欢迎来到人工智能时代

解放双手，拥抱智能时代

        随着计算机技术发展，机器人、感知和机器学习领域取得进步，新一代系统能力可与人类匹敌甚至超越。目前，人工智能研究在两个方向取得突破。第一类新系统是从大量的历史数据中提取经验进行学习，并已经进入了应用阶段。这些系统能够快速检查并从海量的传感器和电子足迹数据中提取信息，理解视听及书面信息，还能掌握人脑无法理解的模式和见解。这些机器通过机器学习、神经网络、大数据、认知系统和遗传算法等方式，进行执行任务，我们统称他为“合成智能”。但它们没有意识和独立意愿。合成智能不是传统编程得到的，执行者利用各种工具和模块构建目标并呈现，结果不可预见，不受创建者控制。“合成智能”学习你的相关数据后，对你的了解远超你的父母，预测精准，还能提醒危险。

        第二类新系统来自传感器和执行器的结合，可看、听、说、感觉并与人类和环境互动，被称为机器人。它们能毫不疲倦地在混乱环境中完成任务，持续修正计划，但缺少常识和一般性智力。目前常见的自动化设备通常在工厂或车间使用，只能执行单一任务，所处环境根据人类需求设计。新系统可在户外执行种田、粉刷房屋等多种工作，也能在危险环境中救火、检查桥梁等，还可与人类协作建房、收割庄稼。

        此外，“合成智能”和人造劳动者可协作完成修车、烹饪等复杂工作。人工智能能提高人类生产效率，但需承担系统费用。定制化电子智能体还可以代表你工作、谈判，还能教你学习。这种系统虽然能制定短期有效方案，但可能忽略长期利弊和最终影响。如今电商泛滥，相比线下购物，它物美价廉还能七天无理由退换，但也导致更多商店倒闭、人们的失业。

人工智能是一把双刃剑

        任何时候，只要你买东西、访问网站，或者发表评论，都有一支由电子智能体组成的雇佣军在暗处“观察”着你。它分配着为你展示广告的权力，专注于把程序和数据的“武器”卖给有需求的公司，这些公司利用这些方式进行无休止的商业混战。        

        在传统社会中，资源分配通常遵循既定的社会规范。然而，如今越来越多的隐形电子体涌现出来，它们代表着所有者的商业利益，并以其为原则采取行动，而不考虑对他人的影响。所以，强大的自主智能体引发了严重的伦理和法律问题。比如，我国自动驾驶汽车发展迅速，相关法规也在不断完善，但仍有一些问题亟待解决。这些机器瞬间就能决定乘客的生死，伦理问题困扰多年。此外，新兴技术还会导致很多行业员工失业，职场矛盾也无法在短时间内调和。

资产与人的矛盾：失业与经济失调的根源

     随着合成智能和人造劳动者成为我们的个人智能体，会有一堆新的、现实中解决不了的难题出现：

• 我的语音助手能帮我骗人吗？要是露馅了，谁背锅呢？
• 如果你犯心脏病了急需送医，自动驾驶汽车检测到你的身体状况后拒绝加速，咋办？
• 机器人没主人陪着就出去消费或办证，能享受相关权利吗？
• 我让机器人在过年时给我未成年的女儿倒杯香槟，它会告发我吗？

        上面说的这些问题，都是我们没碰到过的实际情况，但是在高科技越来越普及的未来，我们不得不面对这些问题。在传统社会中，法律和习俗是人们长期智慧的结晶，个人还有一定的自由裁定权。但在人工智能时代，制度必须解决如何适应快速变化的社会，并平衡个人需求和社会利益的问题。与新系统造成的经济危机相比，这些问题微不足道。现在，大部分蓝领和白领的工作岗位都受到人造劳动者和合成智能的威胁，无论体力劳动者还是脑力劳动者都可能被取代。随着科技的发展，老板为什么还要雇佣你？他为什么不选择一个不需要薪水、24 小时工作、不用买五险一金的机器人？

        马克思说过，资本和劳动力的矛盾不可避免，而最终失败的会是工人。当合成智能用资本代替人脑时，不再有低收入的一线员工和高收入的管理者之间的矛盾了。未来的矛盾主要存在于技术垄断的少数富人和普通大众之间，富人只需要为数不多的人为他们工作。或许只有一小部分人能从当前趋势中获益。如果不对有资产、技术的人或物设限，这套系统可能会像埃及金字塔那样，在不断升级中耗尽社会资源，为少数妄图统治世界的资本个人服务，这非常危险。

​        在好莱坞电影中，人工智能可能是全能的温顺仆人、恶毒的黑暗主人，或者是隐藏在暗处的巨型计算机。这些拟人化的描绘与现实完全不同，真正的危机来自小型人造劳动车组成的军队，以及与我们的手机、电脑实时数据同步、存储在云端服务器中的合成智能。在 19 世纪工业革命早期，英国的卢德派可以毁掉夺走他们工作的织布机，而我们又如何回击自己如此依赖的电脑和手机呢？所以，经济失调是我们整个社会将要面对的最严重的问题，解决这个问题的方案是在富人和穷人之间重新分配财富，但要做出这项社会性的改革，必须由政府化解多方阻力去完成。

等待股东时代，还是展现你的创意？

        三年疫情期间，大数据和人工智能不断升级，大量企业和个体户破产，从业者失业或降薪。其中许多人因年龄或企业经营问题失业，在找工作时用老经验寻找同类型岗位，却大多以失败告终。其实，根本原因在于社会变化太大，传统方式已经无法适应产业转型的需求。

        我们现在的职业培训体系主要是沿袭古老的学徒制和契约劳动。但未来工作的变化非常快，你掌握的技术可能很快就被机器取代了。为了解决这个问题，计算机科学家 Edsger Wybe Dijkstra 提出了“工作抵押”这种新的金融工具：它以你未来的劳动力收入为担保，就像用房子、车辆抵押贷款一样。如果你失业了，你的工资会在一定的宽限期后暂停发放（在此期间，你可以领取失业金），直到你找到下一份工作。雇主和职业培训学校应该用新的方式合作，职业培训机构要根据雇主的特定需求，定制最新的职业课程，以填补人才缺口，从而提高学员的报名量和就业率。如此一来，这个机制将为劳动力市场引入新的反馈机制和流动资源，有助于实现自由市场的最优配置。为了缓解收入不平衡的问题，他还提出了“公共利益指数”。这个指数让公司在获得成功时向大众分红，股东的收益人数决定了公司需要缴纳的赋税。在资产型经济中，我们可以调整赋税机制，对大众参与度高的公司减免税收。在资金方面，我们可以动用大众的养老基金和社保，交由专业的资管机构打理，购买优质资产，收益按比例分给大众，实现人人都是股东。但就现实情况而言，以上设想在短期内很难实现，这需要全社会的共同努力，以及职业教育改革和法律法规的修改。

        在我看来，现今许多行业的从业者都应更多地了解与自身职业相关的人工智能工具，同时提升自身在创造力、消费者心理洞察力、网络营销能力、领导力以及沟通和演讲等方面的软实力，还应积极参加行业活动、研讨会等，与同行、专业人士以及潜在雇主建立联系。如此一来，个人的职业发展将得到助力，也能更好地适应未来的变化。