智能开讲丨人工智能时代的到来，90％的人将失业
不要以为人工智能还停留在边缘学科或着关于未来的科幻片中，事实上，人工智能已经悄无声息地渗透进我们的生活中，有的人，还毫无察觉。
99%的人将沦为无用阶层
在《未来简史》中，作者赫拉利预测，人工智能强大后，大部分人将失去价值，机器将取代人承担更多的工作，如果说工业革命带来了无产阶级，那么人工智能革命将带来一个新阶层：无用阶层。
牛津大学的卡尔.弗瑞及麦克尔.奥斯本在研究报告中指出：根据他们所开发的算法估计，美国有47%的工作有很高的风险被计算机取代。
到了2033年，电话营销人员和保险业务员有99%的概率会失业；
运动赛事的裁判有98%的失业可能性；
收银员、厨师、服务员、律师助手、导游都有90%以上的概率失业；
公交司机、建筑工人、兽医助手、安保人员、船员有80%以上的概率；
除此以外，调酒师、档案管理员、木匠、救生员也未能幸免。
而越来越多的事实证明了这种预测：
当AlphaGo战胜世界围棋冠军李在石；
当人工智能能在几秒钟之内写出一篇150-300字的新闻快讯；
当泰琳·萨顿推出了一张名叫《IAMAI》的专辑，而专辑由AI包办作曲......
当AlphaGo战胜世界围棋冠军李在石；
当人工智能能在几秒钟之内写出一篇150-300字的新闻快讯；
当泰琳·萨顿推出了一张名叫《IAMAI》的专辑，而专辑由AI包办作曲......
在书中，作者也指出了一个更大的预测：随着算法将人类挤出就业市场，财富和权力可能会集中在拥有强大算法的极少数精英手中，造成前所未有的社会及政治不平等。
因此，在未来，那些没有掌握人工智能和算法的人，迟早会被历史下线。
深度学习才是核心技术
今天，人工只能领域的研究者，几乎无人不谈深度学习。很多人甚至高喊出了“深度学习＝人工智能”的口号。但其实，二者并不是等同的，可以说深度学习是当今乃至未来很长一段时间内引领人工智能发展的核心技术。
到底什么是深度学习呢？
深度学习是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程。
李开复在《李开复人工智能十讲》中介绍，深度学习，简单来说其实是一种机器学习，举例来说，在我们小的时候，老师会拿出写了不同字的卡片，一边念字的读音，一边让我们记住这个字的写法，我们慢慢总结出某种规律，久而久之记住了这个字。
而这种识字过程和机器学习很像，如果要教计算机认字，我们就需要让计算机把每个图案反复看很多遍，总结出规律，当计算机以后再看到类似的图案，就会知道这图案到底是什么字了。
深度学习就是，把大量的数据丢进一个非常复杂的数据处理网络（深度神经网络），检查经过这个网络的数据是否符合要求，如果符合，就保留，不符合，就调整。
以AlphaGo为例，我们往里面扔进人类专业棋手以往的上百万份的棋谱，告诉它该怎么下，如果在比赛中，它胜出，我们会告诉它：你是对的，并且给予奖励，如果它下错了，我们会告诉它这个不对，你需要调整参数，增加得胜的概率。
这种深度学习的过程看起来和人类刻意联系的过程类似，一个专业的棋手，往往能够记住上万张棋谱，每一次的博弈，都会成为脑海中不断更新的“数据”，若在比赛中输了，棋手往往会在脑海中复盘对弈的过程，思考哪一步出错，怎么下能够胜利，从而避免同样的错误发生。
同样，如果一个做一个网络向人提供贷款，我们会给它输入大量的个人的银行信贷资料，当它给一个经常赖账的人贷款，我们会告诉它，不对，你要修正你的参数，降低这个人下次贷款成功的几率。
在《人工智能》一书中指出，深度学习能够大展身手的两个前提条件——强大的计算能力和高质量的大数据。当深度学习、大规模计算、大数据三位一体，就能够建立起“超强大脑”。
这也就意味着，人工智能不仅可以模仿人类的动作、语言，更有可能通过深度学习，来模拟人类大脑的思考。
人类被人工智能打败or和谐共存？
工业革命兴起之前，大部分人都从事着艰辛的农业甚至是狩猎－采集的生活，如果遇到天灾，可能会颗粒无收，工业革命之后，从事农业的人口锐减，但这并不意味着失业，相反，人们得以从繁杂的农业劳务中解脱出来，从事因为工业革命带来的新的工作。
而人工智能未尝不是一次革命？
从积极的角度来看，人工智能使得人们从枯燥、重复性的劳动中解放出来，让更多人从事其他更有创造性的工作，有更多的时间自由去生活、去旅行、去享受。
