萬維鋼 日課246丨我們對人工智能可能有點想多了

我們專欄經(jīng)常說些人工智能的事兒，今天我想說個反方的意見。這幾年人工智能的話題越來越熱，媒體似乎得了一種病，叫“人工智能恐懼癥”?？赡苡械娜苏娴暮ε氯斯ぶ悄?，也可能有的人只是覺得這么說比較好玩，總之人們很喜歡夸大人工智能的威脅。

人工智能恐懼癥的一個最新例證，是這幾天 Facebook 關(guān)閉了一個聊天機器人項目。

最早的說法是這樣的。 Facebook 開發(fā)了兩個聊天機器人，讓他倆互相聊，想看看能聊出什么。結(jié)果兩個機器人聊著聊著就不用人類語言了，他們似乎發(fā)明了一種自己的語言！Facebook 工程師已經(jīng)看不懂他們聊天的內(nèi)容了，擔心這么下去可能會失控 —— 也許兩個機器人演化一個什么危險的技術(shù)毀滅人類 —— 于是趕緊把插頭拔了，終止了這個項目。

這個說法不僅僅是危言聳聽，而且是胡說八道。事實是 Facebook 想用兩個聊天程序模擬人類談判的過程，事先的設(shè)定沒有搞好，導致機器人說著說著說出來的話就不符合標準英文語法了 —— 但并不是發(fā)明了什么新的“高效”語言 —— 工程師完全理解他們的“語言”，都是一些低效率的、語法錯誤的話。

Facebook 關(guān)閉這個項目，并不是因為人工智能太強了超出了工程師預期。正好相反，是因為這兩個程序的表現(xiàn)太弱了，沒有達到預期，項目不值得繼續(xù)進行。整個事件的報道烏龍并不是中文媒體的錯，最早是幾個英文媒體起的頭，中國記者只是跟進。Quartz 網(wǎng)站有篇文章（https://qz.com/1043365/facebook-didnt-kill-its-language-building-ai-because-it-was-too-smart-it-was-actually-too-dumb/）詳細考證了事情的來龍去脈，中文的“品玩”網(wǎng)也有個很好的分析（http://www.pingwest.com/facebook-ai-didnt-lose-control-and-create-new-language/）。

所以不用擔心，F(xiàn)acebook 并沒有發(fā)明差一點毀滅人類的人工智能。雖然現(xiàn)在人工智能的水平已經(jīng)在圍棋上超過人類，已經(jīng)能做出更好的醫(yī)療診斷、能在一定程度上實現(xiàn)機器翻譯，能開車，但是距離對人類產(chǎn)生威脅還有本質(zhì)的差距。

新東西往往是這樣，剛開始出來的時候人們不怎么重視，一旦重視了就會過分重視。學術(shù)界 —— 大概除了霍金之外 —— 沒有幾個人相信人工智能對人類有迫在眉睫的安全威脅，但是學術(shù)界的確有很多人擔心人工智能會導致人類的大規(guī)模失業(yè)。

這個觀點，現(xiàn)在也慢慢有點冷靜下來了。

我想根據(jù)我這幾年所了解的情況，給你梳理一下學者們 —— 特別是經(jīng)濟學家 —— 對人工智能取代人類工作這個問題的認識演變。

關(guān)于機器取代人類工作的擔心，從工業(yè)革命以來一直都有，歷史上都有過教訓，那就是人類總會發(fā)明新的工作，無非是藍領(lǐng)工作被機器取代，大量的人轉(zhuǎn)進到白領(lǐng)工作。這個道理非常簡單，本來嚴肅學者并不在乎什么人工智能對工作的威脅。

但是大約從2010年開始，問題變得嚴肅了。

1.失業(yè)率

2012年，麻省理工學院的兩個管理學教授，埃里克·布林約爾松（Erik Brynjolfsson）和安德魯·麥卡菲（Andrew McAfee）出了一本書，叫《與機器競賽》（ Race against the machine ），從經(jīng)濟學的角度，把人工智能取代人類工作這個問題嚴肅地擺在世人面前。他們2016年又出了第二本書，叫《第二個機器時代》（ The second machine age ），說了類似的意思，這本書還被認為是近年以來最重要的一本商業(yè)管理類書籍。

讓這兩個人變得這么嚴肅的，主要有兩個原因。首先是以前機器取代人，都是取代簡單的勞動 —— 比如說自動化生產(chǎn)線取代藍領(lǐng)工人，或者自動提款機取代銀行職員之類 —— 而這一次人工智能要取代的是放射科醫(yī)生、翻譯、甚至是律師這種高端工作。

第二點，也是最重要的一個證據(jù)，是當時美國居高不下的失業(yè)率。兩人發(fā)現(xiàn)，2008年金融危機導致的經(jīng)濟衰退，其實到2010年的時候就已經(jīng)結(jié)束了，公司的利潤率幾乎已經(jīng)是歷史最高水平 —— 只有失業(yè)率沒有好轉(zhuǎn)。所以兩人判斷，這是因為自動化！資本家拿著機器就把活兒干了，不再需要那么多工人了。

這就是一個有點可怕的局面：自動化的確在幫助經(jīng)濟增長，但是大多數(shù)人享受不到，因為你的工作被人工智能搶走了，不帶你玩了。

但是今天看來，以我之見，這兩人的話說得有點太早了。下面這張圖是金融危機以后美國失業(yè)率的變化情況 ——?

