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刘学伟:人工智能会毁掉西方的橄榄形社会吗?
关键字: 人工智能就业人工智能与就业橄榄形社会智能话智能制造被电脑取代的职业
有一个流传已久的企业家的格言,叫做:一切节省归根到底都是对劳动力的节省。这句话在劳动力不足的年代,听起来谁都不难受。但在劳动力过剩的今天,可就是有大大的违和感了。
我们现在开始举证:(为了节省篇幅,本小节和下一小节的大部分例子都已舍弃。欲知详情者请通过链接参阅全文。)
现在法国药店里的配药已经全部自动化。药店工作人员告诉我,后面的药库里还是需要一个人,他的唯一任务就是:当配药机器的备用槽中快出现空缺时,把新的药盒放进去。至于药品临近出缺以后的补充预订,电脑已经可以完全包办。
飞机的订票系统,现在全球都已经智能化,网络化。可以说已经没有飞机票是通过什么售票窗口由人卖出去的了。旅行社代售也是通过同样的智能订票系统,顶多是他们能有一点格外的折扣。火车票地铁票公共汽车票等也在迅速地进入无人售票的阶段。现有的有人售票处大部分都面临在不远的将来被裁撤的命运。现在连纸质票都已经过时,你可以用手机上的机票照片扫二维码过关。
坐落在波士顿的Rethink Robotics公司开发的Baxter通用机器人不用编程,已经可以自主学习。只要师傅领着它做一遍,它就可以记住动作要点。下一次也是只要人再教它一遍即可学会新的动作。价格2.2万$一台。相当于美国工人半年的工资。这个价码当然很亲老板。这里有一段视频,你可以看到它如何与人协同表演魔术。
有个新词,叫做工厂车间的无灯制造环境(lights-out manufacturing environment)。这个词的意思是:整个车间都是机器人,各种传感器也根本不在可见光的范围内工作,因此灯光多余,可以全部关闭。如果这种工作环境扩大到可观的规模,是不是会让人类细思恐极?
瘆得慌……
根据摩尔定律,电脑的计算能力不断上升,价格不断下降,软件则越来越精巧智慧。而人的工资总是越涨越高。工资越高,工资涨得越快,工作越简单,被机器人取代的风险就越大。这是一个宿命似的彼涨此消的过程。面向未来,人类普通劳动者好像没有胜算呀!
大数据+机器学习
近几年人工智能又出现了一个飞跃,就是大数据+机器学习,或者说依赖大数据的机器学习,而且是深度的学习。这个学习的深度可以比普通人所能达到的深得太多,在某一方面,达到人类顶尖水平。
先举个中国人绝对关注的围棋的例子。大家都知道,2016年春天谷歌的AlphaGo战胜世界围棋冠军李世乭时所执行的深度学习,与电商根据你过去买的货品向你推荐类似商品的学习完全不在一个量级上。因为围棋的变化极为繁复,牵扯到战略战术,大局观,局部作战和繁琐的细节收官。对手高智商,还无休止地与你做对。AlphaGo是在学习了无数历史棋局,经过策略网络和价值网络再加蒙特卡洛搜索树多方协助,共同努力,才最终得到的超过人类九段棋手的战斗能力。
这种深度学习在某一具体的方面,已经取得足可媲美甚至超越人类的成就。而且它能够以人类无法比拟的速度继续进化升级,只要接近了人类的能力,就可以很快地超过人类。人类要负责的,只是为它搭建一个学习的框架,而且这个框架经过修改,就有可能适应各种不同的课题。
相信大家也都知道,就在2016-2017的新年期间,改名Master(大师)的AlphaGo的升级版重出江湖,数日之内,打遍中日韩围棋天下60连胜无一败绩。至少在快棋方面,已经把人类彻底打服。
AlphaGo2.0与柯杰的决战,马上就要开始。普遍预测:人类的胜率是0。
下围棋哪里可能限制得住开发了AlphaGo和其升级版Master的英国公司DeepMind的雄心,它已经和NHS(英国皇家医疗服务系统)签5年合约,接管它的医疗数据库。5年之后,已经录入随时更新海量医学知识的DeepMind的系统经过对该数据的深入学习,会达到什么水平,与人比如何?与AlphaGo/Master比如何?是不是很值得期待?
IBM具有庞大信息库的超级计算机“沃森”(Waston)已经开始成为临床医生不可或缺的助理。它不仅有海量的生物医学信息,而且可以进行人机对话。再过些年头,积累了足够的资历,它很可能就可以独自挂牌或为主行医了。
IBM的沃森先生可不是仅仅在学做医生,它也在学做律师呢。据报道,它两天可以看57万份法律文件。其与日俱增的大数据搜寻能力在寻找案例、专利、准备文书等方面,拥有人类完全不可比拟的速度,已经造成和必将造成更多的法律辅助行业从业人员的失业。
连编程工作都可以逐步电脑化——不是人用电脑编,而是电脑帮人编。数据库可以为编程者提供大量的已经编好的程序片段。以至于很多时候,程序员只需把这些片段像积木似地拼接起来,再加以润饰,就可以完成既定任务。
再经过一些年头的学习,电脑完全可能就能自行拼接片段,编出可以运行并完成既定新任务的程序。这就会是大部分普通程序员的噩梦了。再然后如果算法学会了自行拟定新的更强大的任务,自行寻找途径去完成它,就是说它可以不依赖人类而自行进化,那很多科幻片中整个人类的大噩梦会不会就要开始了呢?
驾驶汽车毫无疑问是一项复杂脑力劳动。眼看着这个难关数年之内就可能被人工智能全面攻克。开车不再用人,是一个伟大的梦想,可以给人类带来极多利益。比如减低碳排放、减少各种污染、减少交通事故人命折损、减少交通拥堵等。但也会带来一系列负面影响。其中最大的恐怕就是由于不再需要司机和汽车拥有量的大幅降低,会造成极大量的失业。自动驾驶汽车普及的一天,很可能就是人类GDP总量和就业人口总量开始下降的一天。(更详尽的分析见全文。)
“随着机器学习和人工神经网络的兴起,越来越多的算法独立演进,改善自己,从自己的错误中学习。它们分析了不是人脑可以容纳的天文数字体量的数据,并学会那些脱离了人类思维的识别模式和策略。种子算法最初可能是由人类开发的,但是随着它的发展,它遵循自己的路径,它去的那些地方人类没有去过,没有人可以追随。”(摘自Harari《未来简史》结论。)
不知是过于聪明的还是过于愚蠢的人类正在努力训练机器来把自己取而代之。语言识别、语言翻译、图像识别、人脸识别等领域都是这样。
结论是:依靠可以获取的规模日益庞大的大数据,加上日益强大而又日益廉价的计算能力,通过深入学习的方法,一大批原来以为完全不可能电脑化的复杂认知任务现在正在逐批地变得可以电脑化。这样,以前以为没有风险的大量的相当复杂的脑力劳动也面临被电脑取代的严峻威胁。
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