跟佛老一起读好书（13）：A World Without Work
你有没有担心过未来的某一天突然自己找不到工作了，我们的工作、所有技能都被机器人和人工智能替代了？
前不久我写过一篇小文讲了technological
singularity（科技奇点），讲的就是这个现象。
其实这个担忧很多人都有，但只是隐隐地担忧，觉得那一天还离我们很远。
1891年，奥斯卡·王尔德（Oscar
Wilde）就提出了一个假设：
“while Humanity will be amusing
itself, or enjoying cultivated leisure … or making beautiful things, or reading
beautiful things, or simply contemplating the world with admiration and delight,
machinery will be doing all the necessary and unpleasant work.”
王尔德幻想的是未来某一天人们不用再像当时那样每天辛苦地劳作，可以把一切不轻松不好玩的工作都交给机器人来完成。
但AI技术的发展似乎超越了大作家一百多年前的幻想，机器人未来取代人类的劳动似乎将是全方位的接管，而不是像某些地方把脏活累活派给农民工那么简单。
“A World Without Work: Technology, Automation, and How We
Should Respond”, by Daniel Susskind，是2020年1月新出版的一本书，我读完后思考了很多，报了两门关于AI的网课，开始系统地学习AI基础知识。
其实人类已经经历过了两轮AI大潮：
1. 1947-1980s: the first wave of AI
标志性事件是艾伦·图灵（Alan
Turing）1947年在伦敦数学学会上第一次提出了著名的“图灵测试”理论（Turing
Test，又叫图灵实验）。
简单地说，图灵测试的目的是测试机器是否有人类的思考能力。
实验涉及三个人/物：A – 被测试机器；B – 正常思维的普通人；C
– 测试人
假如C使用A和B都理解的语言分别问一串问题，前提是这些问题涉及的场景和物品A和B都看不见。经过若干询问后，如果C不能得出结论谁是A谁是B，那么A（机器）就通过了图灵测试。
图灵的这个实验假说开启了人类AI研究的第一波浪潮。
2. 1997-Deep Blue (IBM) beat Kasparov
第二波AI浪潮从1997年IBM深蓝机器人击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫开始，催生了后来我们都知道的AlphaGo.
*AlphaGo本来是DeepMind
Technologies研发出来的，2014年被Google收购。Google在AlphaGo基础上进一步推出了Alpha
Zero，比AlphaGo更智能，不需要输入任何以往的棋谱，只要输入基本规则，由Alpha
Zero自己练习三天，形成它自己的data，就能超越AlphaGo的表现。
2019年，Facebook推出了Pluribus，据说可以打败世界顶级的扑克牌玩家和专业选手(poker
players)。
世界主流科技公司都在积极投入AI的研究，有没有觉得一点点可怕？
AI的继续发展到底对我们意味着什么？对我们未来有哪些负面的影响？关心这一点的人可能比关心AI未来正面影响的人更多。
在AI领域，有一个理论假说——the
ALM hypothesis （全称是 the Author-Levy-Murname hypothesis）。
这个假说提出了一个观点：
Machines could readily perform the “routine” tasks in a job,
but would struggle with the “non-routine” tasks.
什么意思呢？
这个假说把我们现在从事的各种工作切分为很多tasks. 不论你的工作内容是什么，不管有多复杂多专业，其中一定会有很多不那么复杂不那么专业的“任务片段”（tasks）。未来AI能够替代我们做的主要会是这些任务。这些任务都是routine的，重复性的，很容易被AI掌握，并且可能做得更好。
但有两个方向的工作是AI还暂时无法替代我们的：
High-paid/high-skilled work – 这类工作包括creativity（创意类）和judgment（判断类）工作。
Low-paid/low-skilled work – 这类工作主要指需要深度人际互动的服务类工作，目前的AI技术还无法取代人类的interpersonal
skills.
很多人以为AI的发展对蓝领的冲击要大于白领，其实这也是一个误解。
The Moravec’s Paradox（莫拉维克悖论）认为“many basic things we do with our hands are the most difficult tasks
for a machine to do. ”
例如：cooking meal, trimming a shrub,理发等。
这些看似简单的工作靠的是人类的某种本能，一连串动作的组成无法用语言描述为AI指令，所以不容易被AI掌握。
1950年，the US Census研究了271个职业，发现只有一个职业彻底消失了——elevator operator（电梯操作员），就是过去在电梯里戴着手套专门给人按楼层按钮的。
这是1950年的情况，在那之前，人们其实对工业化机器大生产取代人工劳动的担忧也存在了很久。
我们现在常说的机器人(robot)这个词是1920年才发明的，之前人们担忧的主要是automation（自动化），例如自动化机床等。
What can we do? What shall we do?
如果我们认识到了AI技术未来不可预知的发展，我们该做什么，能做什么使我们明天还能在机器人的世界中保持employable呢？
这是我读完这本书后严肃的思考。我的决定是——立即开始学习，全面学习，提升自己。
*在线试读 A World Without Work: Technology, Automation, and How We Should Respond
