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《未來簡史》的恐怖預(yù)測：99%的人類將淪為無用階級

摘要：尤瓦爾·赫拉利是全球著名暢銷書《人類簡史》的作者，該書強(qiáng)調(diào)了基因技術(shù)、人工智能等前沿技術(shù)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(diǎn)：未來世界，大部分人類可能是多余的。

21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)學(xué)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(yè)市場可分為三個主要部門：農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務(wù)業(yè)。在大約公元1800年前，絕大多數(shù)人屬于農(nóng)業(yè)部門，只有少數(shù)人在工業(yè)和服務(wù)業(yè)部門。到了工業(yè)革命時期，發(fā)達(dá)國家的人民就離開了田野和牧群。大多數(shù)人進(jìn)入工業(yè)部門，但也有越來越多的人走向服務(wù)部門。到了最近幾十年，發(fā)達(dá)國家又經(jīng)歷了另一場革命：工業(yè)部門的職位逐漸消失，服務(wù)業(yè)大幅擴(kuò)張。2010年，美國的農(nóng)業(yè)人口只剩2%，工業(yè)人口有20%，占了78%的是教師、醫(yī)生、網(wǎng)頁設(shè)計師等服務(wù)業(yè)從業(yè)人員。但等到機(jī)械算法在教書、診斷病情和設(shè)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(xiàn)過。自工業(yè)革命爆發(fā)以來，人類就擔(dān)心機(jī)械化可能導(dǎo)致大規(guī)模失業(yè)。然而，這種情況在過去并未發(fā)生，因為隨著舊職業(yè)被淘汰，會有新職業(yè)出現(xiàn)，人類總有些事情做得比機(jī)器更好。只不過，這一點(diǎn)并非定律，也沒人敢保證未來一定會繼續(xù)如此。人類有兩種基本能力：身體能力和認(rèn)知能力。在機(jī)器與人類的競爭僅限于身體能力時，人類還有數(shù)不盡的認(rèn)知任務(wù)可以做得更好。所以，隨著機(jī)器取代純體力工作，人類便轉(zhuǎn)向?qū)Ｗ⒂谛枰辽僖恍┱J(rèn)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(fā)生什事？

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

生物是算法。每種動物（包括智人）都是各種有機(jī)算法的集合，經(jīng)過數(shù)百萬年進(jìn)化自然選擇而成。

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

因此，沒有理由相信非有機(jī)算法永遠(yuǎn)無法復(fù)制或超越有機(jī)算法能做的事。只要運(yùn)算結(jié)果有效，算法是以碳來表現(xiàn)還是硅來表現(xiàn)又有何差別？

確實，目前還有許多事情是有機(jī)算法比非有機(jī)算法做得更好，也有專家反復(fù)聲稱，有些事情非有機(jī)算法「永遠(yuǎn)」都無法做到。但事實是，通常這里的「永遠(yuǎn)」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(wù)連嬰兒都能輕松辦到，可是最強(qiáng)大的計算機(jī)卻無力完成。但到了今天，面部識別程序辨認(rèn)人臉的速度和效率都已經(jīng)遠(yuǎn)超人類。警方和情報機(jī)構(gòu)現(xiàn)在已經(jīng)很習(xí)慣使用這種程序，掃描監(jiān)控錄像機(jī)無數(shù)小時的視頻資料，追蹤嫌犯和罪犯。

20世紀(jì)80年代討論到人類的獨(dú)特之處時，很習(xí)慣用國際象棋作為人類能力更強(qiáng)的主要證據(jù)。他們相信計算機(jī)永遠(yuǎn)不可能在國際象棋領(lǐng)域打敗人類。但在1996年2月10日，IBM的超級計算機(jī)「深藍(lán)」(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(rèn)為人類能力更強(qiáng)的論點(diǎn)。

