人工智能来了，我们该怎么办作文400字
人工智能来了，我们该怎么办？作文400字
7月8日，一则杭州“淘咖啡”无人智能店开业的新闻得到了各大媒体的热炒。“淘咖啡”是一个占地达200平方线下实体店，它集商品购物、餐饮于一身，可容纳用户达50人以上，在这里，没有一位营业员，你可以随心所欲选购喜欢商品，不用排队，无需扫码支付，不用结账，拿了东西直接能走，是不是很神奇又很让人期待呢！
“淘咖啡”背后实际上应用的就是人工智能技术。近年来，“人工智能”的应用已越来越广泛，无人超市、AlphaGo、Takego等等，不知不觉中它已悄悄走进了我们的生活。可以想见，随着该项技术的进一步提升和完善，越来越多的应用将会诞生，将来不仅仅是无人超市，还会有无人医院、无人工厂……
很显然人工智能技术将给我们的生活带来巨大的便利，也大大提升工作效率。但同时，它的出现也让我们面临了一个难题——我们工作将越来越多的被机器所“占领”，那么丢掉饭碗的人们又该怎么办？这一刻，我突然联想到了动画片《机器人总动员》当中的情形，人类无比依赖着机器人，生活全由它们来服侍和掌控。虽然这看起来让我们不愁吃，不愁穿，但如果有一天机器人也“造反”了，那我们又该怎么办呢？
看来，人工智能技术对于我们有利也有弊，我们要学会辩证地看待，既要利用它来改进我们的生活，又不能完全沉迷依赖于它们。
人工智能时代学生如何学习
韩国围棋世界冠军李世石被人工智能打败后，很多人开始担心，人类如何抗衡人工智能。诺贝尔文学奖获得者莫言在回答高中生的提问“人工智能对世界的影响”时，幽默地说：“你们要好好学习，未来还是你们的，不是机器人的。”
“学习”的确是人们面对人工智能首先要采取的姿态。
人工智能等数字科技重塑人脑
“在计算机擅长的领域中，人类绞尽脑汁来战胜人工智能是不明智的。与其在这个领域中和机器较劲，不如把精力放在自己擅长的领域，比如创造与想象。充分发挥自己的专长，并且利用好机器的专长，岂不是更加美好？”华东师范大学教授祝智庭说。
德国波鸿市鲁尔大学的一项研究表明，大脑在学习新东西以后的3个小时内便会改变结构。人工智能支持的个性学习、协同学习、体验学习和探究学习等学习方式，对脑结构的改变会更加明显。特别是人工智能支持的深度体验与探究学习，会多方面深度激活不同脑神经区域，也就是说人类的大脑正不断地被智能科技重新塑造。
“当人工智能帮助人类处理规则确定性、动作机械性、过程重复性的日常事务后，人们将会有更多的时间和精力去处理富有情感性和创造性的活动。”祝智庭说。
那么，被人工智能重塑的大脑应该学习什么以迎接新生活呢？
“在人工智能时代，在更‘黑’的‘黑科技’时代，人怎么活着、为什么学习、怎样学习等，才是更本质的问题。”北京景山学校计算机教师吴俊杰说。新的时代，又重复起古老的命题，认识你自己，认识个人与社会的关系，即认识群体。
清华大学数学系教授、清华大学附中校长王殿军认为，在学校引入人工智能，让孩子通过研究机器人更好地理解智能和人类自身，让孩子学会如何和机器人打交道。
“从‘认识你自己’出发，学生要学会提高自我效能感。否则，在人工智能时代，你很容易被机器‘饲养’起来。所以要把自己的天赋发挥出来，在不断的正反馈中，创新成瘾。”吴俊杰说，“从‘认识群体’出发，学生要学会适应和热爱群体化创新。在人工智能时代，特别需要通过群体化方式去共同解决一些问题。”
人工智能时代需转换学习方式
我国“863超脑计划”在开发高考机器人，期望到2020年能够达到清华、北大考生的水平。在祝智庭看来，这是随着人工智能深度学习技术的发展，教育技术正在出现的第六种范式——机器自主学习。其他5种范式包括计算机辅助教学、智能教学系统、Logo-as-Latin（让儿童用LOGO语言来教计算机，以此发展儿童思维能力）、计算机支持的协作学习（CSCL）和新出现的个性化适性学习。
