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人工智能是否會取代人的地位?

如意 ? 來源:今日頭條 ? 作者:浣語 ? 2020-11-11 14:43 ? 次閱讀
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清華大學金融教授李稻葵,取得畢業(yè)美國哈佛大學經(jīng)濟學博士學位,不僅是斯坦福大學胡佛研究所國家研究員,也是中國與世界經(jīng)濟研究中心主任,常年深耕于現(xiàn)代經(jīng)濟學的改革與發(fā)展,對中國宏觀經(jīng)濟的運行、發(fā)展模式制度、大國經(jīng)濟策略等,都頗有心得。

對于當今市場火爆異常、炙手可熱的“人工智能AI)”概念也有獨到的見解。在關(guān)于人工智能的大會、論壇上,多次發(fā)表演說,從更加學術(shù)、理性的角度,向觀眾闡述了人工智能的交互關(guān)系、應(yīng)用前景、市場現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢等相關(guān)概念。

由此引發(fā)了一個發(fā)人深省的話題:人工智能是否會取代人的地位?

一、 我們的人工智能處在什么樣的發(fā)展階段?

人工智能是當今科幻片中不可或缺的話題,“機器人三定律”、“邏輯與情感”、“人機對戰(zhàn)”等話題,始終為我們所熱議。在沖破人類設(shè)定的藩籬后,機器人變得與真人一樣擁有心智,并開始尋求對人類的控制和奴役,《機械姬》、《我,機器人》、《西部世界》等熱門作品,都遵循著這樣的線索。

根據(jù)定義,人工智能是計算機科學的一個分支,以“智能”為研究對象,其終極目的就是讓機器能像人一樣 “聰明”,用“人”的視角去理解和認知這個世界,并最終用于服務(wù)人類。這是人工智能發(fā)展的終極目標。

但是,我們今天所掌握的技術(shù),還遠遠達不到這樣的水準。如果要分類,我們?nèi)蕴幱凇叭斯ぶ悄堋弊畛跫壍碾A段,李稻葵教授就斷言,即使距離“無人駕駛”這種入門級的“人工智能”,我們至少還需要再花上十年的時間,才能實現(xiàn)真正的商用。

我們今天既無法真正理解人類的思維模式,也無法準確歸納我們自己編輯的人工智能。尤其是在文本翻譯、語音識別、視覺辨析等方面,人工智能就是一個“黑盒”,我們只能通過大量的數(shù)據(jù)輸入,得到預設(shè)結(jié)果的輸出,而其中的邏輯過程,就像盲盒一樣無從被掌握。

就像在圍棋界大殺四方的“阿爾法狗”,在大數(shù)據(jù)處理方面所向無敵,卻無法理解不同語境下,反問、嘲諷、雙關(guān)等稍微復雜一點的修辭。

處在“初級階段”的人工智能,卻已經(jīng)在“生產(chǎn)側(cè)智能化”和“大數(shù)據(jù)分析”方面嶄露頭角。我國是制造業(yè)大國,在近100萬億元人民幣的經(jīng)濟產(chǎn)量中,有四成屬于制造業(yè)的貢獻,所以我國有著40萬億元人民幣的產(chǎn)業(yè),可以或者正被人工智能改造,應(yīng)用前景非常廣闊。

另外一個被嚴重低估的領(lǐng)域,是通過大數(shù)據(jù)的合理算法,針對消費態(tài)勢制定合理的商業(yè)決策,來實現(xiàn)產(chǎn)品的精準定位。與消費相關(guān)的零售行業(yè),已經(jīng)達到甚至超過我國GDP的一半,達到了可怕的50萬億元人民幣。

人工智能的商業(yè)運用有著無限美好的未來,在已經(jīng)取得成果的前提下,刺激著市場的資金大量涌入。

“人工智能”無疑是當下熱錢眼中的“香餑餑”,只要扯上一點關(guān)系,一個概念、一本企劃書、一場激情演說,就能換來巨額的投資。

但在李稻葵教授看來,人工智能領(lǐng)域如今已經(jīng)存在相當大的泡沫,很多產(chǎn)品匆匆推出,都以失敗告終。所以我們要清楚得認識到,我們對于這一領(lǐng)域的認識還很膚淺,前路漫漫,需要摒棄浮躁和急進的心態(tài),靜下心來繼續(xù)埋頭苦干。

二、我們是否應(yīng)該害怕人工智能?

影視作品里的人工智能,挑戰(zhàn)起人的權(quán)威,對人類社會造成了極大的威脅,是我們的頭號公敵。距離“人工智能”意識覺醒還有相當遙遠的距離,我們并不需要太過擔心,眼下的人工智能,仍然是一種沒有思維“服務(wù)工具”,本質(zhì)上與斧頭、汽車、手機等并沒有太大的差別。

但是有一點與眾不同的是,人工智能對于人有著很強的替代性,尤其在一些標準化、大批量、重復性高的行業(yè),人工智能更加高效和穩(wěn)定,并且價格更加低廉。

人工智能勢必在不久的將來,取代一大批人的工作,應(yīng)該是不爭的事實。但是,如果說人工智能將完全取代人類,則有待商榷了。

可以作為參考的是,在18世紀中期到19世紀,全球范圍內(nèi)掀起了兩次工業(yè)化的浪潮,更高效的機器作坊一度引起工人的恐慌,他們將失業(yè)、壓榨和貧困的根源,歸結(jié)到機器的身上,掀起一系列運動,打砸設(shè)備和廠房,想以此來改變自己的命運。

