事實(shí)上每一次科技進(jìn)步最終創(chuàng)造的就業(yè)超過(guò)所消滅的就業(yè) 盡管科技取得長(zhǎng)足進(jìn)步,但鮮有跡象表明工業(yè)時(shí)代的教育和福利制度已在現(xiàn)代化和變得靈活。決策者現(xiàn)在就得著手,因?yàn)樵酵笸聘@麌?guó)家的負(fù)擔(dān)就越大。約翰-穆勒(John Stuart Mill)在19世紀(jì)40年代的著作中寫(xiě)道,關(guān)心那些生活被技術(shù)破壞的人是立法者關(guān)心的最合理目標(biāo)。 由于所謂的“深度學(xué)習(xí)”通用技術(shù),人工智能經(jīng)歷大量虛幻的曙光后終于在過(guò)去幾年取得非凡進(jìn)步。給定足夠數(shù)據(jù),根據(jù)人腦建模的大型(或“深度”)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便可接受訓(xùn)練做各種工作。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支撐著谷歌搜索引擎、Facebook照片自動(dòng)標(biāo)記、蘋(píng)果語(yǔ)音助手、亞馬遜購(gòu)物推薦和特斯拉自動(dòng)駕駛汽車(chē)的運(yùn)行。 斯蒂芬-霍金、伊隆-馬斯克等人懷疑人工智能是否會(huì)失去控制,突然造成科幻小說(shuō)中的那種人與機(jī)器的沖突。其他人擔(dān)心人工智能會(huì)通過(guò)使從前只能由人完成的認(rèn)知任務(wù)自動(dòng)化而造成大范圍失業(yè)。機(jī)器問(wèn)題200年后卷土重來(lái),這個(gè)問(wèn)題需要得到解答。 正如無(wú)數(shù)科幻電影所表現(xiàn)的,最驚人的情形是人工智能變壞。這是古老擔(dān)憂的現(xiàn)代表現(xiàn)形式,可追溯到1818年的《弗蘭肯斯坦》及更早時(shí)期。不過(guò)雖然人工智能系統(tǒng)令人嘆為觀止,但它們只能執(zhí)行十分具體的任務(wù):智力上能夠超過(guò)其人類(lèi)創(chuàng)造者的通用人工智能仍然十分遙遠(yuǎn)。 人工智能研究專(zhuān)家Andrew Ng表示,現(xiàn)在擔(dān)心人工智能就像殖民者甚至還未踏上火星就擔(dān)心火星上人口過(guò)多一樣。機(jī)器問(wèn)題更加緊迫的方面在于人工智能對(duì)人類(lèi)就業(yè)和生活方式有何種影響。 對(duì)人工智能這一方面的擔(dān)憂也有悠久的歷史。20世紀(jì)60年代(公司首次開(kāi)始安裝電腦和機(jī)器人)和80年代(個(gè)人電腦登陸桌面)經(jīng)歷了“技術(shù)性失業(yè)”(technological unemployment)的恐慌。每一次恐慌似乎技術(shù)工人崗位的普遍自動(dòng)化就近在眼前。 然而事實(shí)上每一次科技進(jìn)步最終創(chuàng)造的就業(yè)超過(guò)所消滅的就業(yè),因?yàn)橐环N瑣碎工作的自動(dòng)化增加了對(duì)那些機(jī)器仍然不能完成的相關(guān)工作的需求。比如,用自動(dòng)取款機(jī)(ATM)取代部分銀行柜員使得新開(kāi)分行成本降低,創(chuàng)造了更多的銷(xiāo)售和客服新工作。同樣地,電子商務(wù)增加了零售業(yè)的總就業(yè)。 即便短期喪失的就業(yè)有可能被長(zhǎng)期創(chuàng)造的新就業(yè)彌補(bǔ)且綽綽有余,19世紀(jì)的經(jīng)歷表明這一過(guò)程可造成痛苦。 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在生活水平停滯不前幾百年后起飛,但幾十年過(guò)去了經(jīng)濟(jì)起飛才在工資增長(zhǎng)中得到充分反映。越來(lái)越多的人口從農(nóng)村向城市工廠迅速轉(zhuǎn)移在全歐洲造成動(dòng)蕩。各國(guó)政府用了一個(gè)世紀(jì)利用新的教育和福利制度做出反應(yīng)。 而這一次的轉(zhuǎn)變可能會(huì)更加迅速,因?yàn)榧夹g(shù)的擴(kuò)散比200年前更快。收入不平等現(xiàn)象不斷加劇,因?yàn)楦呒夹g(shù)工人在科技補(bǔ)充支持他們的工作時(shí)獲益大得多。這對(duì)雇主和決策者構(gòu)成兩大挑戰(zhàn):如何幫助現(xiàn)有工人學(xué)習(xí)新技術(shù);如何讓后人做好面對(duì)充滿人工智能工作場(chǎng)所的準(zhǔn)備。 隨著科技改變每一項(xiàng)專(zhuān)業(yè)工作所需的技能,工人必須隨之調(diào)整。這意味著教育和培訓(xùn)應(yīng)足夠靈活,以便迅速、有效地教授新技能。終身學(xué)習(xí)和在職培訓(xùn)將得到更多強(qiáng)調(diào),網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和視頻游戲式仿真將得到更廣泛的應(yīng)用。通過(guò)個(gè)性化電腦學(xué)習(xí)、確定員工技能差距和再陪訓(xùn)機(jī)會(huì),人工智能本身也能有所幫助。 社交和性格技能也將更加重要。當(dāng)就業(yè)崗位不長(zhǎng)久、科技不斷推陳出新和人們的工作年限延長(zhǎng),社交技能將是一項(xiàng)基礎(chǔ)技能。社交技能能夠給予人類(lèi)一種優(yōu)勢(shì),幫助他們完成需要同情心和人際互動(dòng)的工作,而同情心和人際互動(dòng)是機(jī)器不具備的人類(lèi)特質(zhì)。 另外福利制度也須與時(shí)俱進(jìn),以實(shí)現(xiàn)就業(yè)的順利過(guò)渡,并在工人學(xué)習(xí)新技能時(shí)對(duì)其提供支持。一個(gè)廣受推崇的方案叫做“基礎(chǔ)收入”,即無(wú)論個(gè)人境遇如何付給每一個(gè)人基本收入。不過(guò)除非有強(qiáng)烈證據(jù)顯示這次科技革命不同于以往的科技革命,將削弱勞動(dòng)力需求,否則這樣做沒(méi)有意義。 盡管科技取得長(zhǎng)足進(jìn)步,但鮮有跡象表明工業(yè)時(shí)代的教育和福利制度已在現(xiàn)代化和變得靈活。決策者現(xiàn)在就得著手,因?yàn)樵酵笸聘@麌?guó)家的負(fù)擔(dān)就越大。約翰-穆勒(John Stuart Mill)在19世紀(jì)40年代的著作中寫(xiě)道,關(guān)心那些生活被技術(shù)破壞的人是立法者關(guān)心的最合理目標(biāo)。 這在蒸汽機(jī)時(shí)代說(shuō)得沒(méi)錯(cuò),在人工智能時(shí)代仍然如此。 |
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