一大波机器人袭来 谁的工作快要保不住了

10.08.2015  18:42

 

  机遇永远和危机相伴随行。马丁预言:“中国将会成为未来机器人时代改革的中心。”尚亦绘

   硅谷企业家马丁·福特长期关注机器人发展对人类社会的影响。

  2009年,他出版《机器危机》一书,书中诸多预测在6年间成为现实。近日,他再推新书《机器人时代:技术、工作与经济的未来》,直言随着“智能”、“类人”技术的发展,机器人将不仅取代“蓝领”,包括新闻记者、律师助理、诊疗医生等在内的诸多白领也将面临失业危险。

  日前,记者与来沪的马丁·福特面对面。历经6年的审时度势与缜密思考,马丁·福特认为,一大波机器人正在袭来,蒸发的将不仅仅是工作,全球经济将面临危机,社会结构将发生巨变。他提醒人们:当加速发展的技术将整个体制颠覆到某个程度时,人们必须主动进行根本性的结构重组,唯此方能继续人类的繁荣。

  机器人时代

  虽然将未来描述得如此“可怕”,但不代表马丁对未来就是悲观失望。机器人时代终将到来,但他坚持认为,“人工智能并不意味着机器人 ‘苏醒’过来,并拥有了与人类相同的自我意识,我不认为人类需要过分担心机器人会毁灭人类”。

  马丁笑言:“如果人类能够积极适应机器人时代的到来,我们将会拥有一个更加美好的未来社会,所有枯燥繁琐的工作将由机器人承担,人类将得以从生产力、生产关系中解放出来,去追求更有意义的生活。”他坚信,虽然人类不是上帝,但人类拥有足够的智慧,驾驭自己的创造,适应未来的时代。

   一个颠覆性的时代

   人类工作岗位正被夺走

  上世纪90年代中期,马丁·福特(以下简称“马丁”)在硅谷成立了一家小型软件公司。当时软件编程需要很多劳动力,马丁的公司为拥有各种技能和教育背景的人提供了大量就业机会。

  情形在2008年发生转变。互联网的发展“刷新”了商业贸易模式,许多公司业务都能在网上完成,比如音乐行业的音乐数码化、出版行业的文字电子化。

  一场危机无声无息地发生了:大批普通工作岗位凭空消失,马丁的公司也不例外。

  这样的转变让马丁意识到,人类很快就要面临一股巨大的改变力量,无论对我们的经济,还是社会结构,都将构成重大的挑战。2009年,他的第一本书——《机器危机》出版了,书中,他预见一个颠覆性的时代即将到来。

  当年的预见正在被事实逐一证明,但今天的他,承认自己还是低估了科技发展的速度。

  比如,他曾预言未来将实现汽车的自动驱动,仅仅在两年后,谷歌公司研制的自动驾驶汽车,就安全地飙过了高速公路,绕过了旧金山的九曲花街。

  马丁还预言人工智能技术将有所突破。也是仅隔两年,IBM公司的智能机器人沃森,就在美国最受欢迎的智力竞猜电视节目《危险边缘》中,击败了该节目历史上两位最强的选手,成为该节目新的王者。

  超越马丁想象的,不止这些。

  2012年,亚马逊公司收购了一家叫“基瓦系统”的仓库机器人公司。该公司生产的机器人,能够通过地面条形码形成的网格,实现自主导航。偌大的仓库,只需一个基瓦机器人,就可完成所有分拣、搬运、打包的活。

  位于旧金山的创业企业动力机械公司,开发出一款全自动制作汉堡的设备;而日本的一家寿司店,从制作到售卖、结账,店堂里看不见一个人类服务员……

  这是一个颠覆性的时代,一大波机器人正在袭来,人类的工作岗位正在被“夺走”。

  有人对马丁的警告提出质疑:早在200多年前,工业革命带来的机器轰鸣声就曾让人类感到惶恐,担心“机器替代人力”。此后的每一次技术革命,人们莫不战栗,但是,任何一次技术革命都没有带来人们所担心的就业危机。

  以美国为例,20世纪初,农场工人被机器夺走了工作,但农场工人就此变成了工厂工人;上世纪50年代,工厂工人又被机器夺走了工作,但他们转行到了服务业。

  经验让人们理所当然地认为:这一次并没有什么不同,一定也会有新行业诞生,去容纳庞大的失业人群。

  真的会这样吗?

  马丁不这样认为。过去不代表未来,这一次,情况真的不同。

  他用一组数据说明当前的形势:过去几十年,美国劳动人员收入占整个国家收入的比重一直维持在65%左右,但从2000年开始,这个占比急剧下滑,蓝领工人的收入比例越来越小,步步紧逼的机械化正在蚕食蓝领工人的工作机会。

  也就是说,过去十多年里,美国工人的平均工资并未随着生产力的提高而上涨,尽管美国科技的发展大大提升了生产效率,但获益的仅仅是位于金字塔尖的少数人。

  不仅是美国,包括中国、日本、德国等国在内,蓝领工人收入占整个国家收入的比例均出现了急剧下滑。

  更糟糕的是,从1960年开始,美国新增工作岗位的数量也开始锐减,从2000年到2010年的10年间,新增就业岗位的数量为零。

  数据清楚说明:这一次,在旧行业的废墟上,并未诞生新行业。

  马丁呼吁,是时候抛弃过往经验,以一个开放的头脑,重新评估技术对经济的影响了。他说:“我们正在逐渐走入一个颠覆性的时代,科学技术的革命已经对就业市场产生了巨大的影响,越来越多的机器人正在和已经代替着人力。

