隨著AI日漸火爆，關(guān)于人類未來的悲觀想法也越來越多。很多文章都詳細(xì)描述了人工智能將如何接管人類所有的工作，失業(yè)率如何大幅上升。的確，這是思考AI未來的一個(gè)角度。但是筆者相信人類本性中有許多方面是AI無法模仿的，正是這些讓我們真正成為“人”。

筆者同意現(xiàn)在很多由人類完成的工作可以自動(dòng)化，被更快速精確的機(jī)器人代替，它們幾乎不會(huì)犯錯(cuò)。但這篇文章將重點(diǎn)探討那些在短期內(nèi)不會(huì)受到人工智能威脅的、涉及復(fù)雜人類品質(zhì)的工作。

我們都明白“唯一不變的是變化本身”，這也同樣適用于就業(yè)崗位的改進(jìn)。技術(shù)的出現(xiàn)以及設(shè)備與服務(wù)的快步發(fā)展能夠在一些領(lǐng)域取代人類工作已經(jīng)不足為奇，這種情況從18-19世紀(jì)開始一直在發(fā)生。

隨著新技術(shù)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)發(fā)生了轉(zhuǎn)變，許多手工勞作被機(jī)器取代。之后隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計(jì)算機(jī)的革新，大量藍(lán)領(lǐng)和白領(lǐng)的工作再次被計(jì)算機(jī)取代，但在此過程中新的就業(yè)機(jī)會(huì)也一直被創(chuàng)造出來，那些服務(wù)在成為需求之前聞所未聞。

如果人們與現(xiàn)實(shí)保持聯(lián)系，并且總是在關(guān)注社會(huì)中出現(xiàn)的新進(jìn)步，那么他們就能夠及時(shí)地猜到他們的工作可能很快就會(huì)變得多余。生存的本能會(huì)促使他們提高自己的技能，在此之后，盡管扮演的角色與以前不同，大多數(shù)時(shí)候他們會(huì)比以前更有成就感。

人之所以成為人的支柱是什么？現(xiàn)在做什么工作最保險(xiǎn)？本文將試圖給出答案。

涉及同理心的工作

你認(rèn)為人工智能可以勝任護(hù)士或醫(yī)生的工作，幫助病人在大手術(shù)前冷靜下來嗎？或者取代老師，通過觀察一個(gè)孩子的行為來判斷他成績(jī)下降的原因是家庭壓力？還是作為銀行客服部分，為一位畢生積蓄被騙的苦惱客戶提供幫助？又或者接替一位外科醫(yī)生向病人宣布病情？

可能不太行吧。同理心是我們之所以為人的支柱之一，無論人工智能發(fā)展到何種程度，它都不會(huì)取代需要高度同理心的工作，至少短期內(nèi)不會(huì)。有太多重要的工作需要復(fù)雜的人類理解、管理情緒，除非人工智能可以開始有“感覺”了，它們才能在這個(gè)領(lǐng)域立足。

這里有一篇詳細(xì)分析人工智能為何不能取代醫(yī)生的文章，除了剛剛討論的同理心的立場(chǎng)，它還提出了一些非常有力的觀點(diǎn)。

它考慮到保健專業(yè)人員的非線性工作方法：有時(shí)疾病/癥狀的原因并不清楚，例如中毒，有時(shí)原因可以隱藏在一個(gè)人工智能機(jī)器人不能輕易發(fā)現(xiàn)的地方;以及機(jī)器人不能發(fā)現(xiàn)涉及到的多層次挑戰(zhàn)，它們肯定可以幫助加快進(jìn)程，使之更精確，但需要人類進(jìn)行監(jiān)督和后續(xù)的跟進(jìn)。

人工智能不能代替醫(yī)生的五個(gè)理由：https://medicalfuturist.com/5-reasons-artificial-intelligence-wont-replace-physicians/

另一項(xiàng)需要高度同理心的工作是教學(xué)職業(yè)。教師真的很重要，他們通過在孩子最易受影響的年齡引導(dǎo)他們，從而塑造了下一代。在教育方面，技術(shù)進(jìn)步總是利大于弊。在這個(gè)大流行的時(shí)代，教師們從技術(shù)進(jìn)步中獲益匪淺。當(dāng)然，還是有一些挑戰(zhàn)的，但是，變化是唯一不變的。

人工智能永遠(yuǎn)不能代替教師：https://towardsdatascience.com/ai-will-never-be-able-to-replace-teachers-394b4458394f

涉及創(chuàng)造力的工作

AI在這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)取得了重大飛躍。一切能被復(fù)雜的數(shù)學(xué)、方程、邏輯等解釋的混亂情況都可以被算法或人工智能機(jī)器人所取代，但創(chuàng)造力能被人工智能復(fù)制嗎？已經(jīng)有過不少嘗試了。

