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admin admin 2021-02-25 12:59:18

  

【新闻随笔】

哪些是人工智能时代的安全职业,逐渐成为人们不得不面对的问题。

  随着人工智能发展,一个又一个原来由人承担的工作,被机器替代。

  阿尔法狗干了围棋冠军的活儿,微软的小冰干了诗人的活儿,特斯拉无人驾驶汽车干了司机的活儿,亚马逊无人超市干了售货员的活儿……传统职业变得不再安全。

  人们不禁要问:将来还有哪些职业,是机器难以替代因而是相对安全的?

判断这个问题,不能靠猜测,而需要一个思考框架。

  人工智能时代的安全职业的问题,实质是人工智能擅长做什么、不擅长做什么;人擅长做什么、不擅长做什么。

  搞清楚人与机器各自的优势与劣势,这个问题自然就有答案了。

  

首先,关于涉及人工智能本质的问题,朱迪亚·珀尔与达纳·麦肯齐在合著的《为什么:关于因果关系的新科学》中有所论述。

  他们提出了一个理解人工智能能力本质的简单框架,这就是因果推断框架。

  因果推断讲的是相关关系与因果关系二者之间的关系。

  通俗地讲,相关关系对应归纳,因果关系对应演绎。

  珀尔院士反对只讲相关关系,不讲因果关系,认为人工智能只有通过建模将相关上升到因果,才能通过推断解决问题。

  

对应到职业上则意味着,找不到规律的事(只有相关没有因果的事)更适合由人来完成,而找得到规律的事(从相关可以推断出因果的事)可以由机器替代。

  更简化地说,凡是建不了模的工作,机器都代替不了人。

  举例来说,有些人购物随心所欲,建模往往套不牢他们,所以为这些消费者服务的事就适合由人来干。

  

其次,关于涉及职业本质的问题,斯科特·佩奇在《多样性红利》中也提出了一个超简单的判断框架:多样性优于能力。

  这里的多样性都可替换为臭皮匠(人);能力都可替换为诸葛亮(人工智能)。

  臭皮匠在什么条件下可以稳赢诸葛亮,或者说,人在什么条件下可以稳赢人工智能?其实条件很简单,凡是人算不如天算的,都不适合诸葛亮(人工智能);相反,凡是人算算得清的,都不适合臭皮匠(人)。

  显然,人工智能这个“诸葛亮”之所以显得很厉害,全在于会算,如果它算不清楚,自然就得投降。

  什么是算不清楚的呢?按佩奇院士的理论,就是复杂程度超过算力的事务,例如股市、生态多样性、婚恋等。

  

最后,关于涉及人工智能与职业关系的问题,马华兴、王鹏合著的《做出好选择》则提出了一个将人工智能与职业联系起来的判断框架。

  这个框架把工作分为程序型工作和探索型工作。

  程序型工作,对应珀尔院士说的可建模发现因果关系的事情,对应佩奇院士说的“能力”型工作;探索型工作,对应珀尔院士说的只有相关关系无法建模的事情,对应佩奇院士说的“多样性”型工作。

  《做出好选择》认为,从事探索型工作是未来的方向。

  这是人工智能时代的安全职业。

  书中归纳了3种有前途的探索型工作:社交类工作、设计类工作、经验类工作。

  

不过,如果理解了人工智能的原理与职业的原理,安全职业可以不止这3类,而是无限增加。

  比如,网络文艺全行业符合佩奇院士说的“多样性”标准,作品只要一重样,就会被判抄袭。

  其中包括网络文学、网络音乐、网络视频、网络音频等10多个职业,进而由产品内容化、体验化进一步派生众多职业,如直播带货、设计孩子打针专用动画片等;又比如,网络娱乐细分为体育、游戏等具有人算不如天算特征的成百上千种职业,无穷无尽……总之,只要与人的情感(如对美好生活的向往)沾边,都适合人而不适合人工智能。

  真正的问题反倒可能是安全职业多得数也数不过来,逼得人工智能还要再努力一些,才能把人手腾出来,有机会去尽情发挥。

  

(作者:姜奇平,系中国社科院数量经济与技术经济所信息化与网络经济室主任)

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