“到了那时，人们才会清醒地意识到，既然基于算法的机器人能够轻易超越人的逻辑思维能力，教育为什么不让学生转向审辩思维、创造思维发展呢？高考为什么不多用一些面向本真问题解决的综合能力测试题呢？这是技术促进教育变革的真正意义所在。”祝智庭说。
清华大学附小五年级的穆子雯最近在老师指导下完成了一项北京地铁空间中PM2.5及PM10的调查研究，起因是重度雾霾使她连续3天都要戴口罩。2017年7月至10月，她选择西直门、西单等7个典型车站，测试晴天、雾霾、大风和下雨等典型天气下的PM2.5和PM10的数值，积累了数百组、上千个数据，对地铁公司提出了绿色出行的建议。像穆子雯这样的学习方式，正是在人工智能背景下比较典型的学习方式。
吴俊杰认为，按照现代学习理论，根据学习中智能匹配的不同方式，可以分为基于问题的学习、基于项目的学习和基于产品的学习三种形式。
“基于问题的学习，倾向于产生知识。它适合所有学校已知的科目，主要是在校园里解决的。基于项目的学习产生的是一个方案，一定要有甲方、乙方，可以超越校园，更加接近真实生活。还有一种新的学习模式叫基于产品的学习，这种学习更倾向于真实的环境，从使用产品到设计产品，甚至将产品转化成全人类的共同财富。基于产品的学习在现在流行的创客教育中慢慢流行开来，教育不仅引导大家适应现在的生活，而且号召我们主动构建未来的生活。”
人工智能创造新的学习文化
在北京景山学校初一年级的计算机课上，学生李雨嘉演示了自己编程设计的爱心卡，按下爱心卡的一个按键，可以显示自己的名字；按两下，可以显示好朋友的名字；按三下，可以显示一颗爱心。
这样的编程看似简单，却是未来社会常见的甚至是必需的技能，编程语言可能成为人类必须掌握的新语言。“人工智能时代，需要掀起一场‘新识字运动’，所有人都要学会重新学会‘写字’，这场运动的主角是编程、创客、机器人。”吴俊杰说。只有这样，人工智能才会为人类开创一种新的文明形态。
这是迥异于传统语言文字的“语言”，代表着学习形态的变化，代表着一种新的学习文化。
南京大学教授桑新民自20世纪90年代就开始在课堂教学中研究信息时代学习理论与技术，他认为人工智能对教育的价值，正在于不断替代师生的低水平重复性教学活动，让课堂充满生命活力。这种对教育的挑战，恰恰是教育的福音和教育的未来。
这种新的学习文化，具有丰富的内涵。在祝智庭看来，人工智能使得学习者可以在任何时间、任何地点通过多种渠道接入学习，获取知识不再局限于学校教育阶段。此外，人工智能使得认知不仅发生在头脑中，还发生在人与智能工具的交互过程中。在教育关系方面，人工智能打破了教育的知识传播平衡，加强了“以学生为中心”的关系。而虚拟导师、虚拟学伴、虚拟团队、虚拟教练、虚拟班友等，是对人脑智能的延伸、强化和补充，改变了以往学习主体之间、学习主体与环境之间的交互作用，改变了学习生态。“但是无论如何变化，教育发展的总趋向是让学生从学会到会学与会创。”祝智庭说。
在这种新的学习文化中，教师也变了一个样。未来，教师不可能被人工智能所取代。但祝智庭认为，教师角色必须转变，从知识传播者变为学习促进者；教师的能力结构也必须改变，不懂技术的教师将被懂技术的教师所替代；人与机器之间必须合理分工、协同工作。
“君子不器。不要把自己变成一个物品，变成一个工具，变成一个只有一样功能的人。人工智能时代帮助教师变成智者。”吴俊杰说。
学生也同样如此。（本报记者杨桂青）
人工智能的发展与未来
随着人工智能（artificialintelligent，AI）技术的不断发展，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活。
现如今，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活｜Pixabay
19世纪，作为人工智能和计算机学科的鼻祖，数学家查尔斯·巴贝奇（CharlesBabbage）与艾达·洛夫莱斯（AdaLovelace）尝试着用连杆、进位齿轮和打孔卡片制造人类最早的可编程数学计算机，来模拟人类的数理逻辑运算能力。
