小绿和小蓝

一年多前，我听了一门可持续工程学的课程。主持课程的老师在该领域算是国际一流的（"world-leading"）学者，我也从他的课程中学到了很多关于人类前途命运的认识和思考方法。我们在课堂上曾经花了10分钟讨论了一个问题，也即人工智能是否会挤压人类的就业空间。在此之前我没有理性地分析过这个问题，只是有一个模糊的认识。但经过这十分钟的课堂讨论，我感到自己被老师说服了。今天我写的东西，基本观点应该和老师相同，不过主要还是我个人的私货。

我相信这个领域中已经有了丰富的论述，这些论述肯定包括了大量不同的研究视角。我并没有参考前人的工作（除了课堂讨论），只是谈下自己的感想。其实，更合适的角度应该是经济学和社会学层面的，而不是可持续发展层面的。无论如何，我对我的结论持开放态度。

在机器人篇中，小蓝开发了一个智能翻译的工具并部署在机器人小绿上。作为人类翻译的小绿实际上借助机器人小绿的智能翻译功能进行了计算机辅助翻译，因而其工作效率获得了极大的提高。与此同时，小绿直观感受到人工智能对于“传统行业”翻译业的冲击，这让多虑的小蓝又自觉在抢小绿的工作，因而他感到抱歉。

小蓝对小绿的道歉

和原作者不同，我认为小绿作为高级别的翻译工作者，在可以预见的未来并没有被机器人取代的风险。他的职业，短期内最多产生业务形态的转变。

概念构建：生产劳动的性质

在工业时代，人的需求永远不会被满足。对于物质财富的无止境的追求，本来就是资本主义精神的一部分。随着社会生产力的提高，前一个时代被视为发展目标的，很快就会成为人们x以为常的现实，成为进一步提升生产力的起点。在智能手机作为个人移动终端以前，人们并没有这样的需求。但伴随技术进步而来的，并非需求被满足，而是需求的扩大。如果没有个人化智能移动终端，那么下一代移动数据协议的需求或许也不会那么迫切。

当今的社会生产中，大量的工作是重复性劳动。自从工业革命以来，机器就在强有力地替代人去完成这样的重复性劳动。这里的重复性劳动并不仅仅指的是肢体动作的重复性，而是生产活动在逻辑层面的冗余。在印刷领域，雕版相对于活字是冗余的；铅字相对于计算机照排是冗余的；文字印刷相对于HTML+CSS的在线传播又是冗余的。提高社会生产力的过程是减少劳动冗余、消灭重复性劳动的过程。

另一个重要的概念是创造性劳动。任何劳动都是满足人的需求，但创造性劳动中人的发展是其直接目的。创造性劳动最直接的例子是自然科学的研究。自然科学的目的是以人类的逻辑语言形成对自然的认知。在这样的活动中，人无疑需要作为主体，而且其终点也包含人类的价值判断。另一个重要的例子是艺术。一种传统的美学思想认为，艺术必须是人为的，这是它的本质属性。这种想法或许可以过时，但我坚持人类是艺术的尺度。

人工智能对社会分工的影响是这样的。它和其它的自动化技术一样，会替代重复性劳动，挤压原有依靠实践重复性劳动为生的劳动者的生存空间。与此同时，人工智能创造了新的需求，这些需求需要包括人力资源在内的生产力投入。无论人工智能如何发展，社会上仍有一部分创造性劳动是必须有人介入的。

人工智能影响旧行业的模式

我需要承认，人工智能的发展会使社会生产发生一些变化。在短时间内，一些行业会发生结构性的转变，一些重复性劳动和非创造性岗位的从业者将最先受到冲击。这里面，那些缺乏学习能力，无法掌握创造性的职业技能——此处的技能包括但不限于人工智能技术本身——的人，将会在结构性变革中处于不利的地位。就像在经济市场化进程中被淘汰的产业工人，他们之前占据的生态位本就是未被解放的生产力，因此当变革来临，没有掌握新的生产工具的旧体制职工必然首先成为经济转型的牺牲品。

