在2016年底，物理学家史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）在英国“监护人”中发表了一篇文章：“工厂的自动化使许多传统的制造工人失业。人工智能的兴起很可能会将失业浪潮传播到中产阶级，，，，，，中产阶级，，，，，中产阶级，，，，，，，中产阶级，，，，，，，，，，则将最终，只剩下人类的护理，创造和监督工作。”

霍金的话代表了许多学者和公众对人工智能取代人工工作并造成失业风险的关注。不能说这种担忧是完全不合理的，但是我认为霍金对未来技术与世界模式之间的关系的思考太狭窄了。

人类文明的历史是数千年的时间，在社会模式和科学和技术进步引起的社会模式和经济结构中的调整，变化，痛苦，甚至暂时的挫折并不少见。

从当地的角度来看，许多时代的科学和技术成就将不可避免地触发人们的生活方式的变化，并且在短期内可能不会被接受。但是站在足够的高度上，在足够长的时间内关注历史变化，所有的主要科学和技术革命无一例外地将成为人类发展的促进者，以及改善人类生活质量的基本保证。

从总体的角度来看，历史上从来没有一场技术革命成为人类的灾难，而不是一种祝福。当现代机器（例如新型纺织机和蒸汽机）出现时，它们在英国和整个欧洲的农民和工匠中引起了恐慌。但是从长远来看，历史不能消除工业革命对人类生产和生活的巨大贡献。没有现代机器的出现，我们将没有比中世纪更舒适和富裕的平稳运输，高效的生产和现代生活。由于现代机器的出现，许多曾经被迫离开传统农业和传统手工艺品的劳动者后来发现了现代工业生产或城市服务行业的新就业机会。

即使以数百年前的第一次工业革命为例，也不难发现技术革命不仅会导致现有的人工工作被替换，而且还会创造足够的新工作机会。

在大多数情况下，工作不会消失，而是变成新的形式。

西方城市中汽车替换马车是另一个很好的例子。当时，汽车开始进入大城市，并逐渐流行。曾经是上层阶级的运输工具已有数百年历史的马车，面临着被解雇的真正威胁。当时，伦敦，巴黎和纽约等大城市的马车旅行意味着一条完整的工业连锁店，拥有一系列与马车相关的工作，例如马车司机，马车育种者和培训师，马车制造商以及马车租赁公司。根据马车的说法，马车需要道路维护工人，甚至需要专门清洁马粪的清洁工。汽车的广泛流行意味着这些旧工作有失业的风险。

但是一个简单的计算表明，新兴的汽车行业的产出价值和就业机会比传统的马拉运输业大数千甚至数万倍。马车旅行最初仅适用于中层和上层阶级，迅速发展成为廉价的汽车旅行，几乎每个人在20世纪都可以同样享受。大型工厂制造汽车需要成千上万的设计，制造业和管理职位，并且它们对整个社会的经济贡献远大于当时的马车行业。

实际上，人类变得越发达，他们就越不担心高科技对社会和经济结构的影响。如果我们说在第一次工业革命期间，历史过程仍然伴随着资本原始积累时期的野蛮和残酷行为，那么在20世纪的第三次工业革命中，大多数新技术和新行业都在很短的时间。它花了一些时间来调整和适应，然后迅速占据了该行业的指挥高度，使人类以更高级别的质量重新排列工作和生活。

回到我们的核心问题：人工智能会导致人类大量失业吗？

在整个人类发展的历史中，我对这个问题的回答是：如果这里的“失业”被定义为工作变更，那么答案是“是”。在短期内，这种变化将带来一定程度的痛苦，对于我们来说，避免某些行业和地区的本地失业率可能很困难。尤其是在建立人工智能时代的社会保障和教育系统之前，这种痛苦是不可避免的。但是从长远来看，这种工作转变绝不是以大规模失业为标志的灾难性事件，而是对人类社会结构和经济秩序的调整。根据调整，人类工作将大量转变为新的工作。工作类型，从而为进一步解放生产力和进一步改善人类生命奠定了更好的基础。

麻省理工学院媒体实验室伊托（Ito）主任乔伊·伊托（Joi Ito）曾经说过：“从宏观角度来看，我们不能否认人们会惊慌如果在AI技术的研究和开发中，将在某些领域中创建人们对AI技术的恐惧是由于他们对AI的理解缺乏理解，我们需要在两个方面工作：首先，消除人们的情感和不合理的恐慌；必须改革当前的教育系统和职业资格认证系统，这取决于机器在未来的速度发展。”

