在通用人工智能的门槛,为了避免失业,到底要学会什么?

发布时间：2023-04-10 09:37:17 所属栏目：外闻来源：

导读：不久，“超级人工智能”出现了，随即替代了所有人的工作。然而，只有一类人幸免：研究生。为什么呢？我们就去问了这个超级 AI，它回答：“研究生太便宜了，我实在竞争不过。”

这当然是个笑话

不久，“超级人工智能”出现了，随即替代了所有人的工作。然而，只有一类人幸免：研究生。为什么呢？我们就去问了这个超级 AI，它回答：“研究生太便宜了，我实在竞争不过。”

这当然是个笑话。但是 ChatGPT 的出现让“人工智能导致失业”的威胁变得从未像今天这样清晰。这家伙简直是一个完美的智能助理：它能翻译，能读懂报告并且做出总结，能写代码，能做 PPT，可以说它的技能基本上复盖了当代白领群体 99% 的工作。

在 AI和机器人之类的概念刚刚被提出之前，人类对机器人的想象就是“智能较低，但是代替人类做体力劳动”这样一个角色。在阿西莫夫著名的“机器人”系列里，人类发明了“正子脑（Positronic brain）”这种技术，从而可以大规模制造机器人。这些机器人一开始甚至还不会说话，但是却跟人类无异，有手有脚，跟人类干一模一样的活。于是人类就可以省下所有体力劳动的时间，专心于复杂的设计、控制系统等脑力工作了。

如果从文学史的角度来理解，这种对“机器人”的古早想象，是一种典型的“殖民主义”视角——“文明的”、“高级的”殖民者，对“低级的”、“不开化的”殖民者的想象。当殖民时代过去，对象被简单的替换成了金属的人类，也就是机器人。

在上世纪八十年代，人工智能学家汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）和马文·闵斯基（Marvin Minsky）等人就发现了这个现象：跟传统假设不同，那些被认为是人类独有的高阶智力（比如推理），往往只需要很少的计算力；但是无意识的技能（比如感知运动能力），则需要极大的算力。

语言学家史蒂芬·平克（Steven Pinker）曾在他的《语言本能》里说过：经过 35 年的人工智能研究，发现的最重要的课题，是“困难的问题是易解的，简单的问题是难解的”——这个现象，就被称为“莫拉维克悖论（Moravec's paradox）”。

从演化史的角度来说，诸如语言、抽象概念、推理，和计算等人类之所以成为人类的高阶认知能力，实际上是最近几十万年才进化出来的，这些能力对人类自己来说都感觉困难的原因，是因为我们的大脑最近才开始运行这些功能——所以我们需要调动大脑里“并不怎么完善的结构”去运行这些程序。

而感知运动能力，可以说，自从地球上出现了动物，这方面的演化就已经开始。所有的生物都需要感知周遭环境，做出决策，驱动身体运动。感知运动和环境适应都是地球生物几十亿年进化的结果。也正是因为如此，几十亿年的演化压力将大脑这方面的功能打磨得相对尽善尽美，所以才有意识地让这些实际上令人感到极端困难的任务看上去似乎轻而易举毫不费力。

说实话，我不是 ChatGPT，没有办法自信满满地给出一个不知真假的答案。但我认为，我们可以将人类的技能分成两种：第一种，是思维的技能，这需要运用人的高阶思考能力，推理，计算，创意，对抽象知识的掌握，等等，也就是现在人工智能强大的能力；第二种，顺着“莫拉维克悖论”，我们可以将感知-运动能力翻译成“手眼结合”，或者概括为“手艺”。目前而言，人工智能在任何需要手眼结合的领域，其动态驾驶表现不管是距离我们人类还是人工智能差得还是很远的。

那么，作为人类我们要跟上 AI 的脚步，大概就要在这两个领域中择一——要么能够将自己的高阶思维能力磨练到超过 AI 的水平，并且能够利用 AI 发展生产力；要么就是干脆去学一门“手艺”，在一个AI 暂时依然无能为力的领域里面保持自己的竞争力。

（编辑：汽车网）

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