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。
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