我通常同意Joichi Ito的观点，但是我们需要更加紧急唤醒社会的集体意识，以理解和准备AI时代的到来。当今时代的变化速度比以前任何工业革命的变化速度要快。

随着AI技术的继续提高，现在越来越多的工作开始被AI技术取代。例如，中国的一组AI初创公司正在研究面部识别。这种类型的技术已经可以分批识别200,000至300,000个面孔。这是普通人无法实现的数量级和准确性，例如安全，边境防御等。从事认同任务的从业者必然会更换。在其他领域，AI处理人际关系和人机关系的能力确实不如人类。医疗行业是最好的例子。尽管某些涉及医学测试中图像识别的职位很快将被AI技术取代，但这只是医学界的一小部分。

目前有两项主要的任务等待我们解决：首先，考虑如何部署大量工人，这些工人将在未来20年中被AI技术取代；其次，我们的教育迫切需要改革。我们需要重新教育我们的子孙后代，以分析哪些工作不容易被替换，而不仅仅是梦想从事目前看起来很迷人的工作。

机器给人类带来的不是失业，而是更大的自由和更个性化的生活经历。未来是一个新时代，人类和机器共存并合作完成各种任务。

我们不需要担心或害怕这个时代的到来。我们需要做的是尽快了解AI和人类之间的关系，了解变革定律，并制定劳动安全系统，教育系统等，以便尽快适应新时代的需求尽可能更好地准备好新时代。

哪些工作最有可能被AI取代？

因此，在人工智能快速发展的背景下，哪些人的工作最有可能完全或部分地被人工智能取代？应尽早准备什么样的从业者来适应或过渡到新工作？

在大多数情况下，我有一个“五秒规则”。

对于最初由人类执行的工作，如果人类可以在需要工作中进行思考和决策的问题内做出相应的决策，那么人工智能将完全或部分使用该工作技术。代替。

例如，从传统意义上讲，在股票交易市场工作的普通贸易商仅扮演信息记录员或中间人的角色。在一个嘈杂和混乱的市场中，他们同时关注买卖双方的需求。他们的工作是，仅根据买卖双方的指示来完成实际交易操作。至于是否可以完成交易，他们只需要注意特定数字和市场条件即可做出判断。基本上，每个独立的判断都可以在两到三秒钟内做出。当今的自动化和人工智能技术足以完成此类简单的中介任务。这就是为什么当今主要证券交易所中传统交易者正在为计算机取代计算机的原因。

例如，在驾驶汽车时，人脑实际上可以在短时间内处理人类司机根据道路条件做出的判断，并立即做出反应。否则，如果人类驾驶员无法在一两秒钟到突然的障碍物，交通标志，行人等内立即做出反应，那么驾驶的风险将不可避免地大大增加。实际上，这表明驾驶汽车的工作主要需要快速感知外部环境，做出快速判断并迅速做出回应的能力。这种决策能力符合“五秒规则”。因此，自动驾驶技术最终将完全替换并超越汽车。人工智能足以做出比人类在较短时间内与人类一样准确或更准确的判断，从而将安全性的水平提高到了更高的水平。

另一方面，如果您的工作涉及仔细思考，彻底的推理或复杂的决策，并且每个特定的判断都不能在5秒钟内由人脑完成，那么，基于当前的技术，您的工作非常困难。很难用机器代替。

例如，有简单而复杂的新闻写作。人工智能新闻写作工具在很大程度上替换了有关信息报告的新闻写作。例如，在有关体育，天气和金融的新闻报道中，人类记者通常会做的只是结合事实，报告情况并根据某些既定格式完成文本写作。这种工作不需要复杂的判断力，可以用机器代替。

但是，这也是新闻写作。如果您正在撰写“纽约人”类型的深入评论文章，则每篇文章都需要基于大量访谈，并且基于原始材料，作者的归纳和推理技能必须用于完善这些任务中的每一个都需要超过5秒的思考时间来提出一种相对复杂的逻辑结构，并设计一种表达式形式，最适合该主题。能够为《纽约客》写作的记者将不必担心他们的工作被人工智能威胁到很长一段时间。

