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在通用人工智能的门槛上,你要学什么才不会失业?

2023-04-09 来源: 搜狐 原文链接 评论0条

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覆盖了当代白领群体 99% 的工作。

谁还没用ChatGPT来摸鱼辅助工作丨Giphy

再加上一直很火的 AI 绘画,看上去似乎那些传统上认为只有人类才能做的,需要高阶思考能力和创造力的工作,现在 AI 都可以代劳。于是人类只能去电子厂拧螺丝或者送外卖。

等等,为什么不是 AI 帮我们去送外卖或者拧螺丝呢?

当AI开始替代脑力劳动丨Giphy

古早的想象

在人工智能和机器人等概念最早出现的时候,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。

《罗梭的万能工人》,提出robot一词丨维基百科

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”被殖民者的想象。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。

当我们回过头来从技术史角度来看,也会发现:创造出跟人相似、有手有脚的机器人的确是早期机器人和人工智能开发的潮流之一。但是很快地,科学家和工程师就意识到“制造如同人类一样的机器人”这件事情,有着超乎他们想象的困难。

机器人生产线丨Giphy

然而在另一方面,无论是当年的 AlphaGo 还是现在的 ChatGPT,都雄辩地证明了人工智能在处理那些复杂的、需要计算和推理的任务中,已经可以达到甚至超越了人类的水平。

怎么会出现如此戏剧化的情况呢?

难解的悖论

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),则需要极大的计算力。

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)”。

对于没见过的“障碍物”,自动驾驶无法做决策丨Giphy

为什么会存在“莫拉维克悖论”?

现在,我们可以重新审视“古早年代”的那个假设了。这个假设认为,我们人类的高阶推理和计算能力对人类自己很困难,所以它应该对计算机也很困难;而人类的感知运动能力对人类自己来说很简单,所以它应该对计算机也很简单。

总得会点啥

事实恰恰相反。

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,所以才让这些实际上极端困难的任务看上去似乎毫不费力。

机器人终于会“后空翻”了丨Giphy

因为这些任务基本上完全自动化了,所以我们人类在执行这些任务的时候是感知不到的。就像骑自行车:学习骑自行车需要付出主观的努力,但是一旦学会,这个技能就变成下意识的了。我们可以想象,在地球生物的演化史早期,很多生物的感知运动能力可能跟现在的人工智能差不多,而这些生物早就灭绝了。

所以,回到标题中的那个问题:我们要怎么做才能在这个 AI 时代不失业呢?

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,其表现距离人类还是差得很远的。

好痒,要长“脑子”了丨Giphy

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 AI 暂时无能为力的领域保持竞争力。

人类如何才能保住饭碗?丨Giphy

当然,即使这样,无论怎么选,和你竞争的仍然是人类,无论何时何处,内卷继续。

作者:邓思渊

编辑:沈知涵、卧虫

如有需要请联系sns@guokr.com

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