人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
俞敏洪:人工智能无法取代人类这三种能力
原标题：俞敏洪:人工智能无法取代人类这三种能力3月1日-6月8日，新东方联合今日头条共同发起“百日行动派”俞答百问，本文是俞敏洪老师5月25日回答关于人工智能的问题。
问题：俞老师好，现在人工智能越来越发达，人类的很多方面都会被人工智能替代。那么人的哪些能力是永远无法被人工智能取代的呢？
人工智能的发展对于人类来说是一件幸福的事情。人工智能大数据结合在一起，能给这个世界带来无穷的可能性，这种可能性会使世界更加丰富、多彩和智能化。如此一来，我们接收数据和信息将会更加便捷，并且精确性会不断地提高。
人类在过去几万年中，最痛苦的就是各种重复性的体力劳动，而这些未来大部分都能够被人工智能取代，比如驾驶汽车和各种重复性的家务劳动。这样一来，不仅解放了时间，还解放了生产力。我们可以把时间和精力集中用在自己更加感兴趣、更能够创造幸福的事情上，同时也能够解放我们的精神，使我们达到身体和精神上的双重自由。
人工智能也会带来一个比较麻烦的问题，因为不是每个人都知道有了足够的时间和精力后到底应该做些什么。当人工智能对人类的体力劳动和重复性劳动进行大规模取代，人类应该去做什么样的工作才能够继续给自己带来丰富的精神和生命充实，是一个重大的挑战。人类原本的挑战是天天要做无聊、痛苦、重复的体力劳动，现在的挑战是我们必须要升级到另外一个层面才能够将自己的时间和精力延展在生命的丰富性上，否则你会陷入物质生活丰富却没有事情做的状态，生命会变得非常无聊和空虚。
讨论到重复性的劳动会被取代，我们同时也认为部分智力性的劳动会被取代，尤其是AlphaGo打败了李世石之后。其实我认为这件事情是一个伪命题，为什么？因为像围棋、象棋这样的活动，实际上也是重复性的智力劳动。由于大数据的不断收集，未来的人工智能在重复性的智力劳动方面一定会比人更加聪明。比如一个人对棋谱的研究，一辈子最多大概能研究一万个棋谱，但是AlphaGo能在短短的一两年之内研究几十万个棋谱，把棋谱中最好的下棋方式的数据收集起来去，形成快速反应。
未来人类在这种重复性智力劳动上想要跟机器人去竞争是完全不可能的，但是这件事情并不会减少人类的乐趣。未来人类也不会与机器人进行围棋大赛，因为人类是不能战胜机器的，但人和人依然会下围棋。机器的聪明并不能够减少人与人之间围棋竞争的激励性和乐趣。人类创造的比赛性活动、运动型活动，即使人类永远战胜不了机器，但人与人之间互相竞争这件事情依然会一如既往有乐趣。
如果有一天，有一个机器人足球队战胜了人类足球队，并不意味着阿根廷队和巴西队的比赛就没人看了、就没有乐趣了。把人和猴子放在一起比赛爬树是没有意义的。一个刚刚学打乒乓球的小孩与专业运动员去比赛没有意义，双方都没有乐趣；但是两个都不太会打乒乓球的小孩在一起比赛，会充满乐趣。所以，人类的乐趣并不会因为被智能机器人取代就消失。那么什么东西是人工智能无法取代的呢？
第一，人类的想象力。因为你把全世界的文字都输入机器中，即便它能检索出来，也无法像人类一样凭空想象出来另外一个故事。比如《爱丽丝漫游奇境》、《哈利波特》、《疯狂动物城》这样的故事，机器人是想不出来的，只有人类能够想出来。所以，人类能够通过自己想象力来进一步创造和丰满世界。
第二，人类的独创思维。独创思维是这个世界上原来没有，但人类通过自己的思考最终创造出来的新东西。比如人类能够去探索宇宙，但靠机器人是做不出来的，必须先由人类去突破思维形成理论，比如“混沌理论”等。尽管科技和智能对研究有很大帮助，但实际上这些都是人类探索精神和独创思维所带来的结果。同时独创思维又与想象力、创新能力结合在一起，不断发挥科技能力来为人类服务，使人类不断走向自由和幸福。
