兔主席 20230416
首先，再次重复笔者的观点：我坚信，本轮以人工智能/自动化为特征的技术革命，将对人类社会产生深远的、颠覆性的影响：人工智能/自动化将大规模地取代人类劳动力，从蓝领，白领，到艺术创造、创新等传统上被认为人类相较机器人具有一定优势的领域。

新技术无法再为人类社会增加有同等质量、同等收入、同等价值的工作机会。

大部分的人群将面临失去工作机会、收入下降的风险。

本文将探讨，在可预见的未来世界里（可能一两代人光景），人们将如何在社会里找到自己的位置？如何生存？需要什么样的资源、能力、禀赋？

本文试提出几个方向，仅供探讨。想看小结的可以直接翻到最后。
第一，驾驭资本，通过驾驭资本，驾驭人工智能。

只要有资产、资本、资金、财富（并且这种资产可以由家族的下一代继承），则家庭成员可以在未来世界里抵御人工智能的冲击。为什么呢？因为，至少在可预见的未来里，资本仍然似乎“高于”技术的，资本可以驾驭技术。为什么？因为：1）研发技术需要资本；2）生产和制造技术产品与设备需要资本；3）应用和维护技术产品与设备也需要资本。

说得具体一点吧。例如，我是一个开餐厅的小老板。在未来世界里，我可以把相当比例的劳动力用人工智能/自动化替代：从食材的采购、加工、烹饪，到餐厅的服务——从顾客点菜、上菜、结账——到清洁维护，再到法律、财务等运营体系，都可以利用人工智能。说白了，我只是在用人工智能替代雇员。我只需要用更少的雇员，就可以继续原来的餐饮生意。所以，我是不会被人工智能取代的。相反，还是受益者。而餐厅里的打工人，恐怕就没有那么幸运了：他们中的很多人，很有可能会丢掉工作机会。

本轮的人工智能/自动化革命，会在人类社会里造成少量的“赢家”，大量的“输家”。显然，“有产者”更有可能是“赢家”，而“无产者”更有可能是“输家”。人工智能/自动化将极大提高社会生产力与效率，把饼做大，但这也是建立在机器人取代普通劳动者的基础上的。这样，富者可能更富，贫者可能更贫。人类社会的财富增长将呈现“剪刀差”趋势：贫富差距将进一步拉大，阶层将进一步固化。

在“旧世界”里积累了资产的群体，将在未来世界里占据食物链的顶端——除非社会发生变革，征缴高额遗产税，彻底打破代际循环。

第二，驾驭科技、驾驭人工智能。

如果没有资本的话，如何驾驭人工智能？尝试走在人工智能的前面（研发），或者负责运营和维护人工智能设备/基础设施。这部分群体，主要是与人工智能基础研究及应用相关的科学家与工程师，他们用自己的脑力和能力直接“驾驭”人工智能。

现在很多小朋友都在业余学习计算机编程，也算是一个热门“赛道”了。在今天，这个逻辑似乎更加成立了：不被人工智能“打败”的办法是学习人工智能技术。

笔者对此总体是认同的。我个人也顺带提一个建议：小朋友能够早学科学、早学计算机，早学工程的，可以早点学。虽然不是每个小朋友都有这样的天资禀赋——但万一孩子有呢？要让孩子尽早接触相关的领域。未来孩子不一定是人工智能科学家或工程师，但至少可能是工程师——未来，对机器设备/基础设施的维护仍将是一个大且可持续的工种。

结合新的科技时代，也需要对学科以外的教育和培训进行重新的思考和排布。有的教育是“落伍”的，不应时代需求，例如学习乐器演奏，赛道拥挤，回报有限，应用场景弱，对孩子的脑力精力心理资源占用都很大。除非你有特别的家学传统（例如音乐世家），对一般家庭而言，建议就不要再机械效仿两、三百年前欧洲中产家庭的习惯，把孩子多年的宝贵时间和脑力用于学习和训练某些乐器（如钢琴和小提琴）演奏了。对于大多数人来说，他们一辈子都不会从事相关职业，工作后就扔掉了。如果你希望让孩子感受音乐、欣赏音乐，提高审美，给他漫漫人生找到一些情感依托，你可以让他学习音乐欣赏，但不需要学习乐器演奏；如果你要锻炼孩子的心智、耐心和纪律，你就直接让他学科学、学编程。人工智能正在迈向奇点，人类的教育也要面向现代化，面向未来。