同样，如果您是一位作曲家，可以创作钢琴音乐和交响曲，如果您是电视导演，可以制作深入的面试计划，如果您是电影编剧，可以从头开始创建故事结构，如果您是一个人，那么可以使用使用方法来向学生解释复杂知识系统的创造力教师...如果您目前从事这些复杂的任务，则可以使用人工智能来提高未来的工作效率，但是您无需考虑是否给予将您的工作完全升级到机器。

当然，这里提到的“五秒规则”只是一个经验法则，我们可以列举许多不符合此规则的例子。例如，根据患者的测试结果或医疗图像诊断患者的病情不是医生在几秒钟内可以完成的事情。但是，随着当今计算机视觉技术的发展以及人工智能在医疗领域的深入应用，人工智能确实可以取代医生的部分工作，并迅速根据数据或图像迅速完成初步疾病筛查。另一个例子，尽管许多简单的任务（例如患者护理）不需要工作中特别复杂的决策过程，但许多接受护理的患者会特别注意自己与看护人之间的沟通。因此，这种沟通要求人们相互交流非常重要。通信工作很难用机器代替。

根据“五秒规则”，我个人预测，在接下来的10年中，约有90％的人从事翻译，新闻报道，助理，安全，销售，销售，客户服务，交易，会计，驱动程序，家政服务等。人工智能将接管。或部分替换。如果我们对所有人类工作进行粗略的估计，我的预测是，大约50％的人工工作将受到人工智能的影响。

与其他科学家或未来主义者相比，我的预测比某些比其他人更为激进。如果历史过程如我预期的那样，那么在接下来的10年中，至少有一半的人需要关心他们的工作与人工智能之间的关系，并且需要在未来的人类机器上找到他们的新地位协作模型。

大多数工作会改变而不是消失

未来主义者杰里·卡​​普兰（Jerry Kaplan）曾经说过：并非所有工作都将被人工智能所取代。取而代之的是，许多工作将转换为新的工作机会。

一个很好的例子是银行出纳员。过去，大多数银行出纳员一直在进行最基本的银行交易。显然，ATM自助服务终端的使用取代了一定数量的银行出纳员的传统工作。但是有趣的是，由于出纳员的工作发生了变化，银行出纳员的雇用人数增加而不是下降。我们仍然称他们为银行出纳员，但他们的工作描述与20年前大不相同。在大多数情况下，银行出租人并没有坐在那里等待帮助您撤回或存钱。当今的银行出纳员已成为各种银行业务的销售人员。您可以走进银行分行，与出纳员谈论银行业务。那些银行出纳员可以帮助您完成一切。工作是不同的，但职位的标题却没有。技术使银行更有效，可扩展。银行可以开设更多的分支机构，雇用更多员工，投资新领域并创造新的就业机会。

詹姆斯·贝森（James Bessen）最近的一份报告显示，在过去的几十年中，全职银行出纳员的数量如何增加。根据该报告的统计数据，随着银行自动柜员机（ATM）的普及，美国的全职银行出租人数量在1990年左右在一定程度上下降，然后逐渐恢复，并逐渐超过历史总数高。 。换句话说，ATM的普及不仅并没有导致银行出纳员数量的减少，而且还为银行提供了扩大业务的机会。银行出纳员的工作转变为一种新形式之后，银行对出纳员的需求也在继续增加。

杰里·卡普兰（Jerry Kaplan）的分析仅利用过去几十年来银行业出纳员数量的增加或减少，这可能是单方面的。我认为从长远来看，银行是否总是需要这么多客户服务人员是有争议的。因为人工智能在提高客户服务人员效率方面的作用将变得越来越明显。如果我们仅考虑银行内的工作变化，我认为银行出纳员数量的总体趋势将在未来逐渐减少。

实际上，工作过渡和迁移不仅发生在一个行业中。也许跨行业的工作过渡将来会更普遍。当银行业不再需要这么多客户服务人员时，这些人可以转移到服务行业，从而从事需要直接沟通的工作。将来，我们希望鼓励更多的人参与人类的互动，并在机器和人类之间建立通信模型，这对服务行业至关重要。人工智能技术可以使未来的服务行业更加受到人们的期望和尊重，并且还可以完全允许服务行业接受从其他行业转移的许多劳动力。

