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       本文摘自《未來簡史》，內容有刪減。尤瓦爾·赫拉利是全球著名暢銷書《人類簡史》的作者，而《未來簡史》可以視作《人類簡史》的姊妹篇，該書強調了基因技術、人工智能等前沿技術可能正在重塑人類和世界。在書中，尤瓦爾·赫拉利提出了一個震撼性的觀點：未來世界，大部分人類可能是多余的。請享用：

21世紀經濟學最重要的問題，可能就是多余的人能有什么功用。一旦擁有高度智能而本身沒有意識的算法接手幾乎一切工作，而且能比有意識的人類做得更好時，人類還能做什么？

縱觀歷史，就業市場可分為三個主要部門：農業、工業和服務業。在大約公元1800年前，絕大多數人屬于農業部門，只有少數人在工業和服務業部門。到了工業革命時期，發達國家的人民就離開了田野和牧群。大多數人進入工業部門，但也有越來越多的人走向服務部門。到了最近幾十年，發達國家又經歷了另一場革命：工業部門的職位逐漸消失，服務業大幅擴張。2010年，美國的農業人口只剩2%，工業人口有20%，占了78%的是教師、醫生、網頁設計師等服務業從業人員。但等到機械算法在教書、診斷病情和設計方面比人類更在行的時候，我們能做什么？

這個問題以前就出現過。自工業革命爆發以來，人類就擔心機械化可能導致大規模失業。然而，這種情況在過去并未發生，因為隨著舊職業被淘汰，會有新職業出現，人類總有些事情做得比機器更好。只不過，這一點并非定律，也沒人敢保證未來一定會繼續如此。人類有兩種基本能力：身體能力和認知能力。在機器與人類的競爭僅限于身體能力時，人類還有數不盡的認知任務可以做得更好。所以，隨著機器取代純體力工作，人類便轉向專注于需要至少一些認知技能的工作。然而，一旦等到算法在記憶、分析和辨識各種模式的能力上超過人類，會發生什事？

如果認為人類永遠都能有自己獨特的能力，無意識的算法永遠無法趕上，這只能說是一廂情愿。對于這種空想，目前的科學反饋可以簡單概括為三項原則：

1生物是算法。每種動物（包括智人）都是各種有機算法的集合，經過數百萬年進化自然選擇而成。

2 算法的運作不受組成物質的影響。算盤的算珠無論是木質、鐵質還是塑料質，兩個珠子加上兩個珠子還是等于四個珠子。

3 因此，沒有理由相信非有機算法永遠無法復制或超越有機算法能做的事。只要運算結果有效，算法是以碳來表現還是硅來表現又有何差別？

確實，目前還有許多事情是有機算法比非有機算法做得更好，也有專家反復聲稱，有些事情非有機算法「永遠」都無法做到。但事實是，通常這里的「永遠」都不超過一二十年。

「99%的人類特性和能力都是多余的！」

就像在不久之前，大家還很喜歡用面部識別舉例，說這項任務連嬰兒都能輕松辦到，可是最強大的計算機卻無力完成。但到了今天，面部識別程序辨認人臉的速度和效率都已經遠超人類。警方和情報機構現在已經很習慣使用這種程序，掃描監控錄像機無數小時的視頻資料，追蹤嫌犯和罪犯。

20世紀80年代討論到人類的獨特之處時，很習慣用國際象棋作為人類能力更強的主要證據。他們相信計算機永遠不可能在國際象棋領域打敗人類。但在1996年2月10日，IBM的超級計算機「深藍」(Deep Blue)就打敗了世界國際象棋大師加里·卡斯帕羅夫（GarryKasparov），推翻了這個認為人類能力更強的論點。

「深藍」算是有些取巧，因為編寫程序的人不僅寫入了國際象棋的基本規則，還加入了詳細的棋局策略。但新一代的人工智能更喜歡讓機器自己學。2015年2月，由Google DeepMind人工智能公司所開發的一個程序，就自己學會了如何去玩49款經典的Atari游戲。開發者一戴米斯·哈薩比斯( Demis Hassabis)博士解釋道：「我們提供給系統的唯一信息就是屏幕上的原始像素，以及指示系統要努力得到高分。剩下的一切都是它自己解出來的。」而這套程序也成功找出了交給它的所有游戲的規則，從《吃豆人》（Pac-Man）、《太空入侵者》（Spacezvaders）到各種賽車和網球游戲。而且，這套程序得到的分數多半都能打平甚至超過人類，有時候還會使出人類玩家從未想到的策略。