   一次席卷白领的危机

   别以为你的活它干不了

  这一次,面临危机的,可不仅仅是蓝领。

  马丁将机器人分为两种,一种是“弱机器人”,这类机器人并无智能可言;一种是“强机器人”,它能达到远高于蓝领工人的智能水平,甚至是超过人类的智能水平。

  越来越多的“强机器人”正在被设计、创造出来,机器人不再只是从事简单的机械工作,它们正在威胁包括律师助理、记者、会计、电脑程序员等在内的各行各业的白领人群。

  大数据与机器算法制造了这场白领危机。

  大数据好比是一座矿产资源丰富的大山,机器算法是马力强劲的挖掘机。更可怕的是,这座数据的大山,永远处于增长动态中,永远不会有被挖尽的那一天,而“挖掘机”的马力与功能,则一天比一天强大。

  这将对白领行业产生两个重要影响。首先,对数据的捕捉能够带来工作的自动化。例如,谷歌公司研发的自动生成个性化电子邮件和社交媒体回复系统,能够对邮件、微博或博客自动编写回复。

  更重要的一点是,大数据与机器算法还会改变公司的管理方式。由于基于数据总结的预测将越来越多地替代人的判断,高层管理者将更多地依靠自动工具产生的数据来做决策,因而对中层管理人员的需求将会不断萎缩。

  获得一个工程或计算机学位就一定能找到工作吗?马丁可不这么认为。

  过去,为了维护系统正常运行,脸谱网站的程序员每天需要解决上万个问题,然而随着云计算技术的发展,脸谱采用了一种叫作“塞博格”的应用程序,它可以持续监控几万台服务器,检测问题并对问题进行自动修复。试想一下,仅一位技术人员就能管理两万台计算机,未来程序员就业形势之严峻不言而喻。

  对于尚未从媒介融合的巨浪中成功转型的新闻从业者而言,在此次危机中受到的冲击或许更为致命。

  美国西北大学研发的人工智能软件——“鹅毛笔”(Quill),能够自动分析通过各种渠道搜集来的数据,并识别出其中的关键要素,在30秒钟内“”好一则新闻故事或一篇行业报告。包括《福布斯》在内的一些世界知名新闻媒体已经开始使用这一软件,其自动生成的文章涵盖各个新闻报道领域,比如体育、商业和政治等。

  技术向我们证明,曾经只有受过大学教育的专业技术人员才能驾驭的领域,在自动化面前是何等的脆弱。更讽刺的是,由于高薪的知识型工作更依赖电脑,也就更容易被自动化智能软件所取代,所以,相比廉价的低技能工作,知识型工作在机器人时代受到的冲击将更为巨大。

   一场潜在的教育革命

   文凭不再是“入场券

  在技术发展已对各行各业的就业造成严重威胁的当下,高校似乎一直独善其身。对此,马丁说,这恐怕只是暂时的,因为“已有强烈的迹象表明,这种情况即将改变”。

  2013年3月,一个由英语教授和写作老师组成的学者团,针对标准化考试中作文采用计算机打分的做法,在网上发起请愿。他们认为,让机器人来给作文打分,存在简单化、不准确、随意性强等问题,且带有歧视性。不到两个月的时间,近4000名教育工作者在请愿书上签名,其中包括麻省理工学院写作项目部前主任莱斯·佩雷尔曼。

  用计算机批改选择题、判断题并不新鲜,这为学校节省了不少劳动力。但当计算机替代原本只有人工才能完成的给作文打分时,很多老师感觉受到了威胁,甚至是侮辱。

  机器人给作文打分引发的争议至今还在继续,但几乎可以肯定的是,学校会继续寻求降低成本的途径,机器人的应用会继续渗透到教育领域的各个角落。

  机器人给作文评分所引起的骚动,仅仅只是加速发展的信息技术冲击教育部门的一个小例子。更大的挑战也许来自诞生于2011年的“慕课”。慕课最大的优势在于,其课程材料均发布于互联网上,无论你身在何处,只需要一台有网络联接的电脑,就可以花最少的钱享受世界一流大学的一流课程。

  这场被誉为“全球在线高等教育萌芽革命”的慕课浪潮,正在抢夺在传统课堂里上课的学生。虽然慕课目前还面临着课程通过率过低等问题,但马丁对其未来持有坚定的信心。他说:“新技术的发展往往要经历挫折,慕课的未来很有可能会造成高等教育界的一场大革命。

  马丁还预言,即使高等教育行业本身并未在数字化的猛烈攻势下颓败,但社会剧变带来的教育贬值,可能最终还是会导致高等教育的瓦解。

  这不是危言耸听。以美国为例,大学毕业生过去十年内的平均收入水平显示,大学文凭并不能给他们带来高收入,相反,他们的收入水平在持续下降。机器人正在逐渐替代白领的工作,初入社会的大学生更难找到体面的工作。大学校门,曾经是美国人迈进中产阶级乃至富裕阶层的入场券,如今正在渐失光芒。

  正如马丁所言:“人类学习的速度,将难以赶上机器人学习的速度。”传统思维中认为的“当面临失业时,返校学习以获取更高学历就能找到更好工作”的想法,未来将变得很不现实。

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