人工智能的门槛上，你要学什么才不会失业？

不久，“超级人工智能”出现了，随即替代了所有人的工作。然而，只有一类人幸免：研究生。为什么呢？我们就去问了这个超级 AI，它回答：“研究生太便宜了，我实在竞争不过。”

这当然是个笑话。但是 ChatGPT 的出现让“人工智能导致失业”的威胁变得从未像今天这样清晰。这家伙简直是一个完美的智能助理：它能翻译，能读懂报告并且做出总结，能写代码，能做 PPT，可以说它的技能基本上覆盖了当代白领群体 99% 的工作。

再加上一直很火的 AI 绘画，看上去似乎那些传统上认为只有人类才能做的，需要高阶思考能力和创造力的工作，现在 AI 都可以代劳。于是人类只能去电子厂拧螺丝或者送外卖。

等等， 为什么不是 AI 帮我们去送外卖或者拧螺丝呢？

古早的想象

在人工智能和机器人等概念最早出现的时候，人类对机器人的想象就是 “智能较低，但是代替人类做体力劳动”这样一个角色。在阿西莫夫著名的“机器人”系列里，人类发明了“正子脑（Positronic brain）”这种技术，从而可以大规模制造机器人。这些机器人一开始甚至还不会说话，但是却跟人类无异，有手有脚，跟人类干一模一样的活。于是人类就可以省下所有体力劳动的时间，专心于复杂的设计、控制、系统等脑力工作了。

如果从文学史的角度来理解，这种对“机器人”的古早想象，是一种典型的“殖民主义”视角——“文明的”、“高级的”殖民者，对“低级的”、“不开化的”被殖民者的想象。 当殖民时代过去，对象被简单的替换成了金属的人类，也就是机器人。

当我们回过头来从技术史角度来看，也会发现： 创造出跟人相似、有手有脚的机器人的确是早期机器人和人工智能开发的潮流之一。但是很快地，科学家和工程师就意识到“制造如同人类一样的机器人”这件事情，有着超乎他们想象的困难。

然而在另一方面，无论是当年的 AlphaGo 还是现在的 ChatGPT，都雄辩地证明了人工智能在处理那些复杂的、需要计算和推理的任务中，已经可以达到甚至超越了人类的水平。

怎么会出现如此戏剧化的情况呢？

难解的悖论

在上世纪八十年代，人工智能学家汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）和马文·闵斯基（Marvin Minsky）等人就发现了这个现象： 跟传统假设不同，那些被认为是人类独有的高阶智力（比如推理），往往只需要很少的计算力；但是无意识的技能（比如感知运动能力），则需要极大的计算力。

语言学家史蒂芬·平克（Steven Pinker）曾在他的《语言本能》里说过：经过 35 年的人工智能研究，发现的最重要的课题，是“困难的问题是易解的，简单的问题是难解的”——这个现象，就被称为“莫拉维克悖论（Moravec's paradox）”。

为什么会存在“莫拉维克悖论”？

现在，我们可以重新审视“古早年代”的那个假设了。这个假设认为，我们人类的高阶推理和计算能力对人类自己很困难，所以它应该对计算机也很困难；而人类的感知运动能力对人类自己来说很简单，所以它应该对计算机也很简单。

总得会点啥

事实恰恰相反。

从演化史的角度来说，诸如语言、抽象概念、推理，和计算等人类之所以成为人类的高阶认知能力，实际上是最近几十万年才进化出来的，这些能力对人类自己来说都感觉困难的原因，是因为 我们的大脑最近才开始运行这些功能——所以我们需要调动大脑里“并不怎么完善的结构”去运行这些程序。

而感知运动能力，可以说，自从地球上出现了动物，这方面的演化就已经开始。所有的生物都需要感知周遭环境，做出决策，驱动身体运动。 感知运动和环境适应都是地球生物几十亿年进化的结果。也正是因为如此，几十亿年的演化压力将大脑这方面的功能打磨得相对尽善尽美，所以才让这些实际上极端困难的任务看上去似乎毫不费力。

因为这些任务基本上完全自动化了，所以我们人类在执行这些任务的时候是感知不到的。就像骑自行车：学习骑自行车需要付出主观的努力，但是一旦学会，这个技能就变成下意识的了。我们可以想象，在地球生物的演化史早期，很多生物的感知运动能力可能跟现在的人工智能差不多，而这些生物早就灭绝了。

所以，回到标题中的那个问题：我们要怎么做才能在这个 AI 时代不失业呢？

说实话，我不是 ChatGPT，没有办法自信满满地给出一个不知真假的答案。但我认为，我们可以将人类的技能分成两种： 第一种，是思维的技能，这需要运用人的高阶思考能力，推理，计算，创意，对抽象知识的掌握，等等，也就是现在人工智能强大的能力；第二种，顺着“莫拉维克悖论”，我们可以将感知-运动能力翻译成“手眼结合”，或者概括为“手艺”。目前而言，人工智能在任何需要手眼结合的领域，其表现距离人类还是差得很远的。

那么，作为人类我们要跟上 AI 的脚步，大概就要在这两个领域中择一——要么能够将自己的高阶思维能力磨练到超过 AI 的水平，并且能够利用 AI 发展生产力；要么就是干脆去学一门“手艺”，在 AI 暂时无能为力的领域保持竞争力。

当然，即使这样，无论怎么选，和你竞争的仍然是人类，无论何时何处，内卷继续。