AI时代的发展与挑战

从技术的角度来看，人工智能受益于计算机能力的发展，数据的可用性日益增加，机器学习和其他算法也在开发和改进，此外，致力于AI研究的资金也呈增长趋势。未来人与物、物与物之间的对话、指令、自动化控制等，很有可能将由人工智能程序控制所取代。目前人工智能已应用于翻译、语言和图像理解、自动程序设计、航天等领域。随着人工智能的不断发展，人工智能对于就业的影响也将越来越明显。

那么人工智能时代将引发哪些问题呢？

AI影响劳动力市场

未来，AI技术将实现更大范围、更深层面的自动化，可能将造成“技术性失业”。而这一现象在数十年前，凯恩斯和瓦西里·利昂惕夫就已经对其做出了预测，他们表示，在未来，工人终将会被机器取代。从18世纪60年代至19世纪上半期的第一次工业革命以来，人们已经出现多次对技术破坏就业的焦虑。在两次工业革命期间，雇用于农业部门的美国劳动力份额从70%下降到27.5%，目前不到2%，许多发展中国家也有类似的经历。

回望历史，反观当下，AI对今天的劳动力市场会产生怎样的影响呢？美国有关研究机构于2016年12月发布报告，未来十到二十年，因人工智能技术而被替代的就业岗位数量将由目前的9%上升到47%。日本经济产业省2016年4月发布报告称，由于人工技能和机器人等技术革新，如不采取任何措施，到2030年就业人数将减少736万人。

另外，AI将推动一场技能偏好性的科技革命，为人们创造新的就业机会。19世纪以来的技术进步虽然在一定程度上对人类的工作产生过影响，但是新技术的出现也提供了新的就业机会。举例来说，在第一次工业革命时期，因为机器大生产与传统的手工业产生了激烈的冲突，传统手工业者跟不上技术进步的变化而成为受害者，但也在那时，因为圈地运动使得失去生计的农民有了去工厂就业的机会；再如，在第三次科技革命的后期，发达国家中很多从事程序化工作的白领面临着失业的危险，但与此同时，低收入的人工岗位以及高技术的技能岗位需求量增多。诸如美国，它目前的人口数量与20世纪初相比，增加了2亿多人，但是美国的失业率却低于历史上的多数时期。

机器人对劳动力市场的影响我们可以分层次去判断。在制造业中，自动化对低技能劳工和高技能工作者的影响各不相同，前者的工资和就业情况会因此受到较大的负面影响，但后者几乎没有什么波动。这说明，技术的进步和创新不仅提高了工人的生产力，打造了新的产品和市场，还在经济发展中带来了新的就业机会。类似的情况也同样会发生在人工智能时代。

人工智能将是一场具有划时代意义的科技革命，它使数字技能得到重视和更好的开发，而中低端技能劳动力的需求将减少。实际上，随着人口老龄化的加剧，人力成本的逐步提高，以及从事危险行业意愿的降低，AI商业化的进程正在逐步加快。数据分析表示，AI技术对灵敏性高、创造力强、解决问题快和人际关系好的高技能工人将大有裨益。

我们可以大胆地预测，在手工和认知工作中，AI软件以及不断升级的机器将对中低技能的工作人员产生巨大的威胁。从发达国家的劳动力市场分析看，程序化程度较高的中等收入职业的就业人数在不断地下降，但是程序化程度较低的高收入和低收入职业的就业人数正好与之相反。

回眸历史，AI技术可以以低成本来带动产业规模的扩张以及产业结构的升级，从而增加就业机会。德勤咨询公司（Deloitte Consulting）分析了英国从1871年开始就业与技术进步之间的关系，得出技术近乎是“创造就业的机器”这个结论。这是由于技术进步可以降低生产成本，以此促进消费者对商品的需求，进而引起社会总体需求的扩张。在此形势下，将促进产业规模的扩大以及结构的升级，就业的岗位也就随之增加了。以18世纪后期工业革命到目前为止的经验和教训看，计算机和机器的大规模运用以及产品和服务的创新都受益于技术进步。产品创新将会带动GDP的发展和生产力的提高，因此新的职业也就应势而生。

由于机器人的价格越来越低，能力越来越高，再加上诸如AI等先进技术的广泛运用，它们将为国家带来更多的经济利益。2017年根据美国普华永道（Pricewaterhouse Coopers Consulting，简称PwC）的数据分析，到2030年，AI的迅速发展将会使全球的GDP上升14%。埃森哲咨询公司（Accenture）研究了AI在12个发达经济体系中产生的影响后，总结出了改变工作本质，即创建人与机器之间的新型关系。人工智能有望将劳动生产率提高40%，使人们可以更好、更有效地支配时间。到2035年，AI可能使这12个发达经济体系年度增长率翻一番。

