AI先行下的個人發(fā)展與變革

胡玉晶 王雪情 黃穎

摘要：本文探討了AI的定義，論述了目前AI走進(jìn)多處領(lǐng)域的真實應(yīng)用場景，并與商業(yè)模式緊密結(jié)合的6個模式中發(fā)揮的價值。由于AI在發(fā)揮價值的同時減少了部分產(chǎn)業(yè)對人力勞動的需求，從而產(chǎn)生了對勞動力的替代效應(yīng)，但同時AI化浪潮打開了全新的維度，造成行業(yè)間的創(chuàng)新，開辟新的就業(yè)空間。人類發(fā)展以及教育體制對此需要作出變革來更好地適應(yīng)AI的到來。

關(guān)鍵詞：AI定義；AI模式應(yīng)用；替代效應(yīng)；行業(yè)創(chuàng)新；個人發(fā)展變革

★基金項目：本文得到江蘇省教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃項目“交互式情境化微課教學(xué)改革方案研究”（D-2018-01-61）以及2019江蘇省大學(xué)生本科創(chuàng)新項目“人工智能技術(shù)發(fā)展對勞動者就業(yè)影響的調(diào)查研究”項目支持，編號：201910289088Y。

1、AI是什么

人工智能之父——艾倫·圖靈（Alan Turing）1950年提出了圖靈測試，第一次引出人工智能概念。1956年，達(dá)特茅斯討論會上提出“學(xué)習(xí)和智能的每一個方面都能被精確地描述，使得人們可以制造一臺機器來模擬它”[1]。進(jìn)入21世紀(jì)，計算機性能提升以及網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展為AI的發(fā)展提供了必要的基礎(chǔ)條件，人工智能這一探討了許久的領(lǐng)域又重新引發(fā)了全社會的關(guān)注。

那么逐步走向人們視野的人工智能究竟是什么？AI發(fā)展歷程中曾歷經(jīng)多次定義轉(zhuǎn)變，AI從不可思議的計算機程序，到與人類思考方式相似的計算機程序，再到與人類行為相似的計算機程序，到如今被定義為會學(xué)習(xí)的計算機程序[2]。很多哲學(xué)家為了AI的定義而展開了激烈的辯論，如仿生學(xué)家傾向于AI能遵照人類思維里的邏輯規(guī)律進(jìn)行思考，實用主義者又會反對形而上學(xué)的定義，注重從實用性能定義AI。但不可否認(rèn)的是，最后一個定義是在最近的人工智能熱潮里，AI在人類眼中最貼切的模樣。谷歌人工智能軟件“阿爾法狗”憑借深度學(xué)習(xí)的能力，戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍李世石。人類的智慧與能力離不開持續(xù)地學(xué)習(xí)， AI也是通過學(xué)習(xí)人類經(jīng)驗數(shù)據(jù)，模擬人的動作與行為，以此解放人類的雙手。現(xiàn)在的AI以“無學(xué)習(xí)，不AI”為研究的主要指導(dǎo)思想?；蛟S在將來，AI能突破人類主導(dǎo)意識，自主決策。

2、AI模式應(yīng)用

在人工智能浪潮里，AI走進(jìn)多處領(lǐng)域的真實應(yīng)用場景，如自動駕駛汽車、預(yù)測分析應(yīng)用程序、人臉識別，聊天機器人、虛擬助手、認(rèn)知自動化和欺詐檢測等。AI走進(jìn)這些領(lǐng)域，并與商業(yè)模式緊密結(jié)合，在產(chǎn)業(yè)界發(fā)揮出巨大的價值。

然而，不管AI的應(yīng)用如何，這些應(yīng)用都存在共性并可歸類到六個模式中，即超個性化、自主系統(tǒng)、預(yù)測分析和決策支持、會話/人機交互、識別系統(tǒng)和目標(biāo)驅(qū)動系統(tǒng)六個模式。無論在什么領(lǐng)域的真實應(yīng)用場景中，AI都遵循自己的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則集，分別應(yīng)用或組合應(yīng)用這六個模式來解決特定的問題。

