如何面对科技性失业？

如今，人工智能在我们的生活中无处不在，随着研究人员不断巩固强化人工智能所依赖的基本元素，越来越多的公司将把智能机器整合到他们的产品和服务中，进而使其深入我们的日常生活，它甚至正将以前所未有的速度改变工作任务、取代工作岗位。奥拉夫·格罗思（Olaf Groth）和马克·尼兹伯格（Mark Nitzberg）在新书《所罗门的密码：AI 时代的价值、权力与信任》中指出：人类与生俱来的大无畏的探索精神，以及对发展和进步的渴望将继续催生人工智能的革命性新应用。现在这个“妖怪”已经跳出了瓶子，它可能会带来未知的风险和回报。如果我们想努力建造一台能够促进人类更快发展的机器，那么我们必须关注人工智能如何以微妙的方式改变人类的价值、权力和信任。要做到这一点，我们应该了解人工智能将如何帮助我们更好地理解人类自身。

自动化的风险和效率

一些经济学家和政治家提出了全民基本收入（UBI）的概念，即为每位公民提供一份最低收入，以此来帮助那些因人工智能和其他自动化技术迅速发展而失业的人。还有一些人则认为，工人们可以利用部分收入，把这些抢他们饭碗的机器买下来。例如，卡车司机可以拥有代替他们的自动驾驶卡车，并从它身上获利。

但是，除了产生对失业的焦虑和对相关保障的呼吁，我们也会开始意识到，认知机器正在承担许多枯燥乏味的工作。盖洛普 2017 年的一项调查显示，全球约有 85%的员工表示，他们感到“和工作场所没有感情联系”。我们到底想要维持什么？也许，更为合理的选择是，安排并培训员工在人工智能的帮助下完成工作，从而提高工作效率，获得更大的激励，达成更高的目标。也许人类与人工智能系统的这种共生智能关系，可以让员工有更多的时间去追求能够实现他们自我价值的工作。

在所有的文化和社会中，人们都喜欢创新、实现自我价值。自我表达的规则和习惯可能会有所不同，但创造力和满足感往往是在工作中体现出来的。挖掘这种潜在的能量可以掀起一股新的生产力发展浪潮，在全球范围内提升生活水平和创新水平。Adobe 是 Photoshop、Illustrator 等系列软件的开发商，世界各地的艺术家和设计师都在使用这些软件。该公司也开始运用人工智能技术来消除创意过程中的单调乏味。从自动消除照片中的“红眼”的系统，到可以真实交换照片背景、适应广告活动需求的工具，Adobe 的进步让人们可以把更多的时间花在创意部分。曾经需要几周时间才能完成的改变现在可能只需要几分钟。“这提高了生产力。这就是我们所讨论的效率。”该公司负责知识产权和诉讼的副总裁达纳·拉奥在 2018 年 3 月这样对加州议员们说。富有创造力的专业人士“还在使用他们的技能”，拉奥说，“他们仍在发挥自己的聪明才智，但他们的工作变得简单多了。”

当然，凡事都有阴暗面。人们已经在使用基于人工智能的创新工具来歪曲、欺骗或误导他人（毕竟，我们甚至说修改过的照片都是“PS 过的”）。熟练的数字编辑可以制造出各种各样的视觉素材，例如假新闻视频，让我们相信一些从未发生过的事情。他们就像是电影导演，但他们唯一的目标是改变我们的观点、心态、话语和决定。然而，也有一些技术是用来打假的，例如 Digimarc 公司针对图像和视频推出了数字水印。随着数字水印技术的发展，伪造将变得更加困难，因为这种技术可以跟踪更改痕迹。电影制作人可以把电影场景包放入区块链，如果有人对它进行编辑，就一定会留下痕迹。使用这种验证和分类账技术，可以将确认信息和记录分发给广泛的用户群体，从而减少操纵和欺诈的机会。

尽管如此，恶意使用的威胁丝毫不会减缓各种人工智能工具的普及。实际上，几乎所有规模可观的公司都在考虑如何将人工智能整合到自己的业务中。毕马威的数据显示，2017 年，全球对人工智能和机器学习领域的风险投资翻了一番，从上一年的 60 亿美元增至 120 亿美元。

从历史趋势来看，其中很大一部分投资将改变公司需要的技能类型。2017 年，牛津大学的一项研究登上了新闻头条。该研究指出，在未来的 20 年里，美国 47%的工作将面临自动化的“风险”。麦肯锡在同年 12 月发布的一份报告中称，全球约有一半的工作已经可以利用现有技术实现“技术上的自动化”了。据估计，到 2030 年，也就是 10 年后，将有多达 3.75 亿名工人不得不转向新的职业。

