活在AI時代：人人都要培養AIQ 這幾個技能需要掌握

那么人工智能將給未來的工作帶來哪些變化呢？在第一種情況下，當工作的某些功能實現自動化時，工作本身變得更加重要。這種情況發生在個人電腦時代。例如，Excel的出現使金融話語更加有力，而不是讓更多的會計師失業。同樣，一部分工作的自動化將使需要更多人判斷的工作變得更加重要和有價值。在第二種情況下，機器確實取代了一些工作。例如，亞馬遜分揀箱中的分揀機。亞馬遜的物流配送分揀倉庫雇傭了4萬多人，因為人們仍然可以比機器更快地分揀貨物。但亞馬遜也意識到，只要人在整個過程中存在，物流和配送就不可能完全自動化。亞馬遜在2012年收購了機器人公司Kiva，這是邁向自動化的一大步。未來，當機器完全取代人工分揀機時，倉庫可以變成黑光倉庫，節省照明和空調用電，并且可以24小時工作，大大提高了效率。在第三種情況下，人工智能將重塑一些工作，取代一些功能，并增加另一部分智能。就像放射科醫生一樣。放射科醫生的主要工作是解讀X射線或CT圖像。現在這臺機器可以做得更好。但這并不意味著放射科醫生的工作將被取代。他們的工作將發生巨大的變化。一方面，他們仍然需要向其他醫生解釋人工智能的影響判斷。另一方面，為新機器的人工智能提供培訓也是他們未來的工作之一。第四種情況是，一些工作的本質將發生變化。例如，當自動駕駛被廣泛使用時，校車司機會失業嗎？乍一看，答案是肯定的，因為車輛可以自動駕駛，不需要司機。但事實上，校車司機也有一項非常重要的責任，那就是維護車內秩序，確保孩子們的安全。因此，當駕駛的主要任務被人工智能取代時，它會突出其他重要任務，例如在校車上管理孩子。校車司機工作的本質已經改變，但它并沒有被取代。當然，未來還會有更多“人+機”的工作場景。在《人+機器》一書中，作者作為埃森哲的顧問，提出在許多場景下，人機合作將比人或機器單獨完成工作更有效。“人+機”將產業轉型分為三個階段：100多年前福特的標準化流程轉型，以及20世紀70年代的數字化轉型，即利用IT技術進行的自動化轉型。現在，人工智能推動了人機協作的適應性轉變階段。標準化改造使大規模生產成為可能，而自動化改造使機器能夠取代許多人的工作，并通過流程優化和流程再造提高效率。自適應變換是不同的。人+機器可以具有很強的適應性，可以根據實時數據進行響應，并可以推出小批量定制服務。人機協作也將帶來一些有趣的變化。人和機器會相互學習，機器可以觀察人的一些動作并提高他們的能力；

