尤瓦爾·赫拉利

21世紀經(jīng)濟學最重要的問題，可能就是所有多余的人能有什么功用。等到擁有高度智能而本身沒有意識的算法接手幾乎一切工作，而且都能比有意識的人類做得更好，人類還能做什么？

縱觀歷史，就業(yè)市場可分為三個主要部門：農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務業(yè)。在大約公元1800年前，絕大多數(shù)人屬于農(nóng)業(yè)部門，只有少數(shù)人在工業(yè)和服務業(yè)部門。到了工業(yè)革命時期，已開發(fā)國家的人民就離開了田野和農(nóng)畜。大多數(shù)人開始屬于工業(yè)部門，但也有愈來愈多人走向服務部門。到了最近幾十年，已開發(fā)國家又經(jīng)歷了另一場革命：工業(yè)部門的職務消失，服務業(yè)大幅擴張。2010年，美國的農(nóng)業(yè)人口只剩2%，工業(yè)人口有20%，占了78%的是教師、醫(yī)師、網(wǎng)頁設計師等服務業(yè)。但等到不具心智的算法也比人類更會教、更會醫(yī)、更會設計的時候，我們要做什么？

這并不是一個全新的問題。自從工業(yè)革命爆發(fā)以來，人類就擔心機械化可能導致大規(guī)模失業(yè)。然而，這種情況在過去從未發(fā)生，因為隨著舊職業(yè)過時，會有新職業(yè)出現(xiàn)，人類總有些事情做得比機器更好。只不過，這點并非自然法則，也沒人敢保證未來一定會繼續(xù)如此。人類有兩種基本能力：身體能力和認知能力。在機器與人類的競爭僅限于身體能力時，人類還有數(shù)不盡的認知任務可以做得更好。所以，隨著機器取代單純操作性的工作，人類便轉向專注在至少需要一點認知技能的工作。然而，一旦等到算法也比人類更能記憶、分析和辨識各種模式，會發(fā)生什么事？

確實，目前還有許多事情是有機算法比非有機算法做得更好，也有專家反復聲稱，有些事情“永遠”不是非有機算法所能做到。但事實證明，通常這里的“永遠”都不超過一二十年。就像在不久之前，大家還很喜歡用臉部識別做例子，說這項任務連嬰兒都能輕松辦到，可是最強的計算機卻無力完成。但到了今天，臉部識別程序辨認人臉的速度和效率都已經(jīng)遠超過人類。警方和情報機構現(xiàn)在已經(jīng)很習慣使用這種程序，掃描監(jiān)視錄像機無數(shù)小時的影片，追蹤嫌犯和罪犯。

20世紀80年代討論到人類的獨到之處，很習慣用西洋棋作為人類較為優(yōu)越的主要證據(jù)。他們相信計算機永遠不可能在西洋棋領域打敗人類。但在1996年2月10日，IBM的深藍（Deep Blue）超級計算機就打敗了世界西洋棋王卡斯珀羅夫，終結了這項認為人類較為優(yōu)越的論點。

不久之后，AI得到了更驚人的成就：谷歌的AlphaGo軟件自學圍棋這種古老的中國策略游戲，而圍棋的復雜度遠超過西洋棋，一般認為這并不在AI程序能夠處理的范圍。2016年3月，AlphaGo和韓國棋王李世石在首爾舉行一場比賽，AlphaGo靠著出奇的下法、創(chuàng)新的戰(zhàn)略，以4：1擊敗李世石，令各方專家跌破眼鏡。賽前，大多數(shù)專業(yè)棋手都肯定李世石能贏得比賽，但等到賽后分析AlphaGo的棋路，多數(shù)人的結論則是圍棋已經(jīng)就此結束，人類不再有希望能打敗AlphaGo或其后代發(fā)明。

2004年，麻省理工學院的法蘭克·列維教授與哈佛大學的理查德·莫奈恩教授發(fā)表一份關于就業(yè)市場的全面研究報告，列出最有可能走向自動化的職業(yè)。當時講到在可預見的未來不可能自動化的職業(yè)，舉的例子是卡車司機。他們表示，實在很難想象計算機可以在繁忙的道路上安全駕駛。但才不過十幾年，谷歌和特斯拉不僅想象到了這一點，還正在促成這件事。

事實上，隨著時間演進，不僅是因為算法變得更聰明，也是因為人類逐漸走向專業(yè)化，于是用計算機來取代人類愈來愈容易。遠古的狩獵采集者光是想要生存下去，就得掌握各式各樣的技能，也正因如此，想設計機器人的狩獵采集者難度非常高。這種機器人得要懂如何用燧石做出矛頭，在森林中找到可食用的蘑菇，跟蹤長毛象，與其他十幾個獵人協(xié)調(diào)如何進攻，之后還得知道怎么用藥草來包扎傷口。