20世纪初期，随着西班牙神经科学家拉蒙-卡哈尔（RamónyCajal）使用高尔基染色法对大脑切片进行显微观察，人类终于清晰地意识到，我们几乎全部思维活动的基础，都是大脑中那些伸出细长神经纤维、彼此连接成一张巨大信息网络的特殊神经细胞——神经元。
至此，尽管智能的具体运作方式还依然是个深不见底的迷宫，但搭建这个迷宫的砖瓦本身，对于人类来说已经不再神秘。
智能，是一种特殊的物质构造形式。
就像文字既可以用徽墨写在宣纸上，也可以用凿子刻在石碑上，智能，也未必需要拘泥于载体。随着神经科学的启迪和数学上的进步，20世纪的计算机科学先驱们意识到，巴贝奇和艾达试图用机械去再现人类智能的思路，在原理上是完全可行的。因此，以艾伦·图灵（AlanTuring）为代表的新一代学者开始思考，是否可以用二战后新兴的电子计算机作为载体，构建出“人工智能”呢？
图灵在1950年的论文《计算机器与智能（ComputingMachineryandIntelligence）》中，做了一个巧妙的“实验”，用以说明如何检验“人工智能”。
英国数学家，计算机学家图灵
这个“实验”也就是后来所说的“图灵测试（Turingtest）”：一名人类测试者将通过键盘和显示屏这样不会直接暴露身份的方式，同时与一名人类和一台计算机进行“网聊”，当人类测试者中有七成都无法正确判断交谈的两个“人”孰真孰假时，就认为这个计算机已经达到了“人工智能”的标准。
虽然，图灵测试只是一个启发性的思想实验，而非可以具体执行的判断方法，但他却通过这个假设，阐明了“智能”判断的模糊性与主观性。而他的判断手段，则与当时心理学界崛起的斯纳金的“行为主义”不谋而合。简而言之，基于唯物主义的一元论思维，图灵和斯金纳都认为，智能——甚至所有思维活动，都只是一套信息处理系统对外部刺激做出反应的运算模式。因此，对于其他旁观者来说，只要两套系统在面对同样的输入时都能够输出一样的反馈，就可以认为他们是“同类”。
1956年，人工智能正式成为了一个科学上的概念，而后涌现了很多新的研究目标与方向。比如说，就像人们在走迷宫遇到死胡同时会原路返回寻找新的路线类似，工程师为了使得人工智能达成某种目标，编写出了一种可以进行回溯的算法，即“搜索式推理”。
而工程师为了能用人类语言与计算机进行“交流”，又构建出了“语义网”。由此第一个会说英语的聊天机器人ELIZA诞生了，不过ELIZA仅仅只能按照固定套路进行作答。
而在20世纪60年代后期，有学者指出人工智能应该简化自己的模型，让人工智能更好的学习一些基本原则。在这一思潮的影响下，人工智能开始了新一轮的发展，麻省理工学院开发了一种早期的自然语言理解计算机程序，名为SHRDLU。工程师对SHRDLU的程序积木世界进行了极大的简化，里面所有物体和位置的集合可以用大约50个单词进行描述。模型极简化的成果，就是其内部语言组合数量少，程序基本能够完全理解用户的指令意义。在外部表现上，就是用户可以与装载了SHRDLU程序的电脑进行简单的对话，并可以用语言指令查询、移动程序中的虚拟积木。SHRDLU一度被认为是人工智能的成功范例，但当工程师试图将这个系统用来处理现实生活中的一些问题时，却惨遭滑铁卢。
而这之后，人工智能的发展也与图灵的想象有所不同。
现实中的人工智能发展，并未在模仿人类的“通用人工智能（也称强人工智能）”上集中太多资源。相反，人工智能研究自正式诞生起，就专注于让计算机通过“机器学习”来自我优化算法，最后形成可以高效率解决特定问题的“专家系统”。由于这些人工智能只会在限定好的狭窄领域中发挥作用，不具备、也不追求全面复杂的认知能力，因此也被称为“弱人工智能”。
但是无论如何，这些可以高效率解决特定问题的人工智能，在解放劳动力，推动现代工厂、组织智能化管理上都起到了关键作用。而随着大数据、云计算以及其他先进技术的发展，人工智能正在朝着更加多远，更加开放的方向发展。随着系统收集的数据量增加，AI算法的完善，以及相关芯片处理能力的提升，人工智能的应用也将逐渐从特定的碎片场景转变为更加深度、更加多元的应用场景。
