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		<title>赫拉利《未来简史》:无用的阶级 - 版本历史</title>
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		<title>2020年12月24日 (四) 21:40 江南仁</title>
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		<author><name>江南仁</name></author>	</entry>

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		<title>2020年12月24日 (四) 21:04 江南仁</title>
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		<title>2018年10月30日 (二) 11:49 江南仁</title>
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		<title>江南仁：江南仁移动页面无用的阶级至赫拉利《未来简史》:无用的阶级</title>
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&lt;/td&gt;&lt;/tr&gt;&lt;/table&gt;</summary>
		<author><name>江南仁</name></author>	</entry>

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		<title>江南仁：创建页面，内容为“无用的阶级 21世纪经济学最重要的问题，可能就是多余的人能有什么功用。 一旦拥有高度智能而本身没有意识的算法接手几...”</title>
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				<updated>2018-10-30T01:05:37Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;创建页面，内容为“无用的阶级 21世纪经济学最重要的问题，可能就是多余的人能有什么功用。 一旦拥有高度智能而本身没有意识的算法接手几...”&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;新页面&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;无用的阶级&lt;br /&gt;
21世纪经济学最重要的问题，可能就是多余的人能有什么功用。 一旦拥有高度智能而本身没有意识的算法接手几乎一切工作，而且能比 有意识的人类做得更好时，人类还能做什么？&lt;br /&gt;
纵观历史，就业市场可分为三个主要部门：农业、工业和服务业。 在大约公元1800年前，绝大多数人属于农业部门，只有少数人在工业 和服务业部门。到了工业革命时期，发达国家的人民就离开了田野和牧 群。大多数人进入工业部门，但也有越来越多的人走向服务部门。到了 最近几十年，发达国家又经历了另一场革命：工业部门的职位逐渐消 失，服务业大幅扩张。2010年，美国的农业人口只剩2%，工业人口有 20%，占了 78%的是教师、医生、网页设计师等服务业从业人员。但 等到机械的算法在教书、诊断病情和设计方面比人类更在行的时候，我 们能做什么？&lt;br /&gt;
这个问题以前就出现过。自工业革命爆发以来，人类就担心机械 化可能导致大规模失业。然而，这种情况在过去并未发生，因为随着旧 职业被淘汰，会有新职业出现，人类总有些事情做得比机器更好。只不 过，这一点并非定律，也没人敢保证未来一定会继续如此。人类有两种 基本能力：身体能力和认知能力。在机器与人类的竞争仅限于身体能力 时，人类还有数不尽的认知任务可以做得更好。所以，随着机器取代纯 体力工作，人类便转向专注于需要至少一些认知技能的工作。然而，一 旦等到算法在记忆、分析和辨识各种模式的能力上超过人类，会发生什 么事？&lt;br /&gt;
