生成式人工智能迎来大爆发，人类真的要失业了吗
去年夏天以来，以ChatGPT为代表的“生成式”人工智能系统接连问世，人们惊艳于它们的智能程度，但也对其未来发展产生担忧。这样的系统可以按需求生产内容，不仅威胁到人们的工作，还可能造成错误信息的激增。
StableDiffusion根据提示自动生成的画作，真假难辨。图源：https://stablediffusionweb.com/
就在10多年前，三位人工智能研究人员取得了一项突破，永远地改变了这个领域。
“AlexNet”系统通过从网上采集的120万张图像进行训练，识别出了从集装箱船到豹子等不同物体，其准确性远远高于以往的计算机。
这一壮举帮助开发人员阿莱克斯·克里泽夫斯基(AlexKrizhevsky)、伊利娅·苏茨克维(IlyaSutskever)和杰弗里·辛顿(GeoffreyHinton)赢得了名为ImageNet的年度神秘竞赛。它还展示了机器学习的潜力，并在科技界引发了一场将人工智能带入主流的竞赛。
从那时起，计算机的人工智能时代基本上在幕后形成。机器学习是一项涉及计算机从数据中学习的基础技术，已普遍应用于识别信用卡欺诈、提高在线内容和广告相关性等领域。如果说从那时起机器人就开始抢走人们的工作，那基本上也是在我们看不到的地方发生的。
现在不是了。人工智能领域的另一项突破刚刚撼动了科技界。这一次，机器在众目睽睽之下运行，它们可能终于准备好取代数百万的工作岗位了。
一个11月底发布的查询和文本生成系统ChatGPT，以一种科幻小说领域之外很少见到的方式闯入了公众的视线。它由总部位于旧金山的研究公司OpenAI创建，是新一波所谓的“生成式”人工智能系统中最引人注目的一种，这种系统可以根据要求生成内容。
如果你在ChatGPT中键入一个查询，它将以一段简短的段落作为响应，列出答案和一些上下文内容。例如，你问它谁赢得了2020年美国总统大选，它会列出结果，并告诉你乔·拜登何时就职。
ChatGPT界面。
ChatGPT使用简单，能够在瞬间得出看起来像人类生成的结果，有望将人工智能推入日常生活。微软向OpenAI(由AlexNet创始人苏茨克维联合创立)投资数十亿美元的消息，几乎证实了这项技术将在下一阶段的人工智能革命中发挥核心作用。
ChatGPT是一系列日益引人注目的人工智能公众展示的最新例子。另一个OpenAI系统，自动书写系统GPT-3，在2020年年中发布时震惊了科技界。其他公司的所谓大型语言模型紧随其后，去年扩展到图像生成系统，如OpenAI的Dall-E2、来自StabilityAI的开源StableDiffusion和Midjourney。
这些突破引发了人们争相寻找这项技术的新应用。数据平台ScaleAI首席执行官亚历山大·王(AlexandrWang)将其称为“应用案例的寒武纪大爆发”，将其比作现代动物生命开始繁荣的史前时刻。
如果计算机可以编写和创建图像，那么在正确的数据训练下，还有什么是它们无法生成的吗?谷歌已经展示了两个实验系统，可以根据简单的线索生成视频，还有一个可以回答数学问题。StabilityAI等公司已将这项技术应用于音乐。
这项技术还可以用于向软件开发人员建议新的代码行，甚至整个程序。制药公司梦想着用它以更有针对性的方式合成新药。生物技术公司Absci本月表示，已经利用人工智能设计出了新的抗体，可以将一种药物进入临床试验所需的大约四年时间缩短两年多。
但随着科技行业竞相将这项新技术强加给全球受众，人们需要考虑潜在的深远社会影响。
例如，让ChatGPT以12岁孩子的风格写一篇关于滑铁卢战役的文章，你就能让一个小学生的家庭作业手到擒来。更严重的是，人工智能有可能被故意用来产生大量错误信息，还可能会自动取代大量工作，远远超出最容易躺枪的创造性工作。
微软人工智能平台主管埃里克•博伊德(EricBoyd)表示：“这些模型将改变人与电脑互动的方式。它们将以一种前所未有的方式理解你的意图，并将其转化为计算机行为”。因此，他补充说，这将成为一项基础技术，“涉及几乎所有现有的东西”。
可靠性问题
生成式人工智能的倡导者表示，这些系统可以提高工人的生产力和创造力。微软称，公司旗下GitHub部门的软件开发人员，已经使用一个代码生成系统生成了40%的代码。
谷歌研究科技对社会影响的高级副总裁詹姆斯•马尼卡(JamesManyika)表示，对于任何需要在工作中提出新想法的人来说，这类系统的输出可以“解锁思维”。它们内置在日常软件工具中，可以提出想法、检查工作，甚至生成大量内容。
然而，尽管生成式人工智能易于使用，并有可能颠覆很大一部分科技领域，但对构建这项技术并试图在实践中应用的公司，以及许多可能在不久之后在工作或个人生活中遇到这项技术的人，都构成了深刻的挑战。
最重要的是可靠性问题。计算机可能会给出听起来可信的答案，但人们不可能完全相信它们说的任何话。其通过研究大量数据，根据概率假设做出最佳猜测，却不能真正明白它产生的结果。
圣菲研究所教授梅兰妮·米切尔(MelanieMitchell)表示:“它们对一次谈话之外的事情一无所知，无法了解你，也不知道词语在现实世界中意味着什么。”它们只是针对线索，产生大量听起来有说服力的答案，是聪明但无脑的模仿者，无法保证它们的输出不只是数字幻觉。
已经有事实展示，这项技术如何产生看起来有模有样但实际不可信的结果。
例如，去年年底，Facebook母公司Meta展示了一个名为Galactica的生成系统，它是根据学术论文进行训练的。人们很快发现，这个系统会根据要求发布乍一看可信但实际上是虚假的研究，导致Facebook在几天后撤回了系统。
ChatGPT的创建者也承认其有缺点。OpenAI表示，系统有时会给出“无意义”的答案，因为在训练人工智能时，“目前没有真相来源”。OpenAI补充说，使用人类直接训练它，而不是让它自己学习（这一种被称为“监督学习的方法”，可以由训练资料中学到或创建一个模式，并依此模式推测新的实例）并不奏效，因为系统通常比人类这个老师更善于找到“理想答案”。
一种潜在的解决方案是在生成系统的结果发布之前提交合理性检查检查。马尼卡说，谷歌的实验性LaMDA系统于2021年宣布，对每个线索提出了大约20种不同的响应，然后评估每种响应的“安全性、毒性和合理性”。“我们打电话去检验，看看这是真的吗?”
