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如果说ChatGPT的出现是人工智能发展历程中的一个引爆点，那么今年人工智能在诺奖中的戏剧性的斩获则是向所有人宣布，无论你是否喜欢，AI的时代已经到来。乐观者看到了AI蕴含的无限可能，它也确实给人们带来了太多的惊喜，而悲观者则提醒人们要注意它的风险，相比于假新闻、假图片之类的赛博垃圾，最现实的担忧是AI可能带来大规模失业，这种担心有道理吗？
2013 年，牛津大学经济学家卡尔·弗雷和机器学习教授迈克尔·奥斯本发表了一项具有里程碑意义的研究，发现美国近一半的工作在二十年内都面临被自动化的“高风险”。尽管他们的方法后来受到了批评：另一项研究认为他们的过高的估计了取代的比例。但人工智能引发大规模失业的阴影并没有消失。2018 年，普华永道预测，到2030年代中期，全球三分之一的工作岗位可能被自动化取代。ChatGPT 发布后，这种担忧进一步加剧。高盛估计，在生成式人工智能的新时代，全球接近3亿个工作岗位可能被取代。
这种担心的来源之一是历史经验：历次工业革命虽然带来了生产力的跨越式发展，但是在新旧生产技术世代交替的阶段，被淘汰的那部分人所经历过的沮丧和绝望通过各种方式流传了下来，后人在面对类似的情况时很容易就有了悲观的预感。当蒸汽机带动纺织机高速旋转时，水力纺织机的制造者们只能赶紧想办法加入了；蒸汽火车奔驰在铁轨上时，大量的马车夫和养马人只好奔向那些没有铁路的地方寻找客户。
经济学家约瑟夫·熊彼特将这个过程称为“创造性破坏”，是内生性经济增长的核心概念之一。他认为更有效率的技术和生产形式取代旧式的低效企业是进步的必经之路，事实也证明了这一点。虽然技术革命会让一些被取代的人失去工作或者被迫重新学习新的技能，但是从社会整体来看，则会创造更多、更广泛的新工作岗位。这是因为新技术不仅使现有技术和商业模式更加高效，而且还会创造全新的行业。如电动机和内燃气的出现让蒸汽机相形失色，与之相关的产业工人大量失业，尤其是煤矿工人，但它们也创造了更多前所未有的工作岗位：煤矿挖出的煤被发电厂收购了，生产得以继续，内燃机的繁荣则创造了一个全新的、规模更加庞大的石油开采和炼化产业，于是汽车制造、道路建设、电气设备制造等行业的发展创造了更多的就业机会，彻底改变了能源和运输行业，使许多其他企业更加高效，盈利也更高，而这些公司会扩大业务并雇用更多员工。
约瑟夫·熊彼特（Joseph Alois Schumpeter，1883年2月8日—1950年1月8日）
德勤会计师事务所的经济学家在 2015 年进行了一项研究，利用英国 144 年来的人口普查数据，评估了自 1871 年以来技术革命对就业市场的影响。研究发现，尽管新技术取代了大量体力劳动者，尤其是在农场和工厂，但它在护理、儿童保育、老年人护理、商业服务以及技术发明等领域创造了更多的就业机会。越来越多的人成为专业人士，技术能力越来越强，分工也越来越细。2011年英国的会计师数量是1871年的20倍。1992年至2011年间，英国打字员的数量下降了57%，而管理顾问的数量却猛增了365%。世界经济论坛的一项分析得出结论，技术变革创造的就业机会远远多于被消灭的就业机会。
但是历史虽然相似，却不会简单的重复，相比于前几次技术革命的特点，AI的时代有三个重要因素让人们觉得这次会有很大不同。首先是其影响的范围。AI是一种通用技术，更类似于蒸汽动力和电气化，而不是像焊接机器人这样非常专业的设备，意味着可能所有行业都可能被重塑。第二是其发展的速度。AI可以迅速地取代如此之多行业的大量职位，以至于它消灭工作岗位的速度将远远快于创造新工作岗位或培训新员工的速度，虽然随着时间的推移，它们创造的就业岗位都会多于消灭的，但是这个时间究竟有多长，人们能否坚持到有新工作的时候呢？
马斯克的机器人Optimus在发布会上当服务生。
图源：Tesla Optimus
第三，也是最重要的一点，AI直接对标人类作为一个物种的比较优势：我们的智力。当一个物种因为自动化而失去比较优势时，结果并不乐观。看看马的遭遇就知道了，它们唯一的比较优势是肌肉力量。当内燃机打败它们时，它们就无处可去，大多数马都被卖掉了，被赶到牧场，或者变成了胶水。从事驯马业的人类就好一些，他们的大脑让他们找到了其他工作。但AI是首次在各个领域直接挑战了我们的比较优势——智力。如果AI在所有认知任务上都胜过我们，人类还有什么用？
图源：pixabay.com
还好，AI暂时没那么厉害。
在可预见的未来，AI无法在所有任务上匹敌我们的认知能力，AI能让工作更有效率，但它无法包办一切。斯坦福大学经济学家埃里克·布林约尔松、卡内基梅隆大学教授汤姆·米切尔和其他研究人员研究了 950 种职业，并将其分解为 18000 种特定岗位技能，然后测试AI能做到多少。结论是，目前的所有种类的AI都无法完全胜任某一种职业所需的所有技能，大部分的场景是AI可以高效的辅助和替代某一个或者几个工作环节，但是其他部分仍然需要人类来完成。
AI比人类更善于在复杂数据中寻找某种模式，而且可以更快的生产模板类的内容，但是它依然不具有什么创新能力，很多机器学习产生的新结果只不过是在成千上万种组合中找到了符合预设条件的那一个，而不是凭空创造。人类目前利用AI的最有效方式是将其作为更高效的工具而不是可以把工作推给它的同事，人机协作带来的效率提升是需要逐渐摸索和推广的，最终会重塑整个社会生产和消费的链条，好消息是，这也会让人们有足够的时间去找到更适合自己的新工作。
图源：pixabay.com
https://bigthink.com/business/will-ai-create-more-jobs-or-send-us-the-way-of-the-horses/
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