人文关怀产业大概在很长一段时间仍然会是人类的工作。事实上，随着人类寿命延长和少子化，养老产业很可能成为人类劳动力市场成长最快的行业类别。

文-尤瓦尔·赫拉利

全文约3500字，读完约需7分钟，建议收藏。

早在19世纪，就有人担心自动化会造成大量失业，但至今这种情况从未出现。自工业革命拉开序幕以来，机器每抢走一项旧工作，也会至少创造一项新工作，而且人们的平均生活水平大幅提高。

但我们有充分的理由相信这次情况不同，机器学习将会真正让整个情况彻底改变。

人类有两种能力：身体能力和认知能力。过去，机器主要是在原始的身体能力方面得以与人类竞争，而人类则在认知能力方面享有巨大优势。因此，随着农业和工业迈向自动化，就出现了新的服务业工作。这些新工作需要人类拥有独特的认知技能，包括学习、分析、沟通等，特别是必须理解人类的种种情绪。

然而，人工智能已经在越来越多的认知技能上超越人类，包括理解人类的情绪。必须认识到的一个关键点是，人工智能革命不只是让计算机更聪明、运算得更快，还在生命科学和社会科学方面有诸多突破。我们越了解是哪些生化机制在支撑人类的情感、欲望和选择，计算机就越能分析人类行为、预测人类决策，并最终取代人类的司机、银行经理和律师等。

如果某些工作需要“关于别人”的直觉，人工智能的表现就会优于人类。只要我们觉得这些情绪和欲望是来自某种非实体的心灵，计算机就永远无法取代人类的司机、银行经理和律师。原因在于：计算机怎么可能理解“心灵”这种神圣的创造物呢？然而，如果这些情绪和欲望实际上只不过是某些生化算法，计算机就没有理由无法破译这些算法，而且它们的成绩一定比任何智人都要好。

不管是司机预判行人想往哪儿走，银行经理评估借款人的信用好坏，还是律师衡量谈判桌上的气氛，依赖的都不是巫术，而是在他们毫无察觉的情况下，大脑就会通过分析面部表情、声调、手部动作甚至体味来识别生化模式。人工智能只要搭配适当的传感器，绝对可以把这些工作做得比人类更精确、更可靠。

人工智能不仅能够侵入人类，在以往认为专属于人类的技能上打败人类，更拥有独特的非人类能力，使得人工智能和人类之间的差异不是程度高低的问题，而是完完全全的两回事。

人工智能特别重要的两种非人类能力是“连接性”和“可更新性”。人类都是个体，很难将所有人彼此连接，从而确保他们都能得到最新信息。相反，计算机并不是彼此相异的独立个体，因此很容易把计算机集成为一个单一、灵活的网络。

因此，讨论自动化的时候，不该把“一位司机”的能力拿来和“一台自动驾驶汽车”比较，也不该把“一位医生”和“一位人工智能医生”进行比较，而该拿“一群人”的能力和“一套集成网络”进行比较。

举例来说，交通规则时有调整，但许多司机并不熟悉，于是常常违规。此外，每辆车都是独立运作的实体，所以当两辆车到达同一个十字路口时，司机可能会误读彼此的意图，于是发生事故。

相反，自动驾驶汽车是连接成一个整体的，所以两辆自动驾驶汽车来到十字路口时并非独立运作，而是属于同一套算法的一部分。这样一来，因沟通不畅而发生事故的机会也就大幅减少。

至少在短期内，人工智能和机器人还不太可能完全取代整个产业。有些工作专精在小范围，日复一日做的都是程序化的动作，这种工作就会被自动化取代。然而，如果是每天都有变化、需要同时运用广泛技能组合的工作，或者需要应对难以预见的情况的工作，就不太容易用机器来取代人类。

以医疗保健为例。很多医生的主要工作是处理信息：汇总并分析医疗数据，然后做出诊断。相比之下，护士需要有良好的运动和情绪技能，才能帮患者打针、换绷带，或者安抚激动的患者。因此，我们的智能手机上出现人工智能家庭医生的时间，很有可能会远远早于我们拥有可靠的护理型机器人。

人文关怀产业大概在很长一段时间仍然会是人类的工作。事实上，随着人类寿命延长和少子化，养老产业很可能成为人类劳动力市场成长最快的行业类别。

除了养老产业，创意产业也是自动化特别难以突破的领域。现在，我们可以直接从iTunes（苹果数字媒体播放应用程序）下载音乐，而不需要由真人店员来销售，但作曲家、音乐家、歌手和音乐节目主持人都还是活生生的人。我们需要这些人的创意，除了是要制作全新的音乐，也是为了在多到让人头昏脑涨的诸多选项当中进行选择。

尽管如此，最终所有工作都有可能走向自动化，对此就连艺术家也得小心。在所有艺术形式中，最容易受到大数据分析冲击的可能就是音乐。

假设你刚和男友大吵一架，负责音响系统的算法就会立刻发现你内心的情绪波动，并根据它对你个人以及对整体人类心理的了解，自动播放适合你的歌曲，与你的忧郁共鸣，附和你的悲伤。

