你的未來，與下一代的未來，會被AI替代嗎？

時間：2017-02-17

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2017年春節(jié)前后，我讀到一篇文章，講到中國90后人口數(shù)量與80后相比呈現(xiàn)出斷崖式下降，00后人口數(shù)量更是比90后總人口數(shù)量還要再減少約3000萬。文中談到，人口的減少就是市場的萎縮，那么未來經(jīng)濟的發(fā)展，必將遇到更大阻力，就業(yè)將更加困難。

由于工作的緣故，我很早就開始關注90后及00后的就業(yè)問題。我的結論與那篇文章相同：年輕人群未來的就業(yè)將更為困難。

但我們關注的，不是未來市場的萎縮或擴張，而是科技進步對初級勞動力的替代。換句話說，如果還是按照現(xiàn)在的教育方式，5-10年后，還沒等到這些年輕人從學校畢業(yè)機器就將已經(jīng)能替代很多初級崗位了。雖然專家級別的人才依然炙手可熱，但很多年輕人將找不到工作。

為什么會出現(xiàn)這樣的情況？我們需要思考一下這里面的邏輯。

1. 公司為什么要雇傭你？

一般來說，一個人具備的勞動要素是體力和腦力，那么只要是為公司打工干活，都是依靠出賣自己的體力和腦力，換取其他資源。佃農(nóng)給地主耕地，那是交換自己的體力。碼農(nóng)給公司堆代碼，則更多的是腦力付出。

一個人的體力和腦力勞動效率高，或者更不可替代，那么他在就業(yè)市場上就更有優(yōu)勢，工資也就可以更高。老員工因為對業(yè)務更熟悉，會接觸更重要的工作，而新員工進公司后，普遍要從打雜做起，以熟悉業(yè)務。

2. 這一次的自動化與人工智能革命與以往相比有什么不同？

由于人工智能與自動化的高度發(fā)展，體力和腦力勞動者在這次的人工智能革命中都將受到劇烈沖擊，受影響人數(shù)將更多。就連人類引以為豪的腦力勞動工種，也會從初級崗位開始，逐漸被機器替代。

牛津大學2013年的報告《The future of work》評估，美國有47%的工作將很可能被機器替代。

麥肯錫2017年1月的報告《A future that works: automation, employment, andproductivity》更咬文嚼字一些，說“60%的崗位與30%以上的工作內(nèi)容能被自動化替代”，這其中包括一些長久以來被認為是無法被機器所替代的人類崗位。

卡車司機

2004年，MIT的一份報告預測未來最不可能自動化的職業(yè)之一將是卡車司機。而2017年的報告指出，Google的自動駕駛技術已經(jīng)能夠達到每萬英里只需人工干預2次，而Uber的自動駕駛卡車OTTO已在去年成功實現(xiàn)了第一批貨物的無人運送：5萬瓶啤酒。

工廠工人

在特斯拉工廠采用150臺機器人完成Model X的高度自動化制造后，有人曾表示，雖然機器人制造效率極高，但富士康工人的雙手更靈巧，是機器無法替代的。這話才說了沒多久，2016年，瑞士機器人巨頭ABB就推出了高度智能化的，可協(xié)作的雙手機器人YuMi。

金融交易員

2000年左右，金融巨擘高盛在紐約總部的美國現(xiàn)金股票交易柜臺雇有超過600名交易員，現(xiàn)在，這里只剩下了兩位股票交易員，大量的工作被計算機程序替代。

新興的小型金融AI公司，比如Alphasense, Cerebellum Capital, Dataminr, iSentium等，利用海量的數(shù)據(jù)與NLP等技術，將在未來挑戰(zhàn)基金經(jīng)理，銷售，戰(zhàn)略分析師等崗位。

我本人在洛杉磯接過一次詐騙電話，說我中獎了，要給我介紹游輪的項目，并問我年齡。我說我那段時間可能要回中國，對方非常標準地說了一句：“Sorry I don’t understand, could you say it again?” 這時我才意識到一直和我說話的竟然是機器人，頓時毛骨悚然。

3. 社會影響？

誠然，人工智能還是沒有人聰明，NLP技術還遠遠不夠成熟（詳見韓林濤的文章《續(xù) 搞機器翻譯的不要吹牛，搞機器翻譯的不要嚇人》），不能完全替代人。就算技術上成熟了，還要面臨社會準則、法律要求、成本控制等約束條件。

但在這里，我們需要明確三點：

1. 人工智能的現(xiàn)有高度已經(jīng)很高了

人工智能已經(jīng)到了一個非常了得的高度了，只是我們不斷地設定更高標準，以找出機器與人的不同。

回顧歷史，每次人類認識到自己并不特殊都是要經(jīng)歷一個過程的。舉例來說，人類曾經(jīng)一度認為只有人類才具有智慧，結果后來發(fā)現(xiàn)，連豬都具備一定智慧。

人類曾經(jīng)一度認為只有人類才能譜曲，但后來UCSC的教授David Cope開發(fā)出能夠創(chuàng)造各類型古典音樂的AI程序 Experiments in Music Intelligence, AI譜出的樂曲迷惑了所有專業(yè)人士。

