米兰体育官网:柏林联合主场击败美因茨，豪取三分

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- 文｜陈晓理@大数据学院 -

- 来源丨公众号“硅兔赛跑 (ID: sv_race)” -

2017年春节前后，我读到一篇文章，讲到中国90后人口数量与80后相比呈现出断崖式下降，00后人口数量更是比90后总人口数量还要再减少约3000万。文中谈到，人口的减少就是市场的萎缩，那么未来经济的发展，必将遇到更大阻力，就业将更加困难。

由于工作的缘故，我很早就开始关注90后及00后的就业问题。我的结论与那篇文章相同：年轻人群未来的就业将更为困难。

但我们关注的，不是未来市场的萎缩或扩张，而是科技进步对初级劳动力的替代。换句话说，如果还是按照现在的教育方式，5-10年后，还没等到这些年轻人从学校毕业机器就将已经能替代很多初级岗位了。虽然专家级别的人才依然炙手可热， 但很多年轻人将找不到工作。

为什么会出现这样的情况？我们需要思考一下这里面的逻辑。

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公司为什么要雇佣你？

一般来说，一个人具备的劳动要素是体力和脑力，那么只要是为公司打工干活，都是依靠出卖自己的体力和脑力，换取其他资源。佃农给地主耕地，那是交换自己的体力。码农给公司堆代码，则更多的是脑力付出。

一个人的体力和脑力劳动效率高，或者更不可替代，那么他在就业市场上就更有优势，工资也就可以更高。老员工因为对业务更熟悉，会接触更重要的工作，而新员工进公司后，普遍要从打杂做起，以熟悉业务。

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这一次的自动化与人工智能革命与以往相比有什么不同？

由于人工智能与自动化的高度发展，体力和脑力劳动者在这次的人工智能革命中都将受到剧烈冲击，受影响人数将更多。就连人类引以为豪的脑力劳动工种，也会从初级岗位开始，逐渐被机器替代。

牛津大学2013年的报告《The future of work》评估，

美国有47%的工作将很可能被机器替代。

麦肯锡2017年1月的报告《A future that works: automation, employment, and productivity》更咬文嚼字一些，说

“60%的岗位与30%以上的工作内容能被自动化替代”，这其中包括一些长久以来被认为是无法被机器所替代的人类岗位。

　　卡车司机

2004年，MIT的一份报告预测未来最不可能自动化的职业之一将是卡车司机。而2017年的报告指出，Google的自动驾驶技术已经能够达到每万英里只需人工干预2次，而Uber的自动驾驶卡车OTTO已在去年成功实现了第一批货物的无人运送：5万瓶啤酒。

　　工厂工人

在特斯拉工厂采用150台机器人完成Model X的高度自动化制造后，有人曾表示，虽然机器人制造效率极高，但富士康工人的双手更灵巧，是机器无法替代的。这话才说了没多久，2016年，瑞士机器人巨头ABB就推出了高度智能化的，可协作的双手机器人YuMi。

　　金融交易员

2000年左右，金融巨擘高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台雇有超过600名交易员，现在，这里只剩下了两位股票交易员，大量的工作被计算机程序替代。

新兴的小型金融AI公司，比如Alphasense, Cerebellum Capital, Dataminr, iSentium等，利用海量的数据与NLP等技术，将在未来挑战基金经理，销售，战略分析师等岗位。

我本人在洛杉矶接过一次诈骗电话，说我中奖了，要给我介绍游轮的项目，并问我年龄。我说我那段时间可能要回中国，对方非常标准地说了一句：“Sorry I don’t understand, could you say it again?” 这时我才意识到一直和我说话的竟然是机器人，顿时毛骨悚然。

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社会影响？

诚然，人工智能还是没有人聪明，NLP技术还远远不够成熟（详见韩林涛的文章《续 搞机器翻译的不要吹牛，搞机器翻译的不要吓人》），不能完全替代人。就算技术上成熟了，还要面临社会准则、法律要求、成本控制等约束条件。

但在这里，我们需要明确三点：

1. 人工智能的现有高度已经很高了

人工智能已经到了一个非常了得的高度了，只是我们不断地设定更高标准，以找出机器与人的不同。

回顾历史，每次人类认识到自己并不特殊都是要经历一个过程的。举例来说，

人类曾经一度认为只有人类才具有智慧，结果后来发现，连猪都具备一定智慧。

人类曾经一度认为只有人类才能谱曲，但后来UCSC的教授David Cope开发出能够创造各类型古典音乐的AI程序 Experiments in Music Intelligence, AI谱出的乐曲迷惑了所有专业人士。

