【重發】人類的“自問”：誰能夠應對並駕馭未來世界？

兔主席 20230416

首先，再次重複筆者的觀點：我堅信，本輪以人工智能/自動化爲特徵的技術革命，將對人類社會產生深遠的、顛覆性的影響：人工智能/自動化將大規模地取代人類勞動力，從藍領，白領，到藝術創造、創新等傳統上被認爲人類相較機器人具有一定優勢的領域。

新技術無法再爲人類社會增加有同等質量、同等收入、同等價值的工作機會。

大部分的人羣將面臨失去工作機會、收入下降的風險。

本文將探討，在可預見的未來世界裡（可能一兩代人光景），人們將如何在社會裡找到自己的位置？如何生存？需要什麼樣的資源、能力、稟賦？

本文試提出幾個方向，僅供探討。想看小結的可以直接翻到最後。

第一，駕馭資本，通過駕馭資本，駕馭人工智能。

只要有資產、資本、資金、財富（並且這種資產可以由家族的下一代繼承），則家庭成員可以在未來世界裡抵禦人工智能的衝擊。爲什麼呢？因爲，至少在可預見的未來裡，資本仍然似乎“高於”技術的，資本可以駕馭技術。爲什麼？因爲：1）研發技術需要資本；2）生產和製造技術產品與設備需要資本；3）應用和維護技術產品與設備也需要資本。

說得具體一點吧。例如，我是一個開餐廳的小老闆。在未來世界裡，我可以把相當比例的勞動力用人工智能/自動化替代：從食材的採購、加工、烹飪，到餐廳的服務——從顧客點菜、上菜、結賬——到清潔維護，再到法律、財務等運營體系，都可以利用人工智能。說白了，我只是在用人工智能替代僱員。我只需要用更少的僱員，就可以繼續原來的餐飲生意。所以，我是不會被人工智能取代的。相反，還是受益者。而餐廳裡的打工人，恐怕就沒有那麼幸運了：他們中的很多人，很有可能會丟掉工作機會。

本輪的人工智能/自動化革命，會在人類社會裡造成少量的“贏家”，大量的“輸家”。顯然，“有產者”更有可能是“贏家”，而“無產者”更有可能是“輸家”。人工智能/自動化將極大提高社會生產力與效率，把餅做大，但這也是建立在機器人取代普通勞動者的基礎上的。這樣，富者可能更富，貧者可能更貧。人類社會的財富增長將呈現“剪刀差”趨勢：貧富差距將進一步拉大，階層將進一步固化。

在“舊世界”裡積累了資產的羣體，將在未來世界裡佔據食物鏈的頂端——除非社會發生變革，徵繳高額遺產稅，徹底打破代際循環。

第二，駕馭科技、駕馭人工智能。

如果沒有資本的話，如何駕馭人工智能？嘗試走在人工智能的前面（研發），或者負責運營和維護人工智能設備/基礎設施。這部分羣體，主要是與人工智能基礎研究及應用相關的科學家與工程師，他們用自己的腦力和能力直接“駕馭”人工智能。

現在很多小朋友都在業餘學習計算機編程，也算是一個熱門“賽道”了。在今天，這個邏輯似乎更加成立了：不被人工智能“打敗”的辦法是學習人工智能技術。

筆者對此總體是認同的。我個人也順帶提一個建議：小朋友能夠早學科學、早學計算機，早學工程的，可以早點學。雖然不是每個小朋友都有這樣的天資稟賦——但萬一孩子有呢？要讓孩子儘早接觸相關的領域。未來孩子不一定是人工智能科學家或工程師，但至少可能是工程師——未來，對機器設備/基礎設施的維護仍將是一個大且可持續的工種。

結合新的科技時代，也需要對學科以外的教育和培訓進行重新的思考和排布。有的教育是“落伍”的，不應時代需求，例如學習樂器演奏，賽道擁擠，回報有限，應用場景弱，對孩子的腦力精力心理資源佔用都很大。除非你有特別的家學傳統（例如音樂世家），對一般家庭而言，建議就不要再機械效仿兩、三百年前歐洲中產家庭的習慣，把孩子多年的寶貴時間和腦力用於學習和訓練某些樂器（如鋼琴和小提琴）演奏了。對於大多數人來說，他們一輩子都不會從事相關職業，工作後就扔掉了。如果你希望讓孩子感受音樂、欣賞音樂，提高審美，給他漫漫人生找到一些情感依託，你可以讓他學習音樂欣賞，但不需要學習樂器演奏；如果你要鍛鍊孩子的心智、耐心和紀律，你就直接讓他學科學、學編程。人工智能正在邁向奇點，人類的教育也要面向現代化，面向未來。

