际互动的工作——这些都是机器所不具备的特质。

福利体系也必须调整，让工作间的过渡更为顺畅，并在工人们学习新技能时提供支持。一个被普遍推崇为灵丹妙药的计划是“基本收入”，即向每个人都提供收入，不论他们处境如何。但这样做完全说不通，除非存在有力的证据表明这次技术革命不同以往，会侵蚀对劳动力的需求。相反，各国应该学习丹麦的“弹性保障”（flexicurity）体系，它让公司可以方便地雇用和解雇员工，同时为失业人员提供支持，以便他们接受再培训和寻找新工作。福利、养老金和医疗保障应该跟着员工个人走，而非像现在常见的和雇主挂钩。

尽管技术在进步，但仍鲜有迹象显示工业时代的教育和福利体系正变得现代化和更为灵活。政策制定者需要现在就着手处理，因为拖延越久，福利国家的负担就越重。约翰·斯图尔特·密尔（John Stuart Mill）在19世纪40年代写道，相比生计被技术所破坏的人们，“不可能有更合法的目标需要立法者的关心”了。这在蒸汽机时代千真万确，在人工智能时代也依然如此。（文章来源于：经济学人）