AI 将取代人工，公民因此应获得国家的津贴？

　　

即使最简单的工作也具备一定的技巧性，如每个问题都有创造性的解决方案，而目前人工智能系统还无法真正做到这一点。

现在，我们每天都会听到关于人工智能的威胁论，从卡车司机、会计师到放射科医生，我们都在担忧我们的工作会被人工智能取代。

麦肯锡的分析报告表示，“现有的科技可以将45%的工作实现自动化。”此外，基于牛津大学的研究成果，我们甚至可以通过在线工具评估各种工作实现自动化的可能性。

　　 本文作者：Vincent Conitzer是杜克大学的计算机科学、经济学和哲学教授

基于对人工智能将取代人力劳动的担忧，一些人开始呼吁实施无条件基本收入计划，即所有公民都将定期无条件地得到国家的津贴。硅谷著名初创公司孵化器Y Combinator公司宣布，将在加州奥克兰市试行无条件基本收入计划。该公司负责人曾表示：“技术的发展将不断取代传统的就业机会，并创造出大量的新财富。

在未来的某个时刻，我们将会看到这样的试点在全国范围内出现。” 一份欧洲议会的草案报告日前表示，政府应该认真考虑机器人和人工智能可能对劳动力市场造成的冲击，推动无条件基本收入计划的实施。同时，议会还呼吁所有的欧盟成员国都参与进来。

除此之外，瑞士在今年6月甚至针对无条件基本收入召开了公投（虽然77%的选民投了反对票）。

社会真的马上不再需要人类劳动力了吗？作为一个人工智能研究者，我的答案是不，接下来我会解释原因。

首先需要明确的是，我的确认为，人工智能在不远的将来会有重大的突破，同时人工智能也会对劳动力市场产生显著的影响。我们可以预料到，随着无人驾驶技术的发展，很多开车的工作将在很大程度上被取代。医学图像和其他数据的自动分析技术在快速发展。在金融部门，算法发挥的作用会越来越大。此外，烹饪机器人也正在开发中。这样的例子不胜枚举。

但另一方面，我们也要敢于质疑人工智能的局限性。回想一下：在过去十年中，吸尘机器人和洗碗机的进展如何？事实上，在复杂的现实环境中，设计全自主的人工智能系统是非常困难的。简单而言，当前的人工智能系统还不能很好地认知世界，包括我们的社会习俗和生活常识。语言理解就是一个很好的例子，我们甚至无法让电脑准确地回答许多简单的问题。

退一步说，人工智能还不具备真正的抽象概括能力，即人工智能系统还不能检查它们的推理过程，并进行归纳推广。

因此，虽然人工智能可以给出新的解决方案，但它们的创造力依然有很大的局限性。例如，谷歌DeepMind的AlphaGo在对阵人类围棋冠军李世石的比赛中表现得让人难以捉摸；它们还可以创造出一些艺术，谷歌的DeepDream可通过神经网络产生迷幻艺术。

然而，这还不是真正的创造力，因为它无法根据眼前形势产生新的视角。不需要与爱因斯坦提出广义相对论这样的人类壮举相提并论，我们只需要谈论一下解决问题的常规方式，如为了节省时间，助理会建议将两个会议合并在一起。但要在一个人工智能行程安排系统中复现这样的结果相当困难。

总之，当我们试图让人工智能去完成一项现有的工作时，它们总会在人们意料不到的地方出错。人工智能研究的历史上有很多这样的例子，对于一个明确的任务，研究人员可以创造出很好的系统，但在复杂的现实环境中，人工智能还无法取代人类执行类似的任务。

　　也许更切合实际的情况是， 某部分工作将被人工智能取代。 科技进步依然会为全世界人们的工作带来便利。

同时，至少在可预见的未来，对技能需求高的工作将被保留。例如，治疗师、教练及幼儿园教师，这些工作需要从业人员对世界有一个基本认识，也包括人类的心理和社会推理及处理突发情况的能力等等。

另外，人工智能甚至可能会让一些人回到劳动力市场。比如说，机器人技术的进步可以协助残疾人找到工作，同样的，语言处理方面的进步能给不善于使用计算机接口的人提供帮助。

当然，我的观点也有可能完全是错的。人工智能方面的进展可能比我预期的要快得多，毕竟准确预测科技的进步是非常困难的。但是，如果真的有人相信人工智能很有可能在短期内超过人的能力，那么作为一个物种，我们还会面临比无条件基本收入更严峻的挑战――机器人崛起。

可以说，认为人工智能的近期发展将取代人类的想法是一种无稽之谈。当然，我们可能不得不调整我们的社会工作，包括为下岗工人提供更多的再培训机会，在必要的时候增加基础设施项目的公共支出，以平衡私营部门的失业率。

同时，人工智能的进步可能出乎我们的意料，所以应尽最大努力做好准备，让我们的社会足以抵抗人工智能的冲击。

值得注意的是，人工智能还不能带我们进入到一个几乎不需要人类劳动的技术乌托邦。要清晰地认识到，尽管人工智能近期的进展令人印象深刻，但也还有其局限性。明白了这一点，我认为，那些想要彻底改革福利制度的国家一定会感到后悔。

　　 作者：Vincent Conitzer，杜克大学的计算机科学、经济学和哲学教授。

　　 编辑：崔超宇

　　 来源：MIT Technology Review

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