然而，斯坦福大学计算机科学副教授珀西·梁(PercyLiang)表示，任何依赖人类来验证人工智能输出结果的系统都存在问题。他说，这可能会教会人工智能如何“生成具有欺骗性但看上去可信的东西，实际上可以愚弄人类”。“事实是，真相难以捕捉，而人类并不擅长于此，这可能令人担忧。”
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而这项技术的支持者说，有一些实用的方法可以使用它，而不必试图回答这些更深层次的哲学问题。微软联合创始人保罗•艾伦(PaulAllen)创立的人工智能研究所A12的顾问兼董事会成员奥伦•埃齐奥尼(OrenEtzioni)表示，就像互联网搜索引擎既能提供有用的结果，也能提供错误的信息一样，人们将设法最大限度地利用这些系统。
他说：“我认为消费者只会学会使用这些工具来造福自己。我只是希望这不会让孩子们在学校作弊。”
但让人类去猜测机器生成的结果是否准确，可能并不总是正确的答案。研究人工智能应用的科技行业组织“人工智能伙伴关系”首席执行官丽贝卡•芬利(RebeccaFinlay)表示，在专业环境中使用机器学习系统已经表明，人们“过度相信人工智能系统和模型得出的预测”。
她补充说，问题在于，“当我们与这些模型互动时，人们会将结果对于人类有何意义的不同方面灌输给它们”，这意味着他们忘记了系统并没有真正“理解”他们所说的话。
这些信任和可靠性问题，为不良行为者滥用人工智能提供了可能。对于任何故意试图误导的人来说，这些机器可能成为虚假信息工厂，能够生产大量内容，淹没社交媒体和其他渠道。在正确的例子训练下，它们可能还会模仿特定人物的写作风格或说话声音。
埃齐奥尼说：“制造虚假内容将非常容易、廉价和普遍。”
StabilityAI负责人伊马德•穆斯塔克(EmadMostaque)表示，这是人工智能普遍存在的一个固有问题。他说：“这是一种人们可以道德或不道德地、合法或非法地、符合伦理地或不符合地使用的工具。坏人已经拥有了先进的人工智能。”
他声称，唯一的防御措施就是尽可能大规模地推广这项技术，并向所有人开放。
这在人工智能专家中是一个有争议的解决方案，他们中的许多人主张限制对底层技术的使用。微软的博伊德表示，其“与我们的客户合作，了解他们的用例，以确保人工智能在这种情况下真的是一个负责任的用途。”
他补充说，微软还会努力防止人们“试图欺骗模型，做一些我们真的不想看到的事情”。微软为其客户提供工具，扫描人工智能系统的输出，以查找他们想要阻止的冒犯性内容或特定术语。
微软此前经历了惨痛的教训，认识到聊天机器人可能会失控：聊天机器人Tay在发表种族主义和其他煽动性言论后，不得不在2016年被匆忙召回。
在某种程度上，技术本身可能有助于控制新人工智能系统的滥用。例如，马尼卡表示，谷歌已经开发了一种语言系统，可以以99%的准确率检测出语音是否为合成。他补充说，谷歌的任何研究模型都不会生成真人的图像，从而限制了所谓深度造假的可能性。
人类的工作面临威胁
生成式人工智能的兴起，也引发了关于人工智能和自动化对就业影响的又一轮争论，这已经是一个老生常谈的话题。机器会取代工人吗?或者，通过接管重复性工作，它们会提高现有工人的生产力，并增加他们的成就感吗?