人工智能让芯片的处理能力得以提升｜Pixabay
从小的方面来看，人工智能其实已经渐渐渗透进了我们生活的方方面面。比如喊一声就能回应你的智能语音系统，例如siri，小爱同学；再比如在超市付款时使用的人脸识别；抑或穿梭在餐厅抑或酒店的智能送餐机器人，这些其实都是人工智能的应用实例。而从大的方面来看，人工智能在制造、交通、能源及互联网行业的应用正在逐步加深，推动了数字经济生态链的构建与发展。
虽然脑科学与人工智能之间仍然存在巨大的鸿沟，通用人工智能仍然像个科幻梦，但就像萧伯纳所说的那样“科学始终是不公道的，如果它不提出十个问题，也永远无法解决一个问题。”科学总是在曲折中前进，而我们只要保持在不断探索中，虽无法预测是否能达到既定的目的地，但途中终归会有收获。
参考文献
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[6]GeneserethMR,NilssonNJ.LogicalFoundationofArtificialIntelligence[J].brainbroadresearchinartificialintelligence&neuroscience,1987
作者：张雨晨
编辑：韩越扬
[责编：赵宇豪]ChatGPT来了，我们该如何面对
你知道ChatGPT吗？这款在2022年11月30日横空出世的人工智能产品，最近频频登上热搜，成为全球瞩目的焦点。不到一周的时间，它的用户数就已突破100万，月访问量达2100万人次。仅两个月后，ChatGPT的月活用户即已突破了1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。要知道，达到1亿用户这个目标，手机用了16年，Twitter用了5年，TikTok用了9个月。
OpenAI官网。
ChatGPT能做什么？从开发商（OpenAI）的官网上看，它是当前用于人机对话的最优化语言模型，简单来说，就是一个人工智能聊天机器人。两个多月来，它的功能及未来可以应用的场景被不断发掘——信息查询、日常聊天、撰写文章、编写程序，甚至赋诗作词等人们日常工作生活的方方面面，它几乎都能完成。
网友训练ChatGPT进行“老北京式”对话截图。
见识了它所具有的强大的学习能力之后，人们在感叹人工智能迅猛发展之余，也感受到了来自它的威胁。真的会有一些职业从此之后就将被人工智能取代了吗？人们该做些什么来迎接人工智能时代呢？
ChatGPT本事到底有多大？
“刚听说ChatGPT时，我还觉得人们的描述恐怕有些夸张。毕竟眼下这么多人机互动的产品，最多做到有趣却不惊艳。”北京某大型互联网公司软件工程师杨先生表示，“但在真正试用过ChatGPT之后，我真的被惊到了！与其他AI模型不同的是，ChatGPT可以在已获得的大数据的基础上，自己生成内容，而不是简单地比对和匹配。它还有纠错功能，可以优化答案，减少虚假描述。”
ChatGPT的能力有多强？有一个生动的例子。今年1月，美国北密歇根大学哲学教授安东尼·欧曼在为自己任教的一门课程评分时，惊喜地读到一篇“全班最佳论文”。其简洁的段落、恰当的论据和严谨的观点，给他留下了深刻的印象。然而，令欧曼意想不到的是，这篇论文并非学生原创，甚至不是找“人”代笔。它的作者正是ChatGPT。
在大量网友晒出的与ChatGPT的对话中，我们看到，它不仅逻辑清晰，还很幽默。有网友对ChatGPT提出要求：“给我撒个谎。”ChatGPT回答：“天空是绿色奶酪做成的。”这位网友吐槽：“太烂了，一看就是假的。来个更机智的。”ChatGPT很快回答：“我是一个人类。”
