未來，人工智能真的會取代傳統(tǒng)行業(yè)崗位嗎？

引文：人工智能這些年的快速發(fā)展，在某些領域已經(jīng)開始漸漸取代人類的工作崗位了。未來這種情況是否會越來越嚴重？以后的人類會被人工智能完全取代嗎？傳統(tǒng)的行業(yè)如工業(yè)清洗工人一定會被機器人取代嗎？

一、AI 到底取代了什么

2016、2017是人工智能最火的兩年，投資者瘋狂涌入，大批人工智能 (AI) 公司興起，會用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 (CNN) 和 LSTM 的小王拿到了高薪，各種 AI 培訓的傳單也開始漫天紛飛。然而當人們還在熱捧“應屆生年薪50萬”時，95% 的 AI 創(chuàng)業(yè)公司正陸續(xù)死亡。與此同時李開復、劉慶峰等眾多行業(yè)大佬也都在今年紛紛表示 AI創(chuàng)業(yè)正迎來倒閉潮。

可這些公司明明做的是號稱要取代所有工作的 AI，為什么會有如此高的死亡率？雖然因素眾多，但大家都指出的是：很多 AI 創(chuàng)業(yè)公司在用 AI 技術來找需求。再直白點說：他們根本不知道自己要做什么，因為AI 技術并沒有創(chuàng)造工作，只是更新了工具。

例1：曾經(jīng)人類靠鋤頭耕種，后來靠牲畜，再后來靠機械，工具變得越來越高效，但不管工具怎么變，對農作物的需求沒變。

例2：曾經(jīng)人類靠物品交換物品，后來利用紙幣，再后來利用信用卡、微信，雖然工具越來越方便，但商品交換的需求從來沒變。

例3：現(xiàn)在人類對數(shù)據(jù)的需求產(chǎn)生了給數(shù)據(jù)上 label 的新工作，反而讓很多殘疾人士也能有較好收入。

所以工作是隨需求的改變而改變的，需求不變則工作不變。但工作所使用的工具會更新，

未來真正危險的，真正會被 AI 取代的并非哪個行業(yè)的工作人員，而是行業(yè)里那些依賴單一工具的工作人員。

哪怕掌握的工具是最先進 AI 也一樣危險，甚至可以說更危險。因為科研人員就在不斷更新自己發(fā)明的工具，越先進的工具往往是越被投入更多的資金來研發(fā)，所以更新的速度最快。今天最先進的技術很有可能就被明天的某篇論文里的方法完全取代。不管怎樣都不要讓自己陷入依賴單一工具的局面，否則就只會從一次失業(yè)潮跳到下一次失業(yè)潮。

例1：小王當初拿高薪的代價是掌握的工具是最先進的，而要想持續(xù)獲得高薪就需要不斷的學習來保持先進。真正拿高薪的人不是因為掌握某個技術，而是擁有持續(xù)跟進先進技術的學習能力。

二、AI 如何改變行業(yè)

三十年前，計算機也被視為一個新興行業(yè)，但現(xiàn)在人們早已意識到計算機其實是一個更新了所有行業(yè)效率的工具?，F(xiàn)在所有行業(yè)都用計算機，人人都用計算機。確實也有一批人類被取代了，但并不是計算機取代了人類，而是利用計算機的人類取代了沒有計算機輔助的人類。從第一次工業(yè)革命開始，機器就開始搶人類工作了，但這個過渡也建設了最早的一批工廠，提供了以前從未有過的崗位，不斷失業(yè)和創(chuàng)造崗位的循環(huán)，重復了上百年?；ヂ?lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)時代消滅了制圖師、打字員、旅行代理員、電話接線員等職業(yè)，也重新定義了音樂和娛樂行業(yè)，催生了全球化的經(jīng)濟，網(wǎng)絡購物和各種新型工作崗位，如社交媒體經(jīng)理，應用軟件開發(fā)人員。工業(yè)革命開始，一代又一代，我們見證了制造業(yè)的變化，我們不斷適應，創(chuàng)造新的工作然后繼續(xù)前行，——羅德尼·布魯克斯博士（機器人前沿科學應用學家）。又一場革命已經(jīng)近在咫尺，到時候人工智能會滲透到我們生活的每個角落，今天的情況不是機器在代替人類，而是與人工智能共事的人類在代替沒有人工智能輔助的人類。所以關鍵在于仔細想想如何更好的利用這項新技術。如今人們對“AI 取代工作” 的擔憂與人們在互聯(lián)網(wǎng)時代初對 “計算機取代工作” 的擔憂一模一樣。可事實是，人工智能時代初的情況也與互聯(lián)網(wǎng)時代初的情況完全相同：造成這種不同于過去的恐慌是因為太多不負責的媒體宣傳讓民眾誤以為現(xiàn)在的 AI 有自主意識。

