活在AI时代：人人都要培养AIQ 这几个技能需要掌握

那么人工智能将给未来的工作带来哪些变化呢？在第一种情况下，当工作的某些功能实现自动化时，工作本身变得更加重要。这种情况发生在个人电脑时代。例如，Excel的出现使金融话语更加有力，而不是让更多的会计师失业。同样，一部分工作的自动化将使需要更多人判断的工作变得更加重要和有价值。在第二种情况下，机器确实取代了一些工作。例如，亚马逊分拣箱中的分拣机。亚马逊的物流配送分拣仓库雇佣了4万多人，因为人们仍然可以比机器更快地分拣货物。但亚马逊也意识到，只要人在整个过程中存在，物流和配送就不可能完全自动化。亚马逊在2012年收购了机器人公司Kiva，这是迈向自动化的一大步。未来，当机器完全取代人工分拣机时，仓库可以变成黑光仓库，节省照明和空调用电，并且可以24小时工作，大大提高了效率。在第三种情况下，人工智能将重塑一些工作，取代一些功能，并增加另一部分智能。就像放射科医生一样。放射科医生的主要工作是解读X射线或CT图像。现在这台机器可以做得更好。但这并不意味着放射科医生的工作将被取代。他们的工作将发生巨大的变化。一方面，他们仍然需要向其他医生解释人工智能的影响判断。另一方面，为新机器的人工智能提供培训也是他们未来的工作之一。第四种情况是，一些工作的本质将发生变化。例如，当自动驾驶被广泛使用时，校车司机会失业吗？乍一看，答案是肯定的，因为车辆可以自动驾驶，不需要司机。但事实上，校车司机也有一项非常重要的责任，那就是维护车内秩序，确保孩子们的安全。因此，当驾驶的主要任务被人工智能取代时，它会突出其他重要任务，例如在校车上管理孩子。校车司机工作的本质已经改变，但它并没有被取代。当然，未来还会有更多“人+机”的工作场景。在《人+机器》一书中，作者作为埃森哲的顾问，提出在许多场景下，人机合作将比人或机器单独完成工作更有效。“人+机”将产业转型分为三个阶段：100多年前福特的标准化流程转型，以及20世纪70年代的数字化转型，即利用IT技术进行的自动化转型。现在，人工智能推动了人机协作的适应性转变阶段。标准化改造使大规模生产成为可能，而自动化改造使机器能够取代许多人的工作，并通过流程优化和流程再造提高效率。自适应变换是不同的。人+机器可以具有很强的适应性，可以根据实时数据进行响应，并可以推出小批量定制服务。人机协作也将带来一些有趣的变化。人和机器会相互学习，机器可以观察人的一些动作并提高他们的能力；