最明显的是，涉及大量设计或写作元素的工作面临风险。当StableDiffusion在去年夏末问世时，它对即时图像与提示相匹配的承诺，让商业艺术和设计界不寒而栗。
一些科技公司已经在尝试将这项技术应用于广告，其中就包括ScaleAI，其已经在广告图像方面训练了一个人工智能模型。王说，借助这个工具，小零售商和品牌可以得到专业的包装图像，而此前为产品拍摄此类图像价格高昂，他们无法负担。
Dall-E2解释生成原理的视频截图
这可能会威胁到内容创造者的生计。穆斯塔克说：“它彻底改变了整个媒体行业。世界上每一个主要的内容提供商之前都以为他们需要一个元宇宙策略：他们需要的是一个媒体生成策略。”
据一些面临失业的人说，这不仅仅事关生计。当歌手兼词曲作者尼克·凯夫看到ChatGPT写的听起来像他自己作品的歌曲时，他惊呆了。他在网上写道：“歌曲产生于痛苦，我的意思是，它们是基于人类复杂的、内在的创作斗争过程，而据我所知，算法是没有感觉的。数据没有感知。”
对科技持乐观态度的人相信，科技会放大而不是取代人类的创造力。斯坦福大学的梁说，有了人工智能图像生成器，设计师可以变得“更有野心”。“你可以创建完整的视频或全新的系列，而不仅仅是创建单个图像。”
版权制度最终可能发挥重要作用。应用这项技术的一些公司声称，出于“合理使用”，它们可以自由地使用所有可用数据来训练自己的系统。“合理使用”是美国的一项法律例外，允许有限度地使用受版权保护的材料。
其他人不同意这个说法。盖帝图像和三名艺术家上周在美国和英国对StabilityAI和其他公司提起诉讼，指控这些人工智能公司肆意使用受版权保护的图像来训练其系统，这是这一领域首个法律诉讼。
一名代表两家人工智能公司的律师表示，这个领域的所有人都已准备好应对诉讼，这是为这个行业制定基本规则不可避免的一步。对科技行业而言，围绕数据在训练人工智能方面作用的争论，可能会变得与智能手机时代初期的专利战一样重要。
最终，为人工智能新时代设定条款的将是法院，甚至是立法者，如果他们认为这项技术打破了现有版权法所基于的旧假设的话。
在那之前，随着计算机竞相吸收世界上更多的数据，生成式人工智能领域迎来了自由狩猎的季节。
原标题：《生成式人工智能迎来大爆发，人类真的要纷纷失业了吗？》
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深度｜人工智能让我们失业不，这取决于我们自己
“人工智能影响就业”？改变正在发生，只是大多数人感知不到；但只要用心，我们就能发现“危机”中蕴藏的“机会”。
本文主要交流2个问题：
“人工智能会带来很严重的失业问题”，是不是真的？如果（部分）是真的，对我们个体来说，有什么具体的解决方案？看到这条消息时，我内心是很不舒服的。
这位朋友，可能看了很多“人工智能会导致失业”相关的报道，并受到了影响；我个人认为，公众媒体或大V在传播这些信息的时候，不能为了吸引眼球而引发焦虑恐惧；不能只说事物的这一面（危险和弊端），而不强调事物的另一面（希望和出路）。
一、“人工智能导致失业问题”的可信度先看最近2年的一些公开数据：
世界经济论坛发布报告《工作的未来》：截至2020年，全球15个主要经济体，将净损失510万个工作岗位（新增200万个，但被替代710万个）。花旗银行联合牛津大学发布报告《TECHNOLOGYATWORKv2.0》：中国77%的工作将会被机器人代替（这个数字，美国是47%，英国是35%）多位国际/国内名人：10~30年后，50%工作岗位将会被替代。这些预测，成为现实的可能性有多大呢？其实，在一些行业，人工智能“已经”在替代人工了，只是我们很难感知到。
美国高盛纽约总部，现金股票交易柜台的交易员数量，从2000年巅峰期的600名，下降为如今的2名，其余工作均由机器人包办。美国沿海联邦信用合作社，已经用机器人替代了40%的雇员；在其下属的16家分行中，“个人柜员机”被全面启用。日本富国生命保险公司，正式“录用”了34名智能机器人，负责公司的保险理算业务，公司34名理算员（占理赔部的30%）因此将在3个月后正式“下岗”。以上只是一些个案，那整体的看，什么类型的职业，更容易被人工智能替代呢？
3个关键词：低时薪、中技能、非顶级。
1、低时薪2016年12月20日，美国白宫在报告《人工智能、自动化及经济》中认为，时薪低的工种将受到人工智能技术的冲击最大。美国白宫经济顾问委员会（CEA）把职业按薪资水平排序，发现——
每小时工资低于20美元的工作中，83%将受到自动化技术的压力。相比之下，每小时工资在20至40美元的工作中仅有31%将受到自动化技术的威胁，这个比例在每小时工资40美元以上的工作里只有4%。2、中技能在高技能、中技能、低技能，三类工种划分中，哪个更容易被人工智能所替代？
我们本能的第一反应，可能回答“低技能”，但其实，类似护工这种看起来“低技能”的工作，反而可能是高时薪的工作（特别在欧美），而且，这种工作用AI来实现的难度大、投入产出比太低，资本短期内也不愿意投入。
3、非顶级有观点认为，人工智能替代不了艺术/创意类的职位，因为人工智能没有情感、没有幽默感等等，但我个人认为，现在是这样，但未来一定会有变化。因为
