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人工智能與人類辯論勝出 AI是否會搶走所有的工作?

2019年11月24日,劍橋大學的學生聯合會舉行了一個主題為“人工智能是否會對人類有害”的辯論會。其中持正方觀點的是幾名劍橋大學的學生,而反方則是一個人工智能。很諷刺的是,這次辯論的結果是人工智能勝出。也就是說,人工智能成功地說服了評委,自己是對人類有害的。

唯一讓人感覺有點欣慰的是,贏得辯論賽的人工智能使用的論點,來自1100多名劍橋學生事先整理的資料。這並不是人工智能自己思考的結果。不過,我們由此也可以看到,人工智能的能力正在飛速提升。

如果大膽展望一下未來,人工智能會發展成什麽樣子呢?太遙遠的未來我暫時放一邊。我只想以5年作為一個節點,大膽預測一下:每過5年,會有哪些人工智能取代人類工作的大事件發生?

第一個5年間,手機、家用電器、汽車等標準化程度高、裝配精度高且能夠量產的生產線,必然會成為第一批全面裝備機器人的生產線。目前,仍在這類企業工作的產業工人,也隨時會面臨失去工作的情況。這是正在發生的事情。所有從事簡單重複性工作崗位的人員,都將面臨失業,比如收銀員、銀行窗口辦事員、電話客服、建築工人等,甚至有些你想不到的影像科醫生、律師助理、科研助理、金融分析師助理、初級會計等簡單重複性的文職人員,也會面臨失業。

不過,同時也會有很多新崗位被創造出來,這些崗位集中在需要提供個性化服務的領域。比如說,很多企業對於銷售人員、公關人員、運營人員的需求反而會旺盛起來,因為個性化服務會提升企業競爭力。當然,程序員這類與計算機打交道的崗位依然會持續增長。

第二個5年,也就是在未來5-10年中。可自主學習的通用型機器人開始量產。通用型機器人,不再需要通過人工編程的方式學習崗位技能。它可以通過動作跟蹤和深度學習來直接學會崗位技能。這就把原來需要對每一道工序進行程序設計的成本省掉了。通用型機器人的表現更像一個普通工人,你只要手把手地“教會”它做固定的動作,它就可以立即上崗工作了。

不過,一開始,機器人的昂貴價格依然會讓中小企業望而生畏。到時候,可能會出現一種機器人租賃的商業模式,他們會以低於國家最低工資的租金,把機器人租給中小型工廠,並提供機器人的崗位培訓服務。沒有任何企業主會拒絕這一商業模式。企業沒有任何的額外投入,就徹底擺脫了勞動法的限制。只要有電,工廠就能持續穩定地生產。不過,會有更多與教育、文化、娛樂產業有關的新崗位被創造出來。

第三個5年,也就是10-15年之間,將會迎來通用型工業機器人的大爆發。

在第三個5年中,除了小型的家庭作坊式生產企業外,所有大型生產企業的產業工人都將永久性失去工作,只剩下極少量管理性工作崗位。現在剛剛參加工作的年輕工人們,有必要為這個必然到來的未來做做準備工作了。

那些創造性強、工序模糊、非量產的工作,暫時還不會被機器人侵佔。

由於工業機器人的工作環境比較固定,需要抓取的零件也有相對準確的位置,對計算機視覺的要求也相對比較低,這樣的機器人執行固定任務還是不錯的,但是如果想讓他們離開流水線隨意走動工作,就有些勉為其難了。

在這個階段,會產生一個名叫機器人服務業的新行業,推廣、維護機器人並且對機器人進行有效的培訓,是這個新行業的主要工作。在機器人大量上崗的階段,培訓機器人這個新職業甚至會有點人力密集型產業的特點。很可能一個機器人的上崗,就需要幾個人參與上崗前的調試和培訓工作。

第四個5年,也就是15-20年之間。計算機視覺的技術很可能在15年後得到實質性的突破,這將使得機器人也能理解周圍的空間環境,並且能夠學習識別各種常見的物品。這將讓工業機器人走下生產線,進入民用領域。這也會成為一個里程碑式的事件。

這些通用型機器人能做的事情非常多。比如說在快餐行業,炸薯條、製作漢堡或者給客人衝咖啡,都是機器人力所能及的。而家政、保潔以及環衛類工作的機會也將徹底消失。

通用機器人不需要重新編程,但需要接受訓練。這個階段,很可能出現一種叫做機器人教練的工作崗位。這項工作的基本內容,就是對通用型機器人進行訓練,幫助它們提高工作能力。這些機器人教練同時也是機器人的售後服務人員,他們的工作對於收集數據,改進機器人的工作水準至關重要。

在這一階段中,人類可以選擇去做一些與人打交道的工作,或者協作性比較強的工作,這類工作需要人與人之間頻繁交換意見,並且提供反饋。暫時,機器人還無法勝任這類需要頻繁交流想法的任務。