如果认为人类永远都能有自己独特的能力，无意识的算法永远无法 赶上，这只能说是一厢情愿。对于这种空想，目前的科学反馈可以简单 概括为三项原则：&lt;br /&gt;
1.	生物是算法。每种动物（包括智人）都是各种有机算法的集 合，经过数百万年进化自然选择而成3&lt;br /&gt;
2.	算法的运作不受组成物质的影响。算盘的算珠无论是木质、 铁质还是塑料质，两个珠子加上两个珠子还是等于四个珠子。&lt;br /&gt;
3.	因此，没有理由相信非有机算法永远无法复制或超越有机算 法能做的事只要运算结果有效，算法是以碳来表现还是硅来表现 又有何差别？&lt;br /&gt;
确实，目前还有许多事情是有机算法比非有机算法做得更好，也 有专家反复声称，有些事情非有机算法“永远”都无法做到。但事实证 明，通常这里的“永远”都不超过一二十年。就像在不久之前，大家还 很喜欢用面部识别举例，说这项任务连婴儿都能轻松办到，可是最强大 的计算机却无力完成。但到了今天，面部识别程序辨认人脸的速度和效 率都已经远超人类。警方和情报机构现在已经很习惯使用这种程序，扫 描监控录像机无数小时的视频资料，追踪嫌犯和罪犯。&lt;br /&gt;
20世纪80年代讨论到人类的独特之处时，很习惯用国际象棋作 为人类能力更强的主要证据。他们相信计算机永远不可能在国际象棋 领域打败人类。但在1996年2月10日，IBM的超级计算机“深蓝” (Deep Blue )就打败了世界国际象棋大师加里•卡斯帕罗夫（Garry Kasparov )，推翻了这个认为人类能力更强的论点。&lt;br /&gt;
“深蓝”算是有些取巧，因为编写程序的人不仅写入了国际象棋的 基本规则，还加人了详细的棋局策略。但新一代的人工智能更喜欢让 机器自己学。2015年2月，由Google DeepMind人工智能公司所开发 的一个程序，就自己学会了如何去玩49款经典的Atari游戏。开发者 之一戴米斯.哈萨比斯（Demis Hassabis )博士解释道：“我们提供给&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
图45 “深蓝”击败加里•卡斯帕罗夫&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
系统的唯一信息就是屏幕上的原始像素，以及指示系统要努力得到高 分。剩下的一切都是它自己解出来的。”而这套程序也成功找出了交给 它的所有游戏的规则，从《吃豆人》（A^-A/^77 )、《太空入侵者》（Spwe 到各种赛车和网球游戏。而且，这套程序得到的分数多半都 能打平甚至超过人类，有时候还会使出人类玩家从未想到的策略3 13 不久之后，人工智能又获得了更惊人的成就：谷歌的AlphaGo软 件自学围棋这种古老的中国棋类游戏，而围棋的复杂度远超国际象 棋，一般认为这并不在人工智能程序能够处理的范围内。2016年3月， AlphaGo和韩国棋王李世石在首尔举行了一场比赛，AlphaGo凭借出奇 的下法、创新的战略，以4比1击败李世石，令各方大跌眼镜。赛前， 大多数专业棋手都确信李世石能赢得比赛，但在赛后分析AlphaGo的 棋路后，多数人的结论则是人类在围棋上已不再有希望能打败AlphaGo 或其后来者。&lt;br /&gt;
近来，计算机算法也证明了自己在球类竞赛中的价值。几十年来， &lt;br /&gt;
棒球队挑选球员靠的是专业球探和经理的智慧、经验和直觉。顶尖球员 的身价高达数百万美元，自然财力雄厚的球队才能抢下一流球员，而经 济拮据的球队只能勉强起用二线球员。但在2002年，预算有限的奥克 兰运动家队（Oakland Athletics )总经理比利•比恩（Billy Beane )尝试 要打破这个格局。他决定根据经济学家和计算机怪才所开发的一套神秘 计算机算法，找出人类球探忽视或低估的球员，打造一支常胜队伍。在 保守派看来，比恩的算法根本是玷污棒球的神圣殿堂，他们大感愤怒。 他们坚决认为球员的选择是一门艺术，只有长期亲近棒球、相关经验丰 富的人，才有可能掌握。至于计算机程序，因为它永远无法懂得其中的 奥秘和棒球的精神，所以永远都不可能学会这一套。&lt;br /&gt;