但在過去幾千年間，人類已經(jīng)走向專業(yè)化。比起狩獵采集者，出租車司機或心臟病?？漆t(yī)師所做的事更為局限，也就更容易被AI取代。我已一再強調(diào)，AI目前絕無法做到與人類相似。但對大多數(shù)的現(xiàn)代工作來說，有99%的人類特性及能力都是多余的累贅。AI要把人類擠出就業(yè)市場，只要在特定行業(yè)需要的特定能力上超越人類，就已足夠。

就連負責管理所有活動的經(jīng)理，也可能被取代。例如優(yōu)步（Uber），就因為有強大的算法，只要幾位人員，就能管理數(shù)百萬的Uber司機。大多數(shù)的命令都是由算法自動下達，無須人為監(jiān)督。2014年5月，專精于再生醫(yī)學領域的香港創(chuàng)投公司Deep Knowledge Ventures（DKV）別創(chuàng)新局，任命一套名為VITAL的算法，成為董事會一員。VITAL會分析候選公司的財務狀況、臨床試驗和知識產(chǎn)權等大量資料，據(jù)以提出投資建議。這套算法就像另外五位董事一樣，能夠投票決定是否投資某特定公司。

隨著算法將人類擠出就業(yè)市場，財富和權力可能會集中在擁有強大算法的極少數(shù)精英手中，造成前所未有的社會及政治不平等。在今天，人數(shù)達到數(shù)百萬的出租車司機、公交車司機和卡車司機擁有強大的經(jīng)濟和政治影響力，每個人都在交通運輸市場中占有一個小小的位置。如果集體利益受到威脅，他們可以團結起來、進行罷工、組織抵制，形成重要的投票族群。然而，一旦數(shù)百萬的人類司機都由單一算法取代，這一切財富和權力都將被擁有算法的公司壟斷，再由擁有這些公司的那極少數(shù)億萬富翁放入口袋。

又或者，算法自己也可能成為所有人。人類法律已經(jīng)能夠認可公司或國家這種互為主體的實體，稱之為“法人”。雖然“豐田”或“阿根廷”既沒有身體、也沒有心智，但都受到國際法的約束，都能擁有土地和金錢，也都可能在法庭上對他人提告或成為被告。可能在不久之后，算法也能得到這樣的地位。這樣一來，某一套算法就能自己擁有一個運輸?shù)蹏⒒蚴莿?chuàng)投公司資本，而不必遵守任何人類擁有人的命令。

只要算法做出正確的決定，就能蓄積財富，再用來做自己認定適當?shù)耐顿Y，或許正是把你的房子給買下來，由它當你的房東。而如果你侵犯了這套算法的法定權利（像是不付房租），算法就會聘請律師，把你告上法庭。如果這樣的算法績效持續(xù)超過人類資本家，我們最后可能就得面對一個由算法組成的上層階級，地球的絕大部分都在它們手上。在你覺得這實在是癡人說夢之前，請不要忘記，目前擁有大部分地球的正是各種非人類的互為主體實體，也就是國家和公司。事實上，早在五千年前，也是由恩基和伊南娜這種想象中的神祇，擁有著蘇美爾的絕大部分。如果神祇也能擁有土地、雇用人力，為什么算法就不行？endprint

那么，人要做什么呢？常有人說，藝術是我們最終（而且是人類獨有）的圣殿。等到計算機取代了醫(yī)師、司機、教師，甚至地主和房東，會不會所有人都成為藝術家？然而，并沒有理由相信藝術創(chuàng)作能是片能絕對免于算法的凈土。人類是哪來的信心，認為計算機譜曲永遠無法超越人類？在生命科學看來，藝術并不是出自什么神靈或超自然靈魂，而是有機算法發(fā)現(xiàn)數(shù)學模式之后的表現(xiàn)。若真是如此，非有機算法就沒有理由不能掌握。

戴維·柯普是加州大學圣塔克魯茲分校的音樂學教授，也是古典音樂界極具爭議的人物。柯普寫了一些計算機程序，能夠譜出協(xié)奏曲、合唱曲、交響樂和歌劇。他第一個寫出的程序名為EMI（Experiments in Musical Intelligence，音樂智能的實驗），專門模仿巴赫的風格。雖然寫程序的時間花了七年，但一完工，EMI短短一天就譜出5000首巴赫風格的圣詠?？缕仗舫鰩资祝才旁谑ニ唆斊澋囊淮我魳饭?jié)演出。演出激動人心，觀眾反應熱烈，興奮地講著這音樂是如何碰觸到他們內(nèi)心最深處的。觀眾并不知道作曲者是EMI，而非巴赫，而等到真相揭露，有些人氣得一語不發(fā)，也有人甚至發(fā)出怒吼。

