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李开复最新刷屏演讲:人工智能最难取代这13种工作,也最容易威胁人性与爱!

好好学习 创业邦 2018-12-17


这两年,创新工场董事长兼首席执行官李开复,一直为人工智能站台和奔走,还出新书帮助人们规划未来的AI生活。


他预言,中国有望在全球范围内首先实现OMO(Online-Merge-Offline,线上线下融合),BAT之后,下一个超级公司将在其中产生。


人们也已清楚地感受到:人工智能时代已经来临,AI产品已经从象牙塔,飞入了寻常百姓家;AI技术正在渗透每一个行业、每一个工作。但AI是否会如科幻片描写的那样,成为人类的“终结者”?


在李开复看来,警告、悲观、恐慌是“不识庐山真面目”的杞人忧天。撕掉标签,人工智能,既不是“人”,也没有那么“智”。它只能成为人类的工具,不可能取代人类的所有工作。


近日,李开复提出了一种新的观点被互联网圈广泛刷屏:对职场人而言,来自机器人、AI的压力是巨大的,但前景并不完全是黯淡的。AI将会取代目前由人类员工从事的许多工作,在某些行业,这种趋势已经开始显现,但有些工作是AI在可预见的未来所无法取代的。


邦哥在此特意编辑整理了李开复提到的AI最难取代的13种工作,也许与我们未来的职业道路息息相关,在此分享给大家:


心理医生


心理医生、社工和婚姻咨询师这些职业都需要极强的沟通技巧、共情能力以及获取客户信任的能力。这些恰好是AI的弱项。此外,随着时代变迁、不平等加剧以及AI取代人类工作,对这些服务的需求很可能会增加。


医疗护理人员(护士、养老护理)

由于收入的增加、福利的健全、AI推动的护理成本降低以及人口老龄化(从而产生更多的护理需求),医疗保健领域预计将有长足增长。这些因素将促进人机共存医疗保健环境的形成。在这种环境下,AI将接手医疗行业内的分析性工作,而医疗护理工作将更多地转向关怀、陪伴、支持和鼓励方面。


小说作家


讲故事是创造力的最高体现形式之一,也是AI的弱项所在。作家们要想象、创造并耗费心力写出具有风格和美感的作品。尤其是那些伟大的虚构类作品,需要具备独到的见解、有趣的人物、引人入胜的情节以及诗意的语言。所有这些都是很难被复制的。AI虽能编写社交媒体信息、建议类文章,甚至对写作风格进行模仿,但是在可见的未来,最好的书籍、电影和舞台剧本依然将由人类操刀。在AI时代,财富和闲暇时间都将大大增加,娱乐因此会成为热点领域。


老师


AI将成为老师们和教育行业的左膀右臂。它会基于每位学生的能力、学习进展、习惯和性格而制定出专属课程。届时,教育者们将更多地帮助每位学生发掘自己的理想,着重培养他们的自学能力,并以良师益友的身份教会他们如何与他人互动、获取他人的信任。这些工作只能交给老师来做,对学生/老师的比例也有严格要求(5:1甚至更低)。因此,人文关怀型教师的岗位将大大增加。实际上,家长也许是最好的人文关怀型教师。如果未来的政府足够明智,就会补偿在家对子女进行教育的家长。如过你是老师或有心成为一名老师,就应该多多学习如何与学生建立关系,进行一对一的培养,而非学习怎么在五十名学生面前授课。


刑事辩护律师


顶尖律师们大可不必担心会丢了饭碗。从跨领域推理,到获得客户的信任,再到常年和法官们打交道、说服陪审团,他们的工作完美地结合了复杂性、策略性以及人际互动,这些都是AI力所不能及的。不过,在文件审查、分析和推介等准备工作方面,AI的表现将远超人类。此外,律师助理负责的很多工作会逐渐被AI取代,其中包括证据开示、订立合同、处理小型索赔和停车案件等。由于法律成本较高,AI律师助理和AI初级律师的工作会受到部分取代,但顶尖律师却丝毫不必担心饭碗不保。


