「谁不会被机器取代」？90%的人都答错了

2016年，在阿法狗战胜李世石后，人类开始感受到了被人工智能支配的恐惧；前不久，无师自通的AlphaGo Zero，竟在完全摒弃人类棋谱，且仅仅训练了3天的情况下，以100：0的惨烈成绩，将哥哥阿法狗秒得渣都不剩。

作者：天元

这回，被震晕的人类又一次发出绝望的诘问：人工智能已经在脑力领域无师自通，人类将何去何从？

绝望的人类中，还有一个特别的群体，那就是无比关注孩子未来发展的新时代家长们——“到底学什么，我的孩子未来才不会被人工智能抢走饭碗？还有哪些事情，是机器做不了的？”

内心存在这种疑问得到家长不少，但是，淡定家长与焦虑家长的区别在于：

后者一再让孩子“机器化”，像机器一样智能，把机器的工作做得更出色，与机器人赛跑；

前者却致力于让孩子更加“人性化”，接受人工智能的强大属性和急速发展，让机器去做它们做得更出色的事情，自己则在人性本质领域立足深耕。

为什么“回归人性”才能取胜？

第一， 探讨“机器不能做什么”，意义不大，甚至是个伪命题。

科技的学习速度、发展速度与进步空间，都远超人类，今天你小瞧机器，明天就会被它打脸；你再怎么追求将自己“机器化”，机器只会以更快速度比你更智能，这个比拼的输赢早已注定。

第二， 与其与机器人争抢饭碗、探寻机器的盲点，不如向内探寻答案——好好做“人”（前提是机器变不成完美的人）。

人有什么机器没有的高价值属性？同理心、团队合作、人际交流、高价值创造力、感性表达。遗憾的是，现代人正在丢失这些技能；幸运的是，谁没丢，谁胜出。

第三， 未来的人才需求将有三个转变：

转变一：从“你知道什么”转变为“你是个什么样的人”；

转变二：从“知识型劳动者”转变为“关系型劳动者”；

转变三：从“将机器的工作做得更出色”，转变为“充分发挥人性深处特质”。

第四， 人工智能时代中，最有价值的人有三类：

第一类：有人文思想、人文情怀的理科生，有理性思维、科技知识的文科生；

第二类：有共情性的男性，和有系统化思维的女性；

第三类：深谙人性，具备同理心，善于交流，能在合作中创新，会讲故事（感性表达）的人。

第五， 最终注定被淘汰的人，也有三类：

第一类：不爱社交、不屑合作，只知埋头格子间单打独斗的人；

第二类：执意与机器抗衡的人（很可能焦虑过度或过劳死）；

第三类：看不清形势变化，拒绝接受变革的人（前两次工业革命与第三次信息革命中，拒绝变革的老旧派，现在都在哪里？）。

为什么“机器不能做什么”是个伪命题？

从第一次工业革命开始，人类就开始了与机器抢饭碗的征程。

第一工业革命，动力机械出现，完全凭手艺制作产品的匠人贬值了，能熟练操作机器的工人胜出了，机器与工人实现互补；

第二次工业革命，电能在制造领域大量被使用，需要教育水平高、操作技艺精湛的工作，于是学历高的工人与管理者胜出了，只要劳动者持续提高学历与技能，人类与机器依然互补；

第三次信息革命，科技可以接管中等技术的工作，打字员、记账员的工作越来越少，劳动力市场顶层的机会依然稳固，律师、医生、管理者不仅难以被替代，还得以使用便利科技提高效率；劳动力市场底层的重体力工作也暂且安全，因为机器还没有灵敏到全然代替人做体力劳动。在这高低两极，机器与人类仍然互补；

第四次科技革命，尤其2000年以后，信息科技的发展速度越来越快，已经开始撼动劳动力市场高低两端的工作机会。

高端劳动力市场中，如律师行业，计算机已经可以进行法律取证、文献检索、寻找案例。一名软件供应商在《纽约时报》声称，有了电子取证系统，一名律师可以完成500名律师的工作。

此外，计算机又在逐渐入侵律师的核心工作，如判决预测、提起诉讼、分析数据、给出建议，它们永不疲倦、结论精准，还能大幅降低成本。

医疗行业亦如是，它可以从大量文献库、数据库中迅速寻找答案，提供诊断建议。

不仅如此，计算机还越来越像“人”。

它可以在不同语境下理解自然语言，用不同文体、语气，寻找最佳视角写作报告，和诸多公司中的文案、分析员并驾齐驱；它会收集各类信息和数据，进行分析、做出判断，写成影响公司决策的分析报告，接管了一些管理者的日常事务。

在教育领域，他逐渐能够代替教师评判试卷、写作论文、评议论文，而这是大学教授的一部分工作。

律师、医生、管理者、大学教授，昔日的高端脑力行业不再高枕无忧，而脑力活动，恰恰是计算机越来越擅长的。

那么劳动力低端行业呢？同样不再安全。

Google的无人驾驶汽车，已经可以取代司机；美国Rethink Robotic公司生产的Baxter机器人可以像装配工人一样搬运物品、计数检查、打包开箱，甚至叠衣服；保安机器人可以四处巡逻、读取信息、报告险情；高危工作机器人能深入爆炸后的核电站实地探测，战斗机器人可以收集情报、侦查敌情、处理炸弹和运送武器，更别说已经进入家家户户的扫地机器人。