EMI成功之后，柯普又繼續(xù)寫出更新、更復雜的程序：安妮（Annie）。EMI譜曲是根據(jù)預定的規(guī)則，而安妮則是靠著機器學習，會因應外界新的音樂輸入，不斷變化發(fā)展音樂風格。就連柯普也不知道安妮接下來會譜出什么作品。而且事實上，安妮除了寫音樂，也對其他藝術形式很感興趣，像是俳句。2011年，柯普就出版了《灼炎之夜：人和機器所作的俳句兩千首》，其中有部分是安妮寫的，其他則來自真正的詩人。但書中并未透露哪些俳句的作者是誰。如果你認為自己一定可以看出人類創(chuàng)作與機器產(chǎn)出的差異，歡迎挑戰(zhàn)。

19世紀，工業(yè)革命創(chuàng)造出龐大的都市無產(chǎn)階級，這個新的工作階級帶來前所未見的需求、希望及恐懼，沒有其他信條能夠有效響應，社會主義因而擴張。而到了21世紀，我們可能看到的是一個全新而龐大的無工作階級：這一群人類沒有任何經(jīng)濟、政治或藝術價值，對社會的繁榮、力量和榮耀也沒有任何貢獻。這個“無用的階級”不只是失業(yè)，而是根本無業(yè)可就。

2013年九月，牛津大學的卡爾·佛瑞及麥克·奧斯本發(fā)表《就業(yè)的未來》研究報告，調(diào)查各項工作在未來20年被計算機取代的可能性。根據(jù)他們所開發(fā)的算法估計，美國有47%的工作都屬于高風險。例如到了2033年，電話營銷和保險業(yè)務大概有99%的幾率會失業(yè)。運動賽事的裁判有98%的可能性，收銀員97%、廚師96%、侍者94%、律師助手94%、導游91%、面包師傅89%、巴士司機89%、建筑工人88%、獸醫(yī)助手86%、保全人員84%、船員83%、調(diào)酒師77%、檔案保管員76%、木匠72%、救生員67%，諸如此類。當然，也有一些工作還算安全。到了2033年，計算機能夠取代考古學家的可能性只有0.7%，因為這種工作需要的模式辨識能力極為復雜，而且能夠產(chǎn)生的利潤又頗為微薄，因此很難想象會有企業(yè)或政府愿意在接下來20年間，投入足夠的資本，將考古學推向自動化。

當然，到了2033年也可能出現(xiàn)許多新職業(yè)，像是虛擬世界的設計師。然而，此類專業(yè)可能會需要比現(xiàn)下日常工作更高的創(chuàng)意和彈性，而且如果是收銀員或保險業(yè)務到了40歲中年失業(yè)，能否成功轉職為虛擬世界設計師，也實在難說得準。而且，就算他們真的轉職成功，根據(jù)進步的速度，很有可能再過十年又得重新轉職。畢竟，就算是設計虛擬世界這件事，算法也可能會打敗人類。所以，這里不只需要創(chuàng)造新工作，更得創(chuàng)造“人類做得比算法好”的新工作。

由于我們無法預知2030或2040年的就業(yè)市場會是什么樣貌，現(xiàn)在也就不知道該如何教育下一代。等到孩子長到40歲，他們在學校學的一切可能都已經(jīng)過時而遭到淘汰。傳統(tǒng)上，人生主要分成兩大時期：學習期，再加上之后的工作期。但這種傳統(tǒng)模式很快就會徹底過時，想要不被淘汰只有一條路：一輩子不斷學習，不斷打造全新的自己。只不過，許多、甚至是大多數(shù)人，大概都做不到這件事。

由于接下來的科技發(fā)展?jié)摿O其龐大，很有可能就算這些無用的大眾什么事都不做，整個社會也有能力喂飽這些人，讓這些人活下去。然而，能有什么事讓他們打發(fā)時間、獲得滿足？人總得做些什么，否則肯定會無聊到發(fā)瘋。到時候，要怎么過一天的生活？答案之一可能是靠藥物和電子設備。那些對社會來說多余的人，可以多花點時間在3D虛擬世界里；比起了無生趣的現(xiàn)實世界，虛擬世界能夠為他們提供更多刺激、更多情感投入。然而，自由主義推崇人類生命及人類體驗神圣不可侵，這樣的發(fā)展會是一記致命打擊。這些人對社會毫無用處，整天活在現(xiàn)實與虛幻之間，這樣的人命何來神圣？

像是尼克·伯斯特隆姆之類的專家和思想家就提出警告，認為人類大概還來不及經(jīng)歷這樣的退化，因為一旦人工智能超越人類智能，可能就會直接消滅人類。AI這么做的理由，一是可能擔心人類反撲、拔掉AI的插頭，二是要追求某種我們現(xiàn)在還難以想象的目標。畢竟，等到整個系統(tǒng)比人類更聰明，要再控制系統(tǒng)有何動機，實在有如天方夜譚。

中信出版社

2017年2月版

責任編輯：

曹愛菊 李淑寒 孫暘王金強 范虹軼

定價：68.00元endprint