但話說回來，最終能夠“駕馭”人工智能的人，在總人口的比例裡不會很高，只屬於少部分高知羣體。人工智能發展的必然邏輯是：算力越來越強，智性越來越高，對人類的依賴越來越弱。未來，駕馭和維護龐大人工智能/自動化/計算機體系所需的人力也會越來越少。

所以，讓小朋友學習計算機/編程，可能只是人類社會最後的“內卷”，對“英才制”（meritocracy）最後的堅持。但最終，是“夸父逐日”，大多數的人類個體終究追不上人工智能/機器人進化的速度。

另外要看到，並不是每個人都能成爲人工智能本領域的專業人士，但對機器設備及物理基礎設施進行維護和保養的工種可能長期存在。另外，未來世界一定會見證“元宇宙”/虛擬世界的發展（實際上是互聯網世界的進一步拓展），成爲人類活動的重要場景。這些場景也都需要有專業人士維護。無論如何，家長和年輕人都應當考慮科技對人類就業的影響衝擊，在學校教育及職業教育中做好準備。

第三，人類與人工智能進行新的勞動分工，人類負責非標準化、定製化、需要依賴人類主觀判斷和操作的界面與環節。

人工智能/自動化理論上“無孔不入”，“無所不能”，有無限的應用場景，但實踐中，人類勞動者的許多功能是人工智能在短期內無法複製、無法取代的。同時，也沒有必要把一切工作都交給人工智能/自動化完成——除非研發和應用人工智能/自動化技術 成本 顯著低於僱傭人類勞動者的成本。

在未來世界裡，絕大多數的人類勞動者將被推擠到少數領域裡競爭（“內卷”）,從事實際上並不需要很高教育與技能的工作。這時，人類勞動者創造的價值並不高，能夠提供這種勞動服務的人類源源不斷，因此根本沒有必要讓機器取代。

舉幾個生活中常見的例子。

1）駕駛汽車。

人類已經研發自動駕駛技術多年了，但我們距離把駕駛完全交給機器人似乎還很遠。是不是人工智能還不夠發達，永遠無法超越人類？並不完全如此。因爲難點是：人工智能要應對人的複雜性、不可預測性、不可依賴性及其引發的交通風險。

如果這個世界的道路通行是完全封閉、完全可控，沒有任何人類干擾（從機動車、非機動車到行人），只有人工智能主體、只有機器人，那麼自動駕駛馬上可以通行。智能自動駕駛主體之間很快可以建立自己的通行語言，不會再出現交通意外。

但是我們又不可能把人類從交通裡剔除出去。哪怕不開車，你總要上街遛彎吧。跑個步，騎個自行車……。只要有人類的存在，就會無限增加路況的複雜性。而只要有涉及人類的交通風險，就需要有事故的“責任主體”。最佳的責任主體當然還是人類，而不是某個自動駕駛技術或汽車公司。

所以，車上總得有司機。

未來，很多工種沒有了，大部分汽車也裝有輔助駕駛功能。但汽車駕駛員仍然可以作爲一個工種存在：司機要負責處理複雜的路況，圍繞各種場景進行必要的溝通（路人、車輛、警察、事故解決，等等），並最終對交通風險/事故承擔責任。

要看到，這些都不會改變關於汽車駕駛的事實：駕駛並不會創造很高的附加值；駕駛員不是一個高技能工種；司機沒有太高的門檻，不需要經過高等教育，也不需要專門的職業教育；駕駛員本人沒有不可或缺的“價值”，很容易被彼此替代。在今天的社會裡，這些早已客觀反映到了司機的薪酬裡。

