年初的时候，当我在做一些简单的翻译任务的时候， 意外的发现谷歌翻译已经做的很好了，我似乎已经变成了复制黏贴的搬运工，这让一个英语专业毕业的我有点自惭形秽。

这是第一次我亲身体会到了人工智能带来的威胁， 而大约两年多前，也已经出现了关于人工智能撰写了洛杉矶地震新闻的报道。通过抓取美国地理调查局的信息，计算机利用算法写出这篇新闻报道并发布在洛杉矶时报上的时间还不到三分钟。

近两年，人工智能和大数据这两个词频繁的出现在我们的视野里，罗振宇在去年跨年演讲中提到了智能革命将会是2017年的第三只黑天鹅，而年初的时候李开复又来到了奇葩大会，提醒我们未来将会有50%的工作要被人工智能所取代。想到身边的细小变化，我们似乎已经可以感受到未来正在到来。

而在《未来简史》这本书中，作者也预言道：

未来可能出现被计算机算法和极少数精英阶层控制主导的“无用阶级”，这群人没有任何经济，政治或艺术价值，对社会的繁荣，力量和荣耀也没有任何贡献，可能要靠药物和电脑游戏度过无聊的日子。

根据2016年底白宫最新关于人工智能的报告显示：

• 83%的时薪低于20美元的工作将被自动化取代。
• 47% 的工作将会受到技术变革的影响而变得无关紧要了 , 9%的工作则将被自动化完全取代，教育程度较低的人群将受到最大的威胁。
• 美国两百二十万至三百十万的汽车，公交车卡车司机的工作将会全面被自动化汽车取代。

不难发现最容易被淘汰的恰恰就是那些收入较低教育程度不高的人群。

另外，银行柜员，出纳，中介，秘书，助理，交易员等等，这些职业也都会受到巨大的威胁。

而几乎所有思考模式可以被理性推算的工作岗位，在有足够数据支撑的时候，都会被取代。

另外通过下图我们可以看出， 在第二次世界大战之后，美国的生产力和就业率基本保持持平，但是从二十一世纪开始，生产力和就业率这两条线就逐渐分道扬镳了，虽然生产力依然不断在上涨，但是就业率却逐渐趋缓。


很显然，机器人，自动化软件已经取代了那些在自动化产业中工作的人。飞速进步的科技减少工作的速度已经超过了其创造新工作的速度。

与此同时，生产力依然在提高，创新也在以前所未有的速度发展着，而中产阶级的工资并没有提升，我们的工作选择也越来越少。大部分人已经开始落后，因为我们的技能已经快跟不上变化的节奏了。

而在未来的工作里，可能再也没有一辈子只做一份工作的事情了，读书上大学，毕业后找一份稳定的工作将不再会是一个人的人生模式。“铁饭碗”的概念也将逐渐被瓦解。这些传统的观念都将统统成为历史。

那怎么办？

人工智能和大数据做了大部分的繁琐的重复性高的工作，这当然是好事，因为，反过来想，我们有多少人真正愿意去做那些简单的日复一日的工作？

而这些低技能的工作被淘汰后，我们要做的当然是去做人工智能做不到的事情。

• 人工智能可以帮我们翻译，解读语音，但是他不懂得如何通过语气判断语义的变化，不了解真实的语境就不能读懂说话人真实的情绪，他们也并不懂幽默。
• 人工智能可以画出简单的肖像画，利用算法去做谱曲，但是他并不懂欣赏毕加索，或者肖邦，也就是说他们并不懂什么是美。
• 人工智能可以为电影制造奇特的科幻效果，但无法创造出打动人心的影片。
• 人工智能可以像助理一样，帮你筛选好你最关注的信息，但是弊端也是显然的，仅关注自己关心的信息，可能导致信息的单一化。思维的趋同化，人工智能无法给到我们个人试错之后的发现。
• 人工智能无法用人的语言告知做事的动机和理由。比如AlphaGo打败李世石，你要问AlphaGo是为什么走这步棋，它是答不上来的。因此，如果一个领域是不断需要告诉别人该怎么做，需要向别人去解释为什么的，那这个领域对于深度学习来讲还是比较困难的。