人們還需要學習和適應使用機器。人機合作也可以增強人的能力，機器（AI）將成為人體的延伸，就像智能手機成為人腦的延伸一樣，它就像醫生使用手術機器人一樣方便。人機合作實際上是在解放人們，使他們能夠從事更多人擅長的工作，并在工作過程中與他人交流。人工智能的未來和適應人工智能的下一代麻省理工學院教授Tagmark在《生命3.0》開始時描述了一個超智能“越獄”的燒腦情節。Tiger Mark用一個形象比喻來描述人類控制的超智能：就好像世界上所有五歲以上的人都死了，只剩下你（超智能），你被一群幼兒園的孩子監禁了，盡管他們仍然希望你能幫助他們重建家園。《生活3.0》是一本想象力豐富、邏輯推理嚴謹的書，對人工智能大發展后人與機器的關系進行了宏大的框架分析。Tiger Mark對人工智能的未來持樂觀態度，屬于樂觀主義者，他認為通用人工智能（AGI，即可以超越人類智能的機器智能）可能會在我們的一生中出現。但現在不是擔心機器何時或是否會發展出AGI的時候，因為沒有人能對技術變化做出準確預測。相反，正如DeepMind創始人所說，我們不應該擔心人工智能奪走人類的工作或取代人類。我們應該擔心的是，如果沒有人工智能，人類會變成什么樣子。還有一個更緊迫、更重要的問題：人工智能的應用會促進更多的集中還是去中心化？一方面，從人類發展史來看，科學技術的不斷發展一直在推動人類活動變得更加集中，從分散的部落到帝國是一種逐漸集中的趨勢。人工智能作為最新的通用技術，必將進一步推動中心化的趨勢。人工智能使集中處理巨大數據變得更容易、更便宜、更高效，也可以不斷提高人工智能的智能性，因為數據越多，機器學習的處理能力就越強大。但另一方面，由于通信成本大大降低，普通人獲取信息的成本也大大降低。人工智能的發展也讓每個人都有足夠的知識和足夠的豐富。每個人都有更強的判斷力，每個人都可以被賦予權力。當每個普通人都能做出更好的決策時，他們的動力、靈活性和創新能力也是最好的。無論是政府、企業還是社會組織，如果抽象分析，都是一個信息處理系統。人工智能帶來的變化是推動信息系統更加集中還是更加分散，將是人工智能給未來經濟社會發展帶來的最大變量。發生了變化。大數據和人工智能催生了大型高科技平臺企業。現在，美國的谷歌、臉書、亞馬遜、蘋果和微軟，加上中國的阿里和騰訊，躋身全球市值最大的十大公司之列，每家公司都極其豐富，數據量巨大。正如本文開頭提到的《經濟學人》封面所示，這些公司是鍍金時代的“新石油大亨”。在企業發展的背景下，人工智能帶來的集中和分布式爭論變成了，對于七巨頭及其背后的第二梯隊的IT巨頭來說，人工智能的發展將加速他們的增長，從而使他們在寡頭壟斷地位上更加穩定，還是會讓挑戰巨頭的顛覆力量相繼爆發，讓創新不斷？目前，這種平衡似乎正朝著巨人的方向發展。大型IT平臺公司已經建立了自己的領地，并圍繞其核心業務建立了一個“殺戮區”，他們瓜分世界的野心顯而易見。但是，如果在人工智能技術領域取得突破，例如在“已知未知”領域，可以利用小數據樣本培養有效的人工智能，使大平臺的大數據優勢不再那么明顯，未來的平衡仍可能轉向分布。巨頭們的成長也形成了一套商業模式，這一點值得注意。Tim Wu曾在《關注商家》中描述，巨頭們可以為……提供大量免費服務……

大眾由于關注經濟的商業模式，以及被巨頭吸引的用戶眼球可以換取可觀的廣告費用。谷歌和臉書幾乎瓜分了美國的在線廣告市場。人工智能的發展使注意力經濟快速迭代。與眼球的商業價值相比，巨頭掌握的用戶行為信息數據變得更加重要和有價值。然而，人類在未來也面臨著巨大的風險。在工業時代，人類勞動的異化擔心人類會成為流水線上的螺絲釘，重復簡單無聊的勞動。在數字經濟時代，有兩件事需要警惕人類的物化。要么人工智能取代了人類的工作，工人變得無關緊要；要么人類成為消費領域的產品，就像馴養的奶牛一樣，不斷產生消費數據供IT巨頭分析。這兩種結果都無法充分挖掘人類的潛力，這是最大的危險。在“人+機”的未來，如果我們想在保持人們靈活性的同時充分調動人們的自發性和創造力，我們需要重新思考的最重要的問題是，教育應該如何改變？培訓應該如何改變？你將來需要什么樣的人才？“人+機器”對今天的孩子來說意味著什么？《生活3.0》給出了部分答案：現在的孩子需要培養三種技能——溝通和互動技能以及社交技能；保持創造力并找到有效解決方案的能力；