也许你会说，至少，机器人没有情感，也识别不了情感，它只能按照人的指令做事，自然也不具备创造性，所以有血有肉有情感的人类，只要发挥创造力，还是安全无忧的。

打脸的事实来了：机器人早已开始进入人类的情感领域大放异彩，创造力也丝毫不逊人类。

如果你看过《别对我说谎》，你就应该知道微表情的力量。尽管我们有时会极力掩饰真实内心，然而你自己都意识不到的微表情，分分钟就能出卖你，只要眼前有个目光尖锐的分析师。

现在，机器就可以代替这些分析师识别微表情，而且更加精准。专注于研究微表情的保罗·艾克曼，研究了不同情绪需要的肌肉运动组合模式，编写了一套《面部运动编码系统》，并在表情识别公司Emotient做了顾问。

这家公司已经被苹果收购，它的分析软件可以识别人类的总体情绪状态（积极、消极、中性），并动态形式显示人的7种基本情绪（欢乐、惊讶、悲伤、恐惧、厌恶、鄙视、愤怒），以及2种高级情绪（沮丧、困惑）。它还可以被装进Google眼镜中，扫射一大群人，迅速得到所有人的情绪分析。

当它分析一个人是装痛还是真痛时，准确率高达85%，而经过训练的人类只有55%，已然超过人类。

就连在教室，如果老师安装了一套情绪识别系统，就能迅速知道哪个学生是真投入，哪个学生假认真，从而实时判断内容的接受程度，为学生提供因人而异的个性化教学，了解什么样的形式、内容才能真的获得学生芳心。

相比之下，人类呢？

我们总是对自己的情绪状态充满困惑，尤其不擅长识别消极情绪，要不，怎么会有那么多直男在女朋友心情不好的时候，被莫名其妙吼一句“我哪里心情不好了！”。

再看创造力。

IBM有个“沃森计算系统”，它就像个小孩一样，不停被大人训练技能，它已经在学习如何自创美味菜谱，超过人类厨师。

它学习了基础食材搭配、营养知识，开始发明新的食材搭配，比如将牛肉末、黑巧克力、捣碎的毛豆、杏肉泥、乳酪末等卷进薄面饼，大受好评；他还自己准备食材，学习烹饪专家的技巧，创新传统食材的烹调方法。

烹饪以外，还有音乐、艺术、文学。

计算机能够创造出模仿莫扎特、贝多芬的音乐，创作诗歌小说，并保证这些作品完全没有抄袭人类。

着实震惊。

计算机已经承接越来越多高端、低端的脑力与体力工作，识别人类情绪、做出艺术创新，它还有什么是不能做的？

事实上，最好永远不要问这个问题，因为曾经断言计算机不能做某件事的人，都遭到了尴尬的打脸。而计算机的学习成长，能够每两年翻一番，人类的成长速度，只能随时间越来越难提升。 

2004年，美国经济学家弗兰克·利维认为，驾驶汽车需要瞬间判断能力，而计算机很难独自开车，结果呢？

2007年，加拿大认知科学家史蒂芬·平克说，计算机难以判断空间格局，从现在还没发明出自动清空碗碟的洗碗机，和可以爬楼梯的吸尘器就可以看出。

结果呢？现在已经遍地都是不会碰到孩子、宠物，还可以满屋子乱转、爬楼梯的家务机器人。

现在你觉得计算机做不了什么，而这仅仅是时间问题，而且它的学习速度，远远快于你我。

所以，你需要跳出“计算机不能做什么”的纠结圈。在像机器工作、成为机器方面，它永远比你擅长，而你要和它比拼的，是如何做人，如何做好人。

武侠电影里，小个头如何战胜大块头？他没有比力气，没有拼蛮劲，更没有两天把自己吃成个壮汉，而是发挥自身独有的小巧灵敏优势，把大块头遛得团团转。

要打败敌人，最好不要盲目变得和敌人一样，否则你独特的优势就消失了。

大师兄也爱吃火锅

生而为人，我很庆幸

我们知道，机器可以接管律师、医生、教授越来越多的工作，但它能完全取代这些人吗？

试想一下，你愿意一个机器人听你陈述案情、替你打官司，在你情绪即将崩溃时安慰你吗？你愿意一个机器人亲自告诉你实际病情，再盯着它空洞无神的眼睛聆听它对你的生命宣判吗？你愿意一个机器人伫立在讲台上，为你传授它强大信息库中的知识吗？

如果真是那样，那就太可怕了。

在你不得不打官司时，你希望听到的不仅仅是精准理性的法律分析，还有他们用抑扬顿挫的人类语言，用坚定有力的眼神交流，为你打气、劝你理智，在你遭到背叛时帮你尽力挽回损失；