「深藍(lán)」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(guī)則，還加入了詳細(xì)的棋局策略。但新一代的人工智能更喜歡讓機(jī)器自己學(xué)。2015年2月，由Google DeepMind人工智能公司所開發(fā)的一個程序，就自己學(xué)會了如何去玩49款經(jīng)典的Atari游戲。開發(fā)者一戴米斯·哈薩比斯( Demis Hassabis)博士解釋道：「我們提供給系統(tǒng)的唯一信息就是屏幕上的原始像素，以及指示系統(tǒng)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(guī)則，從《吃豆人》（Pac-Man）、《太空入侵者》（Spacezvaders）到各種賽車和網(wǎng)球游戲。而且，這套程序得到的分?jǐn)?shù)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(xué)圍棋這種古老的中國棋類游戲，而圍棋的復(fù)雜度遠(yuǎn)超國際象棋，一般認(rèn)為這并不在人工智能程序能夠處理的范圍內(nèi)。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(chuàng)新的戰(zhàn)略，以4比l擊敗李世石，令各方大跌眼鏡。賽前，大多數(shù)專業(yè)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(shù)人的結(jié)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(jī)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(yè)球探和經(jīng)理的智慧、經(jīng)驗和直覺。頂尖球員的身價高達(dá)數(shù)百萬美元，自然財力雄厚的球隊才能搶下一流球員，而經(jīng)拮據(jù)的球隊只能勉強(qiáng)起用二線球員。但在2002年，預(yù)算有限的奧克蘭運(yùn)動家隊（Oakland Athletics）總經(jīng)理比利·比恩(Billy Beane)嘗試要打破這個格局。他決定根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)家和計算機(jī)怪才所開發(fā)的一套神秘計算機(jī)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(rèn)為球員的選擇是一門藝術(shù)，只有長期親近棒球、相關(guān)經(jīng)驗豐富的人，才有可能掌握。至于計算機(jī)程序，因為它永遠(yuǎn)無法懂得其中的奧秘和棒球的精神，所以永遠(yuǎn)都不可能學(xué)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(yáng)基隊（1.25億美元）這種傳統(tǒng)棒球強(qiáng)隊平分秋色，甚至還成為美國職業(yè)棒球大聯(lián)盟史上第一支20連勝的隊伍。只不過，比恩和運(yùn)動家隊沒能得意太久。很快，其他球隊也跟進(jìn)使用同樣的算法策略，而且由于揚(yáng)基隊和紅襪隊不管在球員還是計算機(jī)軟件上能砸的錢都遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝出，現(xiàn)在像奧克蘭運(yùn)動家隊這種低預(yù)算球隊；能打敗整個體制的機(jī)會反而更小了。r> 2004年，麻省理工學(xué)院的弗蘭克·利維( Frank Levy)教授與哈佛大學(xué)的理查德·默南( Richard Murnane)教授發(fā)表了一份關(guān)于就業(yè)市場的全面研究報告，列出最有可能擊向自動化的職業(yè)。當(dāng)時講到在可預(yù)見的未來不可能實現(xiàn)自動化的職業(yè)時舉的例子是卡車司機(jī)。他們表示，實在很難想象計算機(jī)可以在繁忙的道路上讓汽車實現(xiàn)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(diǎn)，還在加緊研發(fā)。

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?qū)I(yè)化，所以用計算機(jī)來取代人類越來越容易。遠(yuǎn)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(shè)計狩獵機(jī)器人的難度非常大。這種機(jī)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(xié)調(diào)何進(jìn)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(jīng)走向?qū)I(yè)化。比起狩獵者，出租車司機(jī)或心臟病專科醫(yī)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(qiáng)調(diào)，人工智能目前絕無法做到與人類匹敵。但對大多數(shù)的現(xiàn)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(yè)市場，只要在特定行業(yè)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(yī)學(xué)領(lǐng)域的香港創(chuàng)投公司Deep Knowledge Ventures( DKV)另創(chuàng)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(wù)狀況、臨床試驗和知識產(chǎn)權(quán)等大量資料，據(jù)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(fā)現(xiàn)它似乎已經(jīng)學(xué)到了一個管理弊病：裙帶關(guān)系。將較多權(quán)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(yè)市場，財富和權(quán)力可能會集中在擁有強(qiáng)大算法的極少數(shù)精英手中，造成前所未有的社會及政治不平等。在今天，人數(shù)達(dá)到數(shù)百萬的出租車司機(jī)、公交車司機(jī)和卡車司機(jī)擁有強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)和政治影響力，每個人都在交通運(yùn)輸市場中發(fā)揮自己的力量。如果集體利益受到威脅，他們可以團(tuán)結(jié)起來，組織罷工、進(jìn)行抵抗，形成重要的投票群體。然而，一旦數(shù)百萬的人類司機(jī)都由單一算法取代，這一切財富和權(quán)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(shù)幾位億萬富翁的口袋。

藝術(shù)家也可以被機(jī)器取代？

常有人說，藝術(shù)是我們最終的圣殿（而且是人類獨(dú)有的）。等到計算機(jī)取代了醫(yī)生、司機(jī)、教師甚至地主和房東時，會不會所有人都成為藝術(shù)家？然而，并沒有理由讓人相信藝術(shù)創(chuàng)作是片能完全不受算法影響的凈土。人類是哪來的信心，認(rèn)為計算機(jī)譜曲永遠(yuǎn)無法超越人類？從生命科學(xué)的角度來看，藝術(shù)并不是出自什么神靈或超自然靈魂，而是有機(jī)算法發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)模式之后的產(chǎn)物。若真是如此，非有機(jī)算法就沒有理由不能掌握。

戴維·柯普（ David Cope）是加州大學(xué)圣克魯茲分校的音樂學(xué)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(jī)程序，能夠譜出協(xié)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(fēng)格。雖然寫程序花了7年，但一經(jīng)推出，EMI短矩一天就譜出5000首巴赫風(fēng)格的贊美詩。柯普挑出幾首，安排在圣克魯茲的一次音樂節(jié)上演出。演出激動人心，觀眾反應(yīng)熱烈，興奮地講著這些音樂如何碰觸到他們內(nèi)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(fā)，也有人甚至發(fā)出怒吼。