但话说回来，最终能够“驾驭”人工智能的人，在总人口的比例里不会很高，只属于少部分高知群体。人工智能发展的必然逻辑是：算力越来越强，智性越来越高，对人类的依赖越来越弱。未来，驾驭和维护庞大人工智能/自动化/计算机体系所需的人力也会越来越少。

所以，让小朋友学习计算机/编程，可能只是人类社会最后的“内卷”，对“英才制”（meritocracy）最后的坚持。但最终，是“夸父逐日”，大多数的人类个体终究追不上人工智能/机器人进化的速度。

另外要看到，并不是每个人都能成为人工智能本领域的专业人士，但对机器设备及物理基础设施进行维护和保养的工种可能长期存在。另外，未来世界一定会见证“元宇宙”/虚拟世界的发展（实际上是互联网世界的进一步拓展），成为人类活动的重要场景。这些场景也都需要有专业人士维护。无论如何，家长和年轻人都应当考虑科技对人类就业的影响冲击，在学校教育及职业教育中做好准备。

第三，人类与人工智能进行新的劳动分工，人类负责非标准化、定制化、需要依赖人类主观判断和操作的界面与环节。

人工智能/自动化理论上“无孔不入”，“无所不能”，有无限的应用场景，但实践中，人类劳动者的许多功能是人工智能在短期内无法复制、无法取代的。同时，也没有必要把一切工作都交给人工智能/自动化完成——除非研发和应用人工智能/自动化技术 成本 显著低于雇佣人类劳动者的成本。

在未来世界里，绝大多数的人类劳动者将被推挤到少数领域里竞争（“内卷”）,从事实际上并不需要很高教育与技能的工作。这时，人类劳动者创造的价值并不高，能够提供这种劳动服务的人类源源不断，因此根本没有必要让机器取代。

举几个生活中常见的例子。

1）驾驶汽车。

人类已经研发自动驾驶技术多年了，但我们距离把驾驶完全交给机器人似乎还很远。是不是人工智能还不够发达，永远无法超越人类？并不完全如此。因为难点是：人工智能要应对人的复杂性、不可预测性、不可依赖性及其引发的交通风险。

如果这个世界的道路通行是完全封闭、完全可控，没有任何人类干扰（从机动车、非机动车到行人），只有人工智能主体、只有机器人，那么自动驾驶马上可以通行。智能自动驾驶主体之间很快可以建立自己的通行语言，不会再出现交通意外。

但是我们又不可能把人类从交通里剔除出去。哪怕不开车，你总要上街遛弯吧。跑个步，骑个自行车……。只要有人类的存在，就会无限增加路况的复杂性。而只要有涉及人类的交通风险，就需要有事故的“责任主体”。最佳的责任主体当然还是人类，而不是某个自动驾驶技术或汽车公司。

所以，车上总得有司机。

未来，很多工种没有了，大部分汽车也装有辅助驾驶功能。但汽车驾驶员仍然可以作为一个工种存在：司机要负责处理复杂的路况，围绕各种场景进行必要的沟通（路人、车辆、警察、事故解决，等等），并最终对交通风险/事故承担责任。

要看到，这些都不会改变关于汽车驾驶的事实：驾驶并不会创造很高的附加值；驾驶员不是一个高技能工种；司机没有太高的门槛，不需要经过高等教育，也不需要专门的职业教育；驾驶员本人没有不可或缺的“价值”，很容易被彼此替代。在今天的社会里，这些早已客观反映到了司机的薪酬里。

今天，一些人在行业/企业重组后下岗，转行开网约车谋生。这些人中，也不乏高学历者。作者认为，这个工种将长期存在。而由于这个岗位没有什么门槛，人类劳动者的供应几乎无限量，劳动供需关系已经决定了其薪酬回报不会增加，只会不断降低。

