机器人，等你来（上）

万卷好书225《100本互联网人必读》系列：《机器人时代》4-1：机器人，等你来（上）

文/杜豆豆

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倾一生之力，读经典好书，写有厚度的文字，过有深度的人生。大家好，我是杜豆豆。欢迎收听我解读的《100本互联网人必读》系列。

诗和远方

1

诗和远方，读书和旅行，灵魂和身体，一直是充满诱惑力的话题。

背后藏着的，一是求知的渴望，二是求生的愿望。

转换到科学领域，就变成了两个行业：教育和医药。转换到老百姓嘴上，就变成了上学难、看病贵的老生常谈。

那么，人工智能的加入，会让教育和医药这两个行业发生变化吗？

答案是，当然会。

我们先以大学为例，从教育行业说起吧。

我记得从我上初中开始，大概就有标准化试卷了吧。每次考试，我们都得用2B的铅笔，小心翼翼地涂抹答题卡上的小方框，生怕涂多涂少了影响自己的成绩。

等到了高考，在中国几乎是每个孩子的人生拐点的前夕，更是要精心准备出两支2B铅笔，削好了笔尖，等候第二天晨曦的来临。

答题卡的应用，实际上就是采用机器在给试卷打分，让改卷子这件“体力活”变成机器的事情。不过，在中国，这些标准化考试，基本还都局限在选择题，作文之类的始终都还是人工阅卷。

然而，在美国，已经早早开始采用人工智能给作文打分了。这不，2013年，美国就有学者群体在网上请愿，反对在标准化考试作文采用计算机打分的做法，理由是打分的机器“不会阅读”。

事实上，阿克伦大学教育学院的研究人员在2012年的一份分析报告中，通过对9种打分软件和16000份学生作文打分结果的统计，对比了机器打分和教师打分，发现机器打分“有几乎相同的准确度，而且有些情况下软件被证明更可靠”。机器打分速度快、成本低、更可靠，你能说教育部门这样的选择，是错误的吗？

哪天中国也有新闻出来，说某地高考采用了机器人打分，你就不用惊奇或者有什么疑问了。原该如此的不是？

2

进了大学校门，想想你每天都做什么？上课、考试、写论文、拿学位，对不对？这些，机器可以取代吗？

其实，这已经不稀奇。EDX、公开课、可汗学院等等，这样的互联网在线免费课程已经在流行。这些大学免费课程，统统可以被称为“慕课”。

“慕课”，英文简称MOOC，MASSIVE OPEN ONLINE COURESE，大规模开放在线课程。大规模、开放和在线也正是慕课的特点。一门课上线，动不动就是上千上万人；只要想学的，都可以注册参加；而且全部在网上完成，不受时空约束。

2011年夏末，斯坦福大学两位计算机科学家宣布其人工智能入门课程将在互联网上免费提供，公告发出的几天时间里，超过1万人报名参加课程。之后，注册人数飙升超过16万，来自190多个国家。而以前仅有200名斯坦福学生有这种难得的机会。

之后，全美和世界各地的精英大学也匆匆加入了这场游戏，推动了在线课程的迅速爆发。有评论称慕课为“全球在线高等教育萌芽的革命”，并认为在线课程有潜力“点拨10亿多大脑来解决世界上最大的问题”。

但人们也发现了慕课存在的问题，注册多、活跃用户少，而且随着课程进行，用户参与会显著下降，很少用户能坚持到课程结束。事实上，真正完成课程的，是那些原本有可能在传统课堂上上课的学生。慕课反而成了传统课程生源的竞争对手。唯一的区别就是，大学可以“授权颁发学位”。

网上课程的考试，其实是存在问题的。比如有些人会找替考或者作弊，虽然通过算法或者远程监考之类的技术手段可以进行一定约束，但学位的诱惑，还是会让很多人铤而走险，混水摸鱼。

2013年9月，威斯康星大学引入一个基于能力获得学位的项目，做了提供能力本位教育方式的尝试。它允许学生用慕课学习，然后通过单独的评测考试获得学分。

这也就意味着，慕课其实在各个环节，都已经具备基本能力替代现有的大学教育。

如果慕课造成的破坏会到来的话，那它将猛烈冲击这个年收入近5 000亿美元、员工超过350万人的高等教育行业（美国数据），最终可能会造成高等教育界的一场巨大革命。

在这样的局势下，美国高等教育界还是很谨慎的。

常春藤盟校仅仅开放了一些课程，文凭依然握在手中。重点公立大学则与评估测试机构合作，颁发职业凭证来获得额外收入。最惨的是三等或四等的院校，很可能面临入学率和收入的大幅下降、行政人员和教师的大规模裁员。

哈佛商学院教授克里斯坦森2013年曾预言说，“从现在开始的15年，美国一半的大学可能会破产”。

斯坦福大学

3

说完大学的故事，我们来看看医疗。

医生每天会做什么呢？与病人进行沟通和检查、诊断、开药，还有护理病人。

欧美国家看病很贵，医生薪水很高。但即便你付了高额的医疗费，未见得就能得到正确而及时的治疗。因为，大多数医生进行诊断靠的都是他们自己的大脑里储存的医学知识和经验技能。为什么爹妈们都特别信经验丰富的老中医，其实也是这个道理。

