人工智能时代，你的工作还安全吗？

在刚刚结束的两会上，李克强总理在政府工作报告中写道：“2016年，人工智能等领域取得了长足的进步，与之相关的信息化建设、智能制造技术全面提升。2017年，将加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群。”

这是“人工智能”首次出现在《政府工作报告》中，互联网科技大咖们更是不约而同地在各自的议案中分享了关于人工智能未来发展的看法：

李彦宏

百度公司创始人、董事长兼CEO

利用人工智能视觉技术优化红绿灯设计、缓解交通拥堵，用人脸识别技术辅助公安部门寻找走失儿童等。人工智能革命和传统工业革命不同，未来许多产业会实现自动化续作，类似于职业司机之类的工作，在可预见的未来将不复存在。

马化腾

腾讯首席执行官

伴随着移动互联网的发展，人工智能、云计算等技术领域成为全球创新高地。这些新技术平台的出现，使得大规模的连接成为可能，随之而来的，是新模式、新业态不断涌现。

雷军

小米科技创始人、董事长兼CEO

未来人工智能会取代社会50%以上的工作岗位，同时会创造新的工作机会。我建议在国家层面进行人工智能发展的顶层设计和专项规划，大力促进人工智能产业化发展。

人工智能浪潮下，各大科技巨头早已提前布局，抢占市场。在中国，百度最早提出人工智能战略；小米发布了首款自主研发的SoC芯片“澎湃S1”，并设立了探索实验室；腾讯也已经成立了AI Lab，致力于打造出一个更加广义的AI，让人工智能产品能够深入到我们的生活中。放眼全球，谷歌、脸书、微软等巨擘更是在人工智能战略方面一路高歌猛进。

人工智能正在逐渐覆盖我们生活和工作的每一处角落。继一些大牛们，例如比尔•盖茨、霍金、Elon Musk等对人工智能发展提出了一系列负面的评论或者警告之后，我们一定会去思考一个问题——人工智能是否会取代人类？ 为了更好地解答这个问题，不妨从以下几个方面进行思考。

No.1 “思维”方式
0和1背后的逻辑 

1981年诺贝尔生理学或医学奖得主罗杰•斯佩里博士在其发布的《左右脑分工理论》中指出人脑的不对称性，即人脑的左右半球有着不同分工，左半脑擅长分析、逻辑、演绎推理等理性抽象思维；右半脑擅长直觉、情感、艺术灵感等感性形象思维。相比如此复杂的人脑结构，机器的大脑简单许多，0和1这两个数字就是构成世间万物的一切逻辑，然而这种“思维方式”是无法创造灵感、拥有直觉和获得情感的。

如今，我们看到一些有“感情”的机器人，例如微软的Cortana看似很有灵性，能够表达情绪，与用户进行有深度的跳跃性的交流互动。这无疑是人工智能领域发展的一个新阶段。也许在未来，人类和机器的边界会越发变得模糊不可分辨。但请注意，人工智能尽管越来越接近人类，但其本质从未改变，即用0和1这两个数字模仿人类左脑的理性思维。所以，人工智能在表现情感和行为时，其背后是在复制和模仿，并非想象和创造。

No.2 “学习”能力
智能的布局 

人工智能其本质是一种智能，智能的布局主要体现在两个方面，一个是通过经验获得知识，另一个是对整体环境的理解。从这一个角度来分析，人类要比机器强许多。人的大脑结构是一个并联机制，所以，人类善于学习，通过自身经历，能够发现事物的特征，发现本质规律，从而全面理解周围环境。相比人类，机器在这方面就显得相对较弱。

No.3 “学习”材料
复杂而且难以理解 

人工智能领域专家、美国康奈尔大学计算机科学教授巴特•赛尔曼（Bart Selman）博士认为近几年来人工智能的迅速发展得益于“深度学习”技术的进步。这项技术在某些地方模仿了人类大脑内神经系统的运作模式。当我们输入海量信息时，机器会非常擅长从中找到某种模式，这也解释了近几年人工智能最大突破口出现在一些知觉任务领域，比如图像识别或者语音识别等。从这一点来看，我们就发现了一个很重要的问题，即人类需要解决机器学什么和怎么学的问题。