基于以上，也就没有必要把人工智能拓展到这一领域：雇佣一个人类司机的边际成本（包括财务成本和法律责任）可能远低于研发、应用复杂的人工智能技术。

人工智能/自动化与人类劳动结合的方式其实应该是这样的：

——在“可控”、“封闭”区域内进行的“标准化”运输，可以交由自动驾驶进行；
——脱离了封闭区域，进入到人类的世界（例如城市），就交由人类司机驾驶。

未来世界，可能每个车上都装有辅助驾驶功能——科技发展到一定时候，这甚至可能成为监管对汽车上路的基本配置要求。在那个时点，已经说不好到底是AI辅助人类驾驶，还是人类在辅助AI驾驶了。那时，之所以不采用自动驾驶，只不过是为了留一个人类给AI“兜底”。

2）商品配送/外卖。

与网约车一样，外卖也是这两年吸收大量就业与再就业的新生行业。

尽管不少企业一直在研究如何通过机器人进行智能配送，在一些相对封闭、标准化的场景里（例如酒店）也已经得到了比较好的实现，但如果要从餐饮/超市将货品配送到家，交到人类用户手中，就会涉及许多非标准化因素——从路面通勤，到寻找门牌并入户/到家，到过程中与客户或其他人类进行必要的沟通等等……各个环节都需要有人类针对复杂的现场情势做判断。这些环节很难用机器人全部取代。

人工智能/自动化/机器人可以负责前端配送，但最适合完成“最后一英里”配送，把商品交付到客户手里的，可能还是人类自己。

和驾驶汽车一样——外卖不是一个高技能行业，基本没有入行门槛，劳动附加值不高，劳动者很容易被彼此替代。未来，伴随许多工种消失，可能会有更多的人不得不涌入该行业（其中甚至不乏高学历者）。劳动供需关系的变化，只可能对薪酬造成下行压力。

这时，实在也没有必要用人工智能技术完成“最后一英里”了，用“便宜”的人类劳动力可能是最划算的。

3）人类工作、生活所需的硬、软设备的检查、维修与保养

这里泛指人类工作、生活所需使用的一切设备、用品、物件等。物联网的进一步发展，可以增加人类对各种设备进行监测、检查的效率；另一方面，人类的生产制造也是高度自动化的，用很少的人就可以生产出相关的零部件。但最后落实到维修和养护，还是得借助人力，对于修理对象的判断；对于修还是不修，对于修到什么程度，对于具体如何修，可能仍然需要依赖人的主观判断，并依赖人进行具体操作。

举例，家里马桶坏了，需要请水管工上门维修。水管工上门后要对马桶堵塞的情势进行判断，提出解决方案，并动手执行。过程中，还需要和客户进行必要的沟通。这个过程不易被机器人取代。

有朝一日，有没有可能发明出强大的机器人水管工呢？自动来到现场，对马桶进行勘探、扫描，结合大数据进行分析，得出推荐解决方案，获得客户认可后，开始在现场维修，包括完成各种精细动作。

这个问题可能并不是科技的边界问题，而是必要性问题。有没有必要发明这样的机器人？

还是继续依赖人类水管工来处理就可以了?

可以看到，在每项工作里，人工智能/自动化并不会简单的取代或消灭人类劳动，而是与人类进行劳动分工：机器人负责标准化、流程化、需要运算的东西；人类则负责复杂性、差异化，存在与人类互动沟通的环节。

但无论如何，由于有了自动化的因素，在大分工完成后，最终，完成同样一项工作只需要更少的人类（工作机会的减少）。

例如，水管工随身携带的所有工具、物件，包括为客户更换的马桶，都是在自动化流程生产出来的。他只负责最后检修、安装的界面。

本文所探讨的，就是哪些工种，哪些环节可能留下来。

4）为其他人类成员提供定制化服务

世界上没有哪两个人的身体条件、心理状况和具体诉求是完全一样的，并且这些因素还会伴随时间和场景，发生很大的改变。人们永远希望获得差异化、定制化的服务。

举例：一些劳动对象为人的身体的工种：

理发、按摩、美容……

这些工作都需要对他人的身体状况形成判断；需要对如何服务形成一些主观判断、思路、建议；需要就服务内容与目标与他人进行沟通；服务都涉及定制化的精细动作（例如理发，对每一缕头发的处理）；服务中还需要不断与客户进行动态沟通，对服务进行调整和修正。


