技術型“狼來了”：AI到底會不會搶走我們的工作？
時近年末，科技界的大小會議開始井噴。
參加了不少人工智能領域的會議之后，我發現了一個標準的AI峰會套路：宣傳海報上要提問AI會不會毀滅人類；主持人開場時候要講AI政治取代人類；圓桌會議時候一定要問每位嘉賓哪些工作會被AI給取代
我想，以上可以稱之為標準的AI嚇死你套餐。
當然了，有這樣的情況也不奇怪。在國外，有馬斯克這樣的網紅企業家每天在推特上提醒人類AI的威脅；在國內，媒體和布道師們動不動就要說AI又可以干什么什么了，又有哪些人要失業了。加上根深蒂固的影視文學印象，AI要干掉人類這件事似乎就這樣一遍遍被灌輸到普通人的腦海里。
但事實果真如此嗎？
也許有必要從更大的結構上來看AI與人類的關系了。當然，這里要先說明一點：人類對AI的恐懼來自兩個方面，首先是AI會否成長出自己的智能，從而取代人類；其次是AI的能力提升后，會不會擠壓自己的工作機會。
第一個問題說實話還非常遙遠，從現在到某個AI奇點之間的不可知因素還太多太多。即使AI會覺醒，那也是若干世代之后才應該擔心的問題。就像銀河系終究將和其他星系相撞一樣，就算必然會發生，也不關我們什么事。
如今我們主要應當思考和回答的，是AI到底會不會奪走我們的就業機會？
永遠無法阻止技術的滾輪型前進
馬云在烏鎮談AI，用了這樣一個例子：清朝抵制鐵路的原因之一，是擔心沿線挑夫會失業，影響社會穩定。結果也確實是這樣，挑夫們真的失業了，但是鐵路在今天創造了200萬直接就業機會，他們比挑夫賺的更多、工作更體面。而且更重要的是，鐵路給整個社會經濟帶來了深遠和結構化的影響。
這就是技術的滾輪型前進。
當某種技術應用開始大規模部署在社會中的時候，必然有一些舊有崗位被淘汰，也必然有一些新興工作誕生。循序往復，人類才能在生產力的數字曲線上越走越遠。
這個進程是永遠無法阻擋的，但是卻可以順應和利用。舉個例子，假如某個高人極其熱愛BP機產業（不知道還有沒有人記得這東西了），一生謹守BP機修理這個工作不放，那么現在他大概早就餓死了。但是如果他敏銳的抓住了技術更新換代的節奏，依靠BP機業務建立起的客戶、渠道和經驗，先人一步進入手機和智能手機產業，那么不出大問題的話，應該已經賺得盆滿缽滿。
類似的情況可能也發生在我們面對人工智能的時候。我們看到了一些數據關系類、模糊識別類的工作正在快速被AI取代。但是同樣也應該看到，人工智能產業正面臨著巨大的人才和配套服務缺口：數據清洗與管理、針對AI的非技術崗位、智能化與傳統業態的結合等等，都急迫需要大量勞動崗位來滿足發展需求。
此消彼長之下，人工智能究竟是奪走了工作機會，還是創造了工作機會呢？恐怕兼而有之，重要的是人本身，要懂得睜開眼睛，張開懷抱。
就像馬斯克每天吆喝著AI要奪走人類工作，但他旗下以及投資的企業卻一刻也沒有停止過對AI的探索和利用。無論他的話究竟目的何在，至少他的所作所為，已經很誠實的告訴了我們該如何對待AI。
機器智能化對實體經濟的加持，會比互聯網大很多
車輪效應之外，我們或許還應該看到AI的一些全新特點。
回想一下，互聯網興起的這些年中，一直沒有缺少傳統企業與實體經濟從業者對互聯網的指責和詬病。認為互聯網搶走了就業，帶走了社會機遇等等。
結果呢？結果證明互聯網是擁抱和改變世界的捷徑。無數年輕人因互聯網而獲得了人生第一份工作，無數創業者用互聯網實現了夢想，無數普通勞動者因快遞、外賣、家政服務等互聯網相關產業的興起而豐衣足食。