越来越多的科研机构和AI公司，正在攻坚“情感”、“意识”等难题。我作为AI行业一线工作者，已经亲眼看到，越来越多的AI创业公司，在有意识的大量招募“文科背景”的人工智能产品经理。因为纯理性的思考，已经hold不住面向复杂人机交互的AI产品了，需要有跨领域的背景支撑，特别是体系化的知识储备，比如心理学、语言学等。因为AI行业人才需求以及其他社会因素，未来人类教育会更重视“非理工科”的专业人才培养。所以，未来几乎一定会有人文艺术领域的人才，将专业背景和AI结合，创造出令人惊叹的、具备人文艺术气质的AI产品。
而且，现在“已经”有些苗头了，比如，去年红极一时的Prisma
Prisma是一款化腐朽为神奇的修图App，利用人工智能算法，将普通的生活照片一键变成艺术大咖的画风，比如毕加索，梵高甚至是漫威风。
还比如，2016年，日本名古屋大学某项目团队开发的人工智能程序，以“人工智能以自己的兴趣写小说”为内容所写的科幻小说居然通过了“星新一文学奖”初选，该团队雄心勃勃地表示，他们有信心在两年内开发出能独立编写成熟小说的人工智能。
所以，我个人的判断是，长期来说，在任何一个领域（即使是文化/艺术/创意类），AI都会让二流的人才失业。当然，顶级的人才还是很安全的。
综上，人工智能会导致失业问题吗？我个人倒不担心这个问题，因为这几乎是必然，我反而担心的是，大家现在太安逸，没有契机去主动拥抱变化、做先知先觉者（最好别做后知后觉、甚至不知不觉者）。
人工智能就像一列火车，没来的时候，你苦苦期盼；终于来了，然后呼啸而过，把你抛在身后……打给比方，还记得我们教长辈们用智能手机时，彼此的心态吗？10~20年后，我们之中的很多人在使用机器人时，可能也会需要下辈人的帮助。
说了这么多，但其实我个人并不绝望，因为我知道，我们还有出路。
二、适合我们个体的解决方案先来看2个数字——
1、方向：新增职位在哪里1）人工智能相关“新行业”带来的“新职位”
“自然语言处理工程师”、“语音识别工程师”、“机器人道德/暴力评估师”。经济学人报道，2017年，硅谷出现“训机师”岗位——高科技公司雇佣诗人、喜剧演员帮助聊天机器人设计优雅有趣的对话。“研究人工智能如何影响就业问题”，本身已经成为了一个职位；而且，研究人工智能和社会、法律、伦理、安全等问题，在欧美已经在被广泛深入讨论了，而在国内是刚起步。2）其他行业“旧职位”的“人工智能化”（升级/细分版）
产品经理—>人工智能产品经理；互联网媒体—>AI领域的垂直媒体；TMT投资—>“专注于AI领域”的投资；特别想说明的是，虽然大多数保安、翻译会被人工智能取代，但剩下的少数人，可能收入会更高，特别是垂直领域的AI顾问——会运用AI技术或产品的垂直领域专家，因为“AI+人工”会是未来很长一段时间内的AI产品应用形态。3）人工智能激发出人性角度的更多需求，导致某些“旧职位”的需求量变大。
更多的闲暇时间，一方面，会导致娱乐、游戏、内容方面的需求变大；另一方面，也很可能导致更多的身体或心灵方面的问题，使得健康或自我精神提升方面的需求被放大。APP试玩员；叠衣师。2、目标：AI时代的成才标志AI时代，我们必须成为“各自细分领域最前沿的专家”。
这是因为：
1）人类研究的领域，已经在不断的细分、细分、再细分，比如人工智能，可以分为自然语言处理、计算机视觉、机器学习、深度学习等等
自然语言处理下面，又可以细分——
这每一个模块，里面还有很多层级内涵，暂不赘述了。
2）如前所述，长期来说，在任何一个领域（即使是文化/艺术/创意类），AI都会让二流的人才失业。
3）AI时代有两大重要特质：高维+突变
高维，意思是说，我们1年的工作产出，可能在瞬间被“高维”的人或产品所吞噬……。比如，有的人工智能产品经理最近告诉我，针对一个AI产品形态，他曾研究了1年，然后突然发现，自己做的这个事情是没有意义的（因为使用场景等各种问题，导致做不成；其实整个行业都是这样，并不是他个人的能力问题。）
不仅是产品设计，在技术方面也一样，下图是傅盛最近一篇文章的截图，大家可以感受下：
突变，意思是说，类比基因突变，AI行业（产品/市场）变化太快，而且是大调整。最多6个月，如果不去接触一线的情况，就会突然发现自己不熟悉市场了。
这些，意味着我们个体必须要站到行业最前沿，否则可能一眨眼就被“高维突变”覆盖了。
总之，要让自己成为细分领域的专家，把长板拉得足够长、门槛足够高、成为细分领域的No.1。即使是行业最牛的大佬在你面前，你也有底气跟他们分享你的干货。
3、关键：AI时代人才的核心特质1）人文素养和灵魂境界
由于前文说的AI时代两大特质“高维+突变”，所以我们个体需要有思想源头，才能不断的冒出自己的垂直领域的独到认知。
我个人甚至认为，一个产品，本质是其公司、设计者灵魂能量层次的外化；精神层次高的团队，才可能做出跨时代的AI产品。
2）类机器学习思维方式
举个具体的例子，对于聊天对话类产品功能（比如图灵机器人、微软小冰），人工智能产品经理们需要看大量的对话数据，然后才能体悟出产品模型和需求逻辑，而很难一开始仅凭自己的思维能力就推导出正确的产品需求。