舉個(gè)例子，一個(gè)人工智能機(jī)器人試圖寫一部《哈利·波特》，而評(píng)論家和讀者們都認(rèn)為，這部作品遠(yuǎn)不如羅琳天才。

AI試圖寫《哈利波特》，結(jié)果卻可笑：https://www.iflscience.com/technology/ai-attempts-to-write-harry-potter-and-it-goes-hilariously-wrong/

還有一個(gè)人工智能機(jī)器人試圖編寫Tinder（一款約會(huì)軟件）的基本輸入輸出系統(tǒng)，想象一下，如果人工智能成功地做到了這一點(diǎn)，約會(huì)將變得多么可怕。當(dāng)這些嘗試成功的那一天，人們會(huì)一直擔(dān)心什么是真實(shí)的，什么是人工智能。

科學(xué)家開發(fā)了一種可以編寫Tinderbios的人工智能機(jī)器人：https://www.mirror.co.uk/tech/scientists-develop-ai-bot-can-13242479

接下來是最后一個(gè)例子，人工智能嘗試創(chuàng)造勵(lì)志名言。它能幫助我們得出人工智能距離在創(chuàng)意性工作領(lǐng)域取代人類還遠(yuǎn)著的結(jié)論。

AI試圖創(chuàng)造鼓舞人心的名言，但卻錯(cuò)得可笑：https://www.buzzworthy.com/ai-tries-to-generate-inspirational-quotes-and-gets-it-hilariously-wrong/#：~：text=On%20its%20website%2C%20Inspirobot%20claims，t%20make%20sense%20at%20all.

所以，從事創(chuàng)造性工作的出色的人類暫時(shí)是安全的。話雖如此，提升技能對(duì)我們所有人來說都很重要。

涉及判斷力的工作

把做出判斷作為日常職責(zé)中非常重要部分的工作，目前都是安全的，因?yàn)樗麄兲幚淼氖侨祟惿畹幕疑貛АＨ斯ぶ悄芸梢猿蔀樗泻诎最I(lǐng)域的專家，這些領(lǐng)域可以用數(shù)學(xué)來定義和解釋，或者機(jī)器可以通過強(qiáng)化過程來學(xué)習(xí)，但灰色領(lǐng)域在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)還將由人類來控制。

來看一些例子：在屬于法律程序范圍的判決領(lǐng)域中，一些案件中犯罪的原因并不簡(jiǎn)單，有時(shí)是出于自衛(wèi)，或一些其他的個(gè)人原因。這些類型的案例需要人類最大程度的理解力，才能為某人所進(jìn)行的特定消極行為作出判決。至少到現(xiàn)在，我們還不能在這個(gè)方面相信機(jī)器人。

即使是在日常管理崗位上，人們每天都要對(duì)一大堆事情做出判斷，而所有人在提供解決方案時(shí)肯定不會(huì)遵循一條直線的概念，對(duì)任何領(lǐng)域的任何管理者都是如此。因此，涉及判斷力的工作在人工智能革命中是安全的。

涉及規(guī)劃的工作

這實(shí)際上是我們上面討論過的所有其他特征的融合。在計(jì)劃任何事件時(shí)，我們必須考慮：

對(duì)參與的所有人共情，當(dāng)涉及到人類時(shí)，有一些敏感區(qū)域必須小心處理。

創(chuàng)造力是把普通的事情變成精心策劃的事情所需要的額外的調(diào)味品。

當(dāng)你為任何事情做計(jì)劃時(shí)，判斷力是一種固然涉及到每一個(gè)步驟的特質(zhì)。

因此，我們可以輕松得出結(jié)論，除非我們討論的同情心、創(chuàng)造力和判斷力這3個(gè)特質(zhì)能夠被人工智能接管，涉及規(guī)劃的工作才有可能轉(zhuǎn)交給機(jī)器人。

涉及身體技能的工作

有很多職業(yè)需要身體技能，這些職業(yè)也是世界上薪水比較高的工作之一。看看我們的優(yōu)秀運(yùn)動(dòng)員、足球運(yùn)動(dòng)員、板球運(yùn)動(dòng)員就能明白了。我甚至沒有必要證明這些工作不會(huì)受到人工智能革命的影響。

我們將繼續(xù)像一直以來那樣在運(yùn)動(dòng)中歡呼或哀嘆，該領(lǐng)域在無風(fēng)險(xiǎn)榜中位列第一。

在人工智能日益強(qiáng)大的領(lǐng)域，我們可以提升自己的技能，在我們的工作變得多余之前轉(zhuǎn)移到更好的職位。人工智能真的可以成為我們的福音而不是禍害，只要我們小心不要讓它在未來逾越界限，而這些界限在很大程度上掌握在開發(fā)人員和科學(xué)家的手中，讓AI發(fā)揮其較大能力幫助人類正是他們的目標(biāo)所在。
責(zé)編AJX