2.1 超個性化模式

在馬云的商業(yè)王國里，淘寶平臺基于超個性化模式，將每個客戶視為個體，使用機器學(xué)習(xí)每個個體的瀏覽記錄與購買記錄，并進(jìn)行偏好預(yù)測，從而提供個性化推薦[3]。

超個性化的實現(xiàn)不僅限于營銷行業(yè)，它還出現(xiàn)在金融、醫(yī)療保健、個性化健身和健康應(yīng)用等行業(yè)。例如，支付寶推出螞蟻信用貸款，其針對個體的信用度，評估還貸可能性，從而可制定相應(yīng)的貸款額度。

2.2 自主系統(tǒng)模式

自主系統(tǒng)是在最少的人際交互情況下，能夠獨立感知外部世界，并完成任務(wù)的系統(tǒng)。如人們在電商平臺下單后，訂單傳輸?shù)絺}儲WMS系統(tǒng)中，隨后進(jìn)行貨物的揀選。在設(shè)施規(guī)模一般的物流公司，可采用螞蟻揀貨法（人到貨模式）提升揀貨效率。若引進(jìn)人工智能機器，可利用搬運機器人實現(xiàn)貨物從存儲區(qū)到揀貨臺以及揀貨臺到打包臺的自動搬運。在貨物周轉(zhuǎn)的過程中，人的作用便是手動分揀與打包。這樣一種貨到人的工作模式，減少了對手工勞動的需求，并提升了工作效率。

2.3 人工智能助力預(yù)測分析和決策支持

機器可通過深度學(xué)習(xí)或其他認(rèn)知方式來理解過去或現(xiàn)有的行為，幫助人類預(yù)測或決定未來的結(jié)果。在這種模式下，深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)密不可分。有足夠的數(shù)據(jù)作為人工智能深度學(xué)習(xí)的輸入，人工智能就可以學(xué)會以往只有人類才能理解的概念或知識，然后將之應(yīng)用于未知的新數(shù)據(jù)上。如教育機構(gòu)擁有海量的課程教學(xué)數(shù)據(jù)，人工智能通過深度學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)，可以更好地幫助教師發(fā)現(xiàn)教學(xué)中的不足，并針對每個學(xué)生的特點加以改進(jìn)[4]。

在金融學(xué)領(lǐng)域，也擁有大量的客戶數(shù)據(jù)?；诖髷?shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，人工智能可以更好地對員工進(jìn)行風(fēng)險防控，對客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營銷，以及幫助廠商預(yù)測銷售情況，做好提前進(jìn)貨的準(zhǔn)備等。

2.4 會話/人機交互

大型企業(yè)的售前咨詢與售后服務(wù)環(huán)節(jié)擁有大規(guī)模的客服語音和文字?jǐn)?shù)據(jù)，人工智能通過深度學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)足以被訓(xùn)練成為自動客服員，在人工客服忙碌或者非營業(yè)時間上線，給予客戶更好的咨詢服務(wù)。如目前平安壽險已經(jīng)上線的人工智能客服——金管家AskBob，融合了在線復(fù)雜業(yè)務(wù)辦理和服務(wù)咨詢功能，以及專家級智能保險顧問功能，可為客戶直接提供在線復(fù)雜保險業(yè)務(wù)辦理。其業(yè)務(wù)辦理成功率較傳統(tǒng)模式提升了3倍，時長由傳統(tǒng)3天降至最快1分鐘，給客戶帶來極其便利的消費體驗。

2.5 識別模式

人工智能識別模式的一個應(yīng)用為識別現(xiàn)有模式并發(fā)現(xiàn)異常；它通過深度學(xué)習(xí)模式中的數(shù)據(jù)，識別現(xiàn)有模式機理，并學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)點之間的高階連接，將它與現(xiàn)有模式相比較，找出與現(xiàn)有模式中匹配或不匹配的數(shù)據(jù)。