中期尺度上，人工智能会改变部分行业的形态。我相信产业和科学一样，是通过范式转变推动变革的。可能在较长的历史时期中，生产力会有渐进式的发展。但等量变积累成质变产业的社会结构就会发生剧变。这种质变往往和新科学进入产业界的过程密切相关。我不知道引起下一次变革的是否真的就是人工智能，并且我非常相信目前流行的深度学习不会改变什么。我只是推测一旦人工智能的能力达到了它被预期的水准，那么一些行业的形态就会变化。过去被束缚在低水平劳动上的人可以去从事其他种类的劳动。一些旧的产业可能垮掉了，但与此同时会产生一些新的产业，而且这些新产业从前景上恐怕要比旧产业强。

人工智能的问题上人们喜欢拿汽车和马车的差异来举例，虽然这个例子在历史细节上未必成立。当汽车工业发展起来，大量的马车夫会失业。但同时汽车工业提供了大量的产业工人岗位，还会有等价于马车夫的出租车司机这一新职业的出现。在工作条件上，实际上新产业相较旧产业还有所改善。表面上看，这一观点似乎不太适用于人工智能，因为人工智能似乎不会用一种岗位替代另一种岗位，它只是单纯去消灭旧职业。事实上，根据我们上一节讨论的，人工智能消灭的只是重复性劳动，并且它还创造新的需求。

还有一个长远尺度的问题，这样的问题就超越了本文的讨论范畴。因为本人觉得要想达到强人工智能广泛参与人类的生产活动，那不啻于实现了共产主义。值得注意的是，本人并没有表示上述目标在时间上遥不可及，只是在程度上超出了当前的认识。

小绿怎么办

具体地，以小绿面临的困境举例。小绿曾表示，翻译界的从业者也了解到了人工智能对他们职业的潜在冲击。但我认为，至少在2019年年初，在现实世界的设定中，人工智能对翻译从业者的助益是要明显大于威胁的。一方面，实际可得的中英文智能翻译工具还达不到基本可用的条件，遑论超过人类平均水平。另一方面，智能翻译的进步带来计算机辅助翻译技术的成熟，意味着翻译工作者的工作效率得到了有效提升。

现实的技术问题是，虽然目前我们OCR、语音识别、语音合成的技术已经臻于化竞（Google展示的自动电话预约理发店着实令人震惊），但自然语言处理中语义转换相关的算法仍有很大的进步空间。而这样的翻译算法才是翻译的核心所在，也是小绿作为人类译员面对机器的核心竞争力。基于机器学习的翻译工具就算能够翻译合同、说明书和文献，可是莎士比亚怎么译？猫椅子人诗词怎么译？两栖动物膜拜文献怎么译？诗经楚辞怎么译？俳句又该怎么译？人工小绿或许可行，人工许渊冲老先生呢？还有，目前的NLP技术，连机器人小绿也是绝不可能理解《献给阿尔及侬的花束》文本的，基于一个看了原文你就会明白的原因。

正如FDA对非确定性的医学影像重建算法的谨慎态度一样，短期内，人们仍然不能让人工智能承担责任。图像算法的问题可能会带来误诊，而法律文书弄错了搞不好牵扯出民事纠纷和刑事责任。这意味着人工智能只能起到从属地位——就像它现在在计算机辅助翻译过程中起到的作用一样。我个人认为，这也是现阶段人工智能算法产业化的最大机遇，及作为人类判断的辅助。

人工智能对于翻译的挤压或许可以从这样一个例子中窥见。Mathworks的MatLab手册是以英文版为主，并同时提供部分条目的中文版。然而中文版的更新有时不及英文版及时，那么Mathworks还提供一个机器翻译的功能，让用户可以浏览最新英文手册的中文译文。这样，他们公司的中文译员就显得并非绝对必要了。具体到这个例子，其实我怀疑Mathworks根本没有动机去减少翻译团队的人数，因为人工智能这里满足的是它自己新创造出来的需求。甚至Mathworks可能还有动机去扩充翻译团队，让他们充当人工智能里那个人工，去优化训练翻译模型的语料什么的。这里就纯粹做个假设。

所以只要小绿的业务能力足够强，他短期内所感受到人工智能的影响一般会是积极的。至于中期，可能会发生的事情是翻译工作进一步外包化，翻译的职业可能会包括更多调教计算机的内容。这也没什么了不起的，毕竟会计们之前还打算盘呢。