如何利用科技实现“双赢”？

最终，问题不在于工作是否会改变，工人是否会被取代—许多时候就是会如此。这甚至不需要超级智能就会实现。问题是这些转变将会以多快的速度发生，我们能否跟上它们的步伐，特别是在教育和劳动力培训方面。正如奥莱利媒体公司的创始人兼首席执行官蒂姆·奥莱利（Tim O’Reilly）在他的视频《我们为什么永远不会失业》中所说的那样，我们的办法总比困难多。但是，适应新的工作性质需要发挥想象力并做好准备。

政策制定者可以选择一条更明智的道路，旨在提高企业的生产率和竞争力，同时让劳动力为第四次工业革命做好准备。首先，他们可以在清洁能源、技术设计和 3D 制造等领域建立激励机制，鼓励公私合作，促进企业对未来防御性工作的研发和培训进行投资。各国政府可以考虑采取类似的激励措施，投资民用和商业基础设施，包括创新的交通解决方案以及为发展新经济重振老制造业中心。他们还可以将同样的激励逻辑应用到经济适用房的投资上，这样，旧金山、上海、柏林、孟买等全球经济热点地区可以吸引更多有识之士。

不幸的是，从目前的形势来看，很少有国家在战略上帮助工人完成这样的转型。因此，我们需要培训工人来从事这些工作，其中许多工作所需要的技能或技能组合在当今职场中是闻所未闻的。公私合作关系可以定义未来工作类别的轮廓，构建基于项目学习的线上或线下混合培训模式，并提供学分制的技能提升项目，包含微课程和教育证书。他们可能会推出综合性的企业学徒计划，类似德国的宝马和大众等公司在本土开发再引入美国的那种。技能背景较弱的工人可以通过参加这些项目，快速地提升自己的技能，获得额外的税收抵免，甚至可能获得一项全民基本收入来支持他们的发展。

通过结合企业与劳动力的“救济和再培训”项目，政府可以改变现有的人和技术竞争的思维模式，并打造能够适应未来的工作，以实现更高的综合生产力，从而使自己成为高科技未来的开拓者，帮助人类释放潜力。但即使在当今职场结构中，认知科技也可能帮助企业提高生产率，并通过对我们动机和意图的深刻了解，为员工带来更大的回报。它甚至可能让我们的潜意识为我们工作。例如，由沃伊切赫·厄齐梅克领导的波兰初创企业 One2Tribe，通过一个人工智能平台来帮助客户激励员工，该平台分析员工的个性，然后提供奖励，以鼓励销售或提升电话客服水平。该公司综合运用了心理学和计算机科学的专业知识，但最重要的见解之一来自简单的反复试验。厄齐梅克说，除非员工可以选择加入或退出，否则他们会反对以这种私密的个人方式来推动行为的系统。

厄齐梅克解释说，这个平台的运作方式很像电子游戏中的流动模型，小心地把握挑战和奖励之间的平衡。但它更进一步，平台的心理学专家测试了从实时反应到实际大脑功能的所有指标，这样他们就能更好地理解挑战与奖励的关系，找出对每个人最有效的方法，然后动态调整它。他说，挑战和奖励之间的时机安排尤为关键。一名员工可能在一个更大的周目标奖励下能达到更好的结果。而另一名员工可能会在每天获得更小的奖励时取得更好的效果。该系统通常会分发一种虚拟货币，员工可以用它交换其他物品。“我们开发人工智能是为了平衡目标和需求，”厄齐梅克说，“我们会考虑个人的技能、性格特征，然后试图创造一个相应的激励场景。”

总之，我们的未来不需要外部激励和游戏化的奖励来把我们耍得团团转，或者更糟的是，把我们当作毫无成就感和目标、只会机械生产的机器。个人、社会和整个地球需要我们从内而外去思考什么是正确的，而不仅仅是看表面的对错。

然而，我们还需要认识到，普通员工也将在制定保障措施方面发挥关键作用。一家试图改变员工心态的公司不会创造出一个吸引优秀人才的理想工作场所。Glassdoor 已经成为员工评价和评估工作场的首选网站，企业也大肆宣传自己在《财富》杂志评选的“100 家最适合工作的公司”中的排名，这些并不是没有原因的。但毫无疑问，当我们校准不同类型的员工激励时，我们将会经历许多与员工相关的人工智能系统的错位。无论有意还是无意，公司都有可能在某些方面越界。

负责任的组织会希望跟踪绩效并识别有可能发生滥用情况的领域。进步的企业会让它尽可能透明。这可以从劳工和雇主之间的非正式合作开始，双方可以共同为影响员工行为的制度制定规则。这可能类似于德国现有的情况，劳资双方共同努力，指导机器人和员工培训项目的部署。最终可能会由一个专业组织为与员工相关的人工智能平台颁发认证，或由内部和行业特定的劳工审查委员会对此类系统进行审计。无论如何，企业和政府都需要考虑道德和职业行为准则，以解决根本问题，尤其是在受短期季度业绩和与之相关的股票期权计划驱动的经济体中。或许，当我们为这场正在展开的认知革命做准备时，我们可以评估是否应该在计算绩效薪酬时，将利益相关者的道德规范纳入其中。

如何面对科技性失业？

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