有朝一日，有没有可能发明出超级强大的机器人理发师呢？超级强大的机器人按摩椅（达到人类按摩师的水平）？客人从与机器人沟通诉求，到获得体验、看到结果，都完全和真人服务一样。

应该说，在技术上是有可能的——我们不需要限制自己的想象。但是，并没有必要研发这样的机器人——因为当服务需求达到一定水平后，有了更多非标准化、定制化的维度，涉及更多与人的沟通时，这个工种就适合由人类自己完成。并且，由人类完成的成本会显著低于机器人。

第四、工作的内容、属性决定了其必须由人类完成，或人类占有特殊价值

上一部分，介绍了有些工作内容不易也没有必要使用人工智能/机器人。

这一部分内容，则旨在介绍有些工作内容必须由人类完成，人类在生产或活动的过程中拥有特殊地位与价值。

举例：

体育竞技/运动员。总不能把足球世界杯改由机器人去踢吧？是的，也许有人愿意看机器人踢球，但机器人是不可能取代以人类为主体的体育竞技的。但要注意，人工智能/自动化的发展一定会使体育产业对人类劳动力的依赖大大下降。换言之，只有场上跑的球员，还有场下的队医、教练是人类。但他们平时的训练，以及训练所依赖的器材和设备，都是人工智能/自动化的产物。

娱乐/演艺。电影电视、娱乐、综艺、艺术表演、主持、模特……人工智能再发达，deepfake再能以假乱真，人们还是希望看到真人的真实表演。（当然，也不排除有少数机器人“偶像”的出现）。

教师。教师可以应用各种新技术给自己赋能，使得自己获得更多的知识，掌握更好的教育手段，触达更广泛的人群，但教师的角色还得由人类承担，不能简单交由机器人——尤其是在青少年/幼年教育阶段。因为教育不仅仅是传递知识，还包括帮助孩子进行“社会化”：对孩子的行为进行观察、引导；了解孩子的心理、心智及潜在问题；与孩子进行交流；管理及引导孩子的情绪；帮助孩子建立批判思维、问题解决能力及正确的价值观；鼓励孩子进步；对不同的孩子还要因材施教，进行差异化处理。一方面，教师的工作不易被AI取代；另一方面，人们也会认为这部分工作不应被AI取代。然而，GPT等人工智能技术的推广，将在教育知识的生产环节降低对人类的依赖。人类的角色将更多的落在终端界面，即与孩子的接触方面。同时，对于已经完成社会化的青年/成人学习者来说，可能可以一定程度接受“自动化”、“机器人”教学。

护工/护士/护理。举例，医院/养老院的护工，很难用人工智能取代。一方面，这些工作需要近距离接触服务对象，肯定是非标准化的，需要定制化进行；其次，这些工作往往也涉及与患者/老人进行一定的沟通、交流、互动，乃至共情。总之，这些工作不易为AI取代，也被认为不应该由AI取代。伴随人工智能技术大发展及工种机会减少的是人类人口老龄化及对养老产业诉求的增加。预计未来将有更多的人进入这个行业，担当护工。

家庭保姆保姆/阿姨的工作，与护工/护士有相似之处，只不过劳动者与服务对象的关系要更加长期、紧密，需要进行更多的交流，日常需要处理更加复杂和多样的场景和问题。如果是育儿嫂/带小孩的阿姨，需要与孩童进行互动，进行一定的引导与教育，角色与老师有所接近；如果是服务老人，也需要经常与老人进行沟通、交流，并承担一定的陪伴功能。总之，这类工作不易为AI取代，可能也不应该由AI取代。当然，在现实生活中，阿姨可以运用许多的现代科技手段，例如各种各样的智能家居及数字科技支持，从而提高劳动效率和劳动覆盖的范围。但人工智能不会消灭这一工种，而只会赋能这一工种。