第三，人类之间有温度的交流能力。机器人也许能跟你对话甚至能知道你想要什么，但机器人在某种意义上是冰凉的。当真正的人型机器人长久与你在一起生活，甚至恋爱，你会开始产生厌烦情绪，因为他没有血肉、没有真正有温度的交流能力。这种交流能力与人类的情感能力是紧紧连在一起的。机器人能够把人类的情感输入系统中，通过人工智能的方式筛选、判断你现在的情绪，选择怎么进行交流。但是，人类内心真正渴望的情感、互相之间的感情交流能力，那种无语凝噎的情感，和眉目之间的情愫，人工智能很难达到。
人工智能是人类科技之大成，是基于大数据而形成的一种极聪明的系统。尽管它的学习能力很强，但是它只是对过去东西重复的学习和总结。所以，我认为人类有一个重大的能力，就是人类能够通过不断的学习和判断，获得独到的思想意识的能力，是人工智能不能达到的。比如说人工智能不太容易造就一个曹雪芹，也不太容易造就一个毛泽东，这些人是独特的个性、人格、学习能力、总结能力所构成的，不是人工智能就可以代替的。人工智能无法替代人类的独创能力、想象力、情感能力，有温度的交流能力、真正的学习能力和个性发挥能力。我认为未来的发展需要人和人工智能的结合，这样就能创造一个丰富多彩的、丰满的、幸福的自由境地。
重磅福利！【2017中国互联网+新商业峰会】，6月15-16日两天3000人次，携程创始人梁建章，嘉御基金创始人、前阿里巴巴CEO卫哲，分众传媒创始人江南春等嘉宾已确认出席，期待你的参与，限量钜惠票等你拿！返回搜狐，查看更多
责任编辑：人工智能会代替哪些职业北大学者分析400多个职业后给出了答案
人们对于社会进步自古以来又爱又恨。亚里士多德在《政治学》中就曾畅想如果梭子会自动工作，乐器会自动演奏，那就不需要匠师。这是比较乐观的想法，说明了人类对技术进步的爱。公元1世纪，当时的罗马皇帝韦巴芗拒绝用新机器来建石庙，他说可能会抢掉工人们的饭碗，这说明对技术进步的警惕、对技术的又爱又恨自古以来就有。
亚里士多德
韦巴芗
如果机器对人的困扰成为了现实，那大家的反应是怎么样的？工人们的反应比较简单粗暴，一群工人起来把机器砸掉，这在历史上被成为“卢德运动”。而学者的争议是比较多的，可以分为两大派，一派是所谓的悲观派，包括马尔萨斯、马克思等等，他们认为机器的兴起可能会导致失业，比如马克思讲的资本主义为自己准备好了掘墓人，因为有很大一群失业后备军。也有很多乐观派，他们认为技术进步可能会增加一些就业，而这样的话会形成一些补偿机制。
卢德运动
在第一次工业革命时期这场争论还不是特别激烈，但是到第二次工业革命或者第三次工业革命时期，大部分经济学家转向了以忧虑为主。
凯恩斯在1930年曾经说过，“一种新的疾病在折磨着我们，这种疾病是由技术进步导致的失业，即所谓‘技术性的失业’”。在此之后，凯恩斯的同行们多次表达了同样的忧虑。例如，1983年，诺贝尔经济学奖得主列昂惕夫就说，“马匹曾经在生产中扮演重要的角色，但是出现拖拉机后，马匹就消失了，人类是最重要的生产要素，这个角色会像马匹一样走向没落”。
1
从实证层面，技术性的失业主张缺乏有力证据
尽管大师们表达了很多忧虑，这种技术性的失业在实证层面上是怎么样的？有没有实证的证据？基于对上百篇相关文献的整理，我发现无论从宏观还是微观，数据研究都表明，对于技术性的失业是缺乏有力证据的，尽管在短期内一些技术进步可能对就业产生一定的影响，但是从长期来看这个影响又会被新产生的就业岗位抵消。
2
人工智能比以往的技术冲击
范围更广、力度更大、持续性更长
甚至可能导致极化
这一次新的技术冲击又来了。人工智能跟以往的技术冲击相比有什么不一样？
第一，冲击的范围更广。我们知道，无论是第一次工业革命还是第二次工业革命，是从某一些产业开始的，然后逐步延伸到其他产业，而这一次技术革命来势汹汹，一些劳动密集型的行业，无论蓝领还是白领都感觉到了冲击。此前，有媒体从业人员表示，记者都要失业了。
第二，冲击的力度可能会更大。以Frey为代表的学者做了一些预测，说47%的岗位会受到一定的冲击，但是我们通过研究发现受到冲击的可能会更大。
外国学者对冲击力度预测的一些数据