人类曾经认为AI至少还需要15年才能够在围棋上战胜人类，结果AlghaGo已经击败了所有人类棋手。

人类曾经一度认为，程序能够自主编写程序还需要很长时间，但是程序编写程序在Google已经实现了。

曾经的标准，已经被一一突破。现在又进一步的找理由，辩称只有人类才有意识，“庄生晓梦迷蝴蝶，望帝春心托杜鹃。” 这样的问题，就变得很文艺了。

2. 人才培养断层的猜想

替代人力，其实不需要AI战胜最顶尖的人，AI只要能在一段时间之内替代人类初级岗位，持续一段时间之后，人类的人才就会断档，后继就会无人。

人类需要机会和条件，才能持续地学习，才能在更深层次上钻研业务。这些条件，包括数据、应用场景、资金支持、同行交流，等等。

换句话说，人类需要先找到一份工作，从事大量的训练，才能磨练技艺。现在的行业翘楚，不管是砌砖、电焊、估值、码代码、还是音乐、销售，无一不是在工作实践中花费大量时间与精力，才一步一步走到了业界的顶尖。

如果没有这样训练的机会，或者训练机会大大减少，那初级人才还能不能通过实践的训练，成长为行业顶尖人才？

而AI如果要替代人类劳动力，肯定是从初级岗位开始替代，那留给新人的锻炼机会有多少？如何培养人才？

3. 自动化与AI对人力的替代将进一步拉大人们的收入差距

由于全球化与自动化，美国中产阶级一直在萎缩，导致美国国内政治右转，极端保守主意盛行，反对全球化，川普也借着美国国内这股不满情绪上台。Aspen Institute的报告《Power-CurveSociety》分析到，由于自动化与人工智能的效率更高，能更广泛地替代人类劳动力，压缩工资收入，提高资本收益，市场上也会出现更多“赢者通吃”的情形，将进一步拉大收入分配格局。

Trump的制造业回流政策，到底能不能make American great again? 答案还是一个未知数。如果不能，那会不会出台更为激进的政策？

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怎么办？

1. 对抗自动化与“赢者通吃”的秘方是差异化

当数字音乐大大降低传播与制造成本时，音乐产业就已被自动化与数字化冲击过一次了，结果就是“赢者通吃”：同一类型的音乐，只有前几名能生存，其余的全部饿死。不过音乐人也很快找到了对抗“赢者通吃”的最佳方法：差异化。

如果无法与竞争对手在同一个领域竞争，那就差异化，细分或者主动创造下一个具体的音乐表演类型。这也是中国好声音中评委一再强调的“有特色”。

如果你是女歌手，是唱摇滚？乡村？还是流行？如果唱乡村，是唱组合，还是个人？如果唱组合，与LadyAntebellum的区别在哪里？如果是个人，那与早期Taylor Swift 的区别在哪里？只有充分的差异化，才能凸显出自己的特色。越标准，就越容易被自动化替代。

2. 选择岗位与行业

技术进步并不一定导致对人力的替代或失业。某些情况下，科技进步可以创造新的岗位，来填补被替代的岗位。

最典型的例子就是加州理工学院喷气动力实验室的computer们。‘Computer’一词，在上世纪60年代前，其实是专指利用简单工具进行数字计算的女工程师，她们的工作包括计算火箭和弹道导弹抛射轨道。她们的工作被后来的IBM计算机所替代。

但是这些工作虽然交给了IBM，但依然需要工程师操作。于是魔高一尺道高一丈，原来的女性‘computer’迅速学习如何编程，成为了世界上第一批程序员。

今天，这样的机会， 可能依然集中在计算机、数据科学与数据工程方向，但能持续多久，我们也不知道。另外，码工与数据科学家只是一个岗位，不是一个行业。不同行业受到的冲击是不一样的。

如果一个行业，原本就供不应求，而且新技术依然无法满足市场的巨大需求，那么就算产品再优秀，只要还是供不应求，对旧有劳动力就不会产生本质的替代影响。

就像卫星发射与太空探索行业，目前就是供不应求。行业领先者SpaceX公司的Falcon 9火箭，低轨道运载能力近23吨，地球同步轨道运载能力达8.3吨，我们国家最近的长征5号只比这一水平超过一点，但是别人价格可以低到$62 million一发，比我们的长征2F还便宜。那是不是Falcon 9出现了，就会让其他产品全部下架呢？