学习和人工智能合作

人工智能远比我们更擅长重复性高的工作，他们可以没日没夜，永不罢工的劳作，出错率更低，这远远超出了人类的能力。当这些认知能力低的工作会大批大批的被人工智能取代的时候，我们要做的并不是和他们竞争，我们要学着去和机器合作，发挥各自的最优，学习通过与跨物种的合作，来帮助人类社会更好的进步。

而又因为人类更加善于处理变化，以及一些突发事件，人类同机器共同工作相较于机器大规模取代人工，会更早的出现，或者说是正在进行时。

比如，在大洋彼岸的硅谷，我们已经可以经常看到各种无人驾驶汽车。 目前Google的Waymo和其他公司的无人驾驶测试车辆都需要有人员坐在里面，虽说无人驾驶汽车尚未真正实现 “无人”, 但人类已经不参与驾驶了， 人与人工智能展开了全新的合作模式。

再比如，虽然说很多工作会消失，但是医生会失业么？ 一定不会，因为，相反的创造更多的机器人给到最高明的医生使用。 机器可以辅助医生做出最正确的诊断，

律师会失业么？人工智能可以帮助律师根据当前的案子找到各种相关的资料，类似的过往案例等等，来辅助律师更好的工作。

记者会失业么？即便如今90%美联社的文章都是用机器来写的，撰写深度文章还是需要专业的记者去操作的。

因此在一定的程度上， 这些工具并不是取代人，而是辅助人，由此也可以看出，被替代的很多是浅层次的工作岗位，深入的专业性极强的工作领域并没有威胁。

而想要和人工智能更好的合作，就要学会它的语言， 和他对话，未来计算机科学将变成像语数外一样的基础学科，而每个人都必须掌握三种语言： 母语，英语和一门计算机语言。 这样才能做到真正的”人机合一 “

基于项目制的学习（Project -based Learning)

人工智能已经能很好的帮我们去完成那些繁琐单调的重复性工作，人类终于可以解放天性从事更加擅长的创造性工作了，而要胜任这些具有创造力的工作则要具有以下几项能力：

• 发现问题分析问题解决问题的能力
• 对新事物的接受能力
• 终身不断学习的能力

这些恰恰都是我们在学校里学不到的，由于未来那些需要大量记忆力和重复性的技能已经不太需要了，更多的则需要基于行动的学习（learning by doing), 通过项目制学习（Project-based learning)，去亲自动手，获得更加直观的经验。

未来会有层出不穷的新技术， 新鲜事物将会成为主导，本着”吃老本“的态度去工作，是鲜有发展的， 快速的学习，并接受新生事物，在做中学，在做中摸索并快速上手的人将会受到极大的欢迎。

而基于项目制的学习给我们提供了这样一种锻炼机会，仅仅只是一些短期基于表层的学习体验，已经无法满足我们的需求， 我们需要的是真正的动脑，学会设计思维，批判性思维，独立的去思考，发现，分析并解决问题。

人工智能的黄金时代正在到来，虽说我们无法改变历史的进程，很多工作即将被人工智能取代，可能会造成大规模的失业，但换个角度想，人工智能可以帮助我们从劳动密集型的工作中解放出来，我们可以去做自己真正热爱的事情，也未尝不是好事。 顺应技术的发展，找到自身的热爱，做最棒的最有创意的事情，才是在未来世界生存的不二法则。

参考文章 / 延伸阅读：

• ‘47 Percent’ Of U.S. Jobs Are At Risk Because Of Advancing Technologies
• 李开复：AI是什么 将带我们去哪儿？
• How Technology Is Destroying Jobs
• 《未来简史》

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