這種模式的應(yīng)用包括預(yù)測文本，它可以分析語法中的模式，幫助提出選擇哪些單詞的建議，幫助我們更好地修改文章、改進(jìn)文章質(zhì)量。

人工智能識別模式的另一個應(yīng)用是通過深度學(xué)習(xí)來大大提高與識別相關(guān)的任務(wù)的準(zhǔn)確性，如圖像和對象識別、面部識別、音頻和聲音識別、分類和鑒定等。這也是人工智能最核心的能力。從具體應(yīng)用的角度來說，該模式通過設(shè)定的輸入可輸出正確答案，如：輸入人的照片，識別出是誰；輸入說話的音頻信號，輸出說話內(nèi)容；輸入患者的醫(yī)療影像，輸出疾病的原因和性質(zhì)；輸入用戶過去的購買記錄，輸出相應(yīng)的產(chǎn)品推薦；輸入一只股票過去的價格和交易信息，輸出未來的價格走勢；輸入圍棋對弈中當(dāng)前的盤面形勢，輸出各處落子的勝算等。

識別模式是一種開發(fā)良好的模式，在各領(lǐng)域中幫助簡化工作。如人工智能通過學(xué)習(xí)成千上萬張人臉圖片，掌握認(rèn)識和分辨人臉規(guī)律后，便可以幫助警察識別罪犯，完成了以往需要數(shù)萬名警察合力才能完成的任務(wù)[5]。識別模式具有很大商業(yè)潛力，是人工智能非常擅長的，并已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。有許多公司已經(jīng)在識別系統(tǒng)上投入了巨資。如資金最充足的人工智能公司之一Sensetime公司正專注于人臉識別應(yīng)用，中國政府正在大力投資采用這種模式[6]。

2.6 目標(biāo)驅(qū)策系統(tǒng)

機器尤其擅長學(xué)習(xí)游戲規(guī)則，以Alpha Go為例，從它的問世到進(jìn)入大家視野以來有三個版本。一是5：0擊敗樊麾的內(nèi)測版本；二是4：1擊敗李世石的版本；三是它的改進(jìn)版——Master戰(zhàn)勝了當(dāng)時世界第一的棋手柯潔的版本[7]。這三個版本的學(xué)習(xí)不斷迭代，從而達(dá)到目標(biāo)驅(qū)動系統(tǒng)的模式。但游戲并不是目標(biāo)驅(qū)動系統(tǒng)的唯一可能性，該模式的應(yīng)用還包括資源優(yōu)化、迭代問題解決、投標(biāo)和實時拍賣等[8]。

3、AI對勞動者的替代效應(yīng)

AI走進(jìn)多處領(lǐng)域的真實應(yīng)用場景，發(fā)揮價值的同時減少了部分產(chǎn)業(yè)對人力勞動的需求，從而產(chǎn)生了對勞動力的替代效應(yīng)。人工智能的替代效應(yīng)分為三個階段，在第一階段，機器將人們從繁重的體力勞動中解放出來，人們的職場轉(zhuǎn)向辦公室，工作不再危險和繁重，卻變得枯燥和乏味[9]；在第二階段，從事事務(wù)性工作的腦力勞動者開始受到?jīng)_擊，例如秘書、打字員、銀行柜員以及電話客服等；在第三階段，機器日益智能化，開始逐漸滲入決策工作。

