相比底層勞動者，白領更容易被AI取代

郝景芳

在寫《北京折疊》的時候，我曾預測了機器人取代人類勞動后造成的社會影響。當時，我原以為受沖擊最大的是底層勞動力，但按照目前的技術趨勢看，反而是初級和中級白領的工作最容易被取代。

為什么這樣說呢？因為底層勞動力只有工廠工人容易被取代，而服務業從事者反而很難被取代，因為機器人的靈活性不如人，非標準工作環境會讓機器人無所適從。

但相對而言，很多白領工作因為工作環境簡單、工作內容重復、基本上是與數據和文檔打交道的工作，很適合AI去做。可以說未來只要是標準化、重復性工作，多數都可以交給AI來做。

在未來，白領們需要具備哪些能力，才不會被機器人取代呢？我將這些能力歸類為以下三種：

第一種能力，是圍繞AI發展產生的。

AI并不是洪水猛獸，相反地，它們可以更好地讓我們的工作事半功倍。人類需要理解AI，并利用AI更好地服務于自己。

而與智能世界相處，基礎思維能力仍然是重要的。AI時代知識技術更新很快，人們需要不斷自我學習，讓自身更新的速度與時代匹配。而自我學習能力，最需要的是良好的自主閱讀能力、抽象思維能力、自我反思能力。

在未來，圍繞AI會有一系列的衍生職業。而普通人即使不懂得AI背后的技術原理，只要能充分理解它的應用場景，也仍然可以最大限度利用AI工具，改善自己的生活與工作，讓社會變更好。

第二種能力，是圍繞人際溝通領域產生的。

在未來很長一段時間，人與人溝通交流仍然是機器不可取代的。一方面，即使AI進一步大力發展，它們離理解人類世界和人類心思仍然有較大差距，因而不可能完全替代人際溝通。

當AI接管大量基礎單一型工作之后，人與人溝通會是需求更廣的領域，剩下的絕大多數職位和需求可能都集中在需要人與人大量溝通協作的領域。因此，想要跟得上智能時代的發展，與人溝通的能力會變得越來越重要。

可以想象，未來不可能再像過去一樣，一份工作可以一成不變地做一輩子。標準化工作都容易被機器自動化，而非標準化工作，一般都意味著大量不確定性，需要不斷磨合、團隊協作、溝通、修改、隨機應變、相互妥協。例如一個節目攝制組，一些形成慣例的機位攝制可能可以自動化運行，一些基礎腳本和服務工作可以每期交給AI，但是每期節目仍然需要大量現場臨時調整、與參與節目的嘉賓溝通、節目本身的創意溝通等，需要人與人的協作。

未來，在情感關懷與陪護、人的社交娛樂方面，也會有更多基于人心靈溝通的需求。

第三種能力，是未來需求的關鍵性能力：做那些AI難以做好的事情，給AI指引方向。

什么是AI做不到的能力？核心是兩條：世界觀和創造力。

世界觀是常識的升級，是我們對世界的全景認知。目前，AI理解專業性問題已經非常出色，但綜合性問題仍然讓其非常困擾，它們回答不出日常生活中的情境問題。日常生活的問題總是涉及多個知識領域的綜合常識。

而人類對此有著天生的本能，我們能夠建構整個世界的模型，把人放在大量背景知識組成的常識舞臺上，對其行為加以理解。

常識的升級讓我們具有洞察力和世界觀。各方面的常識越豐富堅實，相互之間聯系越清晰，你越能一眼看到各個部分的問題，找到系統性解決方案，理解全局局勢，從而判斷出趨勢。這種系統性趨勢理解和基于過去趨勢經驗的外推不同，它是對多領域知識相互關系的理解，根據各部分關系的走勢變化，對整體趨勢做出判斷。如果只學習某一模塊內的專業知識，不可能對全局有所把握。

這種能力，絕不僅僅是單純輸入數據能夠做到的。IBM的人工智能“沃森”幾年前就輸入了維基百科的多學科知識，也在知識競賽中打敗人類選手，但它并不能運用這些知識為人類提供有價值的創新。

而我們的世界觀，能讓人類有跨專業的創新能力——從物理和生物的結合中做出蛋白質組學;把音樂領域理論帶入建筑設計;能將政治、經濟知識與生活場景對應，最終以波普藝術的方式呈現出產品。

構建知識的全景舞臺，讓多學科門類知識搭配組合，創建更有意義的事物，這是目前的AI難以跨越的一步。

另一方面，創造力是生成有意義的新事物的能力。它是多種能力的綜合，一方面要求理解舊事物，另一方面能夠想象新事物。對既有數據的學習和遵循是AI可以做的，但是對不存在的事物的想象，AI遠遠不如人類。

說有意義的新事物，是因為目前AI有一種“偽創造力”，也就是隨機制作或統計模仿。只要一個程序，就可以隨機生成100萬幅畫，或者統計暢銷小說中的語句和橋段，進行模仿和組裝。但這不是有意義的創造，它們不懂它們創造了什么。

真正的創造力，應該是對問題的深刻洞察，提出與眾不同的全新的解決方案，或是對想象的極大拓展，讓奇思妙想轉化為可實現的全新作品，或是對人性的復雜領悟，把人心不可表達的感觸轉化為可表達的感人藝術。

創造力仍然是人類獨特的能力，它需要太多人類特質做基礎：審美能力、獨特的聯想能力、敏銳的主觀感受、冒險精神、好奇心和自我決定、發散思維和聚合思維的切換，最后，還需要對事情強烈的熱愛。