以及應對環境不確定性的技能。最后，我想補充一點，終身學習在未來將變得更加重要。盡管人工智能不僅會摧毀舊工作崗位，還會創造新的工作崗位，但未來新工作崗位被改變、取代和重塑的速度和頻率會更高。因此，每個人都需要讓未來重新選擇工作和重塑技能成為可能，而這種重塑將不止一次。終身學習不僅需要好奇心和樂觀主義，還需要堅持不懈地不斷接受和挑戰新知識，這可能是未來人與機器的最大區別。那么人工智能將給未來的工作帶來哪些變化呢？在第一種情況下，當工作的某些功能實現自動化時，工作本身變得更加重要。這種情況發生在個人電腦時代。例如，Excel的出現使金融話語更加有力，而不是讓更多的會計師失業。同樣，一部分工作的自動化將使需要更多人判斷的工作變得更加重要和有價值。在第二種情況下，機器確實取代了一些工作。例如，亞馬遜分揀箱中的分揀機。亞馬遜的物流配送分揀倉庫雇傭了4萬多人，因為人們仍然可以比機器更快地分揀貨物。但亞馬遜也意識到，只要人在整個過程中存在，物流和配送就不可能完全自動化。亞馬遜在2012年收購了機器人公司Kiva，這是邁向自動化的一大步。未來，當機器完全取代人工分揀機時，倉庫可以變成黑光倉庫，節省照明和空調用電，并且可以24小時工作，大大提高了效率。在第三種情況下，人工智能將重塑一些工作，取代一些功能，并增加另一部分智能。就像放射科醫生一樣。放射科醫生的主要工作是解讀X射線或CT圖像。現在這臺機器可以做得更好。但這并不意味著放射科醫生的工作將被取代。他們的工作將發生巨大的變化。一方面，他們仍然需要向其他醫生解釋人工智能的影響判斷。另一方面，為新機器的人工智能提供培訓也是他們未來的工作之一。第四種情況是，一些工作的本質將發生變化。例如，當自動駕駛被廣泛使用時，校車司機會失業嗎？乍一看，答案是肯定的，因為車輛可以自動駕駛，不需要司機。但事實上，校車司機也有一項非常重要的責任，那就是維護車內秩序，確保孩子們的安全。因此，當駕駛的主要任務被人工智能取代時，它會突出其他重要任務，例如在校車上管理孩子。校車司機工作的本質已經改變，但它并沒有被取代。當然，未來還會有更多“人+機”的工作場景。在《人+機器》一書中，作者作為埃森哲的顧問，提出在許多場景下，人機合作將比人或機器單獨完成工作更有效。“人+機”將產業轉型分為三個階段：100多年前福特的標準化流程轉型，以及20世紀70年代的數字化轉型，即利用IT技術進行的自動化轉型。現在，人工智能推動了人機協作的適應性轉變階段。標準化改造使大規模生產成為可能，而自動化改造使機器能夠取代許多人的工作，并通過流程優化和流程再造提高效率。自適應變換是不同的。人+機器可以具有很強的適應性，可以根據實時數據進行響應，并可以推出小批量定制服務。人機協作也將帶來一些有趣的變化。人和機器會相互學習，機器可以觀察人的一些動作并提高他們的能力；

