大家好，我是 Axton。几个月前，当我们谈论未来可能导致大规模失业的因素时，人工智能 (AI) 总是首当其冲。谁曾想，一场突如其来的病毒疫情，却抢先一步，让全球经济和就业市场经历了一场前所未有的震荡。这不禁让我思考：这场由病毒引发的失业潮，与未来 AI 可能带来的变革，究竟有何异同？我们又该如何未雨绸缪？或许，这次疫情正是 AI 时代全面来临前的一场意外”彩排”。
疫情冲击波：一次猝不及防的就业寒冬
病毒的突袭，让全球就业市场瞬间感受到了刺骨的寒意，其影响范围之广、程度之深，远超我们最初的想象。 这不仅仅是一串冰冷的数字，背后更是无数家庭生计的骤然中断。以中国为例，今年二月份的城镇调查失业率就达到了 6.2%，这已然是一个不小的冲击。而将目光投向大洋彼岸的美国，情况更为严峻。仅仅一周之内，初请失业金人数就飙升至 664.8 万，加上此前一周的 328 万，失业人口迅速逼近千万大关，这还仅仅是个开始。美联储甚至预测，美国将有高达 4700 万人因此失业，这个数字超过了 1930 年经济大萧条时期的三倍多，令人触目惊心。
邻国加拿大也未能幸免，根据 3 月 31 日的数据，仅 3 月 16 日到 25 日这短短十天内，失业金申请人数就达到了 155 万。这次失业的重灾区，主要集中在航空、旅游、餐饮等服务行业。美联储的预测进一步指出，市场营销人员、制造业员工、食品业等服务业人员，以及那些从事高度契约性职业的人员，如理发师、空服人员、餐厅酒吧服务生等，都面临着较高的解雇风险。与此同时，我们的工作和生活方式也发生了巨变：在家办公、保持社交距离成为常态，学校也纷纷转向在线授课。对于我们这些科技公司的从业者来说，在线办公或许早已是家常便饭，我司的同事们即便同处一室，也习惯了通过微信和 QQ 沟通，哪怕是吼一嗓子就能解决的问题。但对于那些在零售、餐饮、制造业等不适合远程工作的行业里的人们，他们正实实在在地承受着病毒夺去工作的痛苦。
面对如此困境，各国政府纷纷出台了纾困措施。美国推出了 2 万亿美元的计划，符合条件的成年人每人可领取 1200 美元现金。加拿大则实施了 CERB 计划，为受疫情影响的个人提供每月 2000 加元的现金支持。这些举措，隐约间已经有了”全民基本收入” (Universal Basic Income, UBI) 的影子，关于 UBI 我们稍后再详细探讨。我坚信疫情终将过去，尽管我并没有确切的理由支撑这个信念，更多的是一种期望——相信在大家众志成城、共同抗疫的努力下，我们一定能战胜病毒。很多人将这次疫情与 1918 年的大流感相提并论，但我们如今的社会环境和科技能力，早已远非一战时期可比。
AI 的潜流：一场更为深远的结构性变革
尽管疫情带来的失业是眼前的”短痛”，但 AI 技术发展所预示的，则是一场更为持久且深刻的”长痛”。 许多因疫情暂时消失的工作岗位，即便在疫情结束后，也可能在未来的 10 到 30 年内被人工智能所永久取代。麦肯锡全球研究院 (McKinsey Global Institute) 在其报告中预测，到 2030 年，全球将有 4 亿到 8 亿人的工作岗位被自动化取代，这相当于当今全球劳动力的五分之一。同时，将有 7500 万到 3.75 亿的工人需要转换职业。具体到中国，预计约有 1 亿人口面临职业转换，占到就业人口的 13%。
那么，哪些工作最容易受到自动化浪潮的冲击呢？报告指出，主要包括在可预测环境中的物理活动，例如操作机械、准备快餐等；以及数据收集和处理类活动，比如抵押贷款的发放、律师助理工作、会计的后勤事务处理等等。这些工作，机器往往能做得更好、更快，从而可能取代大量的劳动力。当然，麦肯锡也相对乐观地预计，在经济增长充分、创新和投资充足的情况下，新创造的就业机会或许能抵消自动化带来的岗位损失。然而，著名历史学家尤瓦尔·赫拉利 (Yuval Noah Harari) 在他的著作《今日简史：人类命运大议题》(21 Lessons for the 21st Century) 中则提出了更为审慎的看法。
赫拉利 (Harari) 认为，机器学习的进步将使得几乎所有人类的工作都受到自动化的威胁。他指出，人类主要拥有两种能力：身体能力和认知能力。在过去，机器主要是在原始的身体能力方面与人类竞争，而人类在认知能力方面则保有巨大优势。但如今，人工智能在越来越多的认知技能上已经超越了人类，甚至包括理解人类的情绪。除了身体和认知能力之外，我们似乎还未发现第三种能让人类永远战胜机器的能力。
AI 的”智慧”：挑战人类的直觉与创意