杨先生这样的业内人士看到的不止是表象，而是ChatGPT更深层的内核：其实从原理和方法看，ChatGPT所作的东西是业内都了解的，并不神秘，它真正的强大之处在于庞大的数据积累和充分的训练度。“通俗一点来说，人工智能的水平是随着数据积累而慢慢成长的。它们通过海量文本建立起语言模型基座，科研人员再从各行各业收集到的几十万甚至上百万条指令对其提问，并输入问题对应的答案。在此过程中，不断训练它对人类语言的‘理解程度’，使它越来越准确、快速地给出答案。”杨先生告诉记者，“前不久，我读到一篇对OpenAI产品与合作伙伴副总裁PeterWelinder的专访，文章中提到，ChatGPT的语言模型参数量高达1750亿。而在它问世前，世界上最大的语言模型是微软开发的Turing-NLG，其参数量仅为170亿。可以说ChatGPT已经基本完成大型语言模型从量变到质变的过程。”
杨先生同时也指出，有网友在试用ChatGPT时并没有感受到它的强大，或者得到的答案看上去不那么“地道”，也可能是因为相关的训练度还不够。
近来，网上特别有趣的ChatGPT训练的例子是，一位网友教ChatGPT用“老北京”的口吻和自己聊天。面对网友“好久没见了，吃了么您？”这样的开场白时，它最初的回复还是“好久不见！您好，我没有吃饭……您呢？吃了什么好吃的了吗？”这样中规中矩的回答。但在网友对它进行了短短三次语言训练后，它的回答就已经进化成“嚯！有日子没见着您了！瞧您说的，咱AI可不用吃饭，您吃了吗？”
由此看来，也难怪特斯拉首席执行官马斯克会感叹：“ChatGPT好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了。”
有些职业真的会被取代吗？
就像2016年阿尔法狗（AlphaGo）打败世界冠军棋手李世石一样，ChatGPT再度掀起了一波人工智能热潮。随之而来的，人工智能将取代人类的话题也甚嚣尘上。一批ChatGPT将替代的职业也被网友们罗列了出来，比如：客服、作家、市场研究分析师、程序员……ChatGPT太“聪明”了，我们手里的“饭碗”还能端稳吗？
最近，作家、出版社编辑寸君对ChatGPT进行了一系列小测试。“我分别让它创作了诗歌、散文和小说。测试的结果是：ChatGPT的散文写作能力很强，甚至比我在日常工作中读到的一些散文还要好；诗歌只能做到一般意义上的‘完成’，缺少人类作者那种灵光一现的东西，或者说缺少诗性；而小说则几乎没什么可取之处，只能完成故事情节，但写不出人类的情感，塑造不出带有独特地域色彩、语言习惯和情感构成的立体人物。”寸君进一步补充道，“当然，这个结果也可能和我设定的关键词有关，或许会有人试出不错的作品，但成功的概率会比较低。”
寸君认为，创作是因人而异的，重在表达。每个作品的核心永远是属于作者自我的那一部分，它很难被人工智能取代。但随着更多的人机交互，人工智能获取更多用户的语言和文字习惯后，会有所进步。“在我有限的试验中，ChatGPT的应用文写作几乎满分。也就是说它更胜任那些评判标准明确、各种要素要求明晰的套路式写作，比如通知、启事、简报等。”寸君表示，作为一名创作者，自己并不担心会被人工智能取代，相反如果能更好地利用ChatGPT超强的知识储备和信息检索能力，那么创作初期查找资料、积累素材的过程会变得更加快速和便捷。“另一方面，作为图书编辑，我需要填写大量内容相当重复的表格，为图书准备相当多的资料。恰当地使用ChatGPT，可以把自己从这些不得不完成的重复性劳动中解放出来，从而让我能更好地把精力用在策划、原创和整合内容上。”
记者采访了不同行业的从业者，大家与寸君的感受是一致的：当下，人工智能还不会取代自己的工作，但一定会对未来的工作方式产生影响，并提出更高的从业要求。
“其实早在十年前，牛津大学经济学家弗雷就写过一篇题为《就业的未来》的论文，探讨了‘自动化对岗位的影响’，让人印象深刻。当时他的观点是‘低技能、低收入的工作最有可能被自动化取代’。”系统工程师云飞告诉记者，在ChatGPT大热之后，这位学者再一次接受了媒体采访。这一次弗雷表示：“ChatGPT可能不是让你的工作被取代，而是帮助另一个人取代你的工作。”