加拿大的一家人工智能初创公司“Maluuba”的创始人希尔•苏勒曼（Kaheer Suleman）表示，人工智能目前遇到的最大瓶颈是缺乏大规模标记数据集的领域，或者难以对相对环境进行较好模拟的领域。

他以语言这个领域为例解释道，在互联网上有无穷无尽的网页，但上面全是文字，而文字这种形式并不是机器能够理解的形式。更何况语言本身的复杂性让人难以想象。一段对话，在不同场景、不同时间、出自不同人之口，可能表达出来的含义是截然不同的，对于这类极其抽象而且感性的信息，机器在没有人类帮助的情况下是无法进行精确有效的深度学习的。

人工智能的价值
递弱代偿 

回到人工智能的价值本身来看，人类制造了机器人并不是用来代替自己的，而是帮助自己、延伸自己的能力。王东岳老师的著作《物演通论》中有过这样一个概念叫“递弱代偿”。即所有物体都会有存在度的下跌，然后为了反哺这个存在度的下跌，不得不代偿出一些新的机能来弥补自己存在度的下跌，然而仍然阻止不了这个存在度下跌的总趋势。

这里的“代偿”二字强调了代为补偿，而不是真正意义上的补偿。人工智能其实是诠释“递弱代偿”这一概念的一个很好的例子。人类之所以要制造机器人，就是为了帮助他们去解决自身的不足和去做一些人类力所不能及的事，比如人类的有限记忆力和计算能力；一些重复性强、精密度高的工作；或者是从事一些极其危险的工作等。所以人类和机器人之间的关系应该是一种互补的关系，而不是替代关系。

如何看待人工智能？ 

我们无法真正预测未来，因为科技并不会带来确定的结果。同样的科技，也可能创造出非常不一样的社会。人工智能和生物科技的兴起肯定将改变我们的未来，但并不代表只会有一种结局。《未来简史》讲到的“万物互联网”只是可能性，而非预言。作为普通大众，我们应该做的就是享用人工智能，就像《终极算法》给出的建议：“不要和人工智能对抗，要让人工智能为你服务。”

如果计算机已经学会完成你的工作，不要试图与它竞争，而要利用它。把大数据看做你知觉的延伸，把学习算法看做你大脑的扩展。当下最佳棋手是所谓的人马怪（半人、半程序）。在其他许多职业中情况也是如此，从证券分析师到棒球球探。这并不是人类与机器的对抗，而是有机器的人和没有机器的人之间的对抗。数据和直觉就像马和骑手，而你不会试图超过一匹马，你在驾驭它。

近日，德勤发布的《2017 年全球人力资源趋势报告》中针对人工智能时代是否会取代未来一部分劳动力导致失业率上升这一观点做出如下总结：人工智能肯定不是在消除工作岗位，而是在消除工作中的苦差事，并创造新的工作，而且这些新的工作更多的是依赖人类特点的岗位。

这里所谓依赖人类特点的岗位是指那些依赖机器尚不具备的人类特点的工作，比如，同情心，交流以及跨界解决问题。

虽然人工智能目前还处于婴儿期，然而这一技术的迅速发展迫使越来越多的全球领军企业（类似谷歌、微软、苹果、脸书、IBM等等）开始思考如何重构组织形式，如何为新的岗位需求匹配合适的专业人才，如何为这一技术带来的产业变革制定长远的公司战略，如何定义未来产品等等。我们相信人工智能的终极目标是成为人类的“守护天使”。

本文综合改编自《人工智能的大风口，我们应该关注什么？》（原载于IT头条）和《人工智能将如何改变公司组织形式？》（原载于36氪）

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