第三，冲击的持续性会更长。为什么呢?比如说你原来受到蒸汽机的冲击，我大不了不干重体力的劳动，你可以挺很长的时间，但是人工智能的时代发生了一些变化，如果你从一个领域被赶到了另外一个领域，就会抬高另外一个领域的工资，只要工资一高，用人工智能替代又变得有利可图了，因为技术非常成熟，所以说你可能就面临一种持续失业的挑战。
第四，可能会面临很强的极化作用。人工智能对于一些知识技术要求是比较高的，如果你是高技能的人可能会受益，但是如果你是一些低技能的人，受到冲击会比较严重。
Acemoglu关于机器人替代就业的一个研究认为，机器人替代工人的比例每提高千分之一，失业的概率就会上升千分之三，就是一个机器人会挤掉三个人。如果是这样的话，就业形势会很严重，并且这还是一个传统的机器人，只是一个自动化的产物，还没有进入到现代人工智能的时代。未来会怎么样？
Acemoglu制作的1990年到2007年间美国劳动力市场就业的统计
3
城市化比较强的职业和需要投入劳动较多的职业比较容易被替代
前一段时间联合国出了一个关于就业报告的综述，对世界各个国家都研究了一遍，认为中国有80%左右的概率会受到冲击。联合国的这个研究只是预测了一个点，我们关心的是中国会怎么样？中国在这次人工智能革命的冲击下会变得怎么样？有多少的就业岗位会受到冲击？各个职业受到冲击的影响是多大？各个地区会受到多大的冲击？
我们在腾讯研究院的帮助下做了一个研究，方法基础是：衡量一个职业是否容易被替代，从三个维度进行考虑：第一个维度：行业所需要的社交智慧，第二个维度：所需要的创造力，第三个维度：需要的感知和操作能力。
■预测方法：FreyandOsborne
■方法论基础：从三个维度（社交智慧、创造力、感知和操作）去预测一个职业是否容易被AI替代
■O*NET数据：三个维度九个属性，各属性给出分数
■潜变量回归：类似Logit，但在对数变换后使用的是高斯过程回归，而非OLS
美国做这样的统计用的美国劳工局的数据，从这三个维度中挑出九个属性来刻画，然后通过回归分析进行预测。中国如果做这个事情可能会有一些困难，他们有解释变量和被解释变量，中国则缺少这方面内容。我们就做了一件事情，我们发现中国也有一个职业分类目录，尽管这个职业分类目录跟美国不一样，但是我们可以通过每一个职业的描述，进行匹配。我们发现我们能够匹配上大部分的职业。
需要检讨的是，我们做的是AI研究，但是在这个研究当中没有使用任何的AI，而是使用的纯人力。我们还缺一个解释变量，这个解释变量就是专家。Frey他们有专家，我们也有专家，腾讯研究院组织了几十位专家，我们挑选了100多个职业进行打分。现在有了解释变量，有了被解释变量，我们通过类似的回归方法来做出一个预测，这个是我们刚刚做出的一些维度的打分。我们总的打分是9个属性，做成了三维的图。
回归结果得出每一种职业被替代的概率，我们可以看到两类工作是比较容易被替代的，第一个是城市化比较强的，第二个是可能需要投入劳动比较多的一些职业。我们也做了相关性的研究，人工智能革命对大家的冲击是有偏向性的。我们发现，如果一个职业的报酬高，可能是更加难以被替代的；如果某个职业需要更高的教育，也是难以被替代的。
总结来讲，如果这个冲击发生的话，现在本来就比较差的一些职业是更加容易被替代的，这个是我们的一个结论。在这个基础上可以结合人口普查数据做出一些预测。从全国范围来看，可能有70%的职业会受到人工智能的冲击。如果剔除掉农业人口受到冲击的概率，可能大概有60%的职业会受到冲击。
但是我要强调的是，第一，这个冲击只是一个可能而不是一个现实；第二，可能是一个技术上的问题，而不是一个经济上的问题，在经济上有没有可能替代他，这是另外的一回事。据此我们也可以对各个地区做出一些预测，可以看到那些就业大省显然会遇到比较大的麻烦。如果从比例来看，又是另外的事。从比例来看，可能跟地区的产业结构有很密切的关系。
4
新的技术在冲击现有就业的同时也为新的就业开辟了道路
遇到就业的冲击可能是一个产业升级的必然，而不一定是多么可怕的事情。新的技术在冲击现有的就业的同时其实也为新的就业开辟了道路。