今天，一些人在行業/企業重組後下崗，轉行開網約車謀生。這些人中，也不乏高學歷者。作者認爲，這個工種將長期存在。而由於這個崗位沒有什麼門檻，人類勞動者的供應幾乎無限量，勞動供需關係已經決定了其薪酬回報不會增加，只會不斷降低。

基於以上，也就沒有必要把人工智能拓展到這一領域：僱傭一個人類司機的邊際成本（包括財務成本和法律責任）可能遠低於研發、應用複雜的人工智能技術。

人工智能/自動化與人類勞動結合的方式其實應該是這樣的：

——在“可控”、“封閉”區域內進行的“標準化”運輸，可以交由自動駕駛進行；

——脫離了封閉區域，進入到人類的世界（例如城市），就交由人類司機駕駛。

未來世界，可能每個車上都裝有輔助駕駛功能——科技發展到一定時候，這甚至可能成爲監管對汽車上路的基本配置要求。在那個時點，已經說不好到底是AI輔助人類駕駛，還是人類在輔助AI駕駛了。那時，之所以不採用自動駕駛，只不過是爲了留一個人類給AI“兜底”。

2）商品配送/外賣。

與網約車一樣，外賣也是這兩年吸收大量就業與再就業的新生行業。

儘管不少企業一直在研究如何通過機器人進行智能配送，在一些相對封閉、標準化的場景裡（例如酒店）也已經得到了比較好的實現，但如果要從餐飲/超市將貨品配送到家，交到人類用戶手中，就會涉及許多非標準化因素——從路面通勤，到尋找門牌併入戶/到家，到過程中與客戶或其他人類進行必要的溝通等等……各個環節都需要有人類針對複雜的現場情勢做判斷。這些環節很難用機器人全部取代。

人工智能/自動化/機器人可以負責前端配送，但最適合完成“最後一英里”配送，把商品交付到客戶手裡的，可能還是人類自己。

和駕駛汽車一樣——外賣不是一個高技能行業，基本沒有入行門檻，勞動附加值不高，勞動者很容易被彼此替代。未來，伴隨許多工種消失，可能會有更多的人不得不涌入該行業（其中甚至不乏高學歷者）。勞動供需關係的變化，只可能對薪酬造成下行壓力。

這時，實在也沒有必要用人工智能技術完成“最後一英里”了，用“便宜”的人類勞動力可能是最划算的。

3）人類工作、生活所需的硬、軟設備的檢查、維修與保養

這裡泛指人類工作、生活所需使用的一切設備、用品、物件等。物聯網的進一步發展，可以增加人類對各種設備進行監測、檢查的效率；另一方面，人類的生產製造也是高度自動化的，用很少的人就可以生產出相關的零部件。但最後落實到維修和養護，還是得藉助人力，對於修理對象的判斷；對於修還是不修，對於修到什麼程度，對於具體如何修，可能仍然需要依賴人的主觀判斷，並依賴人進行具體操作。

舉例，家裡馬桶壞了，需要請水管工上門維修。水管工上門後要對馬桶堵塞的情勢進行判斷，提出解決方案，並動手執行。過程中，還需要和客戶進行必要的溝通。這個過程不易被機器人取代。

有朝一日，有沒有可能發明出強大的機器人水管工呢？自動來到現場，對馬桶進行勘探、掃描，結合大數據進行分析，得出推薦解決方案，獲得客戶認可後，開始在現場維修，包括完成各種精細動作。

這個問題可能並不是科技的邊界問題，而是必要性問題。有沒有必要發明這樣的機器人？

還是繼續依賴人類水管工來處理就可以了?

可以看到，在每項工作裡，人工智能/自動化並不會簡單的取代或消滅人類勞動，而是與人類進行勞動分工：機器人負責標準化、流程化、需要運算的東西；人類則負責複雜性、差異化，存在與人類互動溝通的環節。