如果你站在2012年看，失業(yè)率的確仍然很高，可是誰能想到，此后失業(yè)率是一路下降，今天已經(jīng)降到了4%？現(xiàn)在可以說是美國歷史上就業(yè)狀況最好的時期！

但是經(jīng)濟學家擔心并沒有停止。

2.有工作，但不是好工作

到了2016年，經(jīng)濟學家都承認現(xiàn)在失業(yè)率已經(jīng)很低了。不過羅格斯大學（Rutgers University）的經(jīng)濟歷史學家詹姆斯·利維斯通（James Livingston），有一個說法。他說現(xiàn)在雖然失業(yè)率低，一般人都能找到工作，但是找到的都不是什么好工作。普通人的工資水平太低了。

造成這個局面不一定是因為自動化，更可能是因為全球化，美國工人面臨發(fā)展中國家低工資工人的競爭。但是這個局面跟人工智能威脅論的邏輯是一致的，因為人工智能的確是取代某些辦公室工作比較容易，但是取代園丁、餐館服務員這樣的體力工作反而比較難。

所以從長期看來，人們有理由繼續(xù)擔心人工智能。比如赫拉利在《未來簡史》書中就提到一項研究，列舉了一系列高端工作，終將被機器取代。我們?nèi)照n在《未來簡史解讀 6 - 二十一世紀的三種人》這期專門講過。

與此同時，我們專欄的老朋友泰勒·科文，貢獻了另一種擔心。

3.有工作，但不是直接創(chuàng)造財富的工作

我們講過泰勒·科文的《自滿階級》這本書，科文的一個重大觀察，是過去這幾十年以來，美國的技術(shù)進步都是一些小打小鬧、讓生活更方便一點的東西，而不是真正能帶來重大改變的突破?？莆膶θ斯ぶ悄艿挠^察也是這個視角。

就在幾天之前，7月26日，科文在彭博網(wǎng)站發(fā)表一篇專欄評論，“在一個機器人主導的經(jīng)濟里，人類都成了市場營銷者”（ In a Robot Economy, All Humans Will Be Marketers ）。這篇文章說現(xiàn)在人工智能的確沒有大規(guī)模取代人的工作，但是人工智能改變了人的工作結(jié)構(gòu)。人類工人正在從生產(chǎn)領(lǐng)域，向市場營銷領(lǐng)域轉(zhuǎn)移。

比如說自動提款機剛出來的時候，人們擔心銀行是不是要裁掉很多服務員？結(jié)果發(fā)現(xiàn)根本沒有?，F(xiàn)在滿大街都是自動提款機，可是你走進銀行，還是有很多笑容可掬的服務員等著為你服務。但是他們的角色變了 —— 現(xiàn)在更多的是提供一種更人性化的服務，其中最重要的一項，可能是給你介紹理財產(chǎn)品。

科文擔心的，也正是這一點。機器更適合生硬的操作，市場營銷需要理解人，所以人類在這方面似乎不用擔心很快被機器取代。可是科文注意到， 現(xiàn)在一個企業(yè)用于市場營銷的成本越來越高，等于說生產(chǎn)東西不重要，能賣出去最重要。

那這么一來，真正的技術(shù)進步、真正的經(jīng)濟增長又在哪里？難道人類從此只能干“軟”活了嗎？

總之不管怎么說，經(jīng)濟學家都在擔心人工智能。但是最近有篇新論文，說也許不用擔心。

4.別擔心了，你的工作還在

7月15日，幾個德國經(jīng)濟學家在 Economics Letters 發(fā)表一篇新論文，“重新評估自動化危險”（ Revisiting the risk of automation ），說人工智能取代工作的能力其實沒那么可怕。

這篇論文說，以前的經(jīng)濟學家估計人工智能會占領(lǐng)多少個人類工作，用的方法太粗糙了。前人動不動就算出來說各個領(lǐng)域會有一半的工作被自動化取代，但是這些計算方法沒有考慮到，每個工作中都有一些任務是自動化不好取代的。

比如說財務人員、會計這些工作，他們干的大部分事情似乎是計算機算法很容易取代的。但是如果你仔細觀察一個財務人員的日常，你會發(fā)現(xiàn)她也要靈活解決一些突發(fā)性的、出乎意料的小麻煩；她還可以發(fā)揮個人的影響力，幫你做些決策 —— 這些事情都是機器所不擅長的。

再比如說我們?nèi)照n前面有一期叫《知道是什么，知道該怎么，和知道為什么》講過，放射科醫(yī)生完全沒有被人工智能取代，別忘了他們除了閱讀 X-光片之外，還有一個研究和創(chuàng)新的功能。

考慮到這一點，德國人計算，真正會被人工智能取代的工作種類比例，從原來的 38% ，下降到了 9%。

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我并不是專業(yè)經(jīng)濟學家，以上這個總結(jié)可能并不全面。但是我們可以看出來，學者們對人工智能的認識已經(jīng)發(fā)生了變化，或者說至少是有爭議的。我自己也經(jīng)歷了思想的轉(zhuǎn)變，我以前經(jīng)常鼓吹人工智能很厲害，現(xiàn)在也比較冷靜了。

所以人工智能到底會在多大程度上取代人的工作？到底是歷史重演，我們不過是杞人憂天，還是這一次真的有所不同？我想在這個問題上，光說“你認為……”或者“你相信……”沒什么意義。你得像經(jīng)濟學家這樣，尋找各種證據(jù)，觀察各種趨勢 —— 當然這些證據(jù)和趨勢也不見得靠譜。

所以今天的“得到”不是人工智能到底會如何，而是我們想要認識世界，到底有多么不容易。