在銷售業(yè)，人們可以通過掃描二維碼自動付款的方式進(jìn)行商品結(jié)賬，于是結(jié)賬收銀員的工作逐漸被取代。亞馬遜已經(jīng)開始小規(guī)模運營人工智能、無人結(jié)賬的超市，客戶通過使用智能手機支付購物籃中的商品。在制造業(yè)，自2000年以來，由于工業(yè)機器人的全球崛起，已有170萬個制造業(yè)工作崗位被淘汰，在中國，已有多達(dá)55萬個制造業(yè)崗位因機器人化而被取代，相當(dāng)于目前制造業(yè)勞動力數(shù)量的1%左右。據(jù)牛津經(jīng)濟(jì)研究院最新報告表明，世界上平均每個新安裝的機器人可取代1.6名制造工人，預(yù)計到2030年，全球有多達(dá)2000萬個制造業(yè)工作崗位將被機器人取代[10]。

但是人類與人工智能的關(guān)系不同于人與機器以及人與智能機器，他們之間的關(guān)系是更為復(fù)雜和有粘性的。首先人類同機器的關(guān)系永遠(yuǎn)是制造與被制造，支配與被支配，使用與被使用，在智能世界里邊目前能承載的關(guān)系就是這樣的。而人工智能不等同于智能，可被支配，無自我意識。真正的人工智能是具備通用性的學(xué)習(xí)和實踐能力的，也就是與之接觸和搭配的人和物都會變得更智能，在這個過程中，人類制造人工智能是前提，能提供的功能與服務(wù)的場景也是既定的規(guī)則與限制，即人工智能的發(fā)展需要有一些規(guī)則規(guī)章來保護(hù)。

人工智能雖然具備人類思維的部分能力，能在各個場景實踐中體現(xiàn)超乎人類的協(xié)作能力，并在有效的人類工作協(xié)同中，延伸人類的大腦，擴(kuò)大人的智能，放大和代替人類腦力，作用不可估量。但人工智能同時也是人類的功能性主導(dǎo)產(chǎn)物，情感意志等方面無法匹敵人類，所以不會完全替代人類[11]。

4、AI引起的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新

第一次工業(yè)革命中，蒸汽機和紡織機的出現(xiàn)迫使農(nóng)民和手工業(yè)者成為廉價工人。短期來看，第一次工業(yè)革命對這些人造成了殘酷的傷害，但從歷史長遠(yuǎn)角度，對生產(chǎn)力的提高造成了巨大的貢獻(xiàn)。而那些因現(xiàn)代機器的出現(xiàn)而被迫離開傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)和傳統(tǒng)手工業(yè)的勞動者，在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)或服務(wù)業(yè)中找到了新的就業(yè)機會。第二次工業(yè)革命中，汽車取代了馬車，與馬車相關(guān)的一系列工作鏈都遭到了威脅，如馬匹飼養(yǎng)者、馬車夫、馬車商等。但新興起的汽車行業(yè)，在公眾普及后對汽車設(shè)計、汽車制造、汽車維修等一系列工作崗位需求巨大，創(chuàng)造出的產(chǎn)值和工作機會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過馬車行業(yè)。由此可見，科技革命雖然造成部分工作崗位的淘汰，但同時開辟了許多新的就業(yè)機會。大多數(shù)情況下，崗位不是消失了，而是轉(zhuǎn)變成了新的形式。

同樣當(dāng)前AI化浪潮傾向于生產(chǎn)力提高和經(jīng)濟(jì)增長，對部分勞動者產(chǎn)生了替代效應(yīng)，但是它在取代工作崗位的同時打開了全新的維度，造成行業(yè)間的創(chuàng)新，創(chuàng)造了新的就業(yè)空間。

這些就業(yè)機會有兩種形式，一種是原來工作行業(yè)內(nèi)部的工作轉(zhuǎn)變。如ATM機取代了銀行出納員的收付賬職能，但是據(jù)調(diào)查，美國全職銀行出納員的數(shù)量先是下降，隨后逐漸回升，并超過了原先出納員的數(shù)量。因為這些人不再是幫忙存款和收款，他們現(xiàn)在成為銀行各類業(yè)務(wù)的銷售員，因此需求量反而增加。而另一種是跨行業(yè)的工作轉(zhuǎn)換，也許未來會比較常見，如當(dāng)銀行業(yè)不再需要這么多客服人員時，他們可以轉(zhuǎn)移到服務(wù)行業(yè)等人類情感意志主導(dǎo)，需要人與人直接交流的工作。

