哪些是人工智能時代安全職業?專家:先搞清楚人與機器優劣勢
2021年01月19日07:17

原標題:哪些是人工智能時代安全職業?專家:先搞清楚人與機器優劣勢

哪些是人工智能時代的安全職業,逐漸成為人們不得不面對的問題。隨著人工智能發展,一個又一個原來由人承擔的工作,被機器替代。阿爾法狗幹了圍棋冠軍的活兒,微軟的小冰幹了詩人的活兒,Tesla無人駕駛汽車幹了司機的活兒,亞馬遜無人超市幹了售貨員的活兒……傳統職業變得不再安全。人們不禁要問:將來還有哪些職業,是機器難以替代因而是相對安全的?

判斷這個問題,不能靠猜測,而需要一個思考框架。人工智能時代的安全職業的問題,實質是人工智能擅長做什麼、不擅長做什麼;人擅長做什麼、不擅長做什麼。搞清楚人與機器各自的優勢與劣勢,這個問題自然就有答案了。

首先,關於涉及人工智能本質的問題,朱迪亞·珀爾與達納·麥肯齊在合著的《為什麼:關於因果關係的新科學》中有所論述。他們提出了一個理解人工智能能力本質的簡單框架,這就是因果推斷框架。因果推斷講的是相關關係與因果關係二者之間的關係。通俗地講,相關關係對應歸納,因果關係對應演繹。珀爾院士反對只講相關關係,不講因果關係,認為人工智能只有通過建模將相關上升到因果,才能通過推斷解決問題。

對應到職業上則意味著,找不到規律的事(只有相關沒有因果的事)更適合由人來完成,而找得到規律的事(從相關可以推斷出因果的事)可以由機器替代。更簡化地說,凡是建不了模的工作,機器都代替不了人。舉例來說,有些人購物隨心所欲,建模往往套不牢他們,所以為這些消費者服務的事就適合由人來幹。

其次,關於涉及職業本質的問題,斯科特·佩奇在《多樣性紅利》中也提出了一個超簡單的判斷框架:多樣性優於能力。這裏的多樣性都可替換為臭皮匠(人);能力都可替換為諸葛亮(人工智能)。臭皮匠在什麼條件下可以穩贏諸葛亮,或者說,人在什麼條件下可以穩贏人工智能?其實條件很簡單,凡是人算不如天算的,都不適合諸葛亮(人工智能);相反,凡是人算算得清的,都不適合臭皮匠(人)。顯然,人工智能這個“諸葛亮”之所以顯得很厲害,全在於會算,如果它算不清楚,自然就得投降。什麼是算不清楚的呢?按佩奇院士的理論,就是複雜程度超過算力的事務,例如股市、生態多樣性、婚戀等。

最後,關於涉及人工智能與職業關係的問題,馬華興、王鵬合著的《做出好選擇》則提出了一個將人工智能與職業聯繫起來的判斷框架。這個框架把工作分為程式型工作和探索型工作。程式型工作,對應珀爾院士說的可建模發現因果關係的事情,對應佩奇院士說的“能力”型工作;探索型工作,對應珀爾院士說的只有相關關係無法建模的事情,對應佩奇院士說的“多樣性”型工作。《做出好選擇》認為,從事探索型工作是未來的方向。這是人工智能時代的安全職業。書中歸納了3種有前途的探索型工作:社交類工作、設計類工作、經驗類工作。

不過,如果理解了人工智能的原理與職業的原理,安全職業可以不止這3類,而是無限增加。比如,網絡文藝全行業符合佩奇院士說的“多樣性”標準,作品只要一重樣,就會被判抄襲。其中包括網絡文學、網絡音樂、網絡視頻、網絡音頻等10多個職業,進而由產品內容化、體驗化進一步派生眾多職業,如直播帶貨、設計孩子打針專用動畫片等;又比如,網絡娛樂細分為體育、遊戲等具有人算不如天算特徵的成百上千種職業,無窮無盡……總之,只要與人的情感(如對美好生活的嚮往)沾邊,都適合人而不適合人工智能。真正的問題反倒可能是安全職業多得數也數不過來,逼得人工智能還要再努力一些,才能把人手騰出來,有機會去盡情發揮。

(作者:薑奇平,系中國社科院數量經濟與技術經濟所信息化與網絡經濟室主任,原題為《哪些是人工智能時代的安全職業》)

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