人们还需要学习和适应使用机器。人机合作也可以增强人的能力，机器（AI）将成为人体的延伸，就像智能手机成为人脑的延伸一样，它就像医生使用手术机器人一样方便。人机合作实际上是在解放人们，使他们能够从事更多人擅长的工作，并在工作过程中与他人交流。人工智能的未来和适应人工智能的下一代麻省理工学院教授Tagmark在《生命3.0》开始时描述了一个超智能“越狱”的烧脑情节。Tiger Mark用一个形象比喻来描述人类控制的超智能：就好像世界上所有五岁以上的人都死了，只剩下你（超智能），你被一群幼儿园的孩子监禁了，尽管他们仍然希望你能帮助他们重建家园。《生活3.0》是一本想象力丰富、逻辑推理严谨的书，对人工智能大发展后人与机器的关系进行了宏大的框架分析。Tiger Mark对人工智能的未来持乐观态度，属于乐观主义者，他认为通用人工智能（AGI，即可以超越人类智能的机器智能）可能会在我们的一生中出现。但现在不是担心机器何时或是否会发展出AGI的时候，因为没有人能对技术变化做出准确预测。相反，正如DeepMind创始人所说，我们不应该担心人工智能夺走人类的工作或取代人类。我们应该担心的是，如果没有人工智能，人类会变成什么样子。还有一个更紧迫、更重要的问题：人工智能的应用会促进更多的集中还是去中心化？一方面，从人类发展史来看，科学技术的不断发展一直在推动人类活动变得更加集中，从分散的部落到帝国是一种逐渐集中的趋势。人工智能作为最新的通用技术，必将进一步推动中心化的趋势。人工智能使集中处理巨大数据变得更容易、更便宜、更高效，也可以不断提高人工智能的智能性，因为数据越多，机器学习的处理能力就越强大。但另一方面，由于通信成本大大降低，普通人获取信息的成本也大大降低。人工智能的发展也让每个人都有足够的知识和足够的丰富。每个人都有更强的判断力，每个人都可以被赋予权力。当每个普通人都能做出更好的决策时，他们的动力、灵活性和创新能力也是最好的。无论是政府、企业还是社会组织，如果抽象分析，都是一个信息处理系统。人工智能带来的变化是推动信息系统更加集中还是更加分散，将是人工智能给未来经济社会发展带来的最大变量。发生了变化。大数据和人工智能催生了大型高科技平台企业。现在，美国的谷歌、脸书、亚马逊、苹果和微软，加上中国的阿里和腾讯，跻身全球市值最大的十大公司之列，每家公司都极其丰富，数据量巨大。正如本文开头提到的《经济学人》封面所示，这些公司是镀金时代的“新石油大亨”。在企业发展的背景下，人工智能带来的集中和分布式争论变成了，对于七巨头及其背后的第二梯队的IT巨头来说，人工智能的发展将加速他们的增长，从而使他们在寡头垄断地位上更加稳定，还是会让挑战巨头的颠覆力量相继爆发，让创新不断？目前，这种平衡似乎正朝着巨人的方向发展。大型IT平台公司已经建立了自己的领地，并围绕其核心业务建立了一个“杀戮区”，他们瓜分世界的野心显而易见。但是，如果在人工智能技术领域取得突破，例如在“已知未知”领域，可以利用小数据样本培养有效的人工智能，使大平台的大数据优势不再那么明显，未来的平衡仍可能转向分布。巨头们的成长也形成了一套商业模式，这一点值得注意。Tim Wu曾在《关注商家》中描述，巨头们可以为……提供大量免费服务……

大众由于关注经济的商业模式，以及被巨头吸引的用户眼球可以换取可观的广告费用。谷歌和脸书几乎瓜分了美国的在线广告市场。人工智能的发展使注意力经济快速迭代。与眼球的商业价值相比，巨头掌握的用户行为信息数据变得更加重要和有价值。然而，人类在未来也面临着巨大的风险。在工业时代，人类劳动的异化担心人类会成为流水线上的螺丝钉，重复简单无聊的劳动。在数字经济时代，有两件事需要警惕人类的物化。要么人工智能取代了人类的工作，工人变得无关紧要；要么人类成为消费领域的产品，就像驯养的奶牛一样，不断产生消费数据供IT巨头分析。这两种结果都无法充分挖掘人类的潜力，这是最大的危险。在“人+机”的未来，如果我们想在保持人们灵活性的同时充分调动人们的自发性和创造力，我们需要重新思考的最重要的问题是，教育应该如何改变？培训应该如何改变？你将来需要什么样的人才？“人+机器”对今天的孩子来说意味着什么？《生活3.0》给出了部分答案：现在的孩子需要培养三种技能——沟通和互动技能以及社交技能；保持创造力并找到有效解决方案的能力；