第一，研究人工智能的行业需要人，这是一个机制。
第二，其他东西价格都下降了，人的需求就增加了，需求释放出来的力量也是需要人去满足的。比如说现在我国的主要矛盾转变了，人民日益增长的对美好生活的向往很重要，现在人工智能把更多人释放出来，是不是有更多的人从事一些服务业？这个也是一个机制。
第三，新的投资会增加，既然一个东西的效率改进了，当然要对它进行多投资，而这是会吸引一定的就业的。
第四，马克思讲的，从长期来看会有很多的部门产生，这一部分是可以弥补就业的。
其实现在已经有很多的机制是可以弥补这个问题的，我们没必要这么悲观。
5
应对新技术冲击的公共政策建议
面对新技术冲击，我们提出一些公共政策的建议。
第一，要鼓励服务业的发展，相对来说服务业是比较难以被替代的，比如说人工智能对于就业冲击很大，学生就问老师“以后我们都失业了怎么办”，老师说赶紧去学按摩，因为人是很不愿意被一个机器人按摩的。这个玩笑化的例子告诉我们，要满足人民日益增长的对美好生活的向往，发展服务业是容纳劳动力的机会。
第二，要鼓励新的就业形式，例如分享经济。为什么？人工智能时代你可能不再需要整块的时间劳动，正像马克思畅想的一样，我早上写写文章，下午去钓钓鱼，业余的时间去跑个滴滴，所以在这个阶段分享经济会非常重要。
第三，针对持续性冲击的影响，要做好持续性的教育培训工作。人工智能时代我们可能面临持续失业，从而需要培训，培训没有钱怎么办？你可以把你未来的工作机会进行抵押，未来找到工作了再还金融机构钱。可以考虑在金融机构、企业、个人之间签订三方协作条约，用这个来缓解就业。
最后我想用丰子恺的一句话做个总结：面对人工智能冲击带来的影响，我们要不乱于心、不困于情，不畏将来、不念过往，我们要迎接人工智能时代给我们带来的机遇和挑战，所有的困难都会在行动当中解决，我们面临着无数次的技术性失业的冲击，但是我们都走过来了，我相信我们这一次也一定能够走过去。谢谢大家！
本文为北京大学市场与网络经济研究中心研究员陈永伟在《人工智能》新书发布会暨人工智能法律政策研讨会上的分享。
本文为北京大学市场与网络经济研究中心研究员陈永伟在《人工智能》新书发布会暨人工智能法律政策研讨会上的分享。
该书现已在全国新华书店和网店陆续上市
今日互动
关于人工智能对就业的影响，欢迎大家在留言区讨论哦~返回搜狐，查看更多
ChatGPT可能替代谁的工作
作者/李磊钱育成
人工智能替代部分工作岗位已是大势所趋，ChatGPT的出现加快了这一进程。
ChatGPT火了之后，引发了很多担忧，很多人担心自己的工作会被替代。ChatGPT作为一种由人工智能驱动的语言模型，其优势在于能够处理大量数据并以自然语言生成回答。与人类相比，ChatGPT可以更快、更高效地处理和分析大量数据，对复杂的问题做出快速准确的回答，并且可以全天候运行，不会感到疲倦或需要休息，这一优势使ChatGPT呈现出替代人类工作的潜力。
一些学者也认为ChatGPT会替代部分人类的工作。从生产力和效率的角度来看，企业总是青睐具有高生产力和效率的员工，在相同时间里，他们可以完成更多工作，创造更多价值。尽管ChatGPT并不会直接以一个员工身份替代人们的工作，但它可以增强人们的生产力和效率，让“一名员工+ChatGPT”组合的生产力和效率达到两名乃至更多员工的生产力和效率，因此其存在也就使部分劳动者失去了工作机会。
从成本的角度来看，企业通常会压缩成本来增加利润，达到企业利润最大化的目标。如果采用人工智能的成本低于劳动力的工资，同时产品附加值与劳动力工资不匹配时，企业会倾向于使用人工智能来替代劳动力的工作岗位。ChatGPT可以全天候运行，不会感到疲倦或需要休息的特点使得它在低成本上具有很高的比较优势，因此与ChatGPT功能重合的，产品附加值不高的工作极容易被ChatGPT替代。
ChatGPT会替代哪些工作