5、個人發(fā)展與變革

在人工智能時代，重復(fù)性的、程序化的技能價值最低，幾乎完全可以由機器來完成；而那些基于經(jīng)驗的常識判斷能力、基于自身情感與他人互動的能力、審美能力和創(chuàng)造能力等以人類情感意志為主導(dǎo)的工作是很難被取代的，如演員、藝術(shù)家、音樂家、建筑師、護(hù)理工作者等。在AI成熟發(fā)展的未來，這些工作會成為稀缺并受人尊重的職業(yè)，能夠吸引更多轉(zhuǎn)型人員。

人類歷史上自古以來的協(xié)作分工，基本遵循著正金字塔的結(jié)構(gòu)模型。在現(xiàn)代商業(yè)體系中，處于金字塔頂層的少數(shù)的政治家、經(jīng)濟(jì)學(xué)家需要為整個經(jīng)濟(jì)活動的總體布局指示方向；稍下層的企業(yè)家則需要設(shè)計最符合自身企業(yè)需求的商業(yè)模式；這樣逐級向下，最底層的是從事簡單勞動的大多數(shù)人。事實上，若最低端人群從事的是非標(biāo)準(zhǔn)化的工作，本身對他們支出的成本就較低，他們往往難以被取代，因為優(yōu)化底層勞動者需要支付更高的硬件能本。相反，對于處于一定的管理層級，但從事的是軟性技術(shù)和流程方面活動的工作者往往工作易被自動化，如醫(yī)院的放射科醫(yī)師將來會被自動化技術(shù)取代。因此，即便是在金字塔中頂層的人，面對AI技術(shù)的沖擊，也需要重新適應(yīng)，如醫(yī)療影像系統(tǒng)能自動完成一些醫(yī)學(xué)影像的分析，醫(yī)生必須適應(yīng)與AI共同協(xié)作以提高診斷效率等。

因此，面對AI的發(fā)展，金字塔層級中享受了更高收益，但是增值率較低的中間階層會首先受到?jīng)_擊，取消了大量的中間代理人后，金字塔體系將變得更加扁平。杰瑞·卡普蘭曾提出一個解決AI帶來的工作轉(zhuǎn)換問題的方法——工作抵押。本質(zhì)上，這種方法是由政府、教育系統(tǒng)和雇主聯(lián)合提供保障的再培訓(xùn)機制。當(dāng)雇主希望使用AI替代人時，必須為他提供免費再培訓(xùn)的機會，并在培訓(xùn)結(jié)束后，為雇主工作一段時間。而這里的工作，是指不需要大量訓(xùn)練也很難被自動化的工作[12]。如司機被自動駕駛汽車替代后可重新培訓(xùn)成為按摩工作者，這個技能是比較容易掌握的，且未來自動駕駛汽車普及后，人們沒必要買車，可將省下來的錢用于享受按摩服務(wù)，因此按摩師的需求量就大大增多了。也就是說，金子塔結(jié)構(gòu)更多的是在現(xiàn)有基礎(chǔ)上進(jìn)行內(nèi)部調(diào)整。被調(diào)整的人不必勉為其難地從事更為復(fù)雜的決策和創(chuàng)作工作。因此，AI的發(fā)展可能會改變金字塔的社會分工，但是會使金字塔的結(jié)構(gòu)更加高效和穩(wěn)固。

