比起人工智慧，我們更該擔心的是什麼

伴隨著近年來「新經濟」在中國的蓬勃發展，「人工智慧」這個略有些生僻的概念正在走入我們的生活。最近上海的一則「首例智能取代人工勞動爭議仲裁開庭」的新聞，讓更多的人感到「人工智慧」對自己的威脅。

新聞中的主人公王某是某知名百貨公司的「數據分析師」，在該公司負責數據收集和分析工作十餘年，並無失職或差錯。可是，由於公司開始使用ERP企業資源規劃管理軟體，原本需要人工8個小時才能完成的工作，這套軟體10分鐘就可以搞定。於是，王某的工作被認為不再具有必要性，他被解僱了。

不同於以往我們認為會在自動化、智能化大潮中受到衝擊的簡單勞動者、藍領工人，王某原本的工作看起來相當有「技術含量」，本身似乎就是「高科技」的一部分，可他為什麼會被更高的「科技」取代，丟了飯碗呢？推而廣之，今天我們自己賴以自豪的「專業」的技能，是不是也會輕易被人工智慧所替代呢？這確實是一個令人有些細思極恐的問題。

自從人工智慧的概念被科學家提出之初，人們對其發展就有兩個持續的憂慮：

首先是擔心人工智慧的發展會超出人的掌控，使機器產生出自主的意識，進而傷害或者主導人類。因此，才會有了科幻小說家艾薩克·阿西莫夫設定的「機器人三定律」（第一條：機器人不得傷害人類，或因不作為(袖手旁觀)使人類受到傷害；第二條：除非違背第一法則，機器人必須服從人類的命令；第三條：在不違背第一及第二法則下，機器人必須保護自己。）可即使如此，「機器人革命」的可怕前景依舊揮之不去，也才有了近年來霍金、蓋茨、馬斯克等名人公開表示對人工智慧未來的擔憂，呼籲對其進行限制。而在實際中，也確實發生過機器失控使人受到傷害的實例，似乎更增強了這種聲音的力量。

其次，就是擔心機器「智能」的發展會超越人類本身，從而取代人類的職能，導致大面積的失業和社會動蕩。相比於第一條，這一條對普通人來說似乎更為真切，更為現實。在人類歷史上，機器的發展已經數次改變了勞動力市場的結構，創造了一些就業崗位，同時摧毀了另一些工作崗位，從而改變了成千上萬人的命運。對這一切，我們並不陌生。在德國，一名汽車行業的工人成本，平均不會超過每小時34歐元；而一個機器人的成本，卻大致為每小時5歐元，這比發展中國家的勞動力還要便宜。更不用說，這些機器人不會生病，不用懷孕，不會罷工，還不要求休年假。這就難怪我們在汽車等利潤較高的行業看到機器人正在大規模取代以往很多被人完成的工作。

那麼，這是否會變成一種趨勢呢？不幸的是，很多專家認為答案是肯定的，隨著人工智慧的不斷發展完善，其勢必會達到甚至超過人類智能的水平，從而替代以往只能由人完成的工作。這也就是為什麼此前不久，阿爾法狗（Alpha Go）戰勝國際圍棋冠軍柯潔會引起那麼多的關注的根本原因。人們在問，如果在圍棋這一高度考驗智力，被認為是「聰明者的遊戲」的項目上機器都能勝過人，那人們還有什麼優越於機器的地方？

到目前為止，我們可能可以自我安慰的一點是，人類在解決問題的時候除了依賴於過往的經驗之外，還會有「直覺」和「頓悟」等模式的存在，有著創造性提出方案的潛力，而機器在這一點上還暫時無法與人類媲美。所謂的「機器學習」目前還高度依賴以往的經驗，正像阿爾法狗需要「背熟」成千上萬的人類棋譜一樣。對於本文一開始提到的王某，他的職位被取代，一個可能的原因也許是他的工作不具有很多的創造性，而大體上是基於數據基礎上的簡單分析，在這一領域，機器顯然比人有著更大的優勢。

在筆者所處的新聞行業，也時常會感受到人工智慧帶來的威脅，尤其是時下流行的「大數據新聞」、「機器人寫稿」等新事物。不過這種替代目前還主要是發生在與數據關係比較密切的、量化度高的財經領域，至少筆者還很少聽到有人用機器人來寫評論的。這和當初「行為主義」風潮席捲美國社會科學界的情況有幾分類似，最終人們發現，數據並不能告訴我們所有東西，「真正重要的情況都是不能量化的「。

但我們似乎也不能掉以輕心。畢竟人工智慧始終是在發展的，目前不可能的事未必在未來就不可能，正如我們曾經也認為計算能力是人類所獨有的能力，是人類的創造一樣。而且，也有科學家在不斷探索「機器具有創造力」的可能，也許有一天他們的工作會使機器越過那個「奇點」，具備了創造的能力。到時候，我們又何以自處呢？

不過，在筆者看來，相比於冷冰冰的機器，人類還至少有一種特殊的「獨門秘技」，就是可稱為」情感力「的能力。正是有了這種能力，人類才發展出了文學、藝術、哲學等人文科學門類，創造出了燦爛的人類文明。甚至包括管理科學，這一具有綜合性的科學也是需要大量運用這種能力的典範，畢竟，我們無法想像由一台機器來管理有著七情六慾和各種想法的人類員工。

如此看來，相比於人工智慧帶來的威脅，我們更加需要警惕的是人類自身能力的退化，是我們沒有充分發揮出自身在創造力和情感力方面相對於機器的優勢，從而讓自己的勞動止步於簡單重複的工作，這樣的人類，不被機器取代又能如何呢？（文/海外網 王少喆）

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