如何才能不被机器打败?

2018-06-21  本文已影响0人  椰子讲故事

经历了三次工业革命后,近些年来,人工智能又在一点一点的挑战人们的各行各业。随着技术一天天的发展,我们陆续看到人工智能战胜人类或者机器人学会新技能的新闻。人们也越来越担心自己的工作岗位将来会被机器人取代,尤其是单一的、重复性的体力劳动。

一开始,人们还以为比较高级的脑力劳动不会被替代,比如像医生律师这些职业,但最近发现人工智能都可以做。后来人们认为富有创造力的工作是人类独有的,机器做不来,但很快又发现,机器人也能画画设计写新闻稿。也有人说人类能够辨别情感,知道人的喜怒哀乐,机器不能。但现在也有机器人可以检测出脸部肌肉组合,通过分析来精确判断一个人的真实感受。相信看过《别对我说谎》的人都能够明白,就是把一种只有高级专家才能拥有的能力转接到机器人身上,让机器人能够轻易的分析人们的情感,并且比某些人类更能准确做出判断。

以上我们可以看出,未来机器、人工智能可以做的职业的多种多样不分工种的,那难道以后就没有人类的安身之处了么?并不是的,未来学家凯文·凯利就在《必然》那本书说

不用担心,旧工作被取代,新的工作就会被创造出来,就像马车被汽车取代后,铲马粪的工人可能会失业,但是维修汽车的工作就会出现,这是人类发展的一个大规律。

《不会被机器替代的人》这本书的作者给出了一个很好的角度,即,在未来社会,即使机器与人工智能技术发达,可以代替人的工作,甚至比人们做的更好,但人们就是不愿意他们去做,宁愿让人本身来做,这样的工作有什么呢?在这其中,有什么技能是我们需要特别注重的?如何才能提高这些技能呢?


首先,本书作者科尔文的观点是,尽管机器能替代我们的工作,但只要是和人际交往有关的事情,我们更希望人类来做。比如与决策相关的工作:公司总裁,国家领导者等,你会希望在需要关键决策时听从一个机器的指挥嘛?我相信大多数人都是不希望的。另外,一些服务性的工作,比如医生,尽管机器可能对病情诊断的更好,在生病时我们仍然希望接触身体的是一双有温度的手,而不是冰冷的机器。

作者引用了麦肯锡全球研究院的数据,从2001年到2009年,美国的事务性岗位和生产性岗位,一共减少了340万个,包括出纳员、结账员、技术工人等等,这些工作都需要一定的专业知识和技能,但很少跟人打交道。相反像医生、教师这种,既需要专业知识,又强调与人交流的工作,却增加了480万个。数据表明,只要是和人际交往有关的工作岗位,就不会因为计算机飞速发展而减少,反而工作岗位会有所增加。

这个观点看起来是很简单,但是要往深了说,其实涉及到人类以后的发展方向的问题。为什么这么说呢?作者卡尔文认为

从工业化时代开始,人就一直在模仿机器,人们在把自己训练成像机器那样高效的工作,后来这个愿望就一点点慢慢实现了,机器变成了人的肢体延伸,人们使用的工具越来越智能,效率越来越高,在未来,机器就不仅仅再是人类肢体的延伸,可能会开始替代人类的工作。

简单说,我们经历了从一开始的模仿机器,到机器成为我们的一部分,再到机器变成另外一个自己,替代我们工作,这样一个演化过程。那问题来了,当最终人们能够复制自己,而且复制出来的机器比我们更强时,模仿机器的这条路似乎已经走到头了,那么然后呢?

人类以后就得朝相反的方向发展,也就是回归人的本性,做更有人味的事情。而这其中,人际交往技能就是一项人类社会普遍高度重视的一种技能。

实验表明,相对于机器来说,我们似乎更相信人的判断,相信当面交谈的作用。即使模型分析很准确,但我们天生不喜欢从冷冰冰的数据中得到结论。这种偏好对我们来说是一个好消息。为什么?因为这意味着,在即将到来的人工智能时代,即使机器比人更聪明,很多工作我们还是希望由人来做。我们希望和真实的人发生联系,我们需要在面对面的交往中建立信任,人际交往是人的特有价值。

需要注意的是,这个观点有两个前提条件,一个是未来社会的运行最终要由人掌控,并且为人服务,机器不会成为社会的主宰者。另一个是在未来,机器人不会跟人类一模一样,总是能看出差异的。有了这两个前提条件,人际交往在未来社会中越来越重要这个观点才能成立。


另外,在本书中作者为我们总结了人际交往中最重要的三种技能,分别是同理心、团队合作能力和讲故事的能力。我们可以看到,同理心有助于相互理解、团队合作有助于思想碰撞、讲故事有助于观点表达。这些人际交往技能是人类特有的,同时可以为组织带来巨大价值。

最后,作者认为我们应该改革目前的教育方式,充分利用聚在一起的时间,多做需要团队协作的事,而不是用很低效率的方式在一起独自学习。要让人们聚在一起,并且充分利用这个场景,充分交流,而不是假装在一起。我们还可以利用新的工具来锻炼人们的社交技能,比如模拟真实场景提高员工面对客户或突发情况的处理。也可以通过看小说的方式锻炼同理心,提高人们观察一个人内心活动的能力。这样就可以提高整个社会中具有高水平社交技能的人才比例。

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