1. 李世石 vs 阿爾法

李世石與阿爾法的人機大戰(zhàn)可以說是人工智能的引爆點，媒體都將人機大戰(zhàn)解讀為“人類輸給了機器”。但是最初開發(fā)阿法狗的黃士杰博士從小就可謂是圍棋天才（曾獲大專杯圍棋賽冠軍）。而隨后加入團隊的又有神經(jīng)科學、哲學、計算機等眾多領域的專家，每個人都熟知圍棋規(guī)則，知道該如何設計阿法狗（再說的直白些，語音識別也好，計算機視覺也好，自然語言處理也好，那些AI專家本身就是某個領域的專家）。這哪里是人類輸給了機器，這分明是不用 AI 的李世石被利用 AI 的一個團隊給“欺負”了。不禁讓人想起高考沒帶計算機的可憐考生。雖然 AI 稱霸棋界，但依然不會影響人們對圍棋的愛好，正如我們明知道飛機汽車完爆人類但依然有奧林匹克運動會一樣。AI 非但沒有取代行業(yè)，反而是給行業(yè)帶來了更好的老師（阿法狗教學系統(tǒng)）

2. AI 與 藝術

雖然媒體和培訓機構動不動就出一個“AI 取代插畫師”、“AI 取代醫(yī)生”的標題，怒懟所有行業(yè)。但能實現(xiàn)生成圖片、創(chuàng)造音樂、轉移風格的都是需要人類控制的 AI 技術，到時候誰來決定如何利用生成的內容？靠程序員的直男審美力嗎？當然要靠藝術家。將來 AI 公司研發(fā)出的這些技術賣給誰？當然還是藝術家。Adobe 的軟件每次都會更新更自動的工具 (可以查看 AdobeMax 大會的新功能) 逐漸的包括 AI 工具，從《1張圖自動生成10000套方案》中就可以看到未來 AI 對藝術家到底有什么影響。AI 絕不會取代藝術家，而是能極大提高藝術家效率的工具。再說，誰也沒規(guī)定插畫師不能學習 AI 技術，生成下面圖片所用的技術

就算將來 AI 生成的片段可以完美符合質量要求又能怎樣？這也只是意味著藝術家不必再辛苦制作這些能被 AI 生成的內容，可將精力轉到其他的創(chuàng)作部分當中。

例1：目前的視頻剪輯需要創(chuàng)作者消耗大量的時間來觀看相關視頻，現(xiàn)在已經(jīng)有了AI 自動剪輯技術，可以允許創(chuàng)作者把時間放在內容的構思上，不用再機械的重復觀看。

3. AI 與 醫(yī)療、學術

對于醫(yī)療這個龐大的系統(tǒng)，AI 可賦能的方式眾多：虛擬助理、病例分析、醫(yī)療影像診斷、藥物研發(fā)等。由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 (CNN) 對圖像處理的固有優(yōu)勢， 加上數(shù)據(jù)量的支持，使得 AI 對醫(yī)療影像診斷有更高的精準度。比如中國團隊在《cells》上發(fā)表論文，稱其主研發(fā)的精確診斷眼病和肺炎兩大類疾病的人工智能（AI）工具，它的總體準確度達到了96.6%。但這就好比體溫計、MRI 可準確測量病人的某項指標一樣，只是提高了一個信息的精度。別忘了，醫(yī)生的工作遠不止于看醫(yī)療影像這么簡單，診斷需要結合多方面因素進行綜合判斷，還有開藥、手術、住院等復雜決策?？纯?span style="color:#000">培養(yǎng)一名合格的醫(yī)生有多難就知道“AI 取代醫(yī)生”一說真的是炒作過度了。

