人工智能的快速发展引发众多想象和猜测:人类的工作是否会被人工智能所代替?大面积失业及其引起的一系列经济、社会等问题会否出现?从一名业内人员的角度,这些担心有道理,但过虑是不可取的。
人工智能的爆发式增长及其带来的影响,虽然在人类历史上第一次出现,但我们能在过去的历史进程中找到相似阶段。18世纪,以蒸汽动力为标志的第一次工业革命肇始於英国,结束工场手工业时代,开创机器动力时代。虽然机器取代了部分人类劳动力,但社会工作机会总量非但没有减少,反而有所增加。原因在於,机器动力大大提高生产力,反而需要大规模的城市产业工人,这部分需求远超过被取代的工人数量之和。
同时,社会生产力的快速发展,社会财富的增加,挖掘出更多新需求。比如,工业消费品、战争消耗品和服务业等等,创造出更多各种各样的新就业机会。实际上,在当时的英国,人们担心的社会问题不是失业,而是人力资源不足。工业技术革命带来社会关系变革,手工作坊、自耕农业等社会形态逐渐减少,新的生产关系和社会结构慢慢形成和发展。
19世纪最后30年和20世纪初,第二次工业革命将人类从蒸汽时代带入电气时代。在这期间,农业、轻纺工业已经不是发展重点。电气、化学、石油等很多新兴产业给社会带来大量就业机会,各新兴行业急需各个层次的人才。美国福特公司与着名电机专家斯坦门茨之间的一美元故事,就是发生在这个时代背景下。负责在问题线圈处画线的人只能得到1美元,知道在哪画的人则可获奖金9999美元,侧面反映出当时社会对电气等新兴行业人才的渴求状态。
从20世纪四五十年代以来,第三次科技革命在电子计算机、微电子技术、航天技术和分子生物学工程等领域取得重大突破。第三次科技革命在淘汰落后生产方式、替换冗余劳动力的同时,创造出大量新兴产业和岗位。单软件开发这一个新兴行业而言,目前全球就有超过2000多万程序员从事这一职业,约是今天英国总人口数的1/3。
同前三次工业科技革命一样,这次人工智能浪潮也催生大量新型产业和人才需求。现在,人工智能领域人才需求量极大,学术界和产业界都求贤若渴。比如,在人工智能的发展进程中,深度学习扮演重要角色;深度神经网络一个参数的调整,可能会带来模型实际效果的巨大变化,各大巨头公司不惜重金,全球招聘精通调参的深度学习工程师,这像极了当年通用公司追求知道在哪画那条线的斯坦门茨。
相比於前三次工业科技革命,人工智能所具备的发展硬件和基础更充分,带来的影响也更广泛和深远。人工智能技术已经应用在医疗、金融、安全、商业等各个领域,催生了相关产业链上大量的新型工作需求。比如,曾经在互联网时代发挥巨大作用的程序员群体,在未来几年,将会有相当一部分转型为人工智能工程师,从事新兴的图像识别、自然语言处理、语音识别、
大数据挖掘、智能控制等相关工作。还有,快递员、出租车司机等传统职业,也会因为
人工智能调度算法的发展,被赋予新的生命力,队伍会持续壮大。
科技进步,淘汰的是落后的生产力,带来的是更多新型产业和机会,以及社会生产关系的优化调整。人工智能已经带来的变化,我们有幸正在见证,对未来我们也应拭目以待。