首页>人物·生活>聚·焦点聚·焦点
郝景芳:人类哪些能力,AI无法取代
作者:知名科幻作家,凭《北京折叠》获雨果奖 郝景芳
在写《北京折叠》的时候,我曾预测了机器人取代人类劳动后造成的社会影响。当时,我原以为受冲击最大的是底层劳动力,但按照目前的技术趋势看,反而是初级和中级白领的工作最容易被取代。
为什么这样说呢?因为底层劳动力只有工厂工人容易被取代,而服务业从事者反而很难被取代,因为机器人的灵活性不如人,非标准工作环境会让机器人无所适从。
但相对而言,很多白领工作因为工作环境简单、工作内容重复、基本上是与数据和文档打交道,很适合人工智能去做。可以说未来只要是标准化、重复性工作,多数都可以交给人工智能来做。
在未来,白领们需要具备哪些能力,才不会被机器人取代呢?我将这些能力归类为以下三种:
与人工智能相处的能力
第一种能力,是围绕人工智能发展产生的。人工智能并不是洪水猛兽,相反,它们可以让我们的工作事半功倍。人类需要理解人工智能,懂得如何与人工智能和谐相处,并利用人工智能更好地服务于自己。
而与智能世界相处,基础思维能力仍然是重要的。人工智能时代,知识技术更新很快,人们需要不断自我学习,让自身更新的速度与时代匹配。而自我学习能力,最需要的是良好的自主阅读能力、抽象思维能力、自我反思能力。
阅读和数学抽象思维不是人类本能,必须通过系统化教育打好基础,我不赞成僵化灌输的教学法。学习语文、数学,不是学习背诵和计算,而是要理解语言表达的内涵,抽象思维的逻辑。人工智能程序的基础仍然是语言概念表达和数学逻辑思维。
在未来,围绕人工智能会有一系列的衍生职业。而普通人即使不懂得人工智能背后的技术原理,只要能充分理解它的应用场景,也仍然可以最大限度利用人工智能工具,改善自己的生活与工作,让社会变更好。
与人相处的能力
第二种能力,是围绕人际沟通领域产生的。个人判断,在未来很长一段时间,人与人沟通交流仍然是机器不可取代的。一方面,即使人工智能进一步大力发展,它们离理解人类世界和人类心思仍然有较大差距,因而不可能完全替代人际沟通。
当人工智能接管大量基础单一型工作之后,人与人沟通会是需求更广的领域,剩下的绝大多数职位和需求可能都集中在需要人与人大量沟通协作的领域。因此,想要跟得上智能时代的发展,与人沟通的能力会变得越来越重要。
可以想象,未来不可能再像过去一样,一份工作可以一成不变地做一辈子。标准化工作都容易被机器自动化,而非标准化工作,一般都意味着大量不确定性,需要不断磨合、团队协作、沟通、修改、随机应变、相互妥协。
例如一个节目摄制组,一些形成惯例的机位摄制可能可以自动化运行,一些基础脚本和服务工作可以每期交给人工智能,但是每期节目仍然需要大量现场临时调整、与参与节目的嘉宾沟通、节目本身的创意沟通,人与人协作。
未来,在情感关怀与陪护、人的社交娱乐方面,也会有更多基于人心灵沟通的需求。
超越人工智能的能力
第三种能力,是未来需求的关键性能力:做那些人工智能难以做好的事情,给人工智能指引方向。
什么是人工智能做不到的能力?核心中的核心是两条:世界观和创造力。
我琢磨了很久,才想出这两个关键词。人类所拥有的不少能力,是人工智能目前尚不具备的,还需要很长时间发展和算法的突破,才有可能有所进展。
而那些能力则包括常识、抽象思维、跨学科认知、感知他人心思和情感、元认知、对不确定价值目标进行抉择等等。将所有这些具体的能力汇集到日常生活工作中,就可以总结为两点:世界观和创造力。
世界观是常识的升级,是我们对世界的全景认知。目前,人工智能理解专业性问题已经非常出色,但综合性问题仍然让其非常困扰。