另一种可能的异议，则是认为算法不见得知道该让情绪把我们带到哪里。刚和男友大吵一架之后，算法究竟是该让你高兴还是难过？它对于“好”情绪和“坏”情绪的判断，会不会过于武断？或许有时候，它觉得伤心也不见得是件坏事？当然，这些问题就算是人类音乐家和音乐节目主持人也会遇到。但放到算法领域，这个难题就会有许多有趣的解决方案。

方案一，让使用者自己选择。你可以自己评估情绪，再让算法依你的指示行事。不管你是想沉湎于自怜中还是兴奋地跳起来，算法都会像个奴隶般乖乖听你的话。

 

方案二，如果你不信任自己，则可以先挑选出你信任的著名心理学家，再让算法听那位心理学家的建议就可以了。

从艺术到医疗保健行业，许多传统工作将会消失，但其造成的部分影响可以由新创造出的工作抵消。例如，诊断各种已知疾病、执行各种常规治疗的全科医生，有可能被人工智能医生取代，这会省下很多经费，让医生和实验室助理得以进行开创性的研究，研发新药或手术方案。人工智能也可能以另一种方式协助人类创造新的工作：人类与其想赢过人工智能，不如把重点放在人工智能的维护和运用上。

这样说来，2050年的就业市场的特点很可能在于人类与人工智能的合作，而非竞争。

然而，这些新工作很可能需要高水平的专业知识，因此无法解决无技能失业者的就业问题。让失业者接受再培训之后去做这些工作，可能还不如直接创造完全属于人类的全新工作。

在过去的自动化浪潮中，劳动者通常可以从某个低技能的工作轻松转到另一个低技能的工作。比如，1920年，因为农业机械化而失业的农场工人可以在生产拖拉机的工厂里找到新工作；1980年，工厂工人失业后，可以去超市当收银员。这种职业转变在过去是可行的，因为从农场到工厂、从工厂到超市，都只需要稍加培训即可。

但是到了2050年，收银员或纺织工人的工作全部由机器人接手之后，他们几乎不可能变身为癌症研究人员、无人机驾驶员或“人类+ 人工智能”的银行团队中的一员。他们缺少必备的技能。

因此，虽然出现了许多新的人类工作，我们仍然可能看到新的“无用阶层”日益庞大。我们甚至可能两面不讨好：一方面许多人找不到工作，另一方面也有许多雇主找不到有技能的雇员。

创造新的工作、让劳动者接受再培训而重新就业，并不是能够一劳永逸的方法。人工智能革命不会是一个单一的分水岭，可别以为在这之后就业市场就会达到新的平衡状态。相反，破坏只会像雪崩般扩大。现在已经很少有人认为自己能够一辈子都做同一份工作。而到了2050年，别说同一份工作，就连同一个专业领域也不太可能让人待一辈子。

就算我们真的能够不断创造出新工作，让劳动者接受再培训，但像这样生活永无宁日，一般人的精神又是否能撑得下去？变化总会带来压力，21世纪初的纷纷扰扰，已经造成全球性的压力蔓延。而随着就业市场和个人职业生涯的波动不断加剧，人类是否真能应对？或许，人类将会需要更有效的减压方式（从药物、神经反馈到冥想等），来避免智人精神崩溃。

到2050年，“无用阶层”的出现可能不只是因为找不到工作、没受过相关教育，还可能因为精神动力不足。

显然，以上大部分只是猜测。在本书写作的此时（2018年年初），自动化已经对许多产业造成影响，但尚未导致大量失业。事实上，在美国等许多国家，失业率已降至历史最低点。没人能够确定机器学习和自动化究竟会对未来的各种行业产生怎样的影响，想预估相关时间表也绝非易事。特别是这一切不只要看科技上的突破，各种政治决策与文化传统的影响也至关重要。因此，就算已经证明自动驾驶汽车比人类司机更安全、更便宜，政客和消费者仍然可能会在几年甚至几十年间抗拒改变。

但我们也不能过于乐观。一心认为会有足够的新工作来弥补被淘汰的工作，将会十分危险。在过去的自动化浪潮中曾发生的这一事实，并不能保证一定会在21 世纪这个极为不同的情境下再次发生。一旦真的发生系统性大规模失业，潜在的社会和政治干扰将会极为严重，因此就算发生系统性大规模失业的可能性非常低，我们也必须严肃对待。

信息技术和生物技术在21世纪给人类带来的挑战，会比蒸汽机、铁路和电力在上个时代带来的挑战大得多。由于现代文明的破坏力过于惊人，人类实在禁不起更多的测试失败、世界大战或血腥革命。现代如果测试失败，可能导致的就是核战争、基因工程怪物或生物圈的彻底崩溃。

所以，我们只能比面对工业革命时做得更好才行。

（注：本文有删节，标题为编者所拟）

本文获中信出版社授权，摘自《今日简史：人类命运大议题》第二章，原标题《就业：等你长大，可能没有工作》

作者：尤瓦尔·赫拉利

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