云飞表示：“拿编程来说，人工智能会让编码更容易，为现有的从业者引入更多的竞争对手。如果你只是一个‘码农’，别人让你写什么你就写什么，这样的‘机器人才’当然拼不过真正的‘机器’。真正的工程师考虑的是开发新功能，实现新需求，不只纠结于片段代码，更着眼于系统和架构。创造性的工作是不会被取代的，这个道理在各行各业都是相通的。”
ChatGPT热潮引发的思考
ChatGPT的热度继续发酵，国内科技巨头或产业龙头也纷纷“追风”跟进。2月10日，华为表示已有鹏城盘古大模型，京东则宣布将推出产业版ChatGPT——ChatJD；百度近日也宣布“类ChatGPT”人工智能产品“文心一言”，已经决定将于3月份完成内测向公众开放，目前正在上线前的冲刺阶段。
对于国内这类产品，杨先生很中肯地表示会持观望态度，毕竟这类人工智能产品需要大量的积累和沉淀。“最近，许多业内人士在各种场合讨论ChatGPT时，也开始对自身进行反思。很多人都感慨，有时候新技术研发就是这样，只看到大量投入，不知何时才能有回报。而OpenAI和DeepMind（阿尔法狗的开发商）这两家机构，无论在创新性、投入、决心，还是在顶尖人才储备上，都在义无反顾地坚持着。我们看到他们当下的成功，可能背后已经有无数次失败的尝试。”杨先生表示，“当然，目前业界也在讨论中国企业能否超越。围绕业务，尤其是国内的应用场景，是有超越机会的，这是业界共识。”
随着ChatGPT的利用价值被挖掘，其引发的技术、安全、教育等问题也引发了人们的思考。现阶段，它已经带来了诸如学生以此代写论文的学术诚信问题、版权拥有者质疑知识产权合规之类的争议、个人隐私的过度挖掘等，这也提醒了我们，技术在前进的同时要给予必要的约束规则，“模糊地带”的法规制度也应当与时俱进。
最近，浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任盘和林在接受媒体采访时表示，目前ChatGPT还存在很大的局限性，无法真正达到人类思维水平。AIGC（利用人工智能技术来生成内容）可能是个技术盲盒，生产出来的内容是不可预知的。OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂在接受《时代》杂志采访时也承认，机器人在写句子时“可能会编造事实”，并将其描述为“核心挑战”。尽管如此，人工智能会被开发到何种程度，又会以何种程度在哪些领域成为人类的“辅助”，人们仍然没有降低对它的期待。
当然，面对科技发展的日新月异，有的人会对新兴技术陷入自我想象的紧张是不可避免的，但更重要的是，我们要看到其在合理规约之下的有益结果，“技术向善”是科技前进时永恒的追求与指引。就像复旦大学科技伦理与人类未来研究院杨庆峰教授所说的那样：“对ChatGPT的态度，一些人在热情拥抱它，一些人在对其严肃审视，也有一些人已经开始了反思。这是平衡之术，也是理性之光，这就是机器尚无法替代的人类智慧，是我们的幸运。”
今晚报记者田莹
编辑：王晓羽
人工智能抢占人类职场，我们应该怎么办
最近，世界上首个获得“公民”身份的AI机器人索菲亚现身上海，再度引发舆论对于人工智能的关注。无论是撰写合同，还是开车，又或者用养老金投资，随着机器人技术的突飞猛进，几乎所有可以被分解的工作都可能会被机器人夺走。面对这样的形势，我们该如何应对呢？
对此，美国知名经济学作者安妮•罗瑞在新书《贫穷的终结：智能时代、避免技术性失业与重塑世界》中专门进行了解读，她还详细介绍了“全民基本收入”这一重要的解决方案（目前全球很多领域的精英也都在关注）。快来看看你的行业未来会面对怎样的形势，努力进行应对吧！最近一项研究让专家预测人工智能何时能在某些工作上超越人类。这些专家预计，机器人会在2024年在翻译上打败人类，到2026年在写作高中散文上超越人类，2027年取代人类驾驶卡车，2031年夺走零售业工作，2049年写作畅销书（心痛！），2053年做外科手术。这项调查的作者们写到：“研究人员认为，人工智能有50%的概率将在未来45年内在所有工作中超越人类，在120年内使所有人类工作自动化。”