那么ChatGPT会替代哪些工作呢？ChatGPT是人工智能的一种，人工智能与人的关系可以分为两个阶段，第一阶段是人工智能辅助人，第二阶段是人工智能替代人。在ChatGPT之前，此类人工智能发展还很不完善，回答显得呆板和无逻辑，常被戏称为“人工智障”，此时人工智能只能起到一些辅助作用，可能替代一些程式性、常规性的工作，例如部分制造业工人、交通运输人员、银行从业人员等。
但是当职业要求稍复杂，人工智能就显得无能为力了。有学者利用机器学习的方法对世界上各种工作进行分析，也发现手工类、程式化的职业是比较容易被替代的，具有认知性、创造性的高技能劳动者不易被人工智能替代。ChatGPT的出现一改人们对人工智能的偏见，其快速准确、博学且富有逻辑的回答真正令人感受到，似乎第二阶段，人工智能替代人的趋势已经兴起。
ChatGPT是人工智能中的一类特殊模型：自然语言处理。它有一些特有的能力，那么这些能力让ChatGPT最可能替代哪些工作呢？我们可以先问问它自己。当向ChatGPT询问：“你可以替代哪些工作”时，ChatGPT回复：
“作为一个自然语言处理的AI语言模型，我可以替代一些需要处理大量文本的工作，比如：
1.客服代表：我可以回答常见问题，提供信息和解决问题。
2.文字编辑：我可以检查拼写和语法错误，并提供修改建议。
3.翻译：我可以翻译一些常见的语言，如英语、法语、西班牙语、德语等。
4.搜索引擎：我可以根据关键字搜索并提供相关的信息。
5.新闻编辑：我可以从各种来源汇总新闻，并生成相关的文章。
6.数据分析师：我可以处理大量数据，并提供相关分析和报告。
7.语音助手：我可以回答用户的问题，提供信息和执行任务，如发邮件、制定日程安排等。
当然，我不能替代所有工作。有些工作需要人类的情感和判断力，比如艺术、心理治疗和医疗保健等领域。此外，有些职业需要进行实际操作和互动，比如建筑工人、厨师和演员等。”
可见ChatGPT是非常有自知之明的，它明确知道自己能够替代哪些工作，也明确知道自己的局限在哪里。从表现方式上来看，ChatGPT在文本领域具有极大优势，不仅可以生成文章，还可以修改和翻译文章。它还可以将文本与语音引擎结合起来，把自己的工作范围延伸到音频领域；把自身强大的编写代码能力与绘图软件结合起来，实现代码绘图，把自己的影响延伸到图像领域。
从功能上来看，ChatGPT本身可以作为搜索引擎，提供高效搜索功能，这有利于减小信息不对称现象，消除依靠信息差牟利的可能；ChatGPT强大的编写代码能力可以让人省去学习代码的时间，直接跳跃到使用代码，它精通Python、JavaScript、Go、PHP、SQL等十几种编程语言，能满足普通人的基本需求且体验良好；ChatGPT的语言能力能够免去不同母语的人的交流障碍；ChatGPT最强大的功能在于高速大批量生产内容初稿，且不同于材料堆砌。ChatGPT可以通过人们给予的主题，完善出一篇结构完整、逻辑严谨的文字，某些时候还可以给予人们新的灵感与方向。这一功能可以使得媒体内容在满足质量的同时满足数量和个性化要求，这在以前是难以想象的。对于以上ChatGPT可能替代的工作，从业者要警惕，在不久的未来，大量工作机会可能流失。
不过从ChatGPT现有能力来看，它还有很多局限。就像它自己说的，它不能替代艺术家、心理医生、建筑工人、厨师和演员等。即使它能够替代的那些工作，也并不是所有职位都可以被替代。它仍需要人来控制和下达指令，人工智能仍是以人为中心。
但是需要注意的是，人工智能和ChatGPT还在发展，在不断成长中，它可能在已经触及的领域发挥更大的影响，同时将触角深入一些新的领域。例如，在文学领域，协助完善写作，甚至独立写作；在司法领域，帮助律师处理法律文书和案件分析；在教育领域，提供个性化学习资源和推荐，辅助学生学习；在科技领域，提供文献和专利分析，提供技术可能的突破方向。
人类对ChatGPT的优势
