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替代何时到来?——探寻以计算机为基础的变革波动

时间:2023-06-10 理论教育 版权反馈
【摘要】:准确预测人工智能会取代什么是一回事,但估计以计算机为基础的替代品何时到来则是另一回事。因此,我们可能不会看到整个经济体或某项科技一次转型成功,而是不同部门发生连续的波浪式变革。报告估计,“从1910年到1950年,汽车的引入为美国净增690万个新就业岗位”17。这些新的工作岗位全部来自汽车服务以及使用机动车进行运输和送货的新职业18。

替代何时到来?——探寻以计算机为基础的变革波动

像所有新技术一样,人工智能不仅会淘汰和改变工作岗位,还会创造新的行业和职业。但是预测它将创造什么样的新工作,比分析它对当今劳动力的潜在影响要困难得多。不过,一些涉及人工智能本身的新工作已经开始出现。

在与世界各地的政治领袖探讨人工智能的过程中,我们碰巧发现了其中的一些奥妙。

2017年春,我对微软英国子公司的访问就为我提供了这样一个机会。当时,我们接待首相特蕾莎·梅来微软参观。我和英国微软首席执行官辛迪·罗斯在一起,屏住呼吸,看着一个年轻的工程师把HoloLens戴到首相头上。首相轻松地完成了一次使用该设备识别复杂机械故障的增强现实演示,让我们长出了一口气(事实证明,熟练掌握HoloLens的应用远比为英国脱欧制定谈判策略容易)。

演示结束后,梅首相摘下套头装置,转向我们的工程师并询问他的具体工作。他骄傲地回答:“我是一名前瞻技术顾问。我帮助客户设想如何利用增强现实等新技术并在公司内部使用它。”

“前瞻技术顾问,”首相重复道,“这是我从未听说过的工作。”

未来将会出现许多新的工作,它们的名称对今天的我们来说是陌生的。我们的朋友,或者我们孩子的朋友,会在聚会上侃侃而谈,描述他们作为人脸识别专家、增强现实建筑师和物联网数据分析师所承担的角色。就像过去几代人的情况一样,有时我们也会觉得需要一本更新的字典来理解他们描述的东西。

最终,每个人都希望对这些新工作有一个准确的预测。但不幸的是,正如往事难以追忆,未来也并不可期。没有人能够做到洞悉未来。

这一点在2016年秋我们与德国总理默克尔会面时表现得尤为明显。默克尔在她柏林总理府的办公室里接见了萨提亚和我。这座使用玻璃和抛光钢材建造的大楼于2001年投入使用,附近就是古色古香的德国国会大厦,其历史可以一直追溯到19世纪末,堪称是德意志民族的象征。

在德国战后著名总理康拉德·阿登纳的肖像俯视下,一名口译员加入我们,也在会议桌旁落座。我们很快意识到,她的德语英语非常好,外交职业素养更是出色。默克尔的英语讲得很好,不像我们只会说几个德语词,不过有些对话的技术性很强,有一位翻译在场自然是好处多多。后来,萨提亚谈到了人工智能及其发展方向,指出人工智能在语言翻译上有很强的能力。当他说到人工智能将很快取代人工翻译时,他停了一下,意识到自己有点口不择言,便转向翻译说道:“对不起。”(www.xing528.com)

那位翻译一副见怪不怪的样子。“不必,”她平静地回答道,“20年前,就有一位IBM的人跟我说过同样的话,而现在我还在这里。”

这段对话说明了一个重要的问题。准确预测人工智能会取代什么是一回事,但估计以计算机为基础的替代品何时到来则是另一回事。我在微软工作已有1/4个世纪,这期间工程领导者对计算机发展方向的判断基本都是准确的,令我钦佩不已,但他们对时间的预测则远不是那么靠谱。如果这里面有什么经验教训需要汲取,那就是人们往往过于乐观,预测变革到来的时间往往早于现实发展,就像比尔·盖茨所说的那样:“我们总是高估未来两年的变化,低估未来10年的变革。”15

这种现象并非现代才有。汽车第一次赢得媒体的广泛关注是在1888年。当时,奔驰汽车发明人卡尔·本茨的妻子伯莎·本茨拿着丈夫的发明成果,向媒体展示了汽车的巨大潜力——她自己开车行驶了60英里,成功抵达母亲的住所16。但是如果看一张1905年,也就是17年后拍摄于纽约百老汇的照片,你会看到这条街仍然是马和二轮马车的天下,一辆汽车也没有。对新技术来说,发展成熟到被广泛采用的程度是需要时间的。然而,15年后的1920年在同一个十字路口拍摄的照片显示,街道上挤满了汽车和有轨电车,一匹马都看不见了。

新技术的扩散很少是匀速进行的。起初,媒体炒作超过了实际取得的进步,技术开发者必须有一点耐心和毅力来保持清醒的头脑健康的心态。然后,技术达到一个转折点,通常需要汇集几项不同的开发成果,而且要有人能把它们整合在一起,使得总体产品体验比以前更具吸引力史蒂夫·乔布斯于2007年成功发布iPhone就证明了这一点。这款手机面世之时,移动电话和手持个人数字助理,也就是PDA,均已经发展了10年。但iPhone在触摸屏上取得的技术进步,以及乔布斯以简约设计集成一切的愿景,终于引发全球智能手机的爆炸式增长。

人工智能既有相似之处,又有不同。我们有充分的理由相信,在许多人工智能的应用场景上,我们都在接近一个飞跃点,比如让电脑负责在驾车点餐窗口接受订单。但更复杂的任务,那些一旦出错就可能导致伤害或死亡的任务,例如无人驾驶汽车,就需要更长的时间。因此,我们可能不会看到整个经济体或某项科技一次转型成功,而是不同部门发生连续的波浪式变革。这可能是未来二三十年科技和社会变革的一个重要特征。

这就使得考虑这些变革对就业和经济的累积影响变得更加重要。我们应该乐观还是悲观地看待未来?如果历史能够提供任何借鉴,我们应该同时保持两种心态。

以2017年麦肯锡全球研究所关于汽车转型的研究为例。报告估计,“从1910年到1950年,汽车的引入为美国净增690万个新就业岗位”17。根据研究,在这40年中,经济从马匹向汽车的转型创造了10倍于它所摧毁的就业机会。这些新的工作岗位全部来自汽车服务以及使用机动车进行运输和送货的新职业18。这样听起来,我们有充分的理由表示乐观。

也有相反的观点可供参考。美国商务部人口普查局曾于1933年,也就是大萧条期间发布报告指出,从马匹到汽车的转型是“导致当前经济形势的主要影响因素之一”,影响了整个国家19

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