计算机工程师


麦肯锡报告显示,到2030年,高薪工程类工作(计算机科学家、工程师、IT管理员、IT工作者、技术咨询等)将激增2000万个,全球总数将高达5000万个。不过,这类工作要求从业者必须紧跟科技发展,涉足尚未被科技自动化的领域。


科学家


科学家是将人类创造力发挥到极致的行业。AI只能基于人类设定的目标,对科学活动进行优化。不过,AI虽不可能取代科学家,却可以为科学家所用。例如,在药品研发中,AI可用于预测和测试现存抗病药物的潜在用途,或筛选出有治疗潜力的新药,供科学家参考。AI将使人类科学家如虎添翼。


管理者(真正的领导者)


好的管理者往往具备极佳的人际互动技巧。他们擅长激励、协调,有说服力,能代表公司与员工进行有效的双向沟通。更重要的是,最好的管理者都是领导者,他们为公司打造强大的企业文化和价值观,并通过一言一行让员工心悦诚服地追随自己。虽然AI可用于绩效管理,但管理者会继续由人类担任。如果管理者一副官僚做派,只会发号施令,从不亲力亲为,就会被他人取而代之。


人力资源


人力资源、特别是员工招聘和猎头工作,都要涉及大量的人际互动。说服某人放弃现有工作、考虑其他工作是相当不容易的,这需要建立在对对方的长期深入了解和互相信任的基础上。当然,随着人力资源工作变得更倾向于以人为中心,人力资源行业也会利用AI完成常规的问答工作(比如回复雇员的邮件)、监督雇员工作表现、发起招聘启事、筛选求职者并进行工作匹配等。 


健身教练


尽管未来总会有更高质量、更智能的健身器材帮助我们锻炼,但健身教练无可取代的地方在于,他们能为我们每个人量身打造健身计划,在旁陪练指导,还能敦促我们坚持锻炼,避免犯拖延症。其次,随着社会财富增多,出行方式变得更高效(如智能型、甚至是自动型电动平衡车),我们对于锻炼的需求将大大超出以往。


保姆


保姆是最讨喜的工作之一,甚至可能会被当成家庭成员来看待。保姆的许多体力工作会实现自动化(比如除尘和洗碗),如此一来,他们的工作会逐渐转向“关爱和个性化”服务,比如悉心烹饪一顿孩子爱吃的饭菜,或是朗读孩子最爱听的故事。保姆将花更多的时间去陪伴、照料家里的孩子,和他们玩耍。能够成功转型的保姆是AI无法替代的。 


导游


优秀的导游是擅长讲故事的人。他们将个人经验和百科知识巧妙地融合在一起,并以戏剧化的方式呈现给游客,从而打造出独一无二的旅行体验。优秀的导游还能挑起趣味横生、内容丰富的谈话,创造出一段令人怀念的旅程。当然,那些照本宣科、一味重复的导游,在AI取代人类工作的大潮中就没那么走运了。


AI研究员


AI的发展势必会带来AI岗位的猛增。据高德纳咨询公司估计,未来几年内,AI创造的工作会超过被其取代的工作数量。不过,要记住的是,随着AI工具的精进,AI行业内的一些入门级工作也会随之自动化。AI从业者需要紧跟这些变化,就像软件工程师们以前不得不学习汇编语言、高级语言、面向对象编程、移动编程,现在不得不学习AI编程一样。



除了最近分享的关于AI的新观点,就在上个月,李开复时隔26年,还重返了TED演讲台,更进一步地解读了AI与人性的博弈,以及深度思索了人工智能对于人类的意义。


在演讲里,李开复分析了硅谷大腕为何在中国变成“纸老虎”,国内天生“精益”的创业斗士,又是如何打造出“平行宇宙”。


完整演讲视频▼


以下为演讲全文实录▼


那是1991年12月16日上午11点,我即将初为人父。我的妻子先玲躺在产床上,历经着12个小时的辛苦分娩。


我人还在她床边,眼睛却不停地瞄着手表——我没有告诉她的是如果我们的第一个孩子没能在一小时内出生,我将不得不把她留在产房,然后赶回苹果总部,向公司CEO做一个关于人工智能的报告。