人們還需要學習和適應使用機器。人機合作也可以增強人的能力，機器（AI）將成為人體的延伸，就像智能手機成為人腦的延伸一樣，它就像醫生使用手術機器人一樣方便。人機合作實際上是在解放人們，使他們能夠從事更多人擅長的工作，并在工作過程中與他人交流。人工智能的未來和適應人工智能的下一代麻省理工學院教授Tagmark在《生命3.0》開始時描述了一個超智能“越獄”的燒腦情節。Tiger Mark用一個形象比喻來描述人類控制的超智能：就好像世界上所有五歲以上的人都死了，只剩下你（超智能），你被一群幼兒園的孩子監禁了，盡管他們仍然希望你能幫助他們重建家園。《生活3.0》是一本想象力豐富、邏輯推理嚴謹的書，對人工智能大發展后人與機器的關系進行了宏大的框架分析。Tiger Mark對人工智能的未來持樂觀態度，屬于樂觀主義者，他認為通用人工智能（AGI，即可以超越人類智能的機器智能）可能會在我們的一生中出現。但現在不是擔心機器何時或是否會發展出AGI的時候，因為沒有人能對技術變化做出準確預測。相反，正如DeepMind創始人所說，我們不應該擔心人工智能奪走人類的工作或取代人類。我們應該擔心的是，如果沒有人工智能，人類會變成什么樣子。還有一個更緊迫、更重要的問題：人工智能的應用會促進更多的集中還是去中心化？一方面，從人類發展史來看，科學技術的不斷發展一直在推動人類活動變得更加集中，從分散的部落到帝國是一種逐漸集中的趨勢。人工智能作為最新的通用技術，必將進一步推動中心化的趨勢。人工智能使集中處理巨大數據變得更容易、更便宜、更高效，也可以不斷提高人工智能的智能性，因為數據越多，機器學習的處理能力就越強大。但另一方面，由于通信成本大大降低，普通人獲取信息的成本也大大降低。人工智能的發展也讓每個人都有足夠的知識和足夠的豐富。每個人都有更強的判斷力，每個人都可以被賦予權力。當每個普通人都能做出更好的決策時，他們的動力、靈活性和創新能力也是最好的。無論是政府、企業還是社會組織，如果抽象分析，都是一個信息處理系統。人工智能帶來的變化是推動信息系統更加集中還是更加分散，將是人工智能給未來經濟社會發展帶來的最大變量。發生了變化。大數據和人工智能催生了大型高科技平臺企業。現在，美國的谷歌、臉書、亞馬遜、蘋果和微軟，加上中國的阿里和騰訊，躋身全球市值最大的十大公司之列，每家公司都極其豐富，數據量巨大。正如本文開頭提到的《經濟學人》封面所示，這些公司是鍍金時代的“新石油大亨”。在企業發展的背景下，人工智能帶來的集中和分布式爭論變成了，對于七巨頭及其背后的第二梯隊的IT巨頭來說，人工智能的發展將加速他們的增長，從而使他們在寡頭壟斷地位上更加穩定，還是會讓挑戰巨頭的顛覆力量相繼爆發，讓創新不斷？目前，這種平衡似乎正朝著巨人的方向發展。大型IT平臺公司已經建立了自己的領地，并圍繞其核心業務建立了一個“殺戮區”，他們瓜分世界的野心顯而易見。但是，如果在人工智能技術領域取得突破，例如在“已知未知”領域，可以利用小數據樣本培養有效的人工智能，使大平臺的大數據優勢不再那么明顯，未來的平衡仍可能轉向分布。巨頭們的成長也形成了一套商業模式，這一點值得注意。Tim Wu曾在《關注商家》中描述，巨頭們可以為……提供大量免費服務……

大眾由于關注經濟的商業模式，以及被巨頭吸引的用戶眼球可以換取可觀的廣告費用。谷歌和臉書幾乎瓜分了美國的在線廣告市場。人工智能的發展使注意力經濟快速迭代。與眼球的商業價值相比，巨頭掌握的用戶行為信息數據變得更加重要和有價值。然而，人類在未來也面臨著巨大的風險。在工業時代，人類勞動的異化擔心人類會成為流水線上的螺絲釘，重復簡單無聊的勞動。在數字經濟時代，有兩件事需要警惕人類的物化。要么人工智能取代了人類的工作，工人變得無關緊要；要么人類成為消費領域的產品，就像馴養的奶牛一樣，不斷產生消費數據供IT巨頭分析。這兩種結果都無法充分挖掘人類的潛力，這是最大的危險。在“人+機”的未來，如果我們想在保持人們靈活性的同時充分調動人們的自發性和創造力，我們需要重新思考的最重要的問題是，教育應該如何改變？培訓應該如何改變？你將來需要什么樣的人才？“人+機器”對今天的孩子來說意味著什么？《生活3.0》給出了部分答案：現在的孩子需要培養三種技能——溝通和互動技能以及社交技能；保持創造力并找到有效解決方案的能力；以及應對環境不確定性的技能。最后，我想補充一點，終身學習在未來將變得更加重要。盡管人工智能不僅會摧毀舊工作崗位，還會創造新的工作崗位，但未來新工作崗位被改變、取代和重塑的速度和頻率會更高。因此，每個人都需要讓未來重新選擇工作和重塑技能成為可能，而這種重塑將不止一次。終身學習不僅需要好奇心和樂觀主義，還需要堅持不懈地不斷接受和挑戰新知識，這可能是未來人與機器的最大區別。

標簽：大眾大發福特發現

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