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在即將到來人工智能時代，人到底應該怎么辦，怎么做才能不把工作輸給機器人，現(xiàn)在已經(jīng)是一個熱門話題。談論這個問題有兩個危險。

第一個危險是你可能會低估人工智能。

我曾經(jīng)在《萬萬沒想到》這本書里說，計算機下國際象棋厲害，但是面對復雜度高得多的圍棋就不行了，所以人應該如何如何……我這個說法其實是當時人們的共識——結果我的書出來還不到兩年，AlphaGo就贏了李世石和柯潔。現(xiàn)在人工智能的圍棋水平比人類至少高出一個段位。我后來收到好多次讀者來信說你的書得改了。

柯潔對決Alpha Go，敗（圖/@東方IC）

第二個危險是你可能會低估人。

2012年，麻省理工學院的兩個管理學教授，埃里克·布林約爾松（Erik Brynjolfsson）和安德魯·麥卡菲（Andrew McAfee）出了一本書，叫《與機器競賽》（Race against the machine），從經(jīng)濟學的角度，把人工智能取代人類工作這個問題嚴肅地擺在世人面前。他們2016年又出了第二本書，叫《第二次機器革命》（The second machine age），說了類似的意思，這本書還被人為是近年以來極其重要的一本商業(yè)管理類書籍。

這兩本書說的都是人工智能即將導致人類的大失業(yè)。讓兩位教授感到緊張的是，首先，這一輪人工智能將要取代的是放射科醫(yī)生、翻譯、甚至是律師這種高端工作；其次，在美國經(jīng)濟已經(jīng)從金融危機中恢復過來，高速增長的情況下，失業(yè)率卻在居高不下。

然而到了2017年，思想風向就變了。人們意識到放射科醫(yī)生和律師這樣的工作并沒有那么容易被人工智能取代，“人的因素”仍然非常重要 ——而且大失業(yè)并沒有發(fā)生：現(xiàn)在美國失業(yè)率下降到了4%，這是歷史上極好的成績。

所以我們到底應不應該擔心人工智能？人工智能跟人，到底是個什么關系？

技術進步的節(jié)奏捉摸不定，與其搞短期預測，我們不如思考一些更長期、更根本的問題。比如說我們換一個角度。我們不問人工智能到底有什么是不能干的——干脆假定將來人工智能什么都能干。我們改問這個問題：

有沒有什么事情，是哪怕機器也能做，甚至能做得比人還好，但我們還是希望找個真實的人來做的？

這就是杰·科爾文（Geoff Colvin）在《不會被機器替代的人：智能時代的生存策略》（Humans Are Underrated: What High Achievers Know That Brilliant Machines Never Will ）這本書里想說的事兒。

科爾文是個功力深厚的媒體人，他不僅僅報道別人的研究結果，而且能自己調研，總結和提出新思想。我讀的上一本科爾文的書叫 Talent is Overrated，中文版把書名翻譯成《天才源自刻意練習》，而直譯的話則是“天才被高估了”——這和現(xiàn)在這本書書名的直譯“人類被低估了”正好連貫對仗。據(jù)我所知，科爾文《天才源自刻意練習》這本書其實比格拉德威爾的《異類》更早介紹了“刻意練習”的概念，而且我認為科爾文說得更好。

Geoff Colvin（圖截自geoffcolvin.com首頁）

那么在科爾文看來，人類在哪些方面被低估了呢？

科爾文說，如果說將來人工智能技術無比發(fā)達，能制造出來跟人一模一樣，有人類全部功能的機器人，已經(jīng)到了你無法區(qū)別誰是人誰是機器的程度，那萬事皆休，人肯定不如機器。但是就目前人工智能的研發(fā)水平而言，機器雖然在某些方面比人強得多，但畢竟跟人是有區(qū)別的，我們總能看出來誰是人，誰是機器。這就給人留下了機會。

亞利桑那州有個兩次暴力性侵兒童的罪犯，即將刑滿。而該州法律規(guī)定，像這樣的罪犯，即便刑期滿了，如果他未來再次犯罪的可能性比較大，可以把他轉到精神病院繼續(xù)關起來。到底是放是關，陪審團說了算。研究者利用這個案例搞了個實驗。