 

幸好我的女儿珍妮弗在正午出生了,没让我做出件荒唐事来。我把工作摆在家庭前面,为此,我对先玲和珍妮弗抱有歉意。

 


不过,我向苹果CEO做的报告进展倒是很顺利。1992年,也就是26年前,就在TED这个讲台上,苹果公司决定启动我的人工智能项目。我当时笃信我们有了个大发现,显然第二天的《华尔街日报》也是这么想的。

 

 

不过事实上就该发现的重要性而言,我的这个人工智能的发现既算不上发现印度也比不上发现美洲,勉强算得上是葡萄牙附近的一个小岛吧。

 

人工智能的发现时代从此便一发不可收拾,接着在大约十年前,几个美国人和加拿大人有了个重大发现,那就是深度学习。深度学习是一款了不起的优化软件,它使用某一狭窄领域内的海量数据,从而做出精准度超人的决策或预测。比如:

 

 

深度学习在接受食物照片的训练后,就能识别出任何食物照片,包括我们最爱的热狗或非热狗食品。


在接受大量交通状况的训练后,深度学习就能比高速公路上的多数人驾驶得更好。


用特朗普总统的所有演讲对其加以训练后,我们就能要求人工智能特朗普总统谈些和人工智能有关的事……甚至是用中文来说。

 

在美国引领的发现时代中,深度学习是迄今为止最重要的发明,没有之一。自深度学习出现突破以来,我们就迈入了人工智能的实践时代,在这个时代里,要紧的是执行力、产品质量、速度和数据。中国因此顺势而入。


中国的科技执行力是基于令人难以置信的勤奋工作。我差点弃妻子于产房不顾的那事儿,和中国的企业家相比,简直就是小巫见大巫了。我在中国做风险投资,有一回见了个声称自己能给员工提供极佳工作生活平衡的初创公司,理由是他们采用996工作制。什么是996工作制?是从早上9点工作到晚上9点,一周工作6天。中国的大多数其他初创公司采用的是997工作制。



由于竞争激烈,中国的产品质量有了大幅提高。硅谷的竞争像古时的战争,交战双方轮流开火。在中国,竞争好似角斗士们在竞技场上毫不设防的殊死搏斗。激烈的竞争逼着企业家们雷厉风行地改进产品,并开发出可立于不败之地的商业模式。所以,微信和微博可以说已演进成比脸书和推特还优秀的产品了。


中国市场迅速向新产品和新范式张开怀抱。仅在过去3年内,移动支付取代现金和信用卡,成了头号交易工具。2017年,移动支付的交易总额高达18.8万亿美元,甚至超过了中国的GDP。这是怎么做到的呢?中国的移动支付建立在世界顶级的基础设施上:交易费几乎为零、支持小额支付而且点对点。超过7亿的中国用户可以互相进行支付转账,无论是在线上还是线下、是进行借贷还是赠礼,是给孩子、村里的农民还是乞丐。

 

中国巨大的市场体量又为之推波助澜,它产生的海量数据是人工智能发展的关键助力。中国拥有数据优势:中国的手机用户比是美国的3倍,食品外卖量是美国的10倍,移动支付额是美国的50倍,共享单车乘骑数是美国的300倍。

 


 有了这些海量数据,中国企业的人工智能便如虎添翼。如今,中国在计算机视觉、无人机、语音识别、语音合成和机器翻译等领域拥有世界上最有价值的公司。

 

美国研究人员引领人工智能的发现,中国工程师们则成了人工智能应用的领军人物。这两个超级大国将带来史上最迅猛、最波澜壮阔的技术革命。人工智能将产生前所未有的巨大财富。据普华永道估计,到2030年,人工智能将带来16万亿美元的全球GDP增长。这会帮助消除贫穷和饥饿。



然而,人工智能也将严重威胁许多人的生计。


工业革命把手工工匠的工作转化成大量常规工作(如生产线工作),但是人工智能革命将彻底取代这些生产线工作。不出十五年,驾驶、电话销售、卡车司机甚至是放射科医生等类似工作和事务也将被人工智能取而代之。在这场人工智能摧毁工作的浩劫中,唯有创造性工作才能从中全身而退。