我们曾经以为，AI 只能取代那些资料管理或具有固定模式的重复性工作，而人类在直觉和创造力方面的优势是 AI 无法企及的，但事实可能并非如此。 所谓的”直觉”，在某种程度上可以被理解为一种高效的模式识别，是我们大脑进行复杂计算后得出的结果。而计算机在概率计算和模式识别方面的能力，实际上已经远远超过了人类大脑。正如古诗所云”感时花溅泪，恨别鸟惊心”，艺术的美感在于与我们情绪的共鸣，激发或安抚我们的感受，这一切都建立在与我们当下情绪契合的前提下。那么，究竟是一个艺术家更了解我们当下的情绪，还是一个时刻收集我们所有活动数据的算法更了解呢？换言之，对于你当前想看的新闻，是一家报社编辑更懂你，还是我们每天刷的”头条”推送更懂你？
因此，人工智能根据我们当下的情绪，生成一首能把我们感动得稀里哗啦的歌曲，并非天方夜谭。几年前名声大噪的 AlphaGo，最初通过模仿人类顶尖棋手的棋局进行学习，最终战胜了人类围棋冠军。如果说 AlphaGo 的胜利主要归功于其超强的记忆和运算能力，与”创意”关系不大，那么后来的 AlphaZero 则彻底颠覆了这种看法。AlphaZero 在学习国际象棋时，并没有被预先输入任何人类棋局数据，完全是从零开始，通过自我对弈进行学习。它每秒只能搜索 8 万步，远低于其对手 Stockfish 每秒 7000 万步的计算能力。
然而，在仅仅 9 个小时的自我训练，进行了 4400 万局自我对弈之后，AlphaZero 以 28 胜 72 和 0 败的惊人战绩，彻底击败了 Stockfish。更令人惊叹的是，AlphaZero 在对弈中展现出的许多获胜走法和策略，对人类棋手而言是完全打破常规、极富”创意”的。这充分说明，我们现在所认为的那些只有人类才能胜任的工作，实际上都可能在未来被 AI 所替代。
未雨绸缪：个人与社会的应对之道
当技术进步导致消失的工作岗位远远多于新创造的就业机会时，我们该何去何从？这需要政府与个人层面共同的智慧与行动。 从政府层面来看，一种被称为”全民基本收入” (Universal Basic Income, UBI) 的新模式正受到越来越多的关注。UBI 的核心理念是，政府可以对那些通过控制算法和机器人而获利的亿万富翁或大型企业征税，然后将这笔税金以津贴的形式发放给每位公民，以满足其基本生活需求。这样一来，既能缓解因失业和经济混乱产生的贫困问题，也能在一定程度上保护富裕阶层免受民粹主义怒火的冲击。当然，UBI 的具体实施也面临诸多复杂问题，这里我们暂不展开细说。
那么，作为个人，无论是面对当前病毒带来的裁员失业潮，还是未来 AI 即将造成的更大规模的就业冲击，我们又该如何应对呢？我曾经听人抱怨，大学里学的东西，毕业后很快就过时了，那还学它干嘛？我的回答是，在大学里，最重要的并非仅仅是学习知识本身，而是培养”学习的能力”。拥有了强大的学习能力，我们才能在科技飞速发展、职业转换日益频繁、职业生涯周期不断缩短的时代，保持快速的应变能力。赫拉利 (Harari) 在《今日简史》中也提到，在当今教育中，老师最不需要教给学生的，就是更多的信息，因为学生们早已被海量信息所淹没。
我们正处在一个信息过载的时代，正如我之前的视频中提到的，信息不等于知识。我们千万不要以为，获取了大量信息，就等同于掌握了知识；更不要以为，读完一本书，用彩笔高亮了很多段落，就真正理解了书中的精髓。在信息爆炸的时代，我们更需要的是辨别信息真伪与价值的能力，以及将信息转化为知识，再进一步升华为智慧的能力，这正是 DIKW 模型（数据-信息-知识-智慧）所揭示的路径。想要跟上 2050 年的世界，人类不仅需要发明新的产品和想法，更重要的是要能够一次又一次地重塑自我。正如 9 小时后的 AlphaZero，在学习了 4400 万局棋局后，已经和 9 小时前的它判若两”人”。那么，明年的我们，是否也能成为一个与今年截然不同的、更强大的个体呢？
完整视频请点击观看：
https://youtu.be/eEeaw6xo0g4
全局性核心要点总结
在我看来，这次疫情及其引发的种种连锁反应，为我们揭示了几个至关重要的未来趋势。首先，这场全球公共卫生危机无疑是未来 AI 技术全面普及下社会运作模式的一次预演，远程办公、在线教育的被迫普及，以及人们对失业的普遍焦虑，都可能成为未来的常态。其次，AI 对就业市场的冲击将远比单一事件更为深远和结构化，它不仅会取代重复性劳动，更会挑战人类在认知甚至创造力方面的传统优势。因此，我们必须重新审视”工作”的定义以及人类的核心价值。最后，面对这种不可逆转的趋势，唯一的出路在于培养终身学习和持续自我革新的能力，这比以往任何时候都更加关键。
独特深度洞见
Highlights
我们一直以来努力学习、积累经验，目标是为了获得智慧，以便更好地理解世界、解决问题。然而，在人工智能可能在”智慧”层面超越人类的未来，我们或许会发现，获得传统意义上的”智慧”仅仅是一个新的起点。真正的挑战在于，当机器拥有了强大的分析、预测乃至”创造”能力后，人类如何定义自身的存在价值，如何与高度智能化的机器共存并共同塑造未来，这需要我们超越现有认知框架，进行更深层次的哲学和伦理思考。