以及应对环境不确定性的技能。最后，我想补充一点，终身学习在未来将变得更加重要。尽管人工智能不仅会摧毁旧工作岗位，还会创造新的工作岗位，但未来新工作岗位被改变、取代和重塑的速度和频率会更高。因此，每个人都需要让未来重新选择工作和重塑技能成为可能，而这种重塑将不止一次。终身学习不仅需要好奇心和乐观主义，还需要坚持不懈地不断接受和挑战新知识，这可能是未来人与机器的最大区别。那么人工智能将给未来的工作带来哪些变化呢？在第一种情况下，当工作的某些功能实现自动化时，工作本身变得更加重要。这种情况发生在个人电脑时代。例如，Excel的出现使金融话语更加有力，而不是让更多的会计师失业。同样，一部分工作的自动化将使需要更多人判断的工作变得更加重要和有价值。在第二种情况下，机器确实取代了一些工作。例如，亚马逊分拣箱中的分拣机。亚马逊的物流配送分拣仓库雇佣了4万多人，因为人们仍然可以比机器更快地分拣货物。但亚马逊也意识到，只要人在整个过程中存在，物流和配送就不可能完全自动化。亚马逊在2012年收购了机器人公司Kiva，这是迈向自动化的一大步。未来，当机器完全取代人工分拣机时，仓库可以变成黑光仓库，节省照明和空调用电，并且可以24小时工作，大大提高了效率。在第三种情况下，人工智能将重塑一些工作，取代一些功能，并增加另一部分智能。就像放射科医生一样。放射科医生的主要工作是解读X射线或CT图像。现在这台机器可以做得更好。但这并不意味着放射科医生的工作将被取代。他们的工作将发生巨大的变化。一方面，他们仍然需要向其他医生解释人工智能的影响判断。另一方面，为新机器的人工智能提供培训也是他们未来的工作之一。第四种情况是，一些工作的本质将发生变化。例如，当自动驾驶被广泛使用时，校车司机会失业吗？乍一看，答案是肯定的，因为车辆可以自动驾驶，不需要司机。但事实上，校车司机也有一项非常重要的责任，那就是维护车内秩序，确保孩子们的安全。因此，当驾驶的主要任务被人工智能取代时，它会突出其他重要任务，例如在校车上管理孩子。校车司机工作的本质已经改变，但它并没有被取代。当然，未来还会有更多“人+机”的工作场景。在《人+机器》一书中，作者作为埃森哲的顾问，提出在许多场景下，人机合作将比人或机器单独完成工作更有效。“人+机”将产业转型分为三个阶段：100多年前福特的标准化流程转型，以及20世纪70年代的数字化转型，即利用IT技术进行的自动化转型。现在，人工智能推动了人机协作的适应性转变阶段。标准化改造使大规模生产成为可能，而自动化改造使机器能够取代许多人的工作，并通过流程优化和流程再造提高效率。自适应变换是不同的。人+机器可以具有很强的适应性，可以根据实时数据进行响应，并可以推出小批量定制服务。人机协作也将带来一些有趣的变化。人和机器会相互学习，机器可以观察人的一些动作并提高他们的能力；