另外一个角度阐释是，判断战略或产品方向的能力，未来会更重要。如果一个公司过于务实和谨慎，希望在立项之前就明确会怎么一步一步去做、能有多大的收益，那么可能会发现自己“无事可做”了。
3）跨界合作沟通能力
人工智能时代，最终成功的产品，必然是不止一个领域的知识交集；这要求我们需要有极强的沟通能力、理解能力、协作能力等等。我们不仅需要听得懂对方在说什么；也需要能用对方听得懂的语言表达自己的意思。
举个例子，现在各AI技术公司寻找合作方时，最大的困难并不是找到有意愿的对象，而是找到一个双方都认可的切入点。一方面，合作方（需求方）也不知道自己要什么，甚至会提出过于天马行空的想法；另一方面，AI技术公司很难深入理解对方行业场景的实际情况，提出的方案容易被认为“体验优化程度太小”或“市场想象空间太小”。
并且，这在另一方面意味着，AI时代的学习成长机制会有很大变化。
所谓“读万卷书不如行万里路；行万里路不如阅人无数；阅人无数不如明师指路”。未来，由于知识信息的急剧膨胀，仅凭个体的读书消化，根本满足不了实际的需要，向别人请教交流（明师指路），会是更重要的成长路径。
总之，跨界沟通能力的重要性，在人工智能时代会被放大十倍。
4、路径：我们具体可以怎么做1）先上船
特别对于互联网行业人才，目前是转型到AI的最佳时机；一方面，各AI公司都非常缺人，面试门槛非常低，只要你的背景有一点点的相关性，都很可能拿到面试机会的；并且，如果你非常有潜力，各公司也更愿意给机会培养你。
而这时，对于个体来说，最重要的是降低姿态（甚至收入预期），愿意从最基础的职位甚至兼职做起，至少未来还有机会内部转岗。
举个例子，我有个朋友，从澳洲回国，非常希望进入AI行业，但没有任何背景，连互联网的背景都不能算多，但她愿意从某AI公司的一个非常非常基础的职位做起，收入从之前年薪几万澳元，变成月薪几千块钱；甚至，由于她已经是外籍人士，刚入职公司时办理不了正式的手续，只能拿实习生的工资待遇；而这些，她都愿意接受。并且，她不仅非常认真的做好每一个具体任务，还主动的做一些非本职工作、勤于思考，1个月不到，公司同事就发现她的“不一样”之处，有点“屈才”了。这种人才，未来一定会有很好的发展。——但是，我相信，更多的人在一开始，就会因为待遇太低而拒绝这个机会，同时也给自己关上了这扇窗。
另外，我也希望大家能有紧迫感，因为历史性的机会不会一直存在，任何事物都有“时间窗”，比如人工智能产品经理，还有1~2年行业真空期，等有更多的人意识到这个方向，等有2CAI爆款产品出现的时候，可能已经晚了，至少享受不到红利期的收益了。
当然，最近有很多朋友表达，他们也愿意不考虑起薪水平，只要能进入AI公司，有个学习机会就好。但是，其实他们之间也是互相竞争的，这时，大家需要明白——
2）“感兴趣”不是一个形容词，而是动词
关键不是有多么兴奋，而是兴奋过后，具体做了什么。
比如，是否能完成（不限于）以下所有资料清单：
还比如，参加各种线上/线下的课程或分享（比如集智俱乐部的AI视野/AI学园课程等）、体验各种AI/机器人产品、找到自己感兴趣的人/事/技术/产品，逐个深入dig研究。
最终是需要形成自己的独到见解，最好形成文档。
总之，说“我对AI很感兴趣”很好，但还不够。更重要的是，用具体的行动和坚持，来自己给自己背书，让别人无法拒绝你的踏实和用心。
“人工智能影响就业”？改变正在发生，只是大多数人感知不到；但只要用心，我们就能发现“危机”中蕴藏的“机会”。
#专栏作家#hanniman，微信公众号/知乎/在行“hanniman”，人人都是产品经理专栏作家，前腾讯产品经理，现图灵机器人VP；专注于人工智能领域的产品化研究，关注人机交互（特别是语音交互）在手机、机器人、智能汽车、智能家居、AR/VR等前沿场景的可行性和产品体验；分享人工智能领域的原创干货。
本文原创发布于人人都是产品经理，未经许可，不得转载。
人工智能会造成大面积失业吗全国政协这个调研给出了答案
2019年的风口行业
除了大家耳熟能详的5G、区块链、互联网
还有一个便是人工智能（AI）
可不同于5G、区块链的是
人工智能的发展带来的是技术的进步
还有无数人的焦虑
也因此，产生了一场辩论题
辩题
人工智能是否会对劳动就业造成不利影响？
正方：会
VS
反方：不会
人工智能将造成大面积失业并导致社会动荡，同时还将加剧社会不平等，拉大掌握技术和资本的人与其他之间的财富差距。
人工智能将在众多领域赋能人类，创造更高的生产效率，使人们有更多精力从事具有创造性和挑战性的工作或者享受闲暇。
其实
还有一种更中立的看法
AI将替代一部分工种，但并不会造成大面积失业，而且在替代的同时还会创造新的工作。
不管你是正方还是反方
不管你是不是中立
你都没有办法阻止人工智能的发展
因为人工智能的时代
已经到来！
人民政协网
2019年10月14至20日，全国政协副主席何维率队，人口资源环境委员会和农工党中央组成联合调研组，就“人工智能发展对劳动就业的影响”开展专题调研。
[[311779]]
调研组在江苏省调研
调研组在京听取了工业和信息化部、教育部、人力资源和社会保障部相关部门负责人情况介绍，并与有关专家学者、企业负责人座谈，而后赴江苏、广东两省开展实地调研，深入昆山、南京、广州、佛山、东莞、深圳等地的人工智能研发制造和应用企业、科研院所和职业学校了解实际情况，听取有关方面意见建议，力图揭开人工智能的神秘“面纱”并寻找应对之策。