围棋人工智能可以下围棋、医疗人工智能可以看病、金融人工智能可以投资、销售人工智能可以推销,然而没有人工智能可以用同一系统学会两个领域的事。它们可以从海量专业数据中总结规律,但是回答不出日常生活中的情境问题——日常生活的问题总是涉及跨多个知识领域的综合常识。
而人类对此有着天生的本能,我们能够建构整个世界的模型,把人放在大量背景知识组成的常识舞台上,对其行为加以理解。
常识的升级让我们具有洞察力和世界观。各方面的常识越丰富坚实,相互之间联系越清晰,你越能一眼看到各个部分的问题,找到系统性解决方案,理解全局局势,从而判断出趋势。
这种系统性趋势理解和基于过去趋势经验的外推不同,它是对多领域知识相互关系的理解,根据各部分关系的走势变化,对整体趋势做出判断。如果只能学习某一模块内的专业知识,不可能对全局有所把握。
这种能力,绝不仅仅是单纯输入数据能够做到的。IBM的人工智能“沃森”几年前就输入了维基百科的多学科知识,也在知识竞赛中打败人类选手,但它并不能运用这些知识为人类提供有价值的创新。
而我们的世界观,能让人类有跨专业的创新能力——从物理和生物的结合中做出蛋白质组学;把音乐领域理论带入建筑设计;能将政治、经济知识与生活场景对应,最终以波普艺术的方式呈现出产品。
构建知识的全景舞台,让多学科门类知识搭配组合,创建更有意义的事物,这是目前的人工智能难以跨越的一步。
另一方面,创造力是生成有意义的新事物的能力。它是多种能力的综合,一方面要求理解旧事物,另一方面能够想象新事物。对既有数据的学习和遵循是人工智能可以做的,但是对不存在的事物的想象,人工智能远远不如人类。
说有意义的新事物,是因为目前人工智能有一种“伪创造力”,也就是随机制作或统计模仿。只要一个程序,就可以随机生成一百万幅画,或者统计畅销小说中的语句和桥段,进行模仿和组装。但这不是有意义的创造,它们不懂它们创造了什么。
真正的创造力,应该是对问题的深刻洞察,提出与众不同的全新的解决方案,或是对想象的极大拓展,让奇思妙想转化为可实现的全新作品,或是对人性的复杂领悟,把人心不可表达的感触转化为可表达的感人艺术。
创造力让人不断拓展自身的边界。在越来越大的版图中,将重复机械的工作交给机器做,人类才能在新大陆找到存在空间。有创造力的人越多,新版图就越大,能够容纳的人就越多。但进入的前提是,需要具备创造力。
创造力仍然是人类独特的能力,它需要太多人类特质做基础:审美能力、独特的联想能力、敏锐的主观感受、冒险精神、好奇心和自我决定、发散思维和聚合思维的切换,最后,还需要对事情强烈的热爱。
编辑:位林惠
关键词:人类 工作 取代 理解



中国制造助力孟加拉国首条河底隧道项目
澳大利亚猪肉产业协会官员看好进博会机遇
联合国官员说叙利亚约1170万人需要人道主义援助
伊朗外长扎里夫宣布辞职
中国南极中山站迎来建站30周年
联合国特使赴也门斡旋荷台达撤军事宜
以色列前能源部长因从事间谍活动被判11年监禁
故宫博物院建院94年来首开夜场举办“灯会”
法蒂玛·马合木提
王召明
王霞
辜胜阻
聂震宁
钱学明
孟青录
郭晋云
许进
李健
覺醒法師
吕凤鼎
贺铿
金曼
黄维义
关牧村
陈华
陈景秋
秦百兰
张自立
郭松海
李兰
房兴耀
池慧
柳斌杰
曹义孙
毛新宇
詹国枢
朱永新
张晓梅
焦加良
张连起
龙墨
王名
何水法
李延生
巩汉林
李胜素
施杰
王亚非
艾克拜尔·米吉提
姚爱兴
贾宝兰
谢卫
汤素兰
黄信阳
张其成
潘鲁生
冯丹藜
艾克拜尔·米吉提
袁熙坤
毛新宇
学诚法师
宗立成
梁凤仪
施 杰
张晓梅