人類曾經(jīng)認為AI至少還需要15年才能夠在圍棋上戰(zhàn)勝人類，結果AlghaGo已經(jīng)擊敗了所有人類棋手。

人類曾經(jīng)一度認為，程序能夠自主編寫程序還需要很長時間，但是程序編寫程序在Google已經(jīng)實現(xiàn)了。

曾經(jīng)的標準，已經(jīng)被一一突破。現(xiàn)在又進一步的找理由，辯稱只有人類才有意識，“莊生曉夢迷蝴蝶，望帝春心托杜鵑。” 這樣的問題，就變得很文藝了。

2. 人才培養(yǎng)斷層的猜想

替代人力，其實不需要AI戰(zhàn)勝最頂尖的人，AI只要能在一段時間之內(nèi)替代人類初級崗位，持續(xù)一段時間之后，人類的人才就會斷檔，后繼就會無人。

人類需要機會和條件，才能持續(xù)地學習，才能在更深層次上鉆研業(yè)務。這些條件，包括數(shù)據(jù)、應用場景、資金支持、同行交流，等等。

換句話說，人類需要先找到一份工作，從事大量的訓練，才能磨練技藝。現(xiàn)在的行業(yè)翹楚，不管是砌磚、電焊、估值、碼代碼、還是音樂、銷售，無一不是在工作實踐中花費大量時間與精力，才一步一步走到了業(yè)界的頂尖。

如果沒有這樣訓練的機會，或者訓練機會大大減少，那初級人才還能不能通過實踐的訓練，成長為行業(yè)頂尖人才？

而AI如果要替代人類勞動力，肯定是從初級崗位開始替代，那留給新人的鍛煉機會有多少？如何培養(yǎng)人才？

3. 自動化與AI對人力的替代將進一步拉大人們的收入差距

由于全球化與自動化，美國中產(chǎn)階級一直在萎縮，導致美國國內(nèi)政治右轉，極端保守主意盛行，反對全球化，川普也借著美國國內(nèi)這股不滿情緒上臺。Aspen Institute的報告《Power-CurveSociety》分析到，由于自動化與人工智能的效率更高，能更廣泛地替代人類勞動力，壓縮工資收入，提高資本收益，市場上也會出現(xiàn)更多“贏者通吃”的情形，將進一步拉大收入分配格局。

Trump的制造業(yè)回流政策，到底能不能make American great again? 答案還是一個未知數(shù)。如果不能，那會不會出臺更為激進的政策？

4. 怎么辦？1. 對抗自動化與“贏者通吃”的秘方是差異化

當數(shù)字音樂大大降低傳播與制造成本時，音樂產(chǎn)業(yè)就已被自動化與數(shù)字化沖擊過一次了，結果就是“贏者通吃”：同一類型的音樂，只有前幾名能生存，其余的全部餓死。不過音樂人也很快找到了對抗“贏者通吃”的最佳方法：差異化。

如果無法與競爭對手在同一個領域競爭，那就差異化，細分或者主動創(chuàng)造下一個具體的音樂表演類型。這也是中國好聲音中評委一再強調(diào)的“有特色”。

如果你是女歌手，是唱搖滾？鄉(xiāng)村？還是流行？如果唱鄉(xiāng)村，是唱組合，還是個人？如果唱組合，與LadyAntebellum的區(qū)別在哪里？如果是個人，那與早期Taylor Swift 的區(qū)別在哪里？只有充分的差異化，才能凸顯出自己的特色。越標準，就越容易被自動化替代。

2. 選擇崗位與行業(yè)

技術進步并不一定導致對人力的替代或失業(yè)。某些情況下，科技進步可以創(chuàng)造新的崗位，來填補被替代的崗位。

最典型的例子就是加州理工學院噴氣動力實驗室的computer們。‘Computer’一詞，在上世紀60年代前，其實是專指利用簡單工具進行數(shù)字計算的女工程師，她們的工作包括計算火箭和彈道導彈拋射軌道。她們的工作被后來的IBM計算機所替代。

但是這些工作雖然交給了IBM，但依然需要工程師操作。于是魔高一尺道高一丈，原來的女性‘computer’迅速學習如何編程，成為了世界上第一批程序員。

今天，這樣的機會，可能依然集中在計算機、數(shù)據(jù)科學與數(shù)據(jù)工程方向，但能持續(xù)多久，我們也不知道。另外，碼工與數(shù)據(jù)科學家只是一個崗位，不是一個行業(yè)。不同行業(yè)受到的沖擊是不一樣的。

如果一個行業(yè)，原本就供不應求，而且新技術依然無法滿足市場的巨大需求，那么就算產(chǎn)品再優(yōu)秀，只要還是供不應求，對舊有勞動力就不會產(chǎn)生本質的替代影響。

就像衛(wèi)星發(fā)射與太空探索行業(yè)，目前就是供不應求。行業(yè)領先者SpaceX公司的Falcon 9火箭，低軌道運載能力近23噸，地球同步軌道運載能力達8.3噸，我們國家最近的長征5號只比這一水平超過一點，但是別人價格可以低到$62 million一發(fā)，比我們的長征2F還便宜。那是不是Falcon 9出現(xiàn)了，就會讓其他產(chǎn)品全部下架呢？

