机器人时代的安全职业

机器人时代的安全职业

随着人工智能的发展，实际上现在已经有很多工作在慢慢的被机器人取代，一些职业也在消失当中。阿尔法狗干了围棋冠军的活儿，微软的小冰干了诗人的活儿，特斯拉无人驾驶汽车干了司机的活儿，亚马逊无人超市干了售货员的活儿……传统职业变得不再安全。机器人之父大阪大学教授石黑浩曾会议上称：“人类的进化有两种，一种是基因进化，另一种就是技术进化。而在他看来技术层面的计划比基因层面的进化要快上很多”。技术层面的进化就是指未来机器人会代替人类的躯干，帮助人类日常生活与工作，虽然听上去可能不太现实，但这也有可能成为现实。哪些是人工智能时代的安全职业，逐渐成为人们不得不面对的问题。将来还有哪些职业，是机器难以替代因而是相对安全的？

针对人工智能时代的安全职业问题，实质是要思考人工智能擅长做什么、不擅长做什么；人擅长做什么、不擅长做什么。整合明白人与机器各自的优势与劣势，这个问题自然就迎刃而解了。《为什么：关于因果关系的新科学》此书中有所论述，认为人工智能能力本质的简单框架，这就是因果推断框架。通俗地讲，就是相关关系对应归纳，因果关系对应演绎。珀尔院士反对这样的观点，认为人工智能只有通过建模将相关上升到因果，才能通过推断解决问题。

简单的意思就是：找不到规律的事（只有相关没有因果的事）更适合由人类亲自来完成，而找得到规律的事（从相关可以推断出因果的事）可以由机器替代。更简化地说，凡是建不了模的工作，机器都代替不了人。举例来说，有些人购物随心所欲，建模往往套不牢他们，所以为这些消费者服务的事就适合由人们来做。

其次，关于涉及职业本质的问题，斯科特·佩奇也提出了一个超简单的判断框架：多样性优于能力。凡是人算不如天算的，都不适合人工智能；相反，凡是人算算得清的，都不适合人。那么，什么是算不清楚的呢？就是复杂程度超过算力的事务，例如股市、生态多样性、婚恋等。人工智能与职业联系起来的判断框架把工作分为程序型和探索型工作。程序型工作，对应从相关可以推断出因果的事情；探索型工作，对应只有相关没有因果的事情。
因此《做出好选择》一书提出，从事探索型的工作是未来的方向，也是人工智能时代的安全职业。例如：社交类工作、设计类工作、经验类工作。

不过，如果理解了人工智能的原理与职业的原理，安全职业可以不止这3类，而是无限计数。根据“多样性”标准，作品只要重复，就有抄袭嫌疑。网络视频、音频、文学、音乐等0多个职业，进而由产品内容化、体验化衍生出众多职业。具有人算不如天算特征的直播带货、网络娱乐等成百上千种职业，无穷无尽……总之，只要与人的情感（如对美好生活的向往）沾边，都适合人而不适合人工智能。