我的預測暫時只能到這裡,因為人工智能再往後發展,會有一道科學原理上的瓶頸需要突破,而突破這個瓶頸的時間現在很難預測。這個瓶頸就是,對自然語言的理解能力。

2018年5月份,谷歌曾經發布了一個人工智能電話客服的視頻,在視頻中的人工智能幾乎已經與普通的接線員沒什麽差別了。但事後證明,谷歌的這個視頻,還是有一定的宣傳和表演成分的,並不是人工智能的真實表現。

理解自然語言,是當前人工智能技術的熱點。我們的手機裡一般都會有一種叫做語音助手的程序,很多人家裡也都有智能音箱。一些大公司的客服電話,有時候也能聽到智能語音導航的聲音。但是,這些程序目前只能與我們進行相當簡單的交流,它們對於自然語言的理解水準仍然是相當低的。

自然語言的語義理解,對於人工智能來說,真正困難的是常識的學習。比如說,我們在日常對話過程中,突然問了一句:“什麽?”我們的意思就是想表達:“你說的上一句話我沒聽清,希望你能重說一遍。”但是人工智能缺乏這個常識,對於這句突如其來的“什麽”,就會難以理解。到現在為止,我們的人工智能專家還沒有找到有效的方法,讓人工智能自己去學習常識,這也是自然語言識別這些年來沒有本質突破的主要原因。

一旦人工智能對自然語言的理解出現突破,我們身邊的人工智能的水準一下子就會有飛躍式的進展。雖然他們的工作能力沒有改變,但學會語言會讓它們看起來更有靈性。而我們則有可能通過交流的方式,教會和調整機器人的工作。這使得機器人不但可以獨立工作,也能夠與人一起協作做事了。

具備語言能力的人工智能,將有能力取代所有常見的人類工作。諸如做會議記錄、查閱資料、接待客人這類文職工作,機器人做起來肯定是得心應手的。這一階段肯定會誕生一些外觀極其漂亮的機器人,它們會取代人類做好各種服務和接待類的工作。一些專業水準比較高的機器人,應該具備更高水準的專業技能,比如具備法律專長的機器人可以從事律師類的職業,具備醫療專長的機器人可以在門診接待病人。

大家需要注意的是,這一階段的機器人,雖然可以進行自然語言的理解,但本質上仍然是專用型的弱人工智能。想讓它們具備下圍棋的能力,就需要下圍棋的算法支持。想讓它們能夠當門診醫生,就需要對應的醫療診斷算法和數據庫作為支撐。它們對自然語言的理解,不過是打開了與人工智能的語音互動接口而已。

自然語言的語義理解,很可能就是從弱人工智能突破到強人工智能的關鍵點。隨後的人工智能,很可能會從專職向一專多能轉變。你可以向為你做家務的機器人提出要求,讓它利用業餘時間學習圍棋,那麽幾天之後,它就可以陪著你對弈了。這種學習的過程,很可能與我們手機下載App的過程差不多。會有免費的圍棋程序可以下載,也會有類似Alpha GO和騰訊絕藝這樣的頂尖圍棋程序,但後者可能是付費或者會員製的。

你可能還希望你的家用機器人會彈鋼琴或者會幫你化妝,這些都需要額外學習,而且不同的App的價格也會不盡相同。但不管怎麽說,這一時代的到來,將意味著具體工作的徹底終結。與我們前面提到過的機器人訓練師一樣,在這樣一個時代,設計一個可供機器人下載學習的學習包將會是一個重要的崗位。有些很感性的工作,比如跳舞,也許可以手把手地教會一個機器人,然後再由這個機器人將新學會的技能打包上傳,其他機器人下載後就等於學會了。這是一個與機器人協作和共同創造的時代。

此時,絕大多數非創造性的文職工作,都可以由人工智能擔任。外形酷似人類的人形機器人在這個時代也會大量出現。這一時代的到來,宣告著傳統非創造性工作的終結。

在這一階段,有一些依賴人類高級創意能力的工作,比如寫小說、導演、編劇、藝術創作等創意型工作,人還能比機器做得更好。但是,這種優勢能保持多久呢?

一旦弱人工智能突破了限制,成為強人工智能,它們很可能會開啟一個嶄新的時代。雖然他們很可能依然沒有情感,也沒有欲望,但它們的能力將遠遠超越人類。突破之後的強人工智能,很可能能夠做到包括完善自身在內的絕大多數人類能做的事情。這一天何時會到來,對不起,數據不足,無法回答。

不可否認,對於人工智能的發展,很多人都心存憂慮。關於人工智能是否會成為人類的威脅這一話題,我本人是持樂觀態度的。人工智能,毫無疑問是人類發明的最重要的一項工具。即將發生的一切,並非人工智能的侵略,而是人類自我的解放。當所有的工作崗位都成為歷史時,人類這個物種將完成一次升級。我真的很期待這一天的到來。

(作者汪詰為科普作家,著有《時間的形狀》《星空的琴弦》《億萬年的孤獨》《未解的宇宙》《少兒科學思維培養書系》《迷途的蒼穹》《精衛9號》等書。)

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