2062:终结:人类智能未来虫

工作的终结 让我们不要忘记“工作”只由两个字构成。而到2062年，人工智能*明显的影响之一将是人类做的工作会少得多。未来可能会给我们普通人今天那些富人才能拥有的闲暇生活，这可能被称为“第二次文艺复兴”，只不过这次出力的将会是机器。而我们的时间则集中于更为重要的事情，而非简单的个人食宿。我们将会忙于创作及欣赏伟大的艺术，我们将会扩大及发展我们的社区，参与健全、有力的政治辩论，我们将保护及欣赏我们美丽的星球。我们中的某些人甚至会利用所有的空闲时间成为业余科学家。我们将发现更多的宇宙奇观——毫无疑问，有机器助手来帮助我们。如同上次文艺复兴，这将是又一个知识在宇宙中迅速膨胀的时代。 总之，生活会很美好。我们所需要的生活必需品价格将大幅下降，因其为效率更高的机器所生产。而贫穷将会成为某种遥远的记忆，如发达国家的民众对贫困的维多利亚时代的遥远记忆。我们中仍选择工作的人将享有四五天的周末。所有人将分享永不睡觉的机器所创造的财富。 假如从2062年回溯至2000年，那2000年真是太过时了。值得一提的是，澳大利亚、美国、英国这样的发达国家在1900年至1962年间也曾发生过翻天覆地的变化，所以，我们的生活在2000年到2062年之间变化可能同样会很大。 1900年的街道上挤满了马匹和马车，许多人在恶劣的条件下做着重复而乏味的工作。那时，人类预期的寿命只有41岁。但在接下来的62年中，人类甚至踏上了登月的征程，街道上挤满了汽车和卡车，工作条件也大大改善了。进入了喷气式飞机时代，世界仿佛正在迅速缩小。在两次世界大战与“大萧条”之后又是一段乐观时期。科学给我们的生活带来了显著的好处，人们感觉到社会环境的极大改善。“摇摆的60年代”就这样到来，人类预期的寿命几乎翻了一番，达到71岁。 2062年可能也是一个同样乐观的时期。当我们适应新技术时，可能此前已遭受了近50年的痛苦。但到2062年，现在的机器将会承担较大的工作负担，人类的生活水平将得到极大提高，贫困将被消除，人类的预期寿命将会达到100岁，甚至以上。等到那时，再看2000年，真是恍如隔世。 所有工作的一半 经济学家们今天担心的一个问题是，到2062年，许多工作岗位将会消失，许多工作将自动完成，这会是工作的终结吗？如果机器在精神上、身体上都能超越我们，那人类还能做什么呢？ 这可不是一个小问题。2017年10月，谷歌宣布：在未来五年内将花费10亿美元，通过“与谷歌一起成长”计划对美国的工人进行新技能培训，帮助当地和小型企业发展，并支持世界各地在这些领域工作的非营利组织。谷歌员工也将在这些非营利组织中志愿工作100万小时。 诸多人类对工作岗位变化的担忧可以上溯至2013年。牛津大学的卡尔?贝内迪克特?弗雷（Carl B.Frey）和迈克尔?A.奥斯本（Michael A.Osborne）研究了自动化对人类工作职位的影响。这项研究的预测结果广为引用，影响范围相当广。即在未来20年时间里，美国47%的工作将受到自动化的威胁。*近，其他更详细的研究也做出了类似令人惊慌的预测。 不得不提的是，20世纪的大部分时间中，经济学家都定期做出了类似预测。例如，早在1930年约翰?梅纳德?凯恩斯（John Maynard Keynes）就曾警告过：“出现了一个有些读者可能没有听过的新问题，且读者未来的几年时间里会经常听到它——技术性失业。”经济学家们经常犯错误，因此，这些早期的预测并不一定会出现。尽管凯恩斯早有断言，可如今大多数国家的失业率都处于历史*低水平，更何况世界人口仍处于历史高位。我们或许可以说，工作远没有终结。事实上，似乎还有更多的工作仍在继续着。我们中的许多人花费在工作上的时间似乎越来越长了。 弗雷和奥斯本的报告中有两点值得注意。首先，报告本身基本上是“自动化”的。作者利用机器学习的方式来精准预测700多种不同的工作中哪些会被自动化。当然，颇有讽刺意味的是，关于工作自动化的报告本身基本上是自动化完成的，似乎我们没有准备好面对这个问题之前，机器就告诉我们：我们要被自动化取代了。 第二个突出的问题是，预计面临自动化风险的工作岗位数量多得惊人。据预测，几乎一半的工作都面临风险，这就产生了一个经常被重复的模因传播现象。2015年11月，英格兰银行首席经济学家安迪?霍尔丹（Andy Haldane）预测：英国约一半的工作岗位面临自动化的风险。2016年10月，世界银行行长金墉（Jim Yong Kim）预测：印度69%的就业机会、中国77%的就业机会均面临风险。面对如此庞大的数字，许多人开始担心也就不足为奇了。 在我们继续讨论之前，请先放宽心，不要被这些面临风险工作的高百分比吓到。任何声称能够预测未来20年内面临风险的工作岗位数量的人，尤其是精确到47%、69%或77%的人，都是在自欺欺人或者是在试图愚弄你。面临风险的工作岗位数量到底是多少？我们其实并未真正地了解，因为其中有太大的不确定性，下文一一说明。 ……