但没多久，令这些人颇感意外的是，比恩用算法打造的这支低成 本球队（4400万美元），不仅能与纽约扬基队（1.25亿美元）这种传统 棒球强队平分秋色，甚至还成为美国职业棒球大联盟史上第一支20连 胜的队伍。只不过，比恩和运动家队没能得意太久。很快，其他球队也 跟进使用同样的算法策略，而且由于扬基队和红袜队不管在球员还是计 算机软件上能砸的钱都远远胜出，现在像奥克兰运动家队这种低预算球 队，能打败整个体制的机会反而更小了。14&lt;br /&gt;
2004年，麻省理工学院的弗兰克•利维（Frank Levy )教授与哈佛 大学的理查德.默南（Richard Mumane )教授发表了一份关于就业市场 的全面研究报告，列出最有可能走向自动化的职业。当时讲到在可预见 的未来不可能实现自动化的职业时举的例子是卡车司机。他们表示，实 在很难想象计算机可以在繁忙的道路上让汽车实现安全行驶。但才不过 十几年，谷歌和特斯拉不仅想到了这一点，还在加紧研发。15&lt;br /&gt;
事实上，随着时间的推移，不仅是因为算法变得更聪明，也是因为 人类逐渐走向专业化，所以用计算机来取代人类越来越容易。远古的狩 猎者只是想要生存下去，就得掌握各式各样的技能，也正因为如此，想 设计狩猎机器人的难度非常大。这种机器人得要懂如何把燧石磨出尖 头，在森林中找到可食用的蘑菇，跟踪猛犸象，与其他十几个猎人协调 如何进攻，之后还得知道怎么用药草来治疗伤口。但在过去几千年间， 人类已经走向专业化。比起狩猎者，出租车司机或心脏病专科医生所做 的事更为有限，也就更容易被人工智能取代3我已一再强调，人工智能 目前绝无法做到与人类匹敌。但对大多数的现代工作来说，99%的人类 特性及能力都是多余的。人工智能要把人类挤出就业市场，只要在特定 行业需要的特定能力上超越人类，就已足够。&lt;br /&gt;
就连负责管理所有活动的经理，也可能被取代。例如Uber (优步）， 就因为有强大的算法，只要几位工作人员，就能管理数百万的Uber司 机。大多数的命令都是由算法自动下达，无须人为监管。162014年5月， 专注于再生医学领域的香港创投公司Deep Knowledge Ventures ( DKV ) 另创新局，任命一套名为VITAL的算法为董事会成员。VITAL会分析 候选公司的财务状况、临床试验和知识产权等大量资料，据以提出投资 建议。这套算法就像另外五位董事一样，能够投票决定是否投资某家 公司。&lt;br /&gt;
我们查看VITAL到目前为止的记录，发现它似乎已经学到了一个 管理弊病：裙带关系。将较多权力交给算法的公司，就更有可能得到 VITAL的青睐。例如在VITAL的支持下，DKV最近就投资了制药公司 Pathway Pharmaceuticals,该公司采用了一套被称为OncoFinder的算法 来选择及评估针对个人的癌症疗法。17&lt;br /&gt;
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。在今天， 人数达到数百万的出租车司机、公交车司机和卡车司机拥有强大的经济 和政治影响力，每个人都在交通运输市场中发挥自己的力量。如果集体 利益受到威胁，他们可以团结起来、组织罢工、进行抵抗，形成重要的 投票群体。然而，一旦数百万的人类司机都由单一算法取代，这一切财 富和权力都将被拥有算法的公司垄断，放入这些公司的所有人，即极少&lt;br /&gt;
数几位亿万富翁的口袋。&lt;br /&gt;
又或者，算法自己也可能成为所有人。人类法律已经能够认可公司 或国家这种互为主体的实体，称之为“法人”。虽然“丰田”或“阿根 廷”既没有身体也没有心智，但都受到国际法的约束，都能拥有土地和 金钱，也都可能成为法庭上的原告或被告。可能在不久之后，算法也能 获得这样的地位。这样一来，某一套算法就能自己拥有一个运输帝国或 是创投公司资本，而不必服从任何人类所有者的命令。&lt;br /&gt;
只要算法做出正确的决定，就能蓄积财富，再用来做自己认定的 适当的投资，或许是把你的房子给买下来，当你的房东。而如果你侵犯 了这套算法的法定权利（比如不付房租），算法就会聘请律师，把你告 上法庭。如果算法的收益持续超过人类基金经理，我们最后可能就得面 对一个由算法组成的上层社会，地球的绝人部分都掌控在它们手上。在 你觉得这实在是痴人说梦之前，请不要忘记，目前拥有绝大部分地球的 正是各种非人类的互为主体实体，也就是国家和公司。事实上，早在 5000年前，恩基和伊南娜这种想象中的神，就主宰着苏美尔的绝大部 分地区。如果神也能拥有土地、雇用人力，为什么算法就不行？&lt;br /&gt;