但無論如何，由於有了自動化的因素，在大分工完成後，最終，完成同樣一項工作只需要更少的人類（工作機會的減少）。

例如，水管工隨身攜帶的所有工具、物件，包括爲客戶更換的馬桶，都是在自動化流程生產出來的。他只負責最後檢修、安裝的界面。

本文所探討的，就是哪些工種，哪些環節可能留下來。

4）爲其他人類成員提供定製化服務

世界上沒有哪兩個人的身體條件、心理狀況和具體訴求是完全一樣的，並且這些因素還會伴隨時間和場景，發生很大的改變。人們永遠希望獲得差異化、定製化的服務。

舉例：一些勞動對象爲人的身體的工種：

理髮、按摩、美容……

這些工作都需要對他人的身體狀況形成判斷；需要對如何服務形成一些主觀判斷、思路、建議；需要就服務內容與目標與他人進行溝通；服務都涉及定製化的精細動作（例如理髮，對每一縷頭髮的處理）；服務中還需要不斷與客戶進行動態溝通，對服務進行調整和修正。

有朝一日，有沒有可能發明出超級強大的機器人理髮師呢？超級強大的機器人按摩椅（達到人類按摩師的水平）？客人從與機器人溝通訴求，到獲得體驗、看到結果，都完全和真人服務一樣。

應該說，在技術上是有可能的——我們不需要限制自己的想象。但是，並沒有必要研發這樣的機器人——因爲當服務需求達到一定水平後，有了更多非標準化、定製化的維度，涉及更多與人的溝通時，這個工種就適合由人類自己完成。並且，由人類完成的成本會顯著低於機器人。

第四、工作的內容、屬性決定了其必須由人類完成，或人類佔有特殊價值

上一部分，介紹了有些工作內容不易也沒有必要使用人工智能/機器人。

這一部分內容，則旨在介紹有些工作內容必須由人類完成，人類在生產或活動的過程中擁有特殊地位與價值。

舉例：

體育競技/運動員。總不能把足球世界盃改由機器人去踢吧？是的，也許有人願意看機器人踢球，但機器人是不可能取代以人類爲主體的體育競技的。但要注意，人工智能/自動化的發展一定會使體育產業對人類勞動力的依賴大大下降。換言之，只有場上跑的球員，還有場下的隊醫、教練是人類。但他們平時的訓練，以及訓練所依賴的器材和設備，都是人工智能/自動化的產物。

娛樂/演藝。電影電視、娛樂、綜藝、藝術表演、主持、模特……人工智能再發達，deepfake再能以假亂真，人們還是希望看到真人的真實表演。（當然，也不排除有少數機器人“偶像”的出現）。

教師。教師可以應用各種新技術給自己賦能，使得自己獲得更多的知識，掌握更好的教育手段，觸達更廣泛的人羣，但教師的角色還得由人類承擔，不能簡單交由機器人——尤其是在青少年/幼年教育階段。因爲教育不僅僅是傳遞知識，還包括幫助孩子進行“社會化”：對孩子的行爲進行觀察、引導；瞭解孩子的心理、心智及潛在問題；與孩子進行交流；管理及引導孩子的情緒；幫助孩子建立批判思維、問題解決能力及正確的價值觀；鼓勵孩子進步；對不同的孩子還要因材施教，進行差異化處理。一方面，教師的工作不易被AI取代；另一方面，人們也會認爲這部分工作不應被AI取代。然而，GPT等人工智能技術的推廣，將在教育知識的生產環節降低對人類的依賴。人類的角色將更多的落在終端界面，即與孩子的接觸方面。同時，對於已經完成社會化的青年/成人學習者來說，可能可以一定程度接受“自動化”、“機器人”教學。

護工/護士/護理。舉例，醫院/養老院的護工，很難用人工智能取代。一方面，這些工作需要近距離接觸服務對象，肯定是非標準化的，需要定製化進行；其次，這些工作往往也涉及與患者/老人進行一定的溝通、交流、互動，乃至共情。總之，這些工作不易爲AI取代，也被認爲不應該由AI取代。伴隨人工智能技術大發展及工種機會減少的是人類人口老齡化及對養老產業訴求的增加。預計未來將有更多的人進入這個行業，擔當護工。

家庭保姆/阿姨的工作，與護工/護士有相似之處，只不過勞動者與服務對象的關係要更加長期、緊密，需要進行更多的交流，日常需要處理更加複雜和多樣的場景和問題。如果是育兒嫂/帶小孩的阿姨，需要與孩童進行互動，進行一定的引導與教育，角色與老師有所接近；如果是服務老人，也需要經常與老人進行溝通、交流，並承擔一定的陪伴功能。總之，這類工作不易爲AI取代，可能也不應該由AI取代。當然，在現實生活中，阿姨可以運用許多的現代科技手段，例如各種各樣的智能家居及數字科技支持，從而提高勞動效率和勞動覆蓋的範圍。但人工智能不會消滅這一工種，而只會賦能這一工種。