答案是否定的。这其中，就有生产能力与市场需求的因素。Falcon9 最多能满足每2-3周发射一次，这对于全球庞大的卫星发射市场需求来说仍是杯水车薪，所以不会对其他企业造成太大影响。

但如果一个行业的市场需求正在减少，或者市场的需求不足以消化由技术进步带来的供应增加，那么这个时候，多余的产出就会卖不出去，企业就会想法设法降低成本，很可能就会裁员。

最近典型的例子，就是Amazon对传统零售巨头的摧毁。2017年元旦前后，由于运营不佳，美国传统零售巨头Macy’s宣布关闭68家店面，超过1万人将失业。紧接着，另一家百年零售巨头Sears宣布关闭超过150家店面。旧金山union square的经典景色——Macy’s 圣诞树，不知还能存在多久。

3. 培养沟通与协调能力

与计算能力与量化分析能力相比，做好人机交互是异常艰难的，这将是很长时间内AI的一个弱点。

国内有公司号称做出了极为先进的问答机器人，而且在银行大厅接待领导，声音甜美，对答如流。结果后来爆料，这根本就是个遥控摩托＋对讲机，远端是企业员工真人在与领导进行对话。这一招，马化腾十几年前在QQ上就这么干过了。当然，你也可以说这个叫“云问答”。

沟通与协调在现代生产生活中极为重要，李一诺在公众号“奴隶社会”中的文章《如何在自动化时代生存》中也提到这一点。我在工作中，也会涉及到大量与学员、与企业沟通的环节，总体上来讲，印度朋友的沟通能力远胜于中国留学生，不管是发邮件，还是打电话，极为讲究。

中国学生好的方面是在参加networking的积极性上有了普遍提升，在南加数据科学大会上，往往是一群中国留学生围着一个印度嘉宾问问题。但如何能够快速提升个人的沟通能力？我还没有太好的想法。我博士期间遇到的最能说会道的，最据沟通能力的选手是我们实验室的一位英国小哥，他本科期间就一直在酒吧做酒保(bartender)，与各色人等打交道。这可能会给我们一点启示。

4. 终生学习是个药方？

英国《经济学人》2017年专题就在讨论，终生学习是否能够帮助人们在自动化时代生存。里面提到的现有MOOC课程将“加剧阶层分化”的观点，几年前udacity就已经提到。那时候大猫张铁嵘还没有走，我们还讨论过这个事情。

抛开“加剧阶层分化”，终生学习能否成为应对自动化时代的药方？我觉得，越来越难。

首先，由于一个人的精力与脑力受年龄限制，年纪大了以后，终身学习对于求职的帮助不是那么明显，但如果追求的是素质教育，那么终身学习是必须的。

人普遍的规律是，年轻时学东西很快，上年纪后，不可避免出现记忆下降，反应不够敏锐等现象。这也是为什么数学与围棋领域存在“20岁不成国手终身无望”的说法。由于这样的客观条件，很多人在40岁50岁后无法深入学习一门新的技术，只能做一个简单的概览。对于这种情况，在未来面对AI与自动化机器的竞争时，也不具备强大的竞争力，依然会被替代。

其次，面向儿童的终身学习也会受到时间的硬约束。我属于80后，当时的初中和高中压力会稍大，但还是有一些课外时间供自己支配。现在的孩子从幼儿园就开始进行各种补习，读小学读可以一周补7天，天天补课。

一个家长曾向我展示她家孩子的补课课表：周一游泳班，周二英语班，周三语文班，周四数学竞赛班，周五英语班，周六羽毛球班，周日钢琴。甚至还听说，有家长把2岁孩子送去学“逻辑”。但小孩子时间只有那么多，不可能无止尽的加课，这对孩子的身心健康也不利。

我一位师弟对现在的补习风潮感到恐惧，回忆自己幼儿园时在干嘛，他老婆在一旁打趣：“上次回忆了，在院子里的喷泉下面，脱了衣服淋着喷泉，说在练庐山升龙霸！”。

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结语

有人说，科技创新对人类的影响，要看人类能不能hold得住。Hold得住，那可以造福人类；hold不住，那很可能玩火毁灭人类。出现哪样的科技进步，概率是随机的，就像糖果罐里堆满的糖，有的是甜的，有的是苦的，抽到啥算啥。

人类运气太好了，这么几千年时间，除了最近核能这块糖有点苦，其余试过的糖都是甜的。AI会不会是一颗更苦的糖果，我们并不知道。但我们预计，这颗糖对更年轻的一代人来说，不会太好吃。

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