EMI繼續(xù)更新，學(xué)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(jī)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(xiàn)出來。俄勒岡大學(xué)的史蒂夫·拉爾森( Steve Larson)就向柯普挑戰(zhàn)，來一場人機(jī)音樂對決。拉爾森提議，由專業(yè)鋼琴家連續(xù)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(jī)器人的死氣沉沉，觀眾肯定一聽就能判出。柯普接下了戰(zhàn)書。在指定的當(dāng)天，數(shù)百位講師、學(xué)生和音樂迷齊聚俄勒岡大學(xué)的音樂廳。表演結(jié)束，進(jìn)行投票。結(jié)果呢？觀眾認(rèn)為是巴赫的其實是EMI，認(rèn)為是拉爾森的其實是巴赫，而他們認(rèn)為是EMI的，其實是拉爾森。

還是有人繼續(xù)批評，說EMI的音樂雖然技術(shù)出眾，但還是缺了些什么，一切太過準(zhǔn)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(xù)寫出了更復(fù)雜的新程序：安妮（Annie）。EMI譜曲是根據(jù)預(yù)定的規(guī)則，而安妮則是基于機(jī)器學(xué)習(xí)，會隨著外界新的音樂輸入，不斷變化發(fā)展音樂風(fēng)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(shù)形式很感興趣，比如俳句。

2011年，柯普出版了《激情之夜：人和機(jī)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(rèn)為自己一定可以看出人舉創(chuàng)作與機(jī)器產(chǎn)出的差異，歡迎挑戰(zhàn)。

無用階級靠玩游戲度過余生？

19世紀(jì)，工業(yè)革命創(chuàng)造出龐大的都市無產(chǎn)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(yīng)，社會主義因而擴(kuò)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(lián)和東歐社會主義。到了21世紀(jì)，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(jīng)濟(jì)、政治或藝術(shù)價值，對社會的繁榮、力量和榮耀也沒有任何貢獻(xiàn)。

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

根據(jù)他們所開發(fā)的算法估計，美國有47%的工作有很高的風(fēng)險被計算機(jī)取代。例如到了2033年，電話營銷人員和保險業(yè)務(wù)員大概有99%的概率會失業(yè)。運(yùn)動賽事的裁判有98%的可能性，收銀員97%、廚師96%、服務(wù)員94%、律師助手94%、導(dǎo)游91%、面包師89%、公交車司機(jī)89%、建筑工人88%、獸醫(yī)助手86%、安保人員84%、船員83%、調(diào)酒師77%、檔案管理員76%、木匠72%、救生員67%。

當(dāng)然，也有一些工作還算安全。到了2033年，計算機(jī)能夠取代考古學(xué)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(chǎn)生的利潤又頗為微薄，因此很難想象會有企業(yè)或政府愿意在接下來20年間投入足夠的資本，將考古學(xué)推向自動化。

當(dāng)然，到了2033年也可能出現(xiàn)許多新職業(yè)，比如虛擬世界的設(shè)計師。然而，此類職業(yè)可能會需要比當(dāng)下日常工作更強(qiáng)的創(chuàng)意和彈性，而且如果收銀員或保險業(yè)務(wù)員到了40歲中年失業(yè)，能否成功轉(zhuǎn)型為虛擬世界設(shè)計師，也實在難說。就算他們真的轉(zhuǎn)型成功，根據(jù)社會進(jìn)步的速度，很有可能再過10年又得重新轉(zhuǎn)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(chuàng)造新工作，更得創(chuàng)造「人類做得比算法好」的新工作。

由于我們無法預(yù)知2030年或2040年的就業(yè)形勢，現(xiàn)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(xué)校學(xué)的一切知識可能都已經(jīng)過時。傳統(tǒng)上，人生主要分為兩大時期：學(xué)習(xí)期，再加上之后的工作期。但這種傳統(tǒng)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(xué)習(xí)，不斷打造全新的自己。只不過，許多人，甚至是多數(shù)人，大概都做不到這一點(diǎn)。

由于接下來的科技發(fā)展?jié)摿O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(fā)時間，獲得滿足感？人總得做些什么，否則肯定會無聊到發(fā)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(diǎn)時間在3D虛擬世界里；比起了無生趣的現(xiàn)實世界，虛擬世界能夠為他們提供更多刺激，誘發(fā)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(fā)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(xiàn)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(rèn)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(dān)心人類反撲、拔掉它的插頭，二是要追求某種我們現(xiàn)在還難以想象的目標(biāo)。畢竟，等到整個人工智能系統(tǒng)比人類更聰明時，要再控制系統(tǒng)動機(jī)，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(jié)就是，某家公司設(shè)計出第一套真正的人工超級智能，對它進(jìn)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(jīng)接管整個地球、消滅人類、發(fā)動攻擊征服整個銀河系，把整個已知宇宙轉(zhuǎn)變成巨大的超級計算機(jī)，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(chuàng)造者交給它的神圣使命。