[[311780]]
这场长达一周的调研
委员们都有哪些看法、成果和建议？
跟着商商来看一看吧~
人工智能技术发展是大势所趋
“
通用人工智能技术的成熟还需要一个相当长的时期，大可不必谈人工智能就色变或拒绝接受人工智能，人工智能技术发展是大势所趋。在人工智能产业发展方面，江苏省和广东省都有不俗的“战绩”。调研组一路走来，人工智能技术应用企业都对智能化改造带来的生产率的提高和成本的降低感触颇深。
全国政协委员、北京能源集团有限责任公司总工程师关天罡：
商业主导的人工智能是人们为了降低经济运行成本、提高生产效率而研发的新技术。用技术进步取代或部分取代人的劳动，来完成某些传统上需要人来完成的工作，是不可避免的趋势，是人类社会发展的一个方面，也是技术进步本身的追求之一，而这样一种追求已然成为经济社会发展的新动力。
全国政协委员、华东师范大学人口研究所所长丁金宏：
人工智能就业替代因应了我国的劳动力收缩，从这个意义上来讲，以机器红利替代劳动力红利的时代已经到来。“未来一段时期，随着人口转变和人口老龄化形势向纵深发展，我国新增劳动力规模更是将逐年减少。积极促进国民经济智能化，能够有效缓解老龄化背景下的劳动力供给压力。
全国政协人口资源环境委员会副主任，中国计划生育协会党组书记、常务副会长王培安：以往的技术进步，主要触及的是体力劳动，以人工智能为标志的技术进步，还将广泛触及与认知和交往相关的工作，因而确实会对人类社会产生更加深刻的影响。但其实，在这个意义下的通用人工智能技术的成熟还需要一个相当长的时期，大可不必谈人工智能就色变或拒绝接受人工智能，人工智能技术发展是大势所趋。
过程局部且渐进结果温和而积极
“
其实，从全国来看，人工智能发展对就业的影响也十分有限。
2018年，广东省人力资源和社会保障厅专门开展了相关调研，选取10个城市对企业和员工进行问卷调查，将近74%的被调查企业的员工人数没有产生影响或变化在5%以内。江苏省的就业情况也同样稳定。其实，从全国来看，人工智能发展对就业的影响也十分有限。
全国政协常委、人口资源环境委员会主任李伟：
当前的人工智能仍属于弱人工智能阶段，只能在特定的任务上表现出一些超出人类的智能水平，新技术也在创造大量的就业机会。而且，虽然很多情况下计算机替代人类劳动在技术上是可行的，但这并不意味着它会发生，包括经济、法律和政治等在内的多种因素将大大延缓这一进程。
全国政协常委、民革中央常委兰云升：
所以，相较于忧心忡忡，我们现在更应该做的是不断研究和认识人工智能在不同地区、不同行业等方面对劳动就业的差异化影响与其深远、多元的系统性影响，从而优化相应的政策设计。
“奇点”引巨变未雨先绸缪
“
虽然目前人工智能的发展对就业的影响有限，但我们仍需站在现在看未来。
“这不仅因为人工智能技术的就业补偿效应一般要通过较长时期才能显现，更是因为人工智能技术突变‘奇点’何时到来难以预测，一旦实现突破性发展，对就业将带来巨大挑战。”人力资源和社会保障部就业促进司副司长刘刚表示。
全国政协委员、中国集团公司促进会副秘书长严慧英：
应持续关注替代总量的压力。从区域看，劳动力输出地更需要关注。制造业集中的用工大省，自动化程度高，伴随人工智能技术更多使用，传统岗位减少，劳动力回流是必然，就业压力也将同步回传，劳动力输出地将会承压。从行业看，近中期制造业的就业将是焦点，但长远看服务业变化更需关注。从企业规模看，大中型企业人工智能的应用普及速度更快，规模更大，劳动力替代将率先发生。
农工党中央参政议政部部长王素芳：
人工智能对劳动就业的影响，除了替代和冲击，更重要的将是改变与重塑。人工智能将引发技能要求的质变，未来大量工作需要人机协作，对劳动者专业性、协作性要求更高，技术技能型人才需求更加迫切。而有关调查数据显示，我国人工智能人才缺口超过500万，技术工人占全部就业人员的比重约为20%，高技能人才只占6%，随着中低端岗位逐步减少，大龄低技能劳动者转岗再就业难度将不断加大。
全国政协委员、中国人口与发展研究中心主任贺丹：
人工智能的快速发展，使一些在知识和技能起点上占据优势的群体在劳动力市场上的竞争力得到强化，而一部分群体可能会被长期甚至永久性地排除在劳动力市场之外。财富向资本和技术拥有者、向知识技能人才聚集的趋势将有所加剧，劳资之间、不同劳动者之间收入将有所分化，差距会拉大。”同时，劳动力市场分化也将加剧，供求变化导致的薪酬待遇差距也会加大：紧缺人才的薪酬水平将不断上升，而被技术替代、又无法进入新领域的困难人员，将被迫寻求更低端的工作岗位，收入将会减少。
中国人口与发展研究中心研究员王钦池：
就业形态的变化对社会保障体系也提出了更高的要求。人工智能的普遍应用，在解放生产力的同时，也将改变对就业和岗位的传统定义。不固定时间、地点和雇主的灵活就业将在社会总就业中占据更大的比重。这对于社保资金的筹集以及社会保障待遇标准的制定带来很大的挑战。
做好应对消极影响的政策储备
“