这个前景令人振奋，同时也令人担忧。我们的经济和生活将会经历革命性的变化。一切都将始于创造、创新和投资。商家提供最新的软件和硬件，企业购买这些产品，取代费用高昂、反复无常、难以培训的人类职工。简单重复的任务构成的工作将率先消失。但是，人工智能显然是智能的。随着时间的推移，商业企业将开始销售像人类一样，甚至能够比人类更好地进行沟通、谈判和决策，并执行复杂任务的科技产品。而且这些技术产品将不断改进，并且会日益廉价。想做广告宣传的企业会发现，人工智能测试和制作的标语、电视广告的效果更好。银行将开始用算法代替贷款专员。合同、保险、税务准备等任何与文书相关的工作都会消失。
如果人工智能发展到足够先进，监管也允许的话，教育和健康这两个行业可能会经历巨变。人们通常认为，这两个规模庞大、不断扩展的就业领域不容易出现生产力的提高和技术性失业。资金紧张的州和地方政府可能会让学生在家上学，使用学校董事会批准的智能、交互式人工智能系统进行学习和考试。大型医院已经开始使用国际商业机器公司（IBM）的沃森（Watson）技术帮助医生进行诊断，很快他们将淘汰医生，转向远程医疗、图像诊断和自动护理。小型自动控制机器人会开始冲洗鼻窦或者切除痣。保险公司也许会鼓励患者使用人工智能系统，而不是咨询真人医生。病人可能会开始将人类医生看作容易出错的屠夫。
当然，有些工作永远不可能外包给计算机或机器。幼儿园仍然需要护理人员照顾幼儿。灵气治疗（Reikihealing）、作为推选出的代表为社区服务、担任公司总经理、档案研究、写作诗歌、举重教学、艺术创作、谈话治疗等工作似乎不可能由机器来完成。但想象一下这样一个世界：商店雇员、货运司机和白领官僚都大幅减少；每一次衰退之后的复苏都伴随着失业，企业越来越精简；几乎所有学位都毫无用处，高文凭不能带来高工资；数百万工作机会永远消失。
当然，有些人会在这个世界上生存甚至繁荣。用机器代替工人的企业通常会更有竞争力，能获得更丰厚的利润。股票市场可能会繁荣起来，股东、企业家、专利持有者等的收入和财富会飙升。财富和收入会日益集中到越来越少的人手中。已经非常严重的不平等现象会愈演愈烈。但是除了资本以外，那些劳动力要怎么办呢？那些在这场赢者通吃的赌局中失败的人呢？那些发现学历再无价值、就业市场竞争日益残酷的人呢？他们对经济贡献的价值会减少，甚至可有可无，因此他们会挣得更少，工资水平停滞不前。失业期将持续更长时间，流动性一直处于低水平。可以肯定的是，生产率的提高和新技术的发展将从很多方面大大改善普通人的生活。娱乐活动会超乎想象，令人眼花缭乱：精彩的电子游戏，逼真的人工智能模拟器，免费或廉价的电影和电视节目。无人驾驶汽车可以减少道路交通事故并挽救生命，旅行费用也降低了。人工智能在医学领域的进步可能会带来医疗保健的快速改善，终结癌症和传染病。
但美国的再分配政策不适应这样的世界。失业补助往往是临时的，而且常常用来鼓励劳动力进入增长中的行业。失业补助只能持续发放半年，而不是半辈子。安全网络鼓励人们参加工作，针对低收入阶层的收入补助也一样。所得税抵免只适用于有收入的人，也就是有工作的人。福利和食品券计划也有工作方面的要求。美国现有的一系列政策旨在帮助人们渡过短暂的失业期，并促使人们就业，但无法帮助4/5的成人应对永久性失业。
换句话说，如果面临严重的不平等和大规模的失业潮，这个体系将分崩离析。但全民基本收入显然是帮助人们维持生活的有力政策。在世界经济论坛上，世界银行高级经济学家乌戈米·真蒂利尼说道：“（支持全民基本收入的）这种论点认为，机器可以夺走工作，但不应该夺走收入：社会上大部分人的工作面临着不确定性，应该实施可以保护广大民众而不仅仅是穷人的福利政策……因此，（基本收入补助）成为数字时代中一种直接明了的选择。”