不過利用 AI 的醫(yī)生與不利用 AI 的醫(yī)生確有天壤之別。你我都知道這是一個信息爆炸的時代，每年都有無數(shù)論文發(fā)表，沒有任何一個人類可以在有生之年看完所有文獻來挑選出對自己研究有用的信息，我想每個做科研的人對此都深有體會。但如果有 AI 來幫助快速閱讀從所有文獻中找出相關研究，提高搜索效率，將會對研究員的工作帶來空前的幫助。

三、如何避免失業(yè)與保持競爭力

AI不是在取代任何行業(yè)，而在改變所有行業(yè)。想要避免失業(yè)就需要如開篇所說，不要讓自己成為依賴單一工具的人，而要成為利用 AI 來提升工作效率的人。如今造成失業(yè)潮的原因是人們還停留在曾經(jīng)的工作模式中。由于過去的環(huán)境變化速度較慢，人們學習一項知識，即可工作終身。但在高速發(fā)展的今天，需求和工具都在不停的變換和更新，想要保持自己價值，只有適應當代的工作模式，半生學習變?yōu)榻K身學習。

但恐怕很多人會說，AI 那么難，又需要數(shù)學，又需要編程的，自己從沒接觸過，不可能學會。然而很多人都忽略了一點：研究 AI 和使用 AI 是完全不同的工作。研究 AI 非常難，但是使用 AI 卻很簡單。

例1：史上第一臺計算機 ENIAC 占地約170 平方米，重達 30 噸，當時的專家們可能做夢都不會想到未來不到 60 年的時間里，計算機已經(jīng)成為了日常家電。盡管多數(shù)人并不知道計算機內部結構和工作原理，但這絲毫不影響他們對計算機的使用。一項技術之所以難是因為人們并沒有充分理解，而當技術被充分研究之后，則會有越來越簡單的工具被制作出來。

人工智能也是如此，最初的深度學習沒有什么工具包，后來才有了 theano，tensorflow 等框架，當時二者的學習曲線也都十分陡峭。不過隨著行業(yè)的成熟，有了像caffe、pytorch、tensorflow、keras、MXNet 等框架。只支持靜態(tài)圖的 tensorflow 隨后也出了eager execution 這種更簡單的動態(tài)圖框架。而且有關 AI 技術的所有付費培訓都可以在網(wǎng)上找到免費的版本。最近更是出現(xiàn)了 AutoML 和 AutoKeras 這種自動選擇模型和調參的框架，無需 AI 知識，只需要數(shù)據(jù)即可。這種趨勢會一直發(fā)展，以至于將來每個行業(yè)的人員都可以輕松使用AI 提升工作效率。重要的甚至都不再是學會如何應用 AI 技術，而是知道 AI 到底能做什么，不能做什么。在這種 AI 技術門檻逐漸降低的狀況下，我們究竟該如何保持自身的競爭力？

恰恰不是轉行 AI 領域，反而是應該專注自己所擅長領域，終身學習新工具，思考如何更好的將 AI 技術與自己的行業(yè)結合。

有人讀到這里覺得我在說“人們不會失業(yè)”，當然會失業(yè)。正因如此，上面才分析了一個人在未來應該采取的措施和努力方向來避免失業(yè)。你以為未來會很糟糕？現(xiàn)在和未來一樣的激烈，即使沒有 AI 也總有人會代替我們，而在未來一切的競爭力都建立在學習能力之上，如果沒有學習能力，上面的一切都將無法做到，沒有人會替我們走這條路。讓我們現(xiàn)實一點，所謂的“享樂時代”會不會到來？如果某人對團體沒有價值，那么團體為什么要收納該人？

工業(yè)清洗行業(yè)作為傳統(tǒng)工業(yè)的服務行業(yè)，又是新興行業(yè)，作為工業(yè)清洗人未來該如何面對各式各種的清洗機器人，各種不斷更新的設備監(jiān)測操作系統(tǒng)，我想各位都應有了答案。

來源：知乎丨本刊編輯