其他与人打交道的专业/岗位/工作。还有许多其他涉及与人打交道、与人互动，需要一定程度依托人与人互信的工作，也是AI难以取代的，例如医生、律师、财务顾问、企业管理者等等。不过，这些职业工种都有较高的门槛——例如需要高等文凭及特定的执业牌照，在总人口中的比例很小，距离普罗大众的生活也已较远。在“旧世界”里，这部分人群属于“小资产阶级”/“中产阶级”，在社会里占有有利地位。因为这部分职业涉及的人群基数较少，在此就不详述了。但可以看到，这些工种也会被人工智能赋能，生产效率会提高，部分工作机会也会被消灭。但这部分人群往往有一定的财富积累（虽然可能距离真正的富人很远），并且擅长学习与教育，因此，自己及下一代均更有机会在未来世界里找到位置。

第五、人类社会的管理者及组织者。

无论人工智能/自动化技术如何发展，人类始终都需要由人来组织、领导和管理。所以有的岗位将始终存在，例如：

——政府。这里包括政治家，到各种职能岗位的公务员，再到各种公共服务的提供者（警察、消防员、社工等）；
——社会组织与团体：将各种行业、机构、团体、单位、人群组织到一起，设定特定的目标（例如推动一定的议程，倡导一定的政策或实践，或为团体内的成员提供服务）然后组织人们开展相关的活动。从宗教，到特定的爱好团体（例如球迷会、摄影爱好者协会等），都属于这样的社会组织。

未来世界，人类将遭遇来自人工智能的空前挑战；人们就需要联合在一起，相互鼓励与支持，并推动维护人类利益福祉的议程与政策。所以，这类工种将空前重要。

小结——未来能够存续的人类工作的“共性”特征：

——工作的内容与场景是“非标准化”的，定制化的，需要与其他人类成员进行沟通，并根据现场情势做人的主观判断的工作
——基于方便、信任、问责力及社会文化、伦理、风俗、传统等种种理由，人们普遍认为应当留给人类完成的工作
——留给人类的工作，未必就是AI不能完成的，未必就是科技不能突破的瓶颈，并不证明人类在智力和能力上“优于”机器人；只不过由机器人去处理，一来，成本较高，不如交由人类更加经济和便利，二来不为人类社会所接受
——人工智能和人类将进行新的“劳动分工”，确立各自在价值链中的位置，双方的工作都很重要，并没有简单高低之分
——即便交由人类去完成，人工智能也会对人类的工作提供全面赋能，最终使得人类的生产效率与效能大大提高：完成同等量的工作，将只需要依赖更少的人类。因此，人类仍将面临工作机会减少的问题
——无论是高技能、普通技能还是低技能的工种/职业，都可能受到人工智能的冲击：一个建筑师或金融从业人员遭受的冲击甚至可能要大于一个司机或外卖员。这与人类与机器人确立的“劳动分工”有关
——因此，可能存在这样的趋势，即在各个行业与工种里，人类都将被“推挤”到负责与人类发生直接互动的终端/末端环节。这些工作的技能要求/门槛并不高，无数的人将激烈竞争同一岗位
——由于这些岗位创造的附加值有限，供也远远大于求，因此交由市场决定的话，薪资不会太高。人类社会的贫富差距将加大
——在人工智能主导的时代，普通人通过努力学习并积累专业能力与经验以求改变命运的路径会更难。因为绝大多数人都是凡人，无法超越不断学习与积累、算力不断提高的人工智能
——不知不觉中，人类劳动者将进入一个新的“奇点”：即，未来世界可能并不是AI在赋能和辅助人类，而是人类在赋能和辅助AI——在生产与服务中，帮助AI完成最后一环的操作——甚至可能只是帮着AI做一点“打杂”和“脏活”。


（全文结束）
继续阅读
阅读原文
关键词
工种
人工智能
问题
技术
对人类