面对ChatGPT，人类不需要恐慌。在人类历史长河里，机器替代人由来已久。但人类从来没有被完全替代，反而利用机器使自身生活更加美好。但人类需要警惕，在ChatGPT触及以及未触及的领域，人类需要更多发挥自身优势。那么人类的优势是什么？结合ChatGPT的回答：
第一是创造力和创新能力。人工智能和ChatGPT在这方面非常缺乏。人类能够提出新的想法、创新、发明新技术和解决问题，这是人工智能和ChatGPT所无法取代的。例如在科技领域，人类通过创新发动了四次工业革命，极大解放了生产力。蒸汽机、电力、信息技术、人工智能和大数据都是人类创新的产物。就连ChatGPT本身也是被人所创造出来的，如果没有人的参与，ChatGPT无法进行从无到有的创新和创造。
第二是情感交流。虽然ChatGPT可以处理自然语言并与人类进行交互，但它无法像人类一样理解和表达情感。它无法感受到快乐、悲伤、恐惧或爱，也就无法理解和回应情感上的需求。例如在幼儿教育领域，幼儿需要学会与人交往，需要学习处理情绪，而这恰恰是ChatGPT无法实现的，如果孩子与ChatGPT做朋友，可能对其融入社会产生阻碍。
第三是责任感。社会中每个岗位不仅有工作内容，还有与之相匹配的责任感，劳动者不仅要按时完成工作，还要对其工作负起责任。而ChatGPT显然无法对其所完成的工作负责，相反，它的工作责任会落在人的身上。
第四是直觉和道德判断。ChatGPT基于训练和数据做出决策和预测，但人类有时会依赖经验和直觉做出决策，或者考虑道德和伦理原则，这是ChatGPT无法实现的。在各种纠纷案件中，道德与法律常常是两难问题，有经验的法官通常会做出既符合人性，又不违反法律的判决。ChatGPT本身是依托于一定规则与算法训练而来，算法是冰冷的，导致其回答缺乏直觉和道德判断这些超脱于规则与算法之外的元素。可以说，冷漠是人工智能的特点，也是劣势，ChatGPT也不例外。
总之，人工智能替代部分工作岗位已是大势所趋，ChatGPT的出现加快了这一进程，它真正让很多人，特别是以文本工作为主要内容的人，切身感受到被替代的威胁。虽然从ChatGPT现有能力来看，它还有很多局限，当涉及感知和操作能力、创造智慧和社交智慧等技术时就无能为力，但人工智能和ChatGPT还在发展，随着其不断成长，它可能在已经触及的领域发挥更大的影响，同时将触角深入一些新的领域，威胁新的岗位，这是需要从业者警惕的。
当然，人类仍然具有独特优势，比如创造力、情感、责任、直觉和道德这些人工智能不可能具备的特点。长期来看，依靠这些优势，人类才能与ChatGPT之类的人工智能抗衡，并利用它们帮助人类创造更好的生活。
（李磊系南开大学经济学院经济行为与政策模拟实验室教授，钱育成系南开大学经济学院研究生，本文ChatGPT亦有贡献）
海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP责任编辑：郑卓
人工智能在未来到底会替代哪些工作
关于人工智能抢走我们工作的恐怖故事是不是听腻了？没关系，同样的故事总会有新花样，最近在达沃斯上发布的一份名为《TowardsaReskillingRevolution：AFutureofJobsforAll》（下一次技能革命：未来的工作）的报告声称，在未来女性的工作机会将会受到重大打击。
报告中指出，在美国由于技术发展和其他因素影响，在2026年会有140万个就业机会受到影响，其中有57％的女性，会因为行政助理、秘书等职位被替代后失去工作机会。
在这里我们暂时不去讨论这份报告中提到的工作机会减少是否真的应该全部归咎于人工智能技术，又或者所谓57％女性工作机会受威胁是不是在玩数字游戏。换个角度想，抢走“女性”的工作，是不是人工智能进入大众市场最好的方式呢？
劳动分级，人工智能可以胜任哪种工作？
这份报告之所以引起这么多人的注意，是因为“人工智能抢走女性工作”这个论点有些出人意料。毕竟我们常常下意识的认为，人工智能最先替代的，应该是出租车司机、工厂工人等等体力劳动者，而报告中提到的秘书、行政助理等工作，应该还是属于较为安全的白领工作，依靠脑力而非体力。