不久之后，人工智能又獲得了更驚人的成就：谷歌的AlphaGo軟件自學圍棋這種古老的中國棋類游戲，而圍棋的復雜度遠超國際象棋，一般認為這并不在人工智能程序能夠處理的范圍內。2016年3月，AlphaGo和韓國棋王李世石在首爾舉行了一場比賽，AlphaGo憑借出奇的下法、創新的戰略，以4比l擊敗李世石，令各方大跌眼鏡。賽前，大多數專業棋手都確信李世石能贏得比賽，但在賽后分析AlphaGo的棋路后，多數人的結論則是人類在圍棋上已不再有希望能打敗AlphaGo或其后來者。

近來，計算機算法也證明了自己在球類競賽中的價值。幾十年來，棒隊挑選球員靠的是專業球探和經理的智慧、經驗和直覺。頂尖球員的身價高達數百萬美元，自然財力雄厚的球隊才能搶下一流球員，而經拮據的球隊只能勉強起用二線球員。但在2002年，預算有限的奧克蘭運動家隊（Oakland Athletics）總經理比利·比恩(Billy Beane)嘗試要打破這個格局。他決定根據經濟學家和計算機怪才所開發的一套神秘計算機算法，找出人類球探忽視或低估的球員，打造一支常勝隊伍。在保守派看來，比恩的算法根本是玷污棒球的神圣殿堂，他們大感憤怒。他們堅決認為球員的選擇是一門藝術，只有長期親近棒球、相關經驗豐富的人，才有可能掌握。至于計算機程序，因為它永遠無法懂得其中的奧秘和棒球的精神，所以永遠都不可能學會這一套。

但沒多久，令這些人頗感意外的是，比恩用算法打造的這支低成球隊（4400萬美元），不僅能與紐約揚基隊（1.25億美元）這種傳統棒球強隊平分秋色，甚至還成為美國職業棒球大聯盟史上第一支20連勝的隊伍。只不過，比恩和運動家隊沒能得意太久。很快，其他球隊也跟進使用同樣的算法策略，而且由于揚基隊和紅襪隊不管在球員還是計算機軟件上能砸的錢都遠遠勝出，現在像奧克蘭運動家隊這種低預算球隊；能打敗整個體制的機會反而更小了。

2004年，麻省理工學院的弗蘭克·利維( Frank Levy)教授與哈佛大學的理查德·默南( Richard Murnane)教授發表了一份關于就業市場的全面研究報告，列出最有可能擊向自動化的職業。當時講到在可預見的未來不可能實現自動化的職業時舉的例子是卡車司機。他們表示，實在很難想象計算機可以在繁忙的道路上讓汽車實現安全行駛。但才不過十幾年，谷歌和特斯拉不僅想到了這一點，還在加緊研發。

事實上，隨著時間的推移，不僅是因為算法變得更聰明，也是因為人類逐漸走向專業化，所以用計算機來取代人類越來越容易。遠古的狩獵者只是想要生存下去，就得掌握各式各樣的技能，也正因為如此，想設計狩獵機器人的難度非常大。這種機器人得要懂如何把燧石磨出尖頭，在森林中找到可食用的蘑菇，跟蹤猛犸象，與其他十幾個獵人協調何進攻，之后還得知道怎么用藥草來治療傷口。但在過去幾千年間，人類已經走向專業化。比起狩獵者，出租車司機或心臟病專科醫生所做的事更為有限，也就更容易被人工智能取代。

我已一再強調，人工智能目前絕無法做到與人類匹敵。但對大多數的現代工作來說。99%的人類特性及能力都是多余的。人工智能要把人類擠出就業市場，只要在特定行業需要的特定能力上超越人類，就已足夠。

2014年5月，專注于再生醫學領域的香港創投公司Deep Knowledge Ventures( DKV)另創新局，任命一套名為VITAL的算法為董事會成員。VITAL會分析候選公司的財務狀況、臨床試驗和知識產權等大量資料，據以提出投資建議。這套算法就像另外五位董事一樣，能夠投票決定是否投資某家公司。

