島 君 說
近幾年，伴隨人工智能而來的就業焦慮再次出現。人們普遍同意，機器學習和機器人將改變幾乎全部的工作，但是談及改變的本質和緊迫性，觀點卻眾說紛紜。
有人認為，只要10~20 年，就會有幾十億人成為經濟上多餘的存在。但也有人認為，從長遠看來，自動化的影響還是會為所有人創造新的就業機會，為社會帶來更大的繁榮。
那麼，我們是否真的來到了危險動盪的邊緣？以色列歷史學家、全球暢銷書《人類簡史》《未來簡史》作者尤瓦爾·赫拉利在他的新作《今日簡史》中斷言：這次與以往不同，機器學習將會真正讓整個情況徹底改變。
以下內容摘編自中信出版集團 2018年8月新書《今日簡史》，尤瓦爾·赫拉利 著，內容有刪改。
作 者：尤瓦爾·赫拉利
圖 片：站酷海洛
來 源：正和島
你為什麼會失業？
失業的威脅不僅來自興起的信息技術，更來自信息技術與生物技術的融合。
人類有兩種能力：身體能力和認知能力。過去，機器主要是在原始的身體能力方面與人類競爭，而人類則在認知能力方面享有巨大優勢。因此，隨著農業和工業邁向自動化，就出現了新的服務業工作。這些新工作需要人類擁有獨特的認知技能，包括學習、分析、溝通等，特別是必須理解人類的種種情緒。
而今天，人工智能已經在越來越多的認知技能上超越人類，包括理解人類的情緒。而且，除了身體能力和認知能力之外，我們並不知道還有什麼第三種能力可以讓人類永遠勝過機器。
我們必須認識到的一個關鍵點是，人工智能革命不只是讓計算機更聰明、運算得更快，還在生命科學和社會科學方面有諸多突破。在過去幾十年中，在神經科學和行為經濟學等領域的研究，讓科學家能夠“破解”人類，更清楚地瞭解人類究竟是如何做出各種決定的。
事實證明，我們從選擇食物到選擇伴侶，都不是出於什麼神秘難解的自由意志，而是數十億神經元在瞬間計算各種可能性的結果。過去大受讚譽的“人類直覺”，其實只是“辨識模式”罷了。
這意味著，就算是那些原本認為依靠直覺的工作，人工智能也能表現得比人類更好。人工智能不會比人類更有那種難以言喻的第六感，但人工智能比人類更懂得計算概率和模式識別。
不管是司機預判行人想往哪兒走，銀行經理評估借款人的信用好壞，還是律師衡量談判桌上的氣氛，依賴的都不是巫術，而是在他們毫無察覺的情況下，大腦就會通過分析面部表情、聲調、手部動作甚至體味來識別生化模式。人工智能只要搭配適當的傳感器，絕對可以把這些工作做得比人類更精確、更可靠。
因此，失業的威脅不只是因為信息技術的興起，還因為信息技術與生物技術的融合。腦科學家今天對杏仁核和小腦的研究，就有可能讓計算機在2050 年比人類更適合擔任精神病學家和保鏢。
人工智能的兩種“非人”能力
連接性和可更新性
人工智能不僅能夠侵入或破解人類，在以往認為專屬於人類的技能上打敗人類，更擁有獨特的非人類能力，使得人工智能和人類之間的差異不是程度高低的問題，而是完完全全的兩回事。人工智能特別重要的兩種非人類能力是“連接性”和“可更新性”。
人類都是個體，很難將所有人彼此連接，從而確保他們都能得到最新信息。相反，計算機並不是彼此相異的獨立個體，因此很容易把計算機集成為一個單一、靈活的網絡。所以這樣說來，我們面臨的不是幾百萬臺計算機和機器人取代幾百萬個工人，而是所有作為個體的工人都會被一套集成的網絡所取代。
因此，討論自動化的時候，不該把“一位司機”的能力拿來和“一臺自動駕駛汽車”比較，也不該把“一位醫生” 和“一位人工智能醫生”進行比較，而該拿“一群人”的能力和“一套集成網絡”進行比較。
舉例來說，如果世界衛生組織確認出現某種新的疾病，或者某實驗室研製出某種新藥，目前幾乎不可能讓全世界所有人類醫生都得知相關的最新消息。
但相較之下，就算未來全球有100 億個人工智能醫生，各自照顧一個人的健康狀況，仍然可以在瞬間實現全部更新，而且所有人工智能醫生都能互相分享對新病或新藥的感受。
有人可能會反駁說，把個體人類轉換為計算機運算網絡之後，就會失去個性化所帶來的優勢。他們認為，如果某位人類醫生做出了錯誤判斷，並不會因此讓世界上所有的患者都喪命，也不會阻礙所有新藥的發展。
相反，人工智能醫生都屬於某一系統，一旦該系統出錯，結果可能就極其嚴重。但事實上，集成的計算機系統可以在不失去個性化優勢的情況下，把連接性的優點發揮到極致。
比如可以在同一個網絡上運行多種算法，這樣位於偏遠叢林山村裡的病人通過智能手機能找到的就不只是某位醫學權威，而是上百位不同的人工智能醫生，而且這些人工智能醫生的表現還會不斷被比較。你不喜歡那位IBM 醫生的診斷嗎？沒關係。就算你現在被困在乞力馬扎羅山上，也能輕鬆找到別的醫生，尋求第二意見。
在一個信息爆炸卻多半無用的世界，清晰的見解就成了一種力量。
這很可能會給人類帶來巨大的好處。人工智能醫生能為幾十億人帶來更好、更便宜的醫療保健服務，特別是那些目前根本沒有醫療保健服務可用的人。因此，如果只是為了保住工作就拒絕相關領域的自動化，絕對是不明智之舉。畢竟，我們真正該保護的是人類，而不是工作。
顯然，目前還沒人能夠確定機器學習和自動化究竟會對未來的各種行業產生怎樣的影響，想預估相關時間表也絕非易事。但我們不能太過樂觀，一心認為會有足夠的新工作來彌補被淘汰的工作，將會十分危險。
信息技術和生物技術在21 世紀給人類帶來的挑戰，會比蒸汽機、鐵路和電力在上個時代帶來的挑戰大得多。現代如果測試失敗，可能導致的就是核戰爭、基因工程怪物或生物圈的徹底崩潰。所以，我們只能比面對工業革命時做得更好才行。
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