其中以1811年-1812年英國的“盧德運動”最為出名,他們形成了嚴密的組織,有組織、有計劃地開展破壞。

“人工智能”在被大肆宣傳引起全社會關(guān)注的同時,傳統(tǒng)的“機器換人”問題又被很多人提起,一批極端的工業(yè)化、數(shù)字化、自動化、智能化等一切新科技的反對者,又漸漸有了市場。

各種新聞媒介、影視作品,都在大力宣傳著人機關(guān)系的“潘多拉魔盒”,從而將人工智能推向了對立面。

歷史的發(fā)展證明了 “盧德分子”認知上的錯誤:機器化大生產(chǎn)的發(fā)展,并沒有帶來他們預想中的“失業(yè)潮”,相反,勞動力的轉(zhuǎn)移和升級,帶來了更多新的產(chǎn)業(yè)和崗位,養(yǎng)活了更多的人。新技術(shù)、新科技帶來了生產(chǎn)力的提高,帶來了生產(chǎn)效率的突飛猛進,也將人從繁重的工作之中解放出來。

我們今天的“8小時工作制”、大量的休假時間,都是工業(yè)化帶給我們的福利。如今人類有大量的閑暇時光,去體育賽場拼搏、去進行文化藝術(shù)的創(chuàng)作、去進行環(huán)球旅行,根本溯源還是生產(chǎn)力發(fā)展的結(jié)果。

“技術(shù)向善”必然是當今乃至往后很長遠的時間里,人類社會的發(fā)展主流。我們無需去懼怕技術(shù)的發(fā)展,更不應(yīng)該對人工智能心存芥蒂,“人機”的友好交互為我們未來社會繪制了美好的藍圖。

三、人工智能發(fā)展的大背景下,產(chǎn)業(yè)工人何去何從?

李稻葵教授認為,現(xiàn)在的人工成本還是相當高的,以快遞行業(yè)為例,快遞員的起薪,能達到8000元,如果你勤勞一點,甚至能破萬元。這個工資水準,遠遠高于清華畢業(yè)生的平均工資。這些拿著高薪的快遞小哥,反而是最應(yīng)該有“危機意識”的。

完整的物流運輸,從攬件、分揀,到運輸、投遞,可以說都是流水作業(yè),機械性非常強,因此也最容易被替代。很多快遞公司,已經(jīng)在這些方面大力開發(fā),實現(xiàn)全部的智能化,過程中幾乎不需要有人參與。這不僅大大提高了效率,還壓縮了成本,讓物流的價格進一步降低。

商業(yè)化之下的競爭已經(jīng)日趨激烈,資金、價格、技術(shù)、市場都是白熱化的戰(zhàn)場。任何企業(yè)都不會是慈善機構(gòu),不會為了所謂快遞小哥的“福祉”,去高薪養(yǎng)著他們??梢韵胍姷氖?,一旦智能化物流技術(shù)成熟,快遞行業(yè)無疑將面臨一次大洗牌。

不止是快遞行業(yè),很多產(chǎn)業(yè)工人也面臨著相同的問題。可以斷言的是,人工智能并不能改變?nèi)说闹黧w地位,但在短時間內(nèi),也一定會奪走一部分人的飯碗。隨著我國經(jīng)濟實力的上漲,勞動力成本也是水漲船高,很多企業(yè)已經(jīng)不堪重負,在積極尋求替代的方法。

快遞行業(yè)

作為產(chǎn)業(yè)工人,在大浪淘沙之中,要能屹立于時代潮頭,就必須積極擁抱新的技術(shù)。根據(jù)筆者的調(diào)研發(fā)現(xiàn),在一些工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標桿工廠,在積極推進智能化制造的過程中,雖然減少了勞動密集型生產(chǎn)模式,但對于業(yè)務(wù)和技術(shù)都熟練掌握的復合型人才,相較以往卻更加渴求。

通過主動學習和提升,掌握較高技能的產(chǎn)業(yè)技術(shù),非但不用擔心機器人的“搶崗”,反而會被各家企業(yè)追捧,將機器人“踩”在腳下。

從政策層面也應(yīng)該加強引導,在教育領(lǐng)域大做文章。結(jié)合人工智能商用科技,在高校、職校普及“產(chǎn)教融合”的雙元制教育,打造一批能夠適應(yīng)新時代要求的人才隊伍。

在今天激烈的國際競爭中,職業(yè)工人的基礎(chǔ)素質(zhì),一定程度了決定了國家的工業(yè)實力。如今日本、德國的發(fā)展,正是依賴了職業(yè)教育的發(fā)達,培養(yǎng)了一大批素質(zhì)極高的“藍領(lǐng)工人”。

德國工業(yè)生產(chǎn)

在前兩次工業(yè)革命中,中國都錯失了機會,導致了近代的落后與挨打。第三次科技革命以計算機為代表的信息技術(shù)興起,中國加緊了追趕;而人工智能、5G為代表的新技術(shù)時代也已經(jīng)到來,我們正在努力實現(xiàn)“彎道超車”。

歷史證明,固步自封的因陳守舊只能帶來失敗,只有銳意進取才有成功的機會,盡管這個過程可能遇到陣痛,但我們并無其他選擇。我們需要發(fā)動全社會的激情,去擁抱人工智能時代的到來。
責編AJX

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