其他與人打交道的專業/崗位/工作。還有許多其他涉及與人打交道、與人互動，需要一定程度依託人與人互信的工作，也是AI難以取代的，例如醫生、律師、財務顧問、企業管理者等等。不過，這些職業工種都有較高的門檻——例如需要高等文憑及特定的執業牌照，在總人口中的比例很小，距離普羅大衆的生活也已較遠。在“舊世界”裡，這部分人羣屬於“小資產階級”/“中產階級”，在社會裡佔有有利地位。因爲這部分職業涉及的人羣基數較少，在此就不詳述了。但可以看到，這些工種也會被人工智能賦能，生產效率會提高，部分工作機會也會被消滅。但這部分人羣往往有一定的財富積累（雖然可能距離真正的富人很遠），並且擅長學習與教育，因此，自己及下一代均更有機會在未來世界裡找到位置。

第五、人類社會的管理者及組織者。

無論人工智能/自動化技術如何發展，人類始終都需要由人來組織、領導和管理。所以有的崗位將始終存在，例如：

——政府。這裡包括政治家，到各種職能崗位的公務員，再到各種公共服務的提供者（警察、消防員、社工等）；

——社會組織與團體：將各種行業、機構、團體、單位、人羣組織到一起，設定特定的目標（例如推動一定的議程，倡導一定的政策或實踐，或爲團體內的成員提供服務）然後組織人們開展相關的活動。從宗教，到特定的愛好團體（例如球迷會、攝影愛好者協會等），都屬於這樣的社會組織。

未來世界，人類將遭遇來自人工智能的空前挑戰；人們就需要聯合在一起，相互鼓勵與支持，並推動維護人類利益福祉的議程與政策。所以，這類工種將空前重要。

小結——未來能夠存續的人類工作的“共性”特徵：

——工作的內容與場景是“非標準化”的，定製化的，需要與其他人類成員進行溝通，並根據現場情勢做人的主觀判斷的工作

——基於方便、信任、問責力及社會文化、倫理、風俗、傳統等種種理由，人們普遍認爲應當留給人類完成的工作

——留給人類的工作，未必就是AI不能完成的，未必就是科技不能突破的瓶頸，並不證明人類在智力和能力上“優於”機器人；只不過由機器人去處理，一來，成本較高，不如交由人類更加經濟和便利，二來不爲人類社會所接受

——人工智能和人類將進行新的“勞動分工”，確立各自在價值鏈中的位置，雙方的工作都很重要，並沒有簡單高低之分

——即便交由人類去完成，人工智能也會對人類的工作提供全面賦能，最終使得人類的生產效率與效能大大提高：完成同等量的工作，將只需要依賴更少的人類。因此，人類仍將面臨工作機會減少的問題

——無論是高技能、普通技能還是低技能的工種/職業，都可能受到人工智能的衝擊：一個建築師或金融從業人員遭受的衝擊甚至可能要大於一個司機或外賣員。這與人類與機器人確立的“勞動分工”有關

——因此，可能存在這樣的趨勢，即在各個行業與工種裡，人類都將被“推擠”到負責與人類發生直接互動的終端/末端環節。這些工作的技能要求/門檻並不高，無數的人將激烈競爭同一崗位

——由於這些崗位創造的附加值有限，供也遠遠大於求，因此交由市場決定的話，薪資不會太高。人類社會的貧富差距將加大

——在人工智能主導的時代，普通人通過努力學習並積累專業能力與經驗以求改變命運的路徑會更難。因爲絕大多數人都是凡人，無法超越不斷學習與積累、算力不斷提高的人工智能

——不知不覺中，人類勞動者將進入一個新的“奇點”：即，未來世界可能並不是AI在賦能和輔助人類，而是人類在賦能和輔助AI——在生產與服務中，幫助AI完成最後一環的操作——甚至可能只是幫着AI做一點“打雜”和“髒活”。

（全文結束）