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　　【中国智能制造网 智造快讯】近年来人工智能得到越来越多的关注。2017新年伊始，谷歌Master在线上围棋比赛中连胜60场，狂胜诸多人类高手。在江苏卫视《强大脑》第四季节目中，百度人脸识别技术的惊艳出场给众多观众留下了深刻印象。人工智能本质上是人类智能的延伸，是用计算机来模拟人类的思维方式。迅猛发展的人工智能带来的可不是什么噱头，它必将极大地推动生产力的发展，对劳动、就业乃至社会制度产生决定性的影响。

　　在过去5年间，人工智能取得的进展超过此前50年的总和，这是因为人工智能的算法取得了重大突破。例如，中文语音识别曾被认为是难以逾越的障碍。在并不那么遥远的2002年，中国科技大学自动化系的教授曾向笔者坦言，他的团队虽然身处研究一线，却还没有找到语音识别算法的头绪；换句话说，当时还没弄清楚人是通过什么机理听懂说话的。短短十几年后，基于神经网络的深度学习已经破解了教授当年的疑惑——科大讯飞开发的输入法的中文语音识别率达到了97%，与真人相差无几。
 

　　戴姆勒的自动驾驶卡车在美国内华达州的高速公路上接受测试。交通运输行业的一场革命即将到来。
 

　　与人工智能在其他领域造成的巨大影响相比，中文语音识别甚至只能算雕虫小技。例如，自动驾驶技术即将掀起一场交通运输行业的革命。自动驾驶系统不会打瞌睡、分神，不需要休息，更不会感情用事。可以预见的是，成熟的自动驾驶系统在可靠性方面将远远超过传统司机。美国车企特斯拉在自动驾驶技术方面暂时，但是江淮汽车等不甘人后的中国车企也在奋起直追。
 

　　成熟的自动驾驶技术意味着什么？乘客上车之后只要输入一个地址，汽车就会在卫星导航的协助下自动把乘客拉到指定地点。届时中国的260万出租车司机、美国23.4万出租车司机都将面临失业风险，“份子钱”将永远成为历史名词。自动驾驶即将夺走的可不止是出租车司机的饭碗。美国有350万卡车司机，如果把技术支持员工也算上，载货卡车的相关从业者达到了870万之众。而在中国，这个群体竟多达3000万人，每45个中国人里就有一个在跑运输。戴姆勒的自动驾驶卡车2015年就已开始上路测试，从高歌猛进的研发进度来看，自动驾驶卡车实现量产也就是几年内的事情。届时数千万货车从业者应当去做些什么呢？
 

　　大疆创新近期推出的MG-1S型农业植保无人机，喷农药的活干得比人都漂亮。用不了多久，庄稼把式都得对人工智能甘拜下风。
 

　　人工智能不仅正在颠覆传统的交通运输，还将颠覆延续数千年的农业生产方式。在不久的将来，农忙时节不再需要农民挽起裤腿下地干活了，几个农业工人敲敲电脑就能把事情做完。这可不是什么脑洞大开的幻想，这方面的研究其实已经开始了。中国农业机械化科学研究院在2011年就已完成意义重大的农业机械自动导航实验：加装了自动控制系统的插秧机，根据GPS与车载传感器获取车辆姿态信息，实现自动导航及地头转向。试验结果表明，自动化插秧机可以按照预设路径在田间行走，并且可以满足插秧的精度要求。这项研究的成功意味着，自动化田间作业在技术上是可行的，只要降低使用成本就可以推广开来。无人机喷洒农药的技术甚至更加成熟：与人工喷药相比，无人机可将农药用量减少20%左右，而且完全不必考虑农药中毒的风险。2016年11月底，大疆创新推出先进的MG-1S型农业植保无人机，其飞行操作更加便捷稳定，使得农药喷洒更加、完全进入了实用化阶段。
 