對部分學(xué)習(xí)技能強的人，可以選擇用多種技能武裝自己，成長為復(fù)合型人才，這樣即使面對AI沖擊的調(diào)整，這些人也能很快適應(yīng)。如谷歌內(nèi)部的技術(shù)團(tuán)隊，大多采用扁平化管理，每個人職能靈活多變，能快速學(xué)會新的技能，并迅速適應(yīng)新的崗位。如技術(shù)管理者同時也是軟件開發(fā)者，代碼工程師同時也參與技術(shù)決策，因此，AI團(tuán)隊無論做什么轉(zhuǎn)型，都有合適的人員分配方式，這樣，受到的AI的沖擊也會較小。而這樣的人才管理體系在AI的發(fā)展下會越來越普及[13]。

但是，人才的成長結(jié)構(gòu)也是一個金字塔模型，先要從初級工作做起，經(jīng)過不斷的學(xué)習(xí)和經(jīng)驗累積，才能勝任中層管理者工作，最后以至高級管理者的工作。若AI直接取代了初級工作，那么人才豈不是少了發(fā)展所必需的磨練？因此，當(dāng)前教育體制也需要變革，需要從小注重高端教育，重視復(fù)雜培訓(xùn)、創(chuàng)造力培養(yǎng)的機會，從而未來可以培養(yǎng)出更多技術(shù)人才、藝術(shù)人才、管理人才等。而職業(yè)教育更應(yīng)注重培養(yǎng)人機協(xié)作的技能，拓展服務(wù)行業(yè)的人才培訓(xùn)[14]。

如此才能更好地適應(yīng)金字塔體系，并隨著社會協(xié)作分工的調(diào)整，快速靈活地調(diào)整人才需求體系，更好地面對AI的完全到來。

6、總結(jié)

AI目前逐漸走進(jìn)多處領(lǐng)域的真實應(yīng)用場景，并將之與商業(yè)模式緊密結(jié)合，在應(yīng)用的6個模式中發(fā)揮出巨大的價值，同時減少了部分產(chǎn)業(yè)對人力勞動的需求，造成了對勞動力的替代效應(yīng)。但不是所有工作都會被取代。那些基于經(jīng)驗的常識判斷能力、基于自身情感與他人互動的能力、審美能力和創(chuàng)造能力等由人類情感意志主導(dǎo)的工作是很難被取代的。AI化的浪潮打開了全新的維度，造成行業(yè)間的創(chuàng)新，開辟新的就業(yè)空間。當(dāng)AI沖擊初級工作者的崗位后，他們也不必勉強自己去做高級的決策、分析、藝術(shù)類等工作，可以從事一些服務(wù)行業(yè)中新的需要較少的培訓(xùn)便能很好掌握技能的工作。而學(xué)習(xí)技能強的人才可以通過不斷地學(xué)習(xí)，即使AI帶來崗位調(diào)整也能很快掌握新技能，適應(yīng)新工作要求，由此減弱AI的沖擊。另外，高級工作者也必須學(xué)習(xí)新技能，更好的利用新技術(shù)，去適應(yīng)AI的協(xié)作，來推動社會的進(jìn)步。

除此以外當(dāng)前教育體制也需要變革，需要從小注重高端教育，重視人得到復(fù)雜培訓(xùn)、創(chuàng)造力培養(yǎng)的機會，未來培養(yǎng)出更多的技術(shù)人才、藝術(shù)人才、管理人才等。而職業(yè)教育更應(yīng)注重培養(yǎng)人機協(xié)作的技能，拓展服務(wù)行業(yè)的人才培訓(xùn)。這樣才能更好地適應(yīng)社會金字塔體系，并隨著社會協(xié)作分工的調(diào)整，快速靈活地調(diào)整人才需求體系，更好地面對AI的完全到來。

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作者簡介：

胡玉晶，江蘇科技大學(xué)張家港校區(qū)商學(xué)院，研究方向：物流管理。

王雪情，江蘇科技大學(xué)張家港校區(qū)商學(xué)院，研究方向：物流管理。

黃穎， 江蘇科技大學(xué)張家港校區(qū)商學(xué)院副院長，研究方向：物流與供應(yīng)鏈管理。