人们还需要学习和适应使用机器。人机合作也可以增强人的能力，机器（AI）将成为人体的延伸，就像智能手机成为人脑的延伸一样，它就像医生使用手术机器人一样方便。人机合作实际上是在解放人们，使他们能够从事更多人擅长的工作，并在工作过程中与他人交流。人工智能的未来和适应人工智能的下一代麻省理工学院教授Tagmark在《生命3.0》开始时描述了一个超智能“越狱”的烧脑情节。Tiger Mark用一个形象比喻来描述人类控制的超智能：就好像世界上所有五岁以上的人都死了，只剩下你（超智能），你被一群幼儿园的孩子监禁了，尽管他们仍然希望你能帮助他们重建家园。《生活3.0》是一本想象力丰富、逻辑推理严谨的书，对人工智能大发展后人与机器的关系进行了宏大的框架分析。Tiger Mark对人工智能的未来持乐观态度，属于乐观主义者，他认为通用人工智能（AGI，即可以超越人类智能的机器智能）可能会在我们的一生中出现。但现在不是担心机器何时或是否会发展出AGI的时候，因为没有人能对技术变化做出准确预测。相反，正如DeepMind创始人所说，我们不应该担心人工智能夺走人类的工作或取代人类。我们应该担心的是，如果没有人工智能，人类会变成什么样子。还有一个更紧迫、更重要的问题：人工智能的应用会促进更多的集中还是去中心化？一方面，从人类发展史来看，科学技术的不断发展一直在推动人类活动变得更加集中，从分散的部落到帝国是一种逐渐集中的趋势。人工智能作为最新的通用技术，必将进一步推动中心化的趋势。人工智能使集中处理巨大数据变得更容易、更便宜、更高效，也可以不断提高人工智能的智能性，因为数据越多，机器学习的处理能力就越强大。但另一方面，由于通信成本大大降低，普通人获取信息的成本也大大降低。人工智能的发展也让每个人都有足够的知识和足够的丰富。每个人都有更强的判断力，每个人都可以被赋予权力。当每个普通人都能做出更好的决策时，他们的动力、灵活性和创新能力也是最好的。无论是政府、企业还是社会组织，如果抽象分析，都是一个信息处理系统。人工智能带来的变化是推动信息系统更加集中还是更加分散，将是人工智能给未来经济社会发展带来的最大变量。发生了变化。大数据和人工智能催生了大型高科技平台企业。现在，美国的谷歌、脸书、亚马逊、苹果和微软，加上中国的阿里和腾讯，跻身全球市值最大的十大公司之列，每家公司都极其丰富，数据量巨大。正如本文开头提到的《经济学人》封面所示，这些公司是镀金时代的“新石油大亨”。在企业发展的背景下，人工智能带来的集中和分布式争论变成了，对于七巨头及其背后的第二梯队的IT巨头来说，人工智能的发展将加速他们的增长，从而使他们在寡头垄断地位上更加稳定，还是会让挑战巨头的颠覆力量相继爆发，让创新不断？目前，这种平衡似乎正朝着巨人的方向发展。大型IT平台公司已经建立了自己的领地，并围绕其核心业务建立了一个“杀戮区”，他们瓜分世界的野心显而易见。但是，如果在人工智能技术领域取得突破，例如在“已知未知”领域，可以利用小数据样本培养有效的人工智能，使大平台的大数据优势不再那么明显，未来的平衡仍可能转向分布。巨头们的成长也形成了一套商业模式，这一点值得注意。Tim Wu曾在《关注商家》中描述，巨头们可以为……提供大量免费服务……

大众由于关注经济的商业模式，以及被巨头吸引的用户眼球可以换取可观的广告费用。谷歌和脸书几乎瓜分了美国的在线广告市场。人工智能的发展使注意力经济快速迭代。与眼球的商业价值相比，巨头掌握的用户行为信息数据变得更加重要和有价值。然而，人类在未来也面临着巨大的风险。在工业时代，人类劳动的异化担心人类会成为流水线上的螺丝钉，重复简单无聊的劳动。在数字经济时代，有两件事需要警惕人类的物化。要么人工智能取代了人类的工作，工人变得无关紧要；要么人类成为消费领域的产品，就像驯养的奶牛一样，不断产生消费数据供IT巨头分析。这两种结果都无法充分挖掘人类的潜力，这是最大的危险。在“人+机”的未来，如果我们想在保持人们灵活性的同时充分调动人们的自发性和创造力，我们需要重新思考的最重要的问题是，教育应该如何改变？培训应该如何改变？你将来需要什么样的人才？“人+机器”对今天的孩子来说意味着什么？《生活3.0》给出了部分答案：现在的孩子需要培养三种技能——沟通和互动技能以及社交技能；保持创造力并找到有效解决方案的能力；以及应对环境不确定性的技能。最后，我想补充一点，终身学习在未来将变得更加重要。尽管人工智能不仅会摧毁旧工作岗位，还会创造新的工作岗位，但未来新工作岗位被改变、取代和重塑的速度和频率会更高。因此，每个人都需要让未来重新选择工作和重塑技能成为可能，而这种重塑将不止一次。终身学习不仅需要好奇心和乐观主义，还需要坚持不懈地不断接受和挑战新知识，这可能是未来人与机器的最大区别。

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