最可怕的不是 AlphaGo 横扫围棋高手，而是你自己的技能不再有用
柯洁输给 AlphaGo的时候，我们正在东京度假，给我印象最深的是柯洁在对垒时候的照片，一种只有人类才会流露出的犹疑和迷惑感。其中第二盘棋，AlphaGo 并未以「尊重的方式」落子（AlphaGo第一手放在了自己的左下角，被质疑不尊重对手。在不考虑天元的情况，第一手下在自己右上方表示对对手尊重，这是一种约定俗成），AlphaGo 的创造者对此表示歉意，并且解释道，AlphaGo 目前的程序不理解上下左右，所以才下出这样的棋，而并非有意对人不敬。
上周我们从东京成田机场返回国内前，打算把这几天在日本收到的硬币全部花掉。正当我们掏出所有硬币，足有三四十枚，放在收银台前，打算说一些「抱歉」之类的话时，只见收银小姐轻松的收下所有硬币，全部投入POS 机上的一个孔中，哗啦啦两下，就清点完毕。常年住在北京，甚少和硬币打交道的我们，多少有一些吃惊，然后就是释然。原本以为繁重的，讨人厌的工作，原来有机器可以轻松准确的完成，真是不错。
在东京返回北京的飞机上，我看了一部电影《Hidden Figures》（中译名：隐藏人物），讲述的是在60年代，美苏太空竞争时期，在NASA（美国国家航空航天局）做出巨大贡献，但却不为众人所知的几名黑人姑娘的故事。故事的主旨是在讲美国黑人，尤其是黑人女性，如何在平权运动中争取自己权力的故事。但其中一个关键的细节也很有趣，NASA 最初雇用这些黑人姑娘是为了完成繁复的计算工作，但是随着IBM 7090计算机的引入，这些黑人姑娘却面临着失业的风险…
周四晚上，送一个朋友回家，从西四环返回东边时，已是晚上10点，四环路上依然车流不息，但我多少有一点困意，一般从假期回来之后的两三天都容易犯困。我从中关村开始就开启了 AutoPilot 2.0自动驾驶，居然一直没有人工干预，就这样自动驾驶了将近10公里，一直到京承高速的入口。期间速度一直尽可能保持在80公里的限速上。我在手脚随时待命的情况下，看到这辆车自己超越旁边车道的无数慢车，多少有一些惬意。虽然 Tesla 这套系统还有很多问题，但是自从买车这三个月，超过4次的 OTA 空中软件升级，自动驾驶能力从无到有，从弱到强，从鸡肋到真正的能帮到我，还是让人着实吃惊。
昨天看到一篇新闻，讲在德勤推出财务机器人之后，普华永道推出了机器流程自动化解决方案，应付款流程完全自动化，主要功能和性能包括：可代替财务流程中的手工操作；管理和监控各种自动化财务流程；录入信息，合并数据，汇总统计；根据既定业务逻辑进行判断；7X24小时不间断工作；精准度高于人工...
今天早晨看到朋友圈的一篇文章，最令我感兴趣的不是文章本身，而是文章的最前面一行蓝色字体的说明：「全文由 Google 自动翻译，小编一字未改……」。本来对这篇文章并没有太大兴趣，但是看到这行「无关的话」，突然兴趣盎然，仔仔细细读完了全文。全篇文章看下来，没太大毛病，甚至比很多门户网站科技频道人工翻译的新闻还要准确和连贯，缺少一些低级错误。
这就是在过去7天我「不经意间」接触到的一些有关机器智能的例子，这些例子再往后展望10年左右，会发生更多令人吃惊的变化，比如超市的收银员可能是一台机器人（其实美国现在很多超市都已经配备自助结算柜台）；每天送你上下班的车辆是无人驾驶汽车（专家预计在30年内，无人驾驶车会达到70%的普及率）；你所在公司的财务部门大量的工作由财务机器人完成；而你所擅长的翻译工作，已经变成了对机器翻译的结果做校对和润色；你的闺密赖以为生的「会议速记」工作也变成了整理机器速记的结果（并且这个机器速记的准确率会在她的帮助下每天都在提高，她每天工作的最终价值，是加快自己的失业）。甚至是光鲜的医生，律师，专利行业都会受到人工智能的巨大冲击。
而这样的例子涌现，会越来越多，为什么？让我们来看看产业趋势：
如何判断判断产业趋势？有几种非常有效的办法，看投资、人才和消费的趋势。换言之，看资本流向何方，人才流向何方，大家把钱花在哪里。
投资方面，人工智能已经成为当下最热门的投资领域之一。红杉资本中国基金创始人沈南鹏就曾表示，人工智能是下一个技术创新中重要的平台型方向。中国过去6年资本投入总额超过了之前30年的总和，过去两年中国新增加人工智能企业数超过了之前10年的总和。