事实上，这个世界上不断有各种医学新发现和新疗法在涌现，很多病症完全可以打破头脑经验的局限而获得最佳治疗方案。这就是机器的优势。

机器人可以调用全世界的病情和治疗方案信息，推荐出最佳途径。我们前面讲过的IBM沃森智能机器人已经在医疗方面开始应用，让以前只有高级专家会诊才能解决的疑难杂症变得更为大众化。

中医讲究预防治疗，这一理念也已得到了医学界所认可。时下流行的健康手环，其实就是针对慢性病发明的智能产品，能够随时随地监控身体数据。

还有更多的机器人在医疗上已经被使用。比如可以管理数千种不同的药物的大规模自动化系统，有负责配药的机械臂，专门准备注射类药物的机器人，专门处理高毒性的化疗药物的机器人；用于药房和零售药店的药剂师机器人；专门负责运送医疗物品的机器人；定位、清洗、消毒和运送数千种手术工具的移动机器人；手术机器人；老年人护理机器人等等。

这些机器人，不仅掌握着更为充足的知识，在诊断和治疗上比人类更为科学准确，而且能够降低医疗成本，以最佳方案减轻病人治疗痛苦。

医疗纠纷，大多都因为医生的误诊。但你怎么可能要求一个医生一辈子都不犯错呢？但是，机器可以保证更高的准确率，至少能够避免因为剂量或者误操作而造成了终生遗憾。

如果机器人真的完全能够替代医生，为病人提供更为准确的治疗后，将可能会出现这样的局面：

大批医生失业，一类新的医疗专业人士会出现，这些“新医生”将更多负责和病人沟通，将信息输入机器，让机器给出诊断和治疗方案。

大批药剂师失业，药剂师的大部分工作将自动化。

全球老龄化问题会带来陪护人员需求的增加，但机器会替代陪护的部分工作，导致陪护人员薪水更低，反过来又会造成护工短缺，给政府带来问题。

治疗成本虽然在降低，但药品价格却不会降下来，因为药品市场不是一个完全竞争市场。

4

大学和医院的故事，让我们看到的是这样的现实：技术正在改变现有的就业结构。接下来，我们将向前跨越10年或更久，想象一下充满全新技术和产业的未来经济将是什么样子的。

YouTube于2005年由三个人创建，不到两年被Google以16.5亿收购，当时员工65名。2012年4月，Facebook以10亿美元收购了Instagram，Instagram当时员工13名。2014年2月，Facebook以190亿美元收购WhatsApp，WhatsApp当时55名员工。

这三个案例都来自IT行业，这个行业不需要庞大的劳动力就可以产生巨大的估值和收入。为了说明类似的现象有可能广泛出现，让我们继续深入，来看看两项未来10年可能引起就业市场和经济剧变的技术：3D打印和自动汽车。

3D打印，是一种快速成型技术。它能根据数字模型文件，用粉末状金属或塑料等可粘合材料，以逐层打印的方式制造出物体。

这种打印技术的优势在于，它不需要传统的车床模具和集中固定的制造车间，只用计算机，就能快速成形任何三维CAD图形生成的实物产品，而且大大节省了材料，可以制造出具备复杂工艺的物件。

当然，它也有缺点，比如成本高、工时长、难以规模化生产，打印材料有限制，而且精度上还不能完全满足工程实际需要，在质量上和传统整体浇铸的零件还有很大差距。因此，目前还只能当原型件使用。

但随着3D打印技术的成熟，不难想象，未来工业打印机和工业机器人协作配合，将可能成为工厂自动化的一种形式。比如，用于加工制造，制造厂的工人将不再需要；用于食品打印，美食厨师们就得另谋生计；用于盖房子，建筑工和搬运工则可能面临失业。

自动汽车，这两年尤其火。其实，早在2004年，它就已经从科幻小说变成了现实。卡内基-梅隆大学、斯坦福大学都曾做过自动汽车上的先驱。

当然，最为人称道的还是谷歌。从2008年谷歌开始启动自动驾驶汽车项目，到2012年，它的自动驾驶车队已经安全行驶了30多万公里。2013年10月，Google公布的数据显示，这些车辆的表现无论是在平稳加速、制动，还是在一般的防御性驾驶行为方面都持续优于一般的人类驾驶员。

在那之后，几乎所有主要的汽车制造商都已宣布，计划在未来10年左右的时间内至少要开发一个半自动驾驶系统。

自动汽车能够得到普及，画面还是蛮美好的：路上安全了，不再有众多的“汽车杀手”；燃料节省了，空气更加洁净；汽车利用率高了，还能共享，随叫随到；人们不需要买车了，少了份负担，多了份逍遥；路上的车少了，拥堵现象自动解除。

不过，靠汽车吃饭的制造商、维修商和服务商可能会担忧，因为市场变小了。各类汽车司机，甚至快递小哥都可能面临失业。

世界从来就是这样，有人欢喜有人愁。

工作机会蒸发，平均收入停滞不前。我们还可能面临这样的风险：大家都没钱消费了，经济如何增长？有危机感的行业佼佼者们，会预测什么样的观点呢？我们又该怎么去应对呢？

下次接着讲。

今天的解读就到这里。倾一生之力，读经典好书，写有厚度的文字，过有深度的人生。我是杜豆豆，感谢你的收听。下节我们继续解读《100本互联网人必读》系列的第四本书《机器人时代》，欢迎持续关注。

3D打印建筑

（未完待续）

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