如果没有合理的政策、制度保障，技术革命就容易演变出工人砸机器的‘卢德运动’。全国政协人口资源环境委员会副主任，中国计划生育协会党组书记、常务副会长王培安表示：这就需要我们加强系统研究和政策储备，深入研究人工智能带来的就业结构、就业方式转变以及新型职业和工作岗位的技能需求，及时分析产业变化趋势，加强教育、就业、产业、社会保障政策顶层设计，推动就业结构优化与经济转型升级、产业结构调整、教育体系改革相协调。
委员们认为，应首先推进就业政策升级，建立就业影响评估机制。在实施产业转型升级、智能制造等重大工程时，同步评估对就业影响，准确识别潜在受影响的群体，同步制定涉及劳动者的分流安置方案。同时，引导发展就业友好型技术。加快对危险、繁重、环境恶劣等工作任务替代技术的研究和应用，为劳动者营造安全、舒适的就业环境。积极发展有利于降低社会就业门槛的智能应用技术，特别是人机协同技术，为弱势人群进入劳动力市场创造条件。
中国发展研究基金会副秘书长俞建拖：
还应拓宽技术补贴资金的使用范围。各地技术改造补贴和机器换人补贴政策，可以更多用于帮助被替代职工的技能培训和转岗安置。同时，建立和完善人工智能治理体系，鼓励和支持普通劳动者参与人工智能治理和大力发展服务业，为受人工智能直接影响行业所置换出的劳动力提供就业机会等建议。
全国政协常委、中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任谭铁牛：
推进服务保障升级也是委员们重点关注的领域。建议密切关注技术发展趋势，强化岗位推荐、职业指导与职业咨询等服务，落实各项就业创业扶持政策，帮助劳动者尽快实现转岗再就业。
全国政协常委、民革中央常委兰云升：
完善收入分配机制，加强高收入者个人所得税征管，完善再分配政策，增加低收入劳动者收入，扩大中等收入者比重，缩小收入分配差距。
全国政协委员、中国人口与发展研究中心主任贺丹：
还应做好兜底保障工作，研究完善适应新就业形态的劳动用工和社会保障政策，健全就业援助制度，适时向受影响群体发放基本生活费，确保暂时失业不对家庭和劳动者生活造成大的冲击。同时，完善社会保险机制，建立兼顾公平与效率的适应灵活就业形态的社会保险金征缴和发放制度。
全国政协常委、人口资源环境委员会主任李伟：
推进监测预警升级工作也要同步推进。建立适应智能时代经济社会特点的就业评估、统计、监测制度，综合运用大数据等技术手段，及时分析研判人工智能发展对就业影响情况；对大规模应用智能机器的重点地区、行业企业，加强岗位变化监测，健全失业预警机制，做好风险预案和政策储备。
优质劳动力供给有赖“智能”教育体系
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2017年全球新兴人工智能项目中，中国占51%，数量已经超越美国，但全球人工智能人才储备方面，中国却只有5%左右。全国政协委员、中国人口与发展研究中心主任贺丹：
建议缩短基础教育年限，扩大义务教育范围，将小学教育年限由6年缩短到5年，将高中阶段纳入义务教育范围。提高职业教育地位，发展适合每个人的教育体系。进一步改革高考方式，逐步扩大高等职业院校自主招生范围，改善生源质量。同时，充分发挥企业办学培训积极性，发展开放灵活的教育。加快构建以产业需求为导向、产学研用结合的人工智能人才培养体系，构建更加开放灵活的教育体系。
全国人大常委会委员、农工党中央专职副主席杨震：
呼吁构建适应未来的教育体系。强化数学、物理等基础学科培养，逐步将人工智能、计算机编程等知识纳入小学教学课程，在初高中普及信息处理课程。高等教育体系完善研究型人才和技能型人才、复合型人才和专门型人才培养的分工，紧密对接市场发展方向和企业实际需求，调整优化学科专业。
全国政协委员、中国集团公司促进会副秘书长严慧英：
未来的教育还应重视培养更多机器做不到的能力，比如创造力、审美、价值判断和同理心等，强化人的比较优势。建立适应智能时代的终身学习和就业培训体系，重视对传统产业工人技能升级培训，使其具备人机协作能力和生产性服务业业务能力，引导就业结构向新兴业态和第三产业转移。
全国政协委员、华东师范大学人口研究所所长丁金宏：
建议创新和完善职业资格认证机制，在推进放管服的同时，鼓励更多企业和社会组织提供职业认证服务，及时响应市场需求。
全国政协人口资源环境委员会副主任，中国计划生育协会党组书记、常务副会长王培安：加强面向大众的科普教育，培养鼓励支持创新的社会基础，消除对人工智能的误解和恐惧，使人工智能走向理性发展。
人工智能的隐私、伦理与法制之殇
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随着人工智能的发展，人机对话、语音合成的应用越发深入。我们现在的技术可以做到只要录下一个人说过的50句话，就可以把他的声音合成智能语音，可以和人智能对话……”科技公司负责人说的是技术方面的优势，李伟却听出了隐私和法律方面的风险。李伟
那如果我和你们的智能机器人对话被多次录音，是不是就能复制出我的声音？这样的话我就有了被‘冒名顶替’的风险。
严慧英
在我并不知情的情况下，你采集了我的影像，但我并没有同意你这样做，这算不算侵犯隐私？
全国政协人口资源环境委员会副主任，中国计划生育协会党组书记、常务副会长王培安：人工智能科技公司应当成为道德主体，科技企业应当坚守良知和向善的底线，政府及相关方面也要加快制定人工智能道德伦理准则，积极推动人工智能领域立法，发展负责任的人工智能。