從社會的大層面來說，互聯網絕不是搶奪者。而到了AI這里，傳統經濟與新興技術之間最后的鴻溝也許消弭。互聯網興起時實體經濟感到惶恐，是因為自己沒有機會加入這個局面，但AI卻能夠通過機器識別、IoT、可視化技術等各種各樣的方式進入傳統企業當和實體經濟內部。在效率聚合、連接可能性和商業精準度等層面幫助傳統企業進入全新的軌道上。
從這個角度看，AI相比很多技術變革來說是更溫和、更友善的。它確實會快速消除一些工作的存在必要性，但卻可以讓更多的工作尤其是經濟結構穩定、輻射更廣闊人群的制造業、能源業和農業獲得工作質量與效率、收益的提高。
相比于某幾個顯性的AI表征，更多的AI技術是后端化和漸進性的。機器的智能化，將對實體經濟產生巨大的加持作用，從而讓這些領域的從業人群受惠。
當你發現你家鄉的老工廠，KUKA機器人示教器維修，因為AI而煥然一新，親戚朋友可以依靠更智能的機器降低勞動量，m.sonanjido.com，獲得更好收入的時候，你真的能硬起心腸敵視AI嗎？
AI重構，可能是給基礎層勞動者的禮物
我們在討論AI搶奪就業的時候，腦子中浮現出的第一個畫面，大概是城市里到處都是跟人類長得差不多的機器人。服務員、快遞員、建筑工人全都是機器人，于是我們開始恐懼，平民百姓又不懂AI技術，在這個世界中如何自處？
其實吧，這個畫面中有很多邏輯漏洞。比如干嘛要設計跟人類一樣的機器人呢？那成本多高效率多低啊？人類真正設計并投入使用的飛機輪船汽車，其實沒有一個是擬人化設計的。因為人類作為一種最充沛的勞動力，是沒有必要設計機器去替代的。
其次，我們想象的還是具有獨立意識，卻又系統封閉的機器人。任何一種AI技術，都是設計來滿足人類需求，增強與人類交互的。別說獨立意識的機器人造不出來，就算能，也不會去做自行其是的機器人。
以上是希望說明一個簡單的道理：AI真正到來時，可能跟我們被電影、漫畫灌輸的情景并不一樣。
比如說上面說的普通人不懂AI的問題。事實上，假如沒辦法讓普通人更好的理解和交互，那么這個AI技術顯然還不夠成熟。
之所以要用知識圖譜、機器學習等方式讓AI來模仿人類的思維和智慧，本質上是希望人可以更好的指揮、運用和修正機器。而不是為了讓機器駕馭人類。
恰恰與想象中相反，大量自然交互方式加持的AI體系，以及完備的數據可視化技術，可能會成為信息技術首次面向普通人開放的大門。
舉個例子來說，一個每天早上給飯館送菜的小老板，他不知道哪些地方最需要自己商品，不知道接下來什么會漲價什么會降價，也不知道每天出行應該怎樣規劃路線，遇到天氣問題該如何調整等等。他每天的工作只能靠經驗摸索，有時靠運氣，有時靠天意。
假如他想讓這一切都靠譜一些，用技術解決問題，他應該怎么做呢？自學計算機科學、統計學、物流學、經濟學，然后自己分析城市交通和市場供需的數據？這顯然不現實。
但假如AI分析城市交通、物流和市場指數的系統比較成熟，并且形成可視化化交互機能。一個普通人就可以直觀看到整個城市的物流交通和經濟流動數據，從而做出讓自己效益最大化的選擇。
AI把多元數據和信息集成化展現，把原本需要復雜學識門檻的技術用自然交互方式釋放出來，都是讓復雜的東西簡單了起來。
中產階級和高端人群本身就是各種技術的受益者。而AI帶來的技術交互門檻降低，最重要的受惠者，卻是那些在信息時代無法觸碰技術紅利的普通人。
試問，除了AI，又有哪種技術能在可見的時間軸中為他們服務呢？
對于大多數人，AI是公平的。
結束語
以上這些分析，只是希望指出AI的進程中，我們可能不會輕易想到的另一面。當我們驚異于自己的工作快被AI替代時，卻很少看到我們能擁抱AI獲得更好工作的可能，庫卡機器人，也沒有意識到AI給更多勞動者帶來的實惠和驚喜。
并不是說AI不會搶奪工作，任何新技術都會搶奪工作。問題是我們應該認清AI搶奪工作這件事的真正力度，不要被假象和片段蒙了雙眼。