与杰里·卡普兰（Jerry Kaplan）的观点类似，我相信在人工智能时代，人类工作的转变是不可避免的，但这意味着更多的新工作方式，而不是大量的失业。例如，我的长女正在学习时装设计。在过去的几十年中，由于技术的发展，尤其是互联网的知名度，服装设计行业发生了巨大变化。过去研究时装设计的人必须亲自学习从材料到设计到裁缝的所有细节，并自己量身定制衣服。但是现在，互联网上设计师和服装生产链接之间有许多协作平台。劳动与合作分区是通过互联网进行的。设计师只需要负责样式设计，并将图纸发送给服装制造商的上游制造商，制造商将遵循设计师的说明。设计并完成服装的实际生产。

在当今时代，设计师可以创建和拥有自己的时尚品牌，而不必自己量身定制衣服，并利用互联网的优势来推广和销售，将所有其他链接留给更多专业人士。这是互联网的兴起，它带来了在时装行业工作的变化。然后，随着未来人工智能的应用，许多简单的服装制造链接可以由人工智能控制的机器完成，时装业将体验到新的转变。在过去的变化中，知道如何发现和展示美的时装设计师不会消失，因为他们的作品需要人们的想象力和创造力。由于技术的引入，工业链中的其他相关工作将继续改变。最终结果不一定是员工的减少，而是更有可能在服装设计和生产效率方面取得显着提高，并大大降低了生产成本。在此基础上，每个用户甚至都可以配备“私人”设计师。根据这一判断，时装设计师的数量肯定会在将来大大增加。

换句话说，失业问题可能并不像某些人想象的那么严重。技术发展将导致一些简单和低级工作的消失或转变，但它也会引起更多需要更多人类判断力和创造力的新工作。例如设计师，建筑师，过程设计师和经理，艺术家，作家……不仅不会更换工作，而且将来会成为稀缺的资源，吸引更多愿意在社会和经济中尝试新事物的人转型。该领域的人们从事类似的工作。

AI只是人类的工具

那些担心控制人工智能甚至破坏人类的人是对超级人工智能过于乐观的“科幻”爱好者。那些担心人工智能会替代大多数人类工作并导致全球广泛失业的人不认为科学和技术进步可以依靠自己的力量。优化社会资源分配，调整经济结构并建立新的就业秩序的保守派。

我相信，在不久的将来，人类可以预见，上述两种极端情况的可能性很小。最有可能成为现实的情况是，所有人类已经进入了人机合作的新时代。在这个时代，由人工智能驱动的机器将大大提高人类的工作效率。但是，无论从哪种角度来看，机器都是人类工具。

杰弗里·辛顿（Jeffrey Hinton）教授在接受采访时说：“机械挖掘机和自动柜员机通过替换人类的简单，重复性的劳动来提高生产效率。很少有人会说我们不应该引入这些自动化机器。提高生产效率将受到每个人的欢迎，因为它们将为每个人带来更好的生活。

杰里·卡普兰（Jerry Kaplan）认为，关于机器智能的更好思考方式是：我们有新的技术手段，我们可以将这些新技术应用于新的问题领域。由于机器学习技术的进步，我们现在处于最好的时光。 “当你有锤子时，一切看起来都像指甲。”今天，在美国，每个人都试图了解我们如何运用人工智能技术以及我们可以应用它的深入。我们正在解决自然语言处理问题，翻译问题，机器视觉问题，机器人问题等。在某些地方，人工智能效果很好，在其他地方，它无法满足实际需求。推动这一进步的主要力量本身不是智力，而是大数据和以更快，更便宜和更简单的方式访问它的能力。

当今对机器学习的兴趣与过去的每一次新技术革命都没有根本不同。

例如，机器学习与当时的关系数据库的开发非常相似。我们使用基于层次模型和网络模型的数据库。关系数据库的出现改变了一切。使用关系数据库，任何人都可以将数据库用作方便的工具，而无需聘请许多专业工程师。人工智能是一种方便的工具，可以为我们带来巨大变化，就像几十年前的关系数据库一样。

AI只是人类的工具。技术本身不是问题。问题是我们如何使用技术以及如何围绕人工智能（例如人工智能）建立匹配的社会和经济结构，并使用系统来确保每个人都可以享受人工智能带来的巨大好处。 ，与此同时，无需担心潜在的风险，例如失业。

主管：吴梁

制片人：Xia Yu