我們查看VITAL到目前為止的記錄，發現它似乎已經學到了一個管理弊病：裙帶關系。將較多權力交給算法的公司，就更有可能得到VITAL的青睞。例如在VITAL的支持下，DKV最近就投資了制藥公司Pathway Pharmaceuticals，該公司采用了一套被稱為OncoFinder的算法來選擇及評估針對個人的癌癥療法。

隨著算法將人類擠出就業市場，財富和權力可能會集中在擁有強大算法的極少數精英手中，造成前所未有的社會及政治不平等。在今天，人數達到數百萬的出租車司機、公交車司機和卡車司機擁有強大的經濟和政治影響力，每個人都在交通運輸市場中發揮自己的力量。如果集體利益受到威脅，他們可以團結起來，組織罷工、進行抵抗，形成重要的投票群體。然而，一旦數百萬的人類司機都由單一算法取代，這一切財富和權力都將被擁有算法的公司壟斷，放入這些公司的所有人，即極少數幾位億萬富翁的口袋。

藝術家也可以被機器取代？

常有人說，藝術是我們最終的圣殿（而且是人類獨有的）。等到計算機取代了醫生、司機、教師甚至地主和房東時，會不會所有人都成為藝術家？然而，并沒有理由讓人相信藝術創作是片能完全不受算法影響的凈土。人類是哪來的信心，認為計算機譜曲永遠無法超越人類？從生命科學的角度來看，藝術并不是出自什么神靈或超自然靈魂，而是有機算法發現數學模式之后的產物。若真是如此，非有機算法就沒有理由不能掌握。

戴維·柯普（ David Cope）是加州大學圣克魯茲分校的音樂學教授，也是古典音樂界極具爭議的人物。柯普寫了一些計算機程序，能夠譜出協奏曲、合唱曲、交響樂和歌劇。他寫出的第一個程序名為EMI（Experiments in Musical Intelligence，音樂智能的實驗），專門模仿巴赫的風格。雖然寫程序花了7年，但一經推出，EMI短矩一天就譜出5000首巴赫風格的贊美詩。柯普挑出幾首，安排在圣克魯茲的一次音樂節上演出。演出激動人心，觀眾反應熱烈，興奮地講著這些音樂如何碰觸到他們內心最深處。觀眾并不知道作曲者是EMI而非巴赫，而等到真相揭開，有些人氣得一語不發，也有人甚至發出怒吼。

EMI繼續更新，學會了如何模仿貝多芬、肖邦、拉赫瑪尼諾夫和斯特拉文斯基。柯普還為EMI簽了合約，首張專輯《計算機譜曲的古典樂》受到意想不到的歡迎。人紅是非多，古典音樂愛好者的敵意也涌現出來。俄勒岡大學的史蒂夫·拉爾森( Steve Larson)就向柯普挑戰，來一場人機音樂對決。拉爾森提議，由專業鋼琴家連續彈奏三首曲目，作曲者分別是巴赫、EMI以及拉爾森本人，接著讓觀眾投票是誰譜了哪首曲子。

拉爾森堅信，一邊是人類的靈魂之作，一邊是機器人的死氣沉沉，觀眾肯定一聽就能判出。柯普接下了戰書。在指定的當天，數百位講師、學生和音樂迷齊聚俄勒岡大學的音樂廳。表演結束，進行投票。結果呢？觀眾認為是巴赫的其實是EMI，認為是拉爾森的其實是巴赫，而他們認為是EMI的，其實是拉爾森。

還是有人繼續批評，說EMI的音樂雖然技術出眾，但還是缺了些什么，一切太過準確，沒有深度，沒有靈魂。但只要人們在不知作曲者是誰的情況下聽到EMI的作品，常常會大贊這些作品充滿靈魂和情感的共鳴。

EMI成功之后，柯普又繼續寫出了更復雜的新程序：安妮（Annie）。EMI譜曲是根據預定的規則，而安妮則是基于機器學習，會隨著外界新的音樂輸入，不斷變化發展音樂風格。就連柯普也不知道安妮接下來會譜出什么作品。而且事實上，安妮除了寫音樂，還對其他藝術形式很感興趣，比如俳句。

2011年，柯普出版了《激情之夜：人和機器所作的俳句兩千首》，其中有一部分早安妮寫的，其他則來自真正的詩人。但書中并未透露具體篇目的作者是誰。如果你認為自己一定可以看出人舉創作與機器產出的差異，歡迎挑戰。