　　也许用不了多久，我们就会看到无人农业机械和无人机不知疲倦地忙碌在田间地头，田间管理的规划则交给安装了专家系统的计算机：分布于田间的传感器将土壤湿度、土壤化学成分、气温、光照强度等实时数据传递给计算机，然后专家系统通过算法自动判断采取什么田间管理措施。灌溉用水量、化肥施用量、佳采摘时间等诸多事项都由整合了海量知识和数据的专家系统决定，其的管理水平让干了一辈子农活的种田能手都自叹不如。待到人工智能使得农业实现自动化，上亿被迫摘下“农民”帽子的农村人口应该去做些什么呢？
 

　　如上所述，人工智能会消灭许多行业对劳动力的依赖，释放出大量劳动人口。离开驾驶室的前司机，离开土地的前农民，以及其他被人工智能顶掉饭碗的大量人口，应该如何维持自身生存？这便是人工智能给社会治理带来的挑战。从历史上看，技术进步会不断消灭旧的就业岗位，也会创造新的就业岗位。例如，轿车的普及消灭了黄包车夫的就业岗位，却创造了出租车司机的就业岗位。然而，与历史上的技术进步相比，人工智能对就业造成的影响有两方面重大差异。
 

　　一是就业岗位数量上的差异。人工智能影响的可不是几十万就业岗位，而是几千万乃至上亿就业岗位。仅在中国，人工智能就将影响3000万货车从业者和2亿以上农村劳动力。历史上，技术进步往往在相当长一段时期内逐步将劳动力从旧岗位上释放出来。例如在19世纪后期，蒸汽海轮完全取代大帆船差不多用了三四十年的功夫，比一代人还多的时间足够帆船水手们转移到新的就业岗位。而人工智能却很有可能在很短时间内释放出数量巨大的劳动力，制造出的大变局。
 

　　二是就业岗位质量上的差异。被技术进步从旧岗位上释放出来的劳动力，需要学习新技能才能走上新岗位。历史上，劳动力学习新技能的过程不见得复杂，例如帆船水手改做蒸汽海轮的水手就没有多难。所以技术进步带来的工作岗位变化相对容易承受。然而人工智能将以极快的速度消灭充满重复性劳动的低端岗位，至2016年10月，苹果公司主要代工商富士康已在中国内地工厂部署了4万台机器人用以取代流水线工人。在可预见的未来，人工智能将终导致传统劳动密集型产业的消失。而科学工作者、企业研发人员等需要创造性的就业岗位，以及律师、医生等技能复杂度很高的就业岗位，相对不容易被人工智能取代，仍将长期存在下去。
 

　　于是问题凸显出来了：
 

　　被人工智能取代的大量低端就业岗位，释放出来的是受教育程度较低的劳动力。
 

　　人工智能不易挑战的就业岗位，存在很高的准入门槛，几乎是拿学历或实践经验堆出来的。
 

　　人工智能创造出来的新就业岗位，例如与人工智能的维护和升级相关的工作，肯定以接受高等教育为前提。
 

　　这就意味着，被人工智能短期内释放出来的大量劳动力，不会很容易地进入其他就业岗位、被社会自然消化。让富士康的流水线工人转行去做IT工程师，恐怕不比古代考个进士更容易。即使这些劳动力愿意通过刻苦学习来获得新技能，也会面临另外一方面的巨大困难——教育成本。
 

　　资本主义使教育变成一门赤裸裸的生意，的教育资源要用大笔金钱来购买，这在美国表现得。美国大学的学费普遍不低，每个学分的收费在1000美元以上。我们做一个保守的估计，按每学分收费1000美元计算，拿一个硕士学位至少需要30学分，学费起码要3万美元。非自愿失业的劳动力本来就够窘迫的，让其自掏3万美元来换取再就业的可能性，称之为“敲骨吸髓”亦不为过。
 

　　这种教育制度意味着重新获得劳动技能的成本极高，必然导致这样的状况：许多人因为贫穷而无法接受教育，也就无法获得新的劳动技能；缺乏劳动技能使他们陷入长期失业，更加剧了贫困。当发达的人工智能消灭低端就业岗位之后，被释放出来的大量劳动力只怕连“被剥削剩余价值的价值”都没有了，以致被长期隔绝在就业市场之外。倘若大量劳动年龄人口遭到这样的“边缘化”，社会还能和谐吗？