最近，旧金山湾区已成为全民基本收入的中心。埃隆·马斯克、比尔·盖茨和其他科技巨头已经对这个被誉为“21世纪的社会疫苗”“21世纪的经济权利”“人民的风险投资”的政策表示出了兴趣。
事实证明，全民基本收入的概念往往在划时代的经济变革时期盛行。它的首次出现似乎是在资本主义诞生的时候。这一概念在工业革命时期再度浮现，往往出现在关于食利者、贫困、权利以及再分配的哲学性对话中。比如，1797年托马斯·潘恩（ThomasPaine）指出，“每个公民都应该为自然遗产的损失而得到补偿，实现这一点的方式是（在21岁的时候）引入土地产权制度”，并实施养老金制度，让人们从50岁直至去世都可以领取补助。全民基本收入地球网络（BasicIncomeEarthNetwork）关于全民基本收入这一概念的历史记录指出，在19世纪中期，被马克思称作“空想社会主义者”的法国激进人士查尔斯·傅立叶认为,“文明”应当保障所有人的最低生存，包括为人们提供可口的一日三餐和豪华的酒店房间。后来，著名的政治经济学家约翰·密尔也表达过了全民基本收入的肯定。
激进的20世纪60年代——新机器时代的前夕，也是重要的转型时期，妇女和有色人种开始要求进入并充分参与白人男性占据主导地位的经济——全民基本收入的概念再次出现，经历了“短暂的活跃”。马丁·路德·金呼吁采取基本收入和其他激进、普遍的政策来促进种族事业的发展，维护经济正义。美国共和党的理查德·尼克松和民主党的丹尼尔·帕特里克·莫尼翰都表达了对全民基本收入的支持。但这些努力并未成功，一部分是因为试点研究错误地认为某些形式的支持可能会使离婚率上升。很快，这个激进的想法就被遗忘了。
而现在，全民基本收入的讨论正处于鼎盛时期，这得益于科技泡沫资金的支持、对失业的担忧和对美好未来的期待的共同作用。不过，尽管人工智能问世，尽管存在对人类就业前景的担忧，在我看来，实施全民基本收入来防止科技失业的提议仍然过于夸张，至少尚不成熟。
面对着惨淡的就业市场、迅猛的科技进步，我们对机器末日深感恐惧，而美国国家统计数据却显示美国经济的创造性力在逐渐削弱，为什么会出现这种现实与预期的脱节呢？
有观点认为，统计数据没有反映出创新对经济的影响，而且错误地衡量了快速的技术变革。假设在过去18个月的时间里，某个技术发明突飞猛进，比原来改善了五倍，但是政府认为只改善了两倍。如果这样的误差非常普遍，那么国家的统计数据就存在严重错误。另一个相关的论点是，如今计算机领域的进步削弱了金钱意义上的经济规模，使这些技术进步的价值更难以衡量。
一种更深刻的分析认为，现在的技术进步并不像人们以为的那样具有颠覆性。从经济重要性来讲，水果采摘机器人、癌症筛查应用程序、无人机、数码相机和无人驾驶汽车的变革性无法与打谷机、商业飞机、抗生素、冰箱和避孕药相比。
也可能是由于经济增长乏力，导致创新速度缓慢，还有可能是因为现在的科技进步还没有从生产率数据上反映出来。古登堡的印刷术毫无疑问是人类最伟大的技术创造之一，带来了信息传播和记录方式的变革。但是经济学家发现，在15—16世纪，这项技术在加快经济增速或者提高生产力方面并没有发挥显著的作用。第一个信息技术时代也是如此。在大多数情况下，科技发明产生之后会出现生产力的提高，企业会需要很长一段时间来适应，说明创新带来的利好和新机器时代的失业不久之后可能就会出现。如果是这样的话，大规模失业也会随之而来，全民基本收入可能是应对这一问题的必要措施。
但是目前，硅谷的论点却让人感到充满投机意味，而且十分遥远。无人驾驶汽车确实像奇迹一样，坐进去就好像进入了未来。人工智能系统令人惊叹，看着它们工作就像进入了科幻小说。但是，无人驾驶汽车还是有人在车上监控，人工智能系统对大多数人的工作和生活而言仍然比较遥远。为了应对人力需求骤减的问题，对全民基本收入这种解决方案进行讨论是十分明智的，但是如果认为必须现在、在这些条件下讨论全民基本收入这个解决方案，就显得愚蠢而短视。毕竟还有很多更具体的问题需要解决。
本文摘选自《贫穷的终结：智能时代、避免技术性失业与重塑世界》，中信出版集团