【新闻随笔】
哪些是人工智能时代的安全职业 ， 逐渐成为人们不得不面对的问题 。 随着人工智能发展 ， 一个又一个原来由人承担的工作 ， 被机器替代 。 阿尔法狗干了围棋冠军的活儿 ， 微软的小冰干了诗人的活儿 ， 特斯拉无人驾驶汽车干了司机的活儿 ， 亚马逊无人超市干了售货员的活儿……传统职业变得不再安全 。 人们不禁要问：将来还有哪些职业 ， 是机器难以替代因而是相对安全的？
判断这个问题 ， 不能靠猜测 ， 而需要一个思考框架 。 人工智能时代的安全职业的问题 ， 实质是人工智能擅长做什么、不擅长做什么；人擅长做什么、不擅长做什么 。 搞清楚人与机器各自的优势与劣势 ， 这个问题自然就有答案了 。
首先 ， 关于涉及人工智能本质的问题 ， 朱迪亚·珀尔与达纳·麦肯齐在合著的《为什么：关于因果关系的新科学》中有所论述 。 他们提出了一个理解人工智能能力本质的简单框架 ， 这就是因果推断框架 。 因果推断讲的是相关关系与因果关系二者之间的关系 。 通俗地讲 ， 相关关系对应归纳 ， 因果关系对应演绎 。 珀尔院士反对只讲相关关系 ， 不讲因果关系 ， 认为人工智能只有通过建模将相关上升到因果 ， 才能通过推断解决问题 。
对应到职业上则意味着 ， 找不到规律的事（只有相关没有因果的事）更适合由人来完成 ， 而找得到规律的事（从相关可以推断出因果的事）可以由机器替代 。 更简化地说 ， 凡是建不了模的工作 ， 机器都代替不了人 。 举例来说 ， 有些人购物随心所欲 ， 建模往往套不牢他们 ， 所以为这些消费者服务的事就适合由人来干 。
【问题|哪些是人工智能时代的安全职业】其次 ， 关于涉及职业本质的问题 ， 斯科特·佩奇在《多样性红利》中也提出了一个超简单的判断框架：多样性优于能力 。 这里的多样性都可替换为臭皮匠（人）；能力都可替换为诸葛亮（人工智能） 。 臭皮匠在什么条件下可以稳赢诸葛亮 ， 或者说 ， 人在什么条件下可以稳赢人工智能？其实条件很简单 ， 凡是人算不如天算的 ， 都不适合诸葛亮（人工智能）；相反 ， 凡是人算算得清的 ， 都不适合臭皮匠（人） 。 显然 ， 人工智能这个“诸葛亮”之所以显得很厉害 ， 全在于会算 ， 如果它算不清楚 ， 自然就得投降 。 什么是算不清楚的呢？按佩奇院士的理论 ， 就是复杂程度超过算力的事务 ， 例如股市、生态多样性、婚恋等 。
最后 ， 关于涉及人工智能与职业关系的问题 ， 马华兴、王鹏合著的《做出好选择》则提出了一个将人工智能与职业联系起来的判断框架 。 这个框架把工作分为程序型工作和探索型工作 。 程序型工作 ， 对应珀尔院士说的可建模发现因果关系的事情 ， 对应佩奇院士说的“能力”型工作；探索型工作 ， 对应珀尔院士说的只有相关关系无法建模的事情 ， 对应佩奇院士说的“多样性”型工作 。 《做出好选择》认为 ， 从事探索型工作是未来的方向 。 这是人工智能时代的安全职业 。 书中归纳了3种有前途的探索型工作：社交类工作、设计类工作、经验类工作 。
不过 ， 如果理解了人工智能的原理与职业的原理 ， 安全职业可以不止这3类 ， 而是无限增加 。 比如 ， 网络文艺全行业符合佩奇院士说的“多样性”标准 ， 作品只要一重样 ， 就会被判抄袭 。 其中包括网络文学、网络音乐、网络视频、网络音频等10多个职业 ， 进而由产品内容化、体验化进一步派生众多职业 ， 如直播带货、设计孩子打针专用动画片等；又比如 ， 网络娱乐细分为体育、游戏等具有人算不如天算特征的成百上千种职业 ， 无穷无尽……总之 ， 只要与人的情感（如对美好生活的向往）沾边 ， 都适合人而不适合人工智能 。 真正的问题反倒可能是安全职业多得数也数不过来 ， 逼得人工智能还要再努力一些 ， 才能把人手腾出来 ， 有机会去尽情发挥 。
（作者：姜奇平 ， 系中国社科院数量经济与技术经济所信息化与网络经济室主任）
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