推动经济增长和人们生活水平提高的主要驱动力是技术进步。只有提高生产力，才能够促进人均收入和消费水平的提高。当技术发展成为GPT（通用技术）的时候，在很多经济领域，技术会由于自身的可转化性提高生产力。从经济发展的视角来看，在过去的工业革命中，GPT促成了基本的积极转型并且为重塑世界提供了支撑。现在，AI系统的能力越来越强，在数字技术、生物技术、绿色技术、纳米技术以及神经技术等诸多领域都取得了重大的突破。通过计算能力的提高，数据库的快速增长和“深度学习”算法的进步，以及新技术的组合和大范围运用，为其提供了改变劳动力市场和社会结构的可能性。

AI技术的不断发展对就业的威胁已经开始呈现，机器人已经对很多行业的现有运行模式产生了影响。从长远来看，AI技术还需要靠技术积累、资本推动以及商业模式等方面的合力才能得到更好的发展。此外，若想实现可持续发展的目标，合理的体制安排和政策组合也是不可缺少的。

人工智能专业知识的传播和扩散不容忽视。从历史的进程来看，每一次科技革命都会带来新的变化，传统的劳动力在人工智能时代将会被淹没。就目前发展的形势而言，可能会有一批行业因为人工智能的兴起而逐渐消失。在未来，机器人将会代替人工服务以及很多类似工作，这使得很多服务工作、流程工作以及中层管理的环节变成空缺。不可否认，只有新的劳动力才能适应人工智能的发展，人工智能必将取代可重复性的、机械性的体力、脑力劳动，同时也将扩大对新颖、有内涵和创新型人才的需求。目前，中国面临着人工智能人才的缺失，要改变这一现状，就需要推进大学、科研机构与企业间的合作，与时俱进地培养社会所需要的创新型人才。如何使受到人工智能冲击的劳动力快速适应时代发展并获取新技能，将是未来整个经济体系中最重大的挑战。

随着人工智能时代的到来，社会的各类分工将受到巨大的影响。同时，它也将带来“新行业”和“新岗位”，甚至有一些闻所未闻的岗位，例如“自然语言处理”“语音识别工程师”以及“人工智能/机器人产品经理”等。人工智能也会逐渐渗入一些行业的旧岗位，比如，人工智能将会取代保安和翻译，当然如果有能够适应新环境的工作者，他的工资待遇可能会很高；如拥有丰富经验又掌握控制机器人技术的安保负责人，如贯穿于某个细分领域的翻译人才等。

总结历史的经验，技术进步在消灭旧岗位的同时也会带来新的就业岗位。

AI时代，我们有怎样的机会

人工智能有三大核心领域：推荐算法、图像识别、语音识别。举个大家较为熟悉的例子，你去淘宝上浏览若干网页，之后会发现淘宝又会为你推荐一些相似的内容，这就是人工智能。同理，微博、今日头条等也会推荐一些相关的信息，这些都属于推荐算法。目前，在某些垂直领域里，人工智能的显现尤为明显。未来发展的趋势是在某个具体的点上都可以展现人工智能的魅力。(www.xing528.com)

面对人工智能，我们没有必要为之而焦虑，毕竟每件事情都会有一个过程，一开始可能会很火爆，成为大众的焦点，但到了中途会慢慢冷却下来，紧接着再持续升温，达到一个较为完整和成熟的状态，它会有一个波峰、波谷再到一个小波峰的过程。

虽然说机器人可以代替人做一些较为基础的工作，但是人对需求的形成以及人与人之间的沟通是机器人取代不了的。对于某个简单而特定的任务，人工智能可以执行得又快又精准。但实际上一件事的产生是有来龙去脉的，在缺乏充分条件的情况下，人对事情的理解要优于机器人。这就是说，人可以参与到更有智慧性的工作中去，从事一些与复杂的沟通、协调有关的工作。人应该多用脑，而不仅仅是动手，如果单就动手能力来说的话，毋庸置疑，机器人会取代人成为主宰。

我们训练机器人让它做动脑的工作，比如写作，它的动脑能力是很弱的。我们可以让机器人去做代理记账或者查询相关法律文献、税法等工作，在这些方面，它的动手能力会显得很强。如果你在知识储备不足的情况下和它比动手能力，那么你肯定比不过它，但是在对语言文字以及与客户之间的沟通、理解上，人会更胜一筹。

人工智能的趋向应该是服务于人而不是替代人。我们真正应该关注的是它的应用。举例来说，我们多次提到发展无人驾驶，大家可能关注的就是司机失业的可能性会比较大，会认为以后没有必要考驾照了，它只不过是一种娱乐性工具而已。实际上，人工智能在无人驾驶上也分为两个阶段，即L3（有限条件下的驾驶）与L4（完全的无人驾驶）阶段，它们中间有一个过渡的阶段叫作辅助驾驶。这是指你在行车的过程中，如果比较累的话可以让它辅助你一段时间，此时你也可以去操作它，它是一个比较友好的助手。