除了风险投资，BAT 三家互联网公司也在 AI 领域砸下重金。继百度之后，腾讯和阿里也加大在 AI 领域的人才建设。刚刚结束的贵州数博会，三位大佬关于 AI 的隔空对战，是近年来少有的激烈碰撞，分别指出了 AI 领域最重要的三个要素：技术、数据和场景。而对垒之下，则是人才争夺战。除了 BAT，其他的科技公司也在加大 AI 领域的建设。如果传统行业，比如汽车行业近期再加入争夺，这会客观上带来 AI 领域人才供求的极度不平衡，带来 AI 人才身价的暴涨，也会吸引更多的人才进入 AI 技术领域。
消费领域的趋势不如投资与人才领域那么轰轰烈烈，但「随风潜入夜，润物细无声」的方式对我们日常生活的渗透更加厉害。你可能不觉得自己有必要买一个「人工智能」电子设备，但是一旦当你习惯很多 Smart（智能） 的装置，你就再也回不到过去了，这就像你习惯了智能手机，再去看功能手机就仿佛看到了史前怪物；习惯了自动辅助驾驶的车辆，帮你在环路上巡航，自己再去开普通的汽车，踩油门就会觉得脚累；习惯了能自己绘制家中地图的扫地机器人，再拿起扫帚就会觉得多余…
当我们作为消费者能坐享一些因人工智能的普及而带来的便利时，我们也需要思考作为「生产者」，我们的哪些工作会受到人工智能的影响。
斯坦福大学顶尖的人工智能专家 Jerry Kaplan 在其新书《人工智能时代-人机共生下财富、工作与思维的大未来》中说：「即将袭来的机器人、机器学习以及电子个人助手可能会开创一个全新的世界，在这个世界里，很多今天由人从事的工作都将由机器完成。」
如今，这一趋势足以令每个职场的人关注，你所引以为豪的职业，你所擅长的技能，一旦落入人工智能擅长的领域，都会被「无情」的替代。为什么说是「无情」呢？因为「人情」是人与人之间的一种共识，机器的领域，更多的是「效率」与「正确」。AlphaGo 之所以以一种「不敬」的方式落子，是因为「尊敬」的逻辑与胜负无关。
所有以「熟能生巧」为特点的职业技能都是危险的领域。初级的编程、测试、写作、翻译、财务、人事、职业司机等人力密集型的工作会率先受到冲击。对此我们应该有足够的警惕。甚至再往后，即便你在从事所谓「更高级的工作」，如果不懂得怎样去驾驭人工智能，不懂得如何与人工智能相处，也会被淘汰。
在电影《隐藏人物》中，黑人姑娘所在的「计算组」因长期以来的不公平待遇（拥挤的办公环境，低廉的工资，缺少晋升机会等）而更早的对 IBM 7090的引入而关注和担心。她们最先想到了：「IBM 7090会让我们失业」。这种先发的危机感让她们更早的转型成为 NASA 的第一代程序员，成为操作 IBM 7090机器的人员。而领头的黑人姑娘，也成为 IBM 7090部门的首任经理。那些待遇更加优厚的白人计算员姑娘，也因为自己曾经的优厚待遇而错失对 IBM 7090的率先拥抱的机会，后来转而向这些黑人姑娘请教如何编程。
汽车的诞生，让马车夫失去工作的同时，也创造了新的职业——「司机」；计算机的诞生，让「计算员」失去工作的同时，也创造了新的职业——「程序员」；同样，人工智能会成为新的生产力工具，会让很多职业的消失，也会带来新的机会。当我们谈论未来时，我们一定要知道如何迎接人工智能的挑战，怎样才能抓住人工智能所带来的机会。
所以，我想无论你是谁，无论你在哪来工作，无论你从事什么工作，无论你是70、80还是90后，都要对「人工智能」有足够的关注。早一点警醒，会早一点得到解放和自由，而不是成为机器的奴隶或者人工智能时代的弃儿。
促使我写下本文的并非「人工智能」本身，而是来源于我对于自己毕业17年以来的复盘，来源于那些我本可以抓住，一举改变命运，但却失之交臂的机会。由这些「错失」我认识到一件事情：虽然没有人能准确的预知未来，但这不是我们放弃思考未来的理由。反而，如果我们能有「往后看10年」的眼光，我们会对更多当初看起来的「匪夷所思」的事情抱有更加开放的心态。这些因为「短视」而带来的「错失」，我想每个人都有自己的教训。你的教训是什么？进而，你对「人工智能」怎么看？欢迎在「评论区」告诉我。
参考文章：人生的要务：提高自己的思维层次
前一篇文章：漫步东京之 —— 一场说走就走的旅行
BTW，我已开通小密圈，我会在小密圈中记录我的生活和随感。而小密圈里，也聚集了1000多位对于生活同样敏感，同样积极，同样热情的朋友——我的读者们，过去的三个多月，我们成功在「小密圈」营造了一种不同于「微信朋友圈」的氛围。了解「小密圈」，请回复消息「小密圈」（非评论区）。