在这里，我们可以简单给人类从事的工作分个类。
搬运工、建筑工人这一类属于重体力劳动，对从事者有一定的门槛（年轻、男性、体力）。要说这一类工作被替代，其实早在自动化时代就完成的差不多了。至今还留存的工作机会，基本都是因为同样的工作用机械完成需要的成本太高。未来随着技术发展平坦成本，加上劳动力成本的不断增高，重体力劳动同样有可能被新技术取代。
而出租车司机、维修工人这一类属于轻体力劳动，对从事者有着技能方面的要求。不得不说，这类工作机会被新技术替代的可能性反而是比较低的。虽然深度学习技术的出现会消弭轻体力劳动者的经验优势，但轻体力劳动往往要求更高的精确性，让很多工作不能立即进入无人化。轻体力劳动者即使暂时离开了自己的工作岗位，对经验和技能的掌握也能让他们更容易进入无人化衍生出的其他职位。
报告中提到秘书、行政助理等等工作，可以被划分为轻脑力劳动。如果说体力劳动一般工作在物理世界，那这一类工作通常工作在数字化世界，处理一些流程化问题：整理、记录、接人待物、上传下达等等……这一类工作的特点是，很大一部分可以被技术代替，但技术缺乏人所拥有的记忆系统、灵活度等等。随着技术的发展，这一类工作的确很容易被替代，问题的关键在于，轻脑力劳动很难累积出有效的经验壁垒，让轻脑力劳动者很难进入其他职位。
当然，写作、创作、策略制定这些重脑力劳动是最不容易被技术替代的了。
想给AI找点事做，需要的不仅仅是技术成熟
我们一直号召大家，对人工智能抢走工作这件事别太在意，原因是从上述案例可以看出，人工智能代替人类工作这件事目前还处于“别管你要什么，先看我有什么”的状态。
其实我们最希望人工智能能帮上忙的，通常是恶劣、危险条件下的工作，或者是长期接触化学物质这一类对人体有害的工作。这些年我们提高的是机器学习、数据分析的能力以及算法算力，这些技术对物理世界的自动化机械和远程操控技术的提高相对较低，更别提很多研究成果还停留在实验室里。真正针对应用场景进行研究的，往往还是由企业牵头。如KEBA、徐工这类机械工业巨头，企业自身牵头的技术革命往往比社会自然的劳动力迭代造成的影响要小的多。因为这些可以替代劳动力的技术被掌握在小部分手里，由于是企业根据自身要求进行研发，向其他行业溢出的可能性也不大。
“要什么”是这种状况，那人工智能究竟“有什么”呢？
从目前大量竞赛上排名来看，大概是越来越强的NLP能力和图像识别能力，加上随着英伟达股价上涨而越来越强的算力。
实际上，自然语言处理、计算机视觉这些能力的应用基本集中于对数据的采集、处理和生成，而采集这些数据的方式又很容易，所以这些技能基本可以被看做适用于纯数字化世界。这一点就大大降低了技术的部署和使用门槛：只要有一台电脑／手机，加上云端足够的计算资源，就能享受技术带来的便利。
这一切便利的条件，加上风口上的鼓吹者，导致人工智能的“有什么”正在疯狂溢出到生活的各个角落。看看前一阵疯狂的智能音箱就知道了。
智能助理，可能是AI找到的第一份工作
人工智能技术溢出带来的当然不仅仅是智能音箱，也的确有对工作机会，尤其是轻脑力劳动者工作机会的侵蚀。
报告中提到的助理、秘书一类的工作，其目的通常是为雇主节省时间，人工智能想要完成这一点显然不难。自然语言处理技术让人工智能可以理解雇主的要求，大多数企业信息化的程度已经足够让人工智能完成雇主的需求。
加上很多手机厂商都会把人工智能技术加入到个人助理功能中，推出个企业适用版本应该也只是在个人版本上升个级。
这样看来，如果轻脑力劳动者的确像报告中所说的以女性为主，那么从某种程度上来看，人工智能抢走女性工作这一点的确是成立的。不过轻脑力劳动本来就包括了大量壁垒和门槛较低的工种，即使不被人工智能替代，也有可能被更廉价的劳动力替代。人工智能的出现，只是在轻脑力劳动者一直很大竞争压力上，又加了一点点而已。
现如今我们与其恐慌人工智能会抢走谁的工作，不如欢呼人工智能终于有可能找到工作了。让技术发挥其所长，提高整个社会的运转效率，才是技术自身的价值所在。