無用階級靠玩游戲度過余生？

19世紀，工業革命創造出龐大的都市無產階級，這個新的工作階級帶來前所未見的需求、希望及恐懼，沒有其他信仰能夠有效響應，社會主義因而擴張。到頭來，自由主義是靠著吸收了社會主義的精華，才打敗了蘇聯和東歐社會主義。到了21世紀，我們可能看到的是一個全新而龐大的階級：這一群人沒有任何經濟、政治或藝術價值，對社會的繁榮、力量和榮耀也沒有任何貢獻。

2013年9月，牛津大學的卡爾·弗瑞（Carl Benedikt Frey）及邁克爾·奧斯本( Michael A. Osborne)發表了《就業的未來》（The Future of Employment）研究報告，調查各項工作在未來20年被計算機取代的可能性。

根據他們所開發的算法估計，美國有47%的工作有很高的風險被計算機取代。例如到了2033年，電話營銷人員和保險業務員大概有99%的概率會失業。運動賽事的裁判有98%的可能性，收銀員97%、廚師96%、服務員94%、律師助手94%、導游91%、面包師89%、公交車司機89%、建筑工人88%、獸醫助手86%、安保人員84%、船員83%、調酒師77%、檔案管理員76%、木匠72%、救生員67%。

當然，也有一些工作還算安全。到了2033年，計算機能夠取代考古學家的可能性只有0.7%，因為這種工作需要極精密的模式識別能力，而且能夠產生的利潤又頗為微薄，因此很難想象會有企業或政府愿意在接下來20年間投入足夠的資本，將考古學推向自動化。

當然，到了2033年也可能出現許多新職業，比如虛擬世界的設計師。然而，此類職業可能會需要比當下日常工作更強的創意和彈性，而且如果收銀員或保險業務員到了40歲中年失業，能否成功轉型為虛擬世界設計師，也實在難說。就算他們真的轉型成功，根據社會進步的速度，很有可能再過10年又得重新轉型。畢竟，算法也可能會在虛擬世界里打敗人類。所以，這里不只需要創造新工作，更得創造「人類做得比算法好」的新工作。

由于我們無法預知2030年或2040年的就業形勢，現在也就不知道該如何教育下一代。等到孩子長到40歲，他們在學校學的一切知識可能都已經過時。傳統上，人生主要分為兩大時期：學習期，再加上之后的工作期。但這種傳統模式很快就會徹底過時，想要不被淘汰只有一條路：一輩子不斷學習，不斷打造全新的自己。只不過，許多人，甚至是多數人，大概都做不到這一點。

由于接下來的科技發展潛力極其龐大，很有可能就算這些無用的大眾什么事都不做，整個社會也有能力喂飽這些人，讓他們活下去。然而，什么事能讓他們打發時間，獲得滿足感？人總得做些什么，否則肯定會無聊到發瘋。到時候，要怎么過完一天？答案之一可能是靠藥物和電腦游戲。

那些對社會來說多余的人，可以多花點時間在3D虛擬世界里；比起了無生趣的現實世界，虛擬世界能夠為他們提供更多刺激，誘發更多情感投入。然而，自由主義推崇人類生命及人類體驗神圣不可侵犯，這樣的發展會是對這一信念的一記致命打擊。這些人對社會毫無用處，整天活在現實與虛幻之間，這樣的生命何來神圣？

尼克·伯斯特隆姆( Nick Bostrom)等專家和思想家就提出警告，認為人類大概還承受不住這樣的退化，因為一旦人工智能超越人類智能，可能就會直接消滅人類。人工智能這么做的理由，一是可能擔心人類反撲、拔掉它的插頭，二是要追求某種我們現在還難以想象的目標。畢竟，等到整個人工智能系統比人類更聰明時，要再控制系統動機，實在有如天方夜譚。

就算目前看來立意全然良善的程序，也可能帶來令人恐懼的后果。常見的情節就是，某家公司設計出第一套真正的人工超級智能，對它進行了一個毫無惡意的測試，比如計算π值。但就在任何人意識到之前，人工智能已經接管整個地球、消滅人類、發動攻擊征服整個銀河系，把整個已知宇宙轉變成巨大的超級計算機，花上幾萬億年的時間，只為了出更精確的π。畢竟，這正是它的創造者交給它的神圣使命。