上课时我常对学生讲:“你们在未来找工作的时候,一定要避免做那些很容易被电脑或机器人取代的工作。Computer这个词,*早指的是一种职业,就是那种做计算工作的人。现在早就被淘汰,没人知道了。我在上世纪90年代上大学的时候,财经类院校学生要想毕业
还必须通过‘珠算六级’考试,花了很多时间学,噼里啪啦练习,现在想想都觉得可笑。智能机器人的时代很快就会到来,如果你从事的工作不能和它们形成互补,而是被它们替代,你一定会失业。别觉得我危言耸听,现在大城市大学生毕业的起薪,不如街上送快递的,不如饭馆里洗盘子的,更不如做家政的阿姨,你以为是什么原因?”
工业革命以后的两百多年来,机器慢慢取代了人类的很多种体力劳动,比如装卸和运输,这是“**机器时代”。现在我们处在网络和数字化的“第二机器时代”,机器会慢慢取代人类的多种脑力劳动。
人们通常认为,机器只能做重复的简单工作,人脑才能做更复杂的事。并非如此。不适合机器做的事,无论看上去多简单,机器都做不好,比如整理房间。虽然现在有了扫地机器人,但机器人仍然很难叠衣服、洗抹布、换床单。衣服的大小尺寸都不固定,每次把衣服扔在哪儿也不固定,所以机器人很难找到衣服并叠好它,起码目前是这样。
而适合机器做的事,无论看上去多复杂,只要能遵循一定的规则,机器都会做得比人好。以股评为例,大多数股评都是噪音,东拉西扯些零碎的信息,加上些错误百出的个人臆想和解读,号称“判断”。这件事如果让机器来做,可能还更有信息量、更准确一点。机器可以直接处理股市的各种数据和公司的历史数据,经过模型的分析运算,给出总结和预测,道理和天气预报差不多。现在《福布斯》的主页上,有个“科学叙事”(Narrative Science)的版块,里面全是由机器人撰写的各种财务报告和分析。比如2014年底《预期耐克公司收入会增加》这篇文章,是机器在分析各种数据之后自动生成的文本。根本看不出来是机器写的,除了文章结尾的声明:“通过*有的人工智能平台,科学叙事将数据转化为故事和洞见。”
2014年,麻省理工学院的艾瑞克·布伦乔尔森和安德鲁·迈克菲合作出版了《第二机器时代:聪慧技术时代的工作、进步和繁荣》一书,很**。作者问了三个问题:为什么第二次机器时代也就是智能机器时代无法阻挡?这如何影响人类的工作和生活?我们该怎么办?
该书*有趣的是**部分,解释了这个时代技术进步的三大特点:摩尔定律或者指数增长、数字化信息、组合式创新。摩尔定律和指数增长,大意是说过去40年,同样成本所能买到的计算能力,每年都翻一番。每年翻一番,从1到2,从2到4,从4到8……可能不算什么,但这种增长的速度不变,积累到一定阶段,再从2亿到4亿,4亿到8亿……人们感受到的就是排山倒海、日新月异的技术进步。
比如经过了20年似乎缓慢的发展,2006年突然有了智能手机,然后一切都跟着变,各种移动服务、互联网金融、3D打印等等,集中扎堆出现,这就是指数级增长的结果。90年代初摩托罗拉的“大哥大”,除了当成砖头防身以外,只能打电话,短信都不能发,价格要近2万块,相当于当时5000斤猪肉。现在2万块只能买2000斤猪肉了,但可以买4台iPhone 6或10台“小米”,这些手机可以做无数以前无法想象的事。而短短十几年,别说摩托罗拉手机了,就连取代了摩托罗拉的诺基亚手机,都已烟消云散。
投稿作者:孤芳不自赏46
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