我们要明确的是，机器人只是一个助手，是为了帮助我们而产生的。在未来某些特定的领域确实可以在技术能达到的前提下进行无人操作，例如扫地机器人、唱歌机器人等，但它们不占据主导地位。

就财务领域而言，我们可能看到财务工作者会利用类似机器助手的一些工具协助自己提升工作效率。而实际上这些辅助工具就像word和PPT一样，在未来会慢慢普及。

人工智能的核心包含两个部分：一个是数据，如果垂直数据足够多，那么机器就有思考能力或者说拥有“智力”，这仅仅是数据层面；另一个是移动设备，现在手机的广泛使用，以及一些连接物联网的设备，比如汽车的数据化，手表的数据化。在这种情况下，移动设备和智能才有可能更进一步。

人工智能基于大数据，数据是基础。在计算机领域有一句经典的话：“算法加数据结构等于程序。”那么数据结构是什么？数据结构是相对静止的，它实际上就是数据间的有机关系。算法又是什么？算法是绝对运动的，它是对数据的操作步骤。那么在未来，人工智能其实就是深度学习和大数据的总和。

我们可以把深度学习称为机器学习，它分为三个阶段。第一阶段是专家学习阶段，这个阶段主要是人告诉机器该如何去做预算，而且几乎是百分之百的干预。第二阶段是机器学习阶段，即半监督式的指导性学习阶段，其人的干预和机器的实践运用各占一半。第三阶段是深度学习阶段，这个阶段需要机器自己掌握学习能力，人几乎不干预。比如说专家设定一定的程序或者给机器一堆数据，不需要人的参与，机器就可以自己操作，或根据相关规则从这些数据分析中得出某种判断。

工业时代的本质就是机器化大生产，它解决了我们的一些温饱问题。而信息化时代主要为我们解决的是信息交流和沟通的一些问题。由此可见，上一个阶段为下一阶段奠定了基础，在工业时代的基础上我们更多的是创造物质财富，但是实际上我们是在进行信息沟通和交流。在信息充分的前提下，基于数据我们构建了现在的人工智能。

由于人工智能处于个人消费的尾部，因此要想形成一个爆发式的产品是有一定难度的。相对来说，从企业服务端去运用的可能性更大。这是因为我们所看到的所有产品包括计算机都是从军事发明开始，比如，美国要打仗，为了计算弹道导弹的轨道，美国国防部研制计算机，后来被企业引进，再之后应用于家庭。

AI带来的“成长烦恼”

人工智能引发的巨大变化可能会使一部分人感到焦虑。不过，有关专家认为，面对这种趋势，不必太过担心，新兴技术的应用，必将替代旧的生产工作方式，这是进步的体现。集装箱出现以后，搬运工人担心会失业，在港口却出现了很多吊桥工人。新技术非但不会让人失业，相反，这是人自身不断进步的体现，人们不再满足于工作的机械与低效。

巨大的影响背后，预示着行业也在不断发展。据艾媒咨询（iiMedia Research）数据显示，在2016年中国人工智能产业规模就已经突破100亿元，增长率达43.3%；在2017年其增长率提高到50%以上。相关专家预测，该产业将于2019年增长至344.3亿元。麦肯锡全球研究院表示，人工智能是人类发展史上的又一次变革，这次变革将会比工业革命时期的变革影响更为深远。在未来，也许智能就像电灯照亮房屋一样，环绕着我们的生活，它将彻底改变人类政治、经济、社会、生活的形态。

未来的人工智能会发展到何种程度，这是一个未知数，但可以确定的是，人工智能已在当下。如果说人工智能是一段旅程，那这段旅程才刚刚起步，这一阶段人工智能的热度其实得益于政府、企业、资本的推动。同诸多新事物一样，人工智能在成为风口的同时自然也存在待突破的瓶颈，面临着诸多挑战。如今，它还得依赖大量数据，还无法像人类那样思考。

同时，对希望在人工智能领域有所发展的企业来说，人才缺口也成为一大制约。当今社会发展节奏快，过于浮躁和浮夸，很可能导致人工智能在发展过程中出现各类大大小小的问题。商汤科技（Sense Time）联合创始人曾指出：“一些国内的人工智能创业项目大多扎堆在应用层面，创业者使用开源算法，找到某个垂直领域便会套上‘人工智能’概念，但真正从算法层面出发做‘原创技术’的人并不多，而这部分才是核心，是最需要厚积薄发的。”

专家表示，这是“成长的烦恼”，就像每个人在成长过程中都会遇到问题。所以，人工智能会遇到瓶颈，这也是下一步发力的方向。站在一个更长远的角度来看，中国正处于发展AI的良好机遇期。