看看最近的一些新聞資訊，你可能覺得機器人很快就會搶走我們的飯碗，終結者不久將殺光我們所有人，我們已經無路可逃，抵抗是徒勞的。馬斯克和霍金都發(fā)出過警告，危險的殺手機器人可能給人類帶來災難。

　　往好里說，就算是 99%的雇主不愿意雇傭機器人，我們在社會經濟中的地位仍然可能遭到動搖，很多辛勤工作的人會陷入困境。所以，我們現在就應該仔細思考一下，人工智能對現在以及未來到底會產生什么樣的影響?問題很復雜：什么樣的工作崗位將受到影響?這些受到影響的人又該如何再就業(yè)，重新融入到經濟發(fā)展之中?

　　但是你對人工智能了解得越多，就會越多地意識到，我們大多數人對這項技術的實際發(fā)展并不了解，這直接影響我們對現實世界中人工智能的感覺。和Siri聊天很愉快，它是一種人工智能，這是一回事，但人工智能某些領域的研發(fā)速度遠遠快于其他領域，這是另外一回事。

　　你可能不會被終結者追殺

　　要讓終結者成為現實，必須要有一大堆技術在同一時間達到非常先進的水平。但從實際來說，研究者在某些方面(比如自然語言處理和數據分析)取得了非常大的進步，但是在另外一些領域(比如決策和演繹推理領域)情況就差強人意了。為什么呢?因為在 2000年代中后期，科學家在神經網絡、在對人工智能數據解讀系統(tǒng)方面取得了突破性進展。

　　巴納瓦爾說：“媒體上很少提到的一件事是，人工智能實際上是多種技術的組合，你不能只看其中一種技術的發(fā)展，然后假設人工智能的其他領域都在以相同的速度齊頭并進?！?/p>

　　這并不是說，科學家不會“殺手機器人”的其他所需領域取得新的突破，而是說，就目前來看，要制造出一個終結者在技術上還不是那么現實。這一點很重要，因為與此同時，我們在其他領域獲得的進步可以推動我們創(chuàng)建一些和終結者完全不同的人工智能。

　　例如，我們在機器學習領域的進步體現在了Siri、Alexa 和Google Now這些數字助理的崛起上——它們非常擅長于解讀基于語音的請求，但是其他方面就比較無力了。這些“狹隘的人工智能”在研發(fā)的一開始就帶著特定的目的： 幫助人們做一些日常小事，比如說查找天氣預報，發(fā)送短信等等。

　　誰會失去工作?

　　由于我們更擅長于設計這些“狹隘的人工智能”系統(tǒng)，一些專家預測，高技能工種將適應技術的發(fā)展，把它們當做一種工具，而與此同時，低技能工種就會像疾風暴雨的小船。奧巴馬政府研究過這個問題，發(fā)現目前時薪低于20美元(約合130元人民幣)的工作崗位中，80%有朝一日可能會被人工智能取代。

　　“這需要很長一段時間，其實不太可能出現失去80%的崗位，這些人不能再就業(yè)的情況?！?奧巴馬的高級經濟顧問杰森 ? 福爾曼(Jason Furman)在接受采訪時說?！暗?，即便失去了80%的工作崗位，這些人中只有90%到95%的人能夠再就業(yè)，也會是結構上的巨大跳躍?！?/p>

　　政府需要制定出切實可行的計劃，來解決這個迫在眉睫的就業(yè)問題。但是這也暗示著一條出路：對高收入工作來說，自動化的不良影響比較小。相比于低收入工作，時薪在20美元到40美元之間的人大約有三分之一會被機器人搶走飯碗。在高收入工種中，這個數字只有5%。

　　當然，如果科學家們能研制出一種機器工人，可以真正像人類那樣工作，這些數字就會大不相同了——在這種情況下，即使你做的是技術含量極高的工種，也難免會感到恐慌。但是正如前面所說，我們現在的研究主要集中在“狹隘的人工智能”上，所以情況可能不會那么糟糕。

　　如何為高技術工種做準備

　　所以，關鍵就是讓盡可能多的低技術工人轉移到高技術工種。其中一些高技術工種已經出現，另外一些還沒有發(fā)明出來。那么問題就來了：我們該如何為尚未出現的工種做準備呢?

　　馬里蘭大學工程和IT系主任茱莉亞?羅斯認為，你需要學習如何增進靈活性。我們應該從娃娃抓起，盡早培養(yǎng)孩子和來自不同背景的人交往，讓孩子嘗試一些沒有固定答案的問題，教他們如何變得更有創(chuàng)意，如何進行批判性思考。

　　羅斯對《華盛頓郵報》說：“你需要成為一個終身學習者，你今天學的東西可能5年后就過時了——你要適應這種狀況，要對自己的學習能力抱有信心。這就是我們需要灌輸給每個學生的東西?！?/p>