答案是否定的。這其中，就有生產(chǎn)能力與市場需求的因素。Falcon9 最多能滿足每2-3周發(fā)射一次，這對于全球龐大的衛(wèi)星發(fā)射市場需求來說仍是杯水車薪，所以不會對其他企業(yè)造成太大影響。

但如果一個行業(yè)的市場需求正在減少，或者市場的需求不足以消化由技術進步帶來的供應增加，那么這個時候，多余的產(chǎn)出就會賣不出去，企業(yè)就會想法設法降低成本，很可能就會裁員。

最近典型的例子，就是Amazon對傳統(tǒng)零售巨頭的摧毀。2017年元旦前后，由于運營不佳，美國傳統(tǒng)零售巨頭Macy’s宣布關閉68家店面，超過1萬人將失業(yè)。緊接著，另一家百年零售巨頭Sears宣布關閉超過150家店面。舊金山union square的經(jīng)典景色——Macy’s 圣誕樹，不知還能存在多久。

3. 培養(yǎng)溝通與協(xié)調(diào)能力

與計算能力與量化分析能力相比，做好人機交互是異常艱難的，這將是很長時間內(nèi)AI的一個弱點。

國內(nèi)有公司號稱做出了極為先進的問答機器人，而且在銀行大廳接待領導，聲音甜美，對答如流。結果后來爆料，這根本就是個遙控摩托＋對講機，遠端是企業(yè)員工真人在與領導進行對話。這一招，馬化騰十幾年前在QQ上就這么干過了。當然，你也可以說這個叫“云問答”。

溝通與協(xié)調(diào)在現(xiàn)代生產(chǎn)生活中極為重要，李一諾在公眾號“奴隸社會”中的文章《如何在自動化時代生存》中也提到這一點。我在工作中，也會涉及到大量與學員、與企業(yè)溝通的環(huán)節(jié)，總體上來講，印度朋友的溝通能力遠勝于中國留學生，不管是發(fā)郵件，還是打電話，極為講究。

中國學生好的方面是在參加networking的積極性上有了普遍提升，在南加數(shù)據(jù)科學大會上，往往是一群中國留學生圍著一個印度嘉賓問問題。但如何能夠快速提升個人的溝通能力？我還沒有太好的想法。我博士期間遇到的最能說會道的，最據(jù)溝通能力的選手是我們實驗室的一位英國小哥，他本科期間就一直在酒吧做酒保(bartender)，與各色人等打交道。這可能會給我們一點啟示。

4. 終生學習是個藥方？

英國《經(jīng)濟學人》2017年專題就在討論，終生學習是否能夠幫助人們在自動化時代生存。里面提到的現(xiàn)有MOOC課程將“加劇階層分化”的觀點，幾年前udacity就已經(jīng)提到。那時候大貓張鐵嶸還沒有走，我們還討論過這個事情。

拋開“加劇階層分化”，終生學習能否成為應對自動化時代的藥方？我覺得，越來越難。

首先，由于一個人的精力與腦力受年齡限制，年紀大了以后，終身學習對于求職的幫助不是那么明顯，但如果追求的是素質教育，那么終身學習是必須的。
人普遍的規(guī)律是，年輕時學東西很快，上年紀后，不可避免出現(xiàn)記憶下降，反應不夠敏銳等現(xiàn)象。這也是為什么數(shù)學與圍棋領域存在“20歲不成國手終身無望”的說法。由于這樣的客觀條件，很多人在40歲50歲后無法深入學習一門新的技術，只能做一個簡單的概覽。對于這種情況，在未來面對AI與自動化機器的競爭時，也不具備強大的競爭力，依然會被替代。

其次，面向兒童的終身學習也會受到時間的硬約束。我屬于80后，當時的初中和高中壓力會稍大，但還是有一些課外時間供自己支配。現(xiàn)在的孩子從幼兒園就開始進行各種補習，讀小學讀可以一周補7天，天天補課。

一個家長曾向我展示她家孩子的補課課表：周一游泳班，周二英語班，周三語文班，周四數(shù)學競賽班，周五英語班，周六羽毛球班，周日鋼琴。甚至還聽說，有家長把2歲孩子送去學“邏輯”。但小孩子時間只有那么多，不可能無止盡的加課，這對孩子的身心健康也不利。

我一位師弟對現(xiàn)在的補習風潮感到恐懼，回憶自己幼兒園時在干嘛，他老婆在一旁打趣：“上次回憶了，在院子里的噴泉下面，脫了衣服淋著噴泉，說在練廬山升龍霸！”。

結語

有人說，科技創(chuàng)新對人類的影響，要看人類能不能hold得住。Hold得住，那可以造福人類；hold不住，那很可能玩火毀滅人類。出現(xiàn)哪樣的科技進步，概率是隨機的，就像糖果罐里堆滿的糖，有的是甜的，有的是苦的，抽到啥算啥。