全国人大常委会委员、农工党中央专职副主席杨震：
建议用完善人工智能法律法规和社会治理体系强化对人工智能发展的规范。一是完善数据所有权和使用权法律，出台法律法规明确数据所有权和使用权的法律边界。二是加强隐私保护，出台专门的隐私权保护法律法规，明确隐私权概念及范畴。三是尽快出台法律法规，约束人工智能生产者、设计者的行为，解决人工智能产品侵权行为发生后的责任归属这一关键问题。
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委员们说了这么多
你是否听明白了？
商商做个总结，其实就是
人工智能是场大势所趋的技术革命
对就业会有一定影响
但是，为了人工智能更好地得到发展
国家有望从政策储备、教育体系、法制体系
等各个方面发力
促进这场技术的变革和发展
期待
我们的人工智能时代！
人工智能的普及，真的会提升失业率吗
据外媒报道，在WorldEconomicForum2018年的“工作的未来”报告中显示，机器学习（包括AI的核心应用）未来将让7500万份工作消失，但也会创造1亿3000万份新的工作。
那回到智能领域，可以发现，过去我们在印刷书本、刊物时，如果没有智能视觉检测系统，可能会出现白页、褶皱、错页、错字等问题，导致出品质量参差不齐。如今，我们只需要通过视觉智能检测系统就可以识别人力不可预知的错误，大大提升了合格率和满意度。
书本缺角
标题缺字
单词错误
创视智能视觉技术自主研发的折线机、锁线机、骑马订、胶装龙等在线视觉检测系统，将针对这些问题进行智能视觉检测，高效识别过版纸、混料、白页、错贴、图文等印刷错误，做到不停机剔除不良产品。
创视智能折页机在线检测系统
创视智能胶装龙在线检测系统
可以发现，人工智能目前直接影响是生产效率的快速提升，让我们的整体物质生活达到远超过去的水平。
同时，一些重复性工作都可能被机器所取代，比如产品软包装捆扎理袋工作，创视智能自主生产的软包装智能检测理袋系统，便可实现视觉质量检测、自动理袋、自动捆扎三大部分，并做到NG剔除后，将正品经过理袋后自动捆扎装箱。
创视智能全自动理袋系统
自动计数、捆扎、剔除
可见，人工智能的普及会让一部分职业“消失”，但也会创造一些新的工作岗位，即便某些工作会被替代，但这个过程也需要循序推进，而这，只是技术发展推动社会发展的必然历程。未来，我们也将共同迎接一个更加开放、包容、共赢的经济时代。返回搜狐，查看更多
为什么说人工智能普及会造成经济危机
理论上来说，人工智能的普及，会带给整个人类社会极大的冲击，包括但不限于会有大量人失业，并由此引发经济危机。
伴随着人类社会的不断发展，人类社会面临的挑战从怎样克服物资不足，正逐渐转变成如何合理分配我们生产出来丰富物资。如果人类可以处理好这个问题，那么人类就有可能进入共产主义社会，整个社会按需分配，人们不再需要争夺资源，因为资源过剩。但是，如果人工智能被别有用心的人利用，整个人类社会陷入一场浩劫，一场巨大的动荡也不是不可能。
但是不管人类最后怎么处理人工智能带来的生产力飞跃，现有的经济运行模式一定会出问题。在人工智能普及的过程中，或者初步完成普及之后必然会出现一个极其容易出现经济危机的阶段——生产过剩／产能过剩，而且可能是人类有史以来最为严重的一次过剩，远远超过历史上的任何一次产能过剩。20世纪30年代席卷全球的经济大萧条，就是由于严重的生产过剩导致的，而且一定程度上诱发了第二次世界大战。相比于20世纪30年代的生产过剩，人工智能可能带来的产能过剩，会更加可怕。
人工智能出现之前，绝大多数生产过程需要人类的大量干涉，生产力的提高，往往伴随着对劳动力需求的提高。但是人工智能完全改变了这个游戏规则，生产力可能会呈现几何级的增长，而劳动力需求反倒可能下降了。当然，人类老龄化一定程度上会缓解劳动力过剩的问题，这个时候另外一个尖锐的问题产生了：对于大量没有从事生产活动的人群，不管是老年人群体，还是因为技能没跟上时代需要而失业的工龄人士，怎么样让他们有能力消费源源不断生产出来的消费品，从而维持现有经济体系的正常运行？人类社会因为物质短缺而导致的饥荒早就不应该存在了，但是在欧美发达地区被肥胖问题困扰的同时，非洲地区因为营养不良和饥饿，每天都有人死亡。一个残酷的事实摆在我们面前：人类目前为止可能还没学会应对生产力的爆炸式增长的有效方法。
因此，从悲观的角度来看，人工智能的出现可能会酝酿一个大危机出来，一个比上世纪三十年代更大的危机。至少从理论上来说是可能的。
但是，这不是我们应该放弃人工智能的理由。人工智能虽然可能会在短期带来一些问题，长期来看是必然的选择，而且让贫困问题被彻底解决有了可能性。理论上来说，拥有核武器的人类，早就具备自我摧毁的能力，人工智能起码在可预见的将来，都不可能会有那么大的破坏力。问题不在于人工智能，也不在于生产力过剩，而在于人类本身。我们是否已经准备好让那些看起来“不那么重要”或者“贡献不那么大”的人通过某种形式分享社会进步带来的好处？上世纪30年代，我们还没准备好。这一次，我们有从上次的经验中吸取教训吗？只有时间能给出答案。