 


然而,人类将面临的最大考验并非是失去工作,而是失去生活的意义。工业革命催生的工作伦理给我们很多人洗了脑,让我们相信工作决定了我们生活的意义。

 

在这波造就工作狂的洗脑浪潮中,我也深受其害,甚至因此差点错过了珍妮弗出生那一刻。曾经的我和我投资的企业家们一道,朝九晚九,一周六天地勤恳工作。



五年前,我对工作的痴迷戛然而止,因为我被确诊患有第四期淋巴瘤。


我的PET扫描显示,二十多个恶性肿瘤如火球般喷涌而出,把我的壮志雄心付之一炬。突然间,我面临生命仅剩数月的可能。



在那段极为不安的日子里,我思考良多。我开始看清,把自我价值完全建立在工作成就上是多么愚蠢。


我生活中的优先级完全本末倒置。我疏于关心家庭。我的父亲过世了,我再没机会告诉他我爱他;我的母亲失智了,再也认不出我;我的孩子们都已长大成人。

 

我在化疗期间读了邦妮·韦尔(Broonie Ware)的书,写的是人们濒死时的懊悔。她发现没人希望自己曾更努力地工作。大家都希望自己曾花更多时间与所爱之人相伴相守。

 


值得庆幸的是,我的病情现在有所缓解,所以我可以重回TED舞台和你们来做分享:我现在花更多时间陪伴我爱的人。我搬到离母亲更近的住所,也会经常与妻子相伴出游。当女儿们回到家中,我会享受跟她们在一起的时光。


我的濒死经历不仅改变了我的生活,也让我重新审视人工智能对于人类的意义。在所有重复性工作上,人工智能都将高出人类一筹。但我们并非因为擅长重复性工作而为人。是爱定义了我们的人性。



爱是我们见证孩子降生那一刻的感动;爱是一见钟情时的悸动;爱让我们向所需之人伸出援手。唯独人类才能爱与被爱。


爱使我们有别于人工智能。无论科幻电影是如何描述的,我可以负责任地告诉各位,人工智能程序没有爱的能力。阿法狗或许能在围棋比赛中击败世界冠军,但它无法从胜利中感受到喜悦,也不会在胜利后产生拥抱心所爱之人的渴望。

 


与人工智能相比,人类胜在有创造力和同情心,因此,我们该对之前的图表予以反思,并加上一个新的同情心维度。

 

常规工作虽会被人工智能取代,但我们可以创造出许多关爱型工作。你们可能会质疑我们是否真需要那么多“服务性”工作。但是在后人工智能时代,你们难道不认为我们需要更多社会工作者来帮助人们平稳过渡吗?你们难道不认为我们需要更多富有同情心的护理人员吗?他们虽然还是使用人工智能进行医疗诊断和治疗,但却可以用人性之爱的温暖包裹冷冰冰的机器。你们难道不认为我们需要数以十倍计的教师,来手把手帮助孩子们在这个美丽新世界中生存和发展吗?


况且,我们创造出的财富如此之多,现在该创造以人性关爱为本的工作了,如老年人护工和家庭学校中身兼数职的“老师家长”。

 

 

这幅图表当然不甚完美,但展示了四种我们与人工智能共事的方式:


第一,人工智能将代替我们承担重复性工作。


第二,人工智能工具将帮助科学家和艺术家提升创造力。


第三,对于非创造性、关爱型工作,人工智能将进行分析思考,人类以温暖和同情心相辅相成。


最后,人类将以其独一无二的头脑和心灵,做着只有人类擅长、以人类创造力和同情心取胜的工作。这就是人工智能和人类共生的蓝图。

 

人工智能的发展虽是机缘巧合,对人类文明来说却来得正好。它将把我们从常规工作中解放出来,迫使我们思考人因何为人。

 

让我们选择善用机器,互相关爱吧!



本文综合自澎湃新闻、李开复(ID:kaifu),转载请注明出处。


 



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