你想要在身患疾病时、满心恐惧时，有个医生在你面前聆听，给你哪怕一丁点宽慰鼓励；

你更愿意听一个表情丰富、风趣幽默的教授在台上娓娓道来，哪怕他每分钟传递的信息量不如一个机器人。

我们需要信息、知识，但我们无情感、不成活。

这就是人的力量：

感受他人情感，做出相应回应；进行人际交流、直视对方眼睛；融入团队合作、共同解决问题；进行感性表达，善于声情并茂。

而机器，纵使它再善于精准识别情绪，也仅仅是读懂了你，却无法以同样的方式回应你，与你进行情感交流。

这些植根于人性深处的人类属性，才是未来时代最区别于机器的高价值技能，它将来自于人性。

未来是人性的战场。

你大可让孩子去做律师，只要你从小培养孩子的人际交往、共情体察能力，ta依然能够利用最先进的科技，节省大部分时间，去做更多需要人类情感判断的事情，比如理解不理性的客户，与之建立情感纽带，说服其不要感情用事，根据复杂的形势，帮客户理清思路、最大化客户利益。

你也大可让孩子继续学习STEM，未来成为程序员、工程师，但走得远、升得高的，必定不是默默躲在格子间，拒绝融入群体的孤独天才，而是能够建立人际关系、善于合作，能够产生影响力的码农、工程师。

所以，你要转变一个培养思维：

未来的人才需求，从“你知道什么”转变为“你是个什么样的人”；从“知识型劳动者”转变为“关系型劳动者”；从“将机器的工作做得更出色”，转变为“充分发挥人性深处特质”。

怎样让人变得更像“人”？

人类是社会性动物，人际互动占据生活绝大部分内容，而与人互动的第一步，就是识别他人情绪和非语言线索，感受别人的欢喜与痛苦，发现他人的愤怒与忧愁，并提供恰到好处的关心与帮助，也就是我们说过的“同理心”。

同理心有两部分，识别情绪、做出反应，而这是人类独有的技能。机器识别情绪需要经过大量学习，人类只需几秒钟就能大致判断他人情绪，甚至是无意识的。况且，机器无法提供人类所需的情感回应。

还有其他研究表明，特别善于识别他人情绪的学生，在学校表现更出色，没有人际交往焦虑，与同伴的关系更好；就连以冷漠淡定著称的医生，如果更具同理心，病人的服从程度会上升，医患矛盾减少，诊断准确性提升，治疗效果改善，医疗经费就能下降，病人的投诉率也可以得到降低，而更喜欢发号施令、不喜欢关心病人的医生，则更容易遭到起诉。

然而，现代人却正在丢失同理心这个与生俱来的能力。在机器越来越像人的时候，人却在朝着机器发展。

屏幕时间越来越长，大人与孩子交流越来越少，即便人们通过屏幕社交，也大大缺少对面部识别的练习机会，导致孩子和大人都在出现情绪识别能力的退化。

研究表明，美国8-18岁的孩子当中，过度使用电子产品的孩子，取得好成绩的几率更小，与家长关系更早，对学校更不满意，更容易感到无聊、遇到麻烦，也更频繁感到不幸福；

经常使用社交网络的人，更不容易对他人产生信任；

一项大样本研究表明，美国大学生的同理心在大幅降低，而且变得更加自恋，而自恋与占有欲和特权感相关；

另一项针对22-92岁人群的研究还显示，人的年龄越大，越缺乏同理心。

瞧，在未来社会对同理心的需求增加时，它的供给却减少了。但一个好消息是，有供需失衡，就有高回报机会；谁能练习并增强同理心，谁就能在大群冷漠的人，和本来就冰冷的机器中脱颖而出。

训练同理心有很多方法， 美国有个著名项目，叫做“同理心之根”，针对幼儿园到初中的孩子。

每三个星期，老师都会将一名本地幼儿带进班级，并要求学生识别并标记幼儿的情绪、愿望、需求，以及在班内期间的变化。这个项目很有成效，培养了孩子的同理心，增加了亲社会行为，比如分享、帮助，还降低了挑衅性。

还有研究，建议父母多为孩子读各种故事，尤其有大量任务思想情感描写的故事，并经常询问“你觉得xx的感受如何？”。这可以帮助孩子换位思考，设身处地感受人物的情绪变化。

另外，自由玩耍，尤其过家家、角色扮演，同样可以帮助孩子们增强情绪识别能力、同理心，想象他人的情感状态。

至于成年人，目前“以钱为本”的价值取向、吞噬中产的“焦虑文化”，以及越来越少的面对面交流，和越来越多的线上社交，让我们一步步变成情感冷漠、人性凉薄的个体，但是，世界需要“社会敏感性”高的人，更需要乐于帮助、分享知识以人为本的8分giver，还有研究表明，giver行为与高生产力、高效率、高盈利、低成本、低人员流动率、低旷工现象、高客户满意度相关。

埋头只读圣贤书的时代一去不复返，一个有血有肉、有情有义，懂得社交、协作和斡旋的人，才能变得更富有、更有价值，更不可替代。