萨姆.奥尔特曼也相信，人工智能在未来创造的新工作机会将少于人工智能所制造的失业数量。
用《未来简史》中有一句话来作结尾：
传统观念把世界看成一块大小固定的饼，隐藏的假设就是世界上只有两种资源：原材料和能源。
但事实上，资源有三种：原材料、能源和知识。
原材料和能源取之有尽，用得越多，剩下的就越少；
但知识却是不断增长的，用得越多，反而拥有越多。
而且，随着知识的不断增长，还能带来更多原材料和能源。
传统观念把世界看成一块大小固定的饼，隐藏的假设就是世界上只有两种资源：原材料和能源。
但事实上，资源有三种：原材料、能源和知识。
原材料和能源取之有尽，用得越多，剩下的就越少；
但知识却是不断增长的，用得越多，反而拥有越多。
而且，随着知识的不断增长，还能带来更多原材料和能源。
只有时时刻刻更新自己的知识，才能够不在历史的洪流中被迫下线。
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机器人记者来了记者会失业吗
1月31日，苹果公司发布了创纪录的一季度财报，美联社数分钟之后即发表了题为《苹果打破华尔街第一季度预期》的新闻报道。但这篇报道不是记者写的，而是机器人记者，或者说计算机写作软件（人工智能）写的。
为什么要采用机器人写作新闻报道呢？因为财经领域的季度盈利报告撰写工作单调枯燥，但要求准确和速度，所以美联社在去年夏天开始与自动观点公司（Automated Insights，由前思科公司IT工程师罗比·艾伦创立）合作，使用该公司的“史密斯消息”软件撰写财经报道文章。现在，这个采用了半年的机器人记者每个季度都要撰写3000篇这样的新闻报道，而且这个数字有望增加。
机器人记者来了，真正的记者是否就要失业了？美联社的助理编辑帕特森说，“史密斯消息”是在解放记者，让他们集中精力撰写有深度的报道。因此，真正的记者是不会失业的。
机器和机器人把人从繁重的体力劳动和枯燥的工作中解放出来，去干更重要的工作，或者让人成为监工，监督机器人干活。这是一个美好的前景，在今天也局部实现了。但是，另一种担忧也发生了。
以机器人为代表的人工智能方兴未艾，也许将来某一天会完全取代人，并进而战胜和消灭人类，主宰世界。这种观点在很多科幻小说和电影中早就出现，如《机器人战争：人类末日》《黑客帝国》等。虽然更多的人认为这只是一种娱乐和玩笑，当不得真，但也有严谨的科学家，如英国理论物理学家斯蒂芬·霍金站出来，一本正经地警告社会，人工智能在并不遥远的未来可能会成为一个真正的危险。人工智能对人类而言甚至是致命的。
霍金已经和数百名科学家与企业家，如2004年诺贝尔物理学奖获得者弗兰克·维尔切克、美国太空探索技术公司和美国特斯拉汽车公司首席执行官埃隆·马斯克等人联合发表一封公开信，敦促人们重视人工智能安全，确保这类研究对人类有益。人工智能技术如同其他科学技术一样，在给人们生活带来便利的同时，可能存在危险性，甚至可能比核武器更具威胁。因此，有必要研究如何在从人工智能获益的同时避免潜在的危险。
霍金等人是否在杞人忧天呢？就时间和人工智能的水平而言，目前包括机器人记者在内的人工智能都处于人们可控的情况之下，主要是为人类服务，提高生产力和工作效率，但是，并不否认有一种可能，未来机器人可能失控。例如，具有更高智能的机器人可以自我设计以改进自身，使得它们比现实社会的所有人都更聪明。
那么，有没有办法不让人类输掉而永远成为赢家呢？当然是有的，比如，停止设计人工智能，但这不是人类的做派。于是，便转向另外两个选项，一是人类与人工智能和平相处，二是人们在设计人工智能的时候最好预留一个开关或机制，让人类永远拥有控制人工智能的钥匙。第一种办法的选项在《黑客帝国》中已经提出来了，当进入22世纪，人们已经生活在虚拟与现实结合的世界中，通过厮杀和争斗，主体（CPU）最终同意与人类和平共处。
至于人们在设计人工智能的时候预留永远让人控制人工智能的机制，也许还在研究之中，需要时间。但现阶段，记者不会失业，而且会从繁重而枯燥的工作中解放出来，写出更有深度的文章和干更有创意的工作。但是，在记录时代和生活的同时，记者们也不妨瞭望一下，科技，包括人工智能在内的众多科技发明，在把人类社会带向更为灿烂的明天时，是否会有偏离航向的危险。