哪些是人工智慧時代的安全職業

　　【新聞隨筆】

　　哪些是人工智慧時代的安全職業，逐漸成為人們不得不面對的問題。隨著人工智慧發展，一個又一個原來由人承擔的工作，被機器替代。阿爾法狗幹了圍棋冠軍的活兒，微軟的小冰幹了詩人的活兒，特斯拉無人駕駛汽車幹了司機的活兒，亞馬遜無人超市幹了售貨員的活兒……傳統職業變得不再安全。人們不禁要問：將來還有哪些職業，是機器難以替代因而是相對安全的？

　　判斷這個問題，不能靠猜測，而需要一個思考框架。人工智慧時代的安全職業的問題，實質是人工智慧擅長做什麼、不擅長做什麼；人擅長做什麼、不擅長做什麼。搞清楚人與機器各自的優勢與劣勢，這個問題自然就有答案了。

　　首先，關於涉及人工智慧本質的問題，朱迪亞·珀爾與達納·麥肯齊在合著的《為什麼：關於因果關係的新科學》中有所論述。他們提出了一個理解人工智慧能力本質的簡單框架，這就是因果推斷框架。因果推斷講的是相關關係與因果關係二者之間的關係。通俗地講，相關關係對應歸納，因果關係對應演繹。珀爾院士反對只講相關關係，不講因果關係，認為人工智慧只有通過建模將相關上升到因果，才能通過推斷解決問題。

　　對應到職業上則意味著，找不到規律的事（只有相關沒有因果的事）更適合由人來完成，而找得到規律的事（從相關可以推斷出因果的事）可以由機器替代。更簡化地說，凡是建不了模的工作，機器都代替不了人。舉例來說，有些人購物隨心所欲，建模往往套不牢他們，所以為這些消費者服務的事就適合由人來幹。

　　其次，關於涉及職業本質的問題，斯科特·佩奇在《多樣性紅利》中也提出了一個超簡單的判斷框架：多樣性優於能力。這裡的多樣性都可替換為臭皮匠（人）；能力都可替換為諸葛亮（人工智慧）。臭皮匠在什麼條件下可以穩贏諸葛亮，或者說，人在什麼條件下可以穩贏人工智慧？其實條件很簡單，凡是人算不如天算的，都不適合諸葛亮（人工智慧）；相反，凡是人算算得清的，都不適合臭皮匠（人）。顯然，人工智慧這個“諸葛亮”之所以顯得很厲害，全在於會算，如果它算不清楚，自然就得投降。什麼是算不清楚的呢？按佩奇院士的理論，就是複雜程度超過算力的事務，例如股市、生態多樣性、婚戀等。

　　最後，關於涉及人工智慧與職業關係的問題，馬華興、王鵬合著的《做出好選擇》則提出了一個將人工智慧與職業聯繫起來的判斷框架。這個框架把工作分為程式型工作和探索型工作。程式型工作，對應珀爾院士說的可建模發現因果關係的事情，對應佩奇院士說的“能力”型工作；探索型工作，對應珀爾院士說的只有相關關係無法建模的事情，對應佩奇院士說的“多樣性”型工作。《做出好選擇》認為，從事探索型工作是未來的方向。這是人工智慧時代的安全職業。書中歸納了3種有前途的探索型工作：社交類工作、設計類工作、經驗類工作。

　　不過，如果理解了人工智慧的原理與職業的原理，安全職業可以不止這3類，而是無限增加。比如，網路文藝全行業符合佩奇院士說的“多樣性”標準，作品只要一重樣，就會被判抄襲。其中包括網路文學、網路音樂、網路視頻、網路音頻等10多個職業，進而由產品內容化、體驗化進一步派生眾多職業，如直播帶貨、設計孩子打針專用動畫片等；又比如，網路娛樂細分為體育、遊戲等具有人算不如天算特徵的成百上千種職業，無窮無盡……總之，只要與人的情感（如對美好生活的嚮往）沾邊，都適合人而不適合人工智慧。真正的問題反倒可能是安全職業多得數也數不過來，逼得人工智慧還要再努力一些，才能把人手騰出來，有機會去盡情發揮。

　　（作者：姜奇平，係中國社科院數量經濟與技術經濟所資訊化與網路經濟室主任）