那么，人要做什么呢？常有人说，艺术是我们最终的圣殿（而且是 人类独有的h等到计算机取代了医生、司机、教师甚至地主和房东时， 会不会所有人都成为艺术家？然而，并没有理由让人相信艺术创作是片 能完全不受算法影响的净土。人类是哪来的信心，认为计算机谱曲永远 无法超越人类？从生命科学的角度来看，艺术并不是出自什么神灵或超 自然灵魂，而是有机算法发现数学模式之后的产物。若真是如此，非有 机算法就没有理由不能掌握。&lt;br /&gt;
戴维•柯普（David Cope)是加州大学圣克鲁兹分校的音乐学教 授，也是古典音乐界极具争议的人物。柯普写了一些计算机程序，能够 谱出协奏曲、合唱曲、交响乐和歌剧。他写出的第一个程序名为EMI (Experiments in Musical Intelligence,音乐智能的实验），专门模仿巴 赫的风格。虽然写程序花了 7年，但一经推出，EMI短短一天就谱出 5000首巴赫风格的赞美诗。柯普挑出几首，安排在圣克鲁兹的一次音 乐节上演出。演出激动人心，观众反应热烈，兴奋地讲着这些音乐如何 碰触到他们内心最深处。观众并不知道作曲者是EMI而非巴赫，而等 到真相揭开，有些人气得一语不发，也有人甚至发出怒吼。&lt;br /&gt;
EMI继续更新，学会了如何模仿贝多芬、肖邦、拉赫玛尼诺夫和斯 特拉文斯基。柯普还为EMI签了合约，首张专辑《计算机谱曲的古典 音乐》（吵Cbmpw/er)受到意想不到的欢迎。 人红是非多，古典音乐爱好者的敌意也涌现出来。俄勒冈大学的史蒂 夫•拉尔森（Steve Larson)就向柯普挑战，来一场人机音乐对决。拉 尔森提议，由专业钢琴家连续弹奏三首曲目，作曲者分别是巴赫、EMI 以及拉尔森本人，接着让观众投票是谁谱了哪首曲子。拉尔森坚信，一 边是人类的灵魂之作，一边是机器人的死气沉沉，观众肯定一听就能判 断出。柯普接下了战书。在指定的当天，数百位讲师、学生和音乐迷齐 聚俄勒冈大学的音乐厅。表演结束，进行投票。结果呢？观众认为是巴 赫的其实是EMI，认为是拉尔森的其实是巴赫，而他们认为是EMI的， 其实是拉尔森。&lt;br /&gt;
还是有人继续批评，说EMI的音乐虽然技术出众，但还是缺了些 什么，一切太过准确，没有深度，没有灵魂。但只要人们在不知作曲者 是谁的情况下听到EMI的作品，常常会大赞这些作品充满灵魂和情感 的共鸣。&lt;br /&gt;
EMI成功之后，柯普又继续写出了更复杂的新程序：安妮 (Annie)。EMI谱曲是根据预定的规贝IJ，而安妮贝IJ是基于机器学习，会 随着外界新的音乐输人，不断变化发展音乐风格。就连柯普也不知道安 妮接下来会谱出什么作品。而且事实上，安妮除了写音乐，还对其他艺 术形式很感兴趣，比如俳句。2011年，柯普出版了《激情之夜：人和 机器所作的俳句两千首》（CowM 丨/ze	2洲0&lt;br /&gt;
其中有一部分是安妮写的，其他则来自真正的诗人。但书中 并未透露具体篇目的作者是谁。如果你认为自己一定可以看出人类创作 与机器产出的差异，欢迎挑战。18&lt;br /&gt;
19世纪，工业革命创造出庞大的都市无产阶级，这个新的工作阶 级带来前所未见的需求、希望及恐惧，没有其他信仰能够有效响应，社 会主义因而扩张。到头来，自由主义是靠着吸收了社会主义的精华，才 打败了苏联和东欧社会主义。到了 21世纪，我们可能看到的是一个全 新而庞大的阶级：这一群人没有任何经济、政治或艺术价值，对社会的 繁荣、力量和荣耀也没有任何贡献。&lt;br /&gt;
2013年9月，牛津大学的卡尔.弗瑞（Carl Benedikt Frey )及迈克 尔•奥斯本（Michael A. Osborne )发表了《就业的未来》（77ze Ft/ma q/* 研究报告，调查各项工作在未来20年被计算机取代的可 能性。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。例如到了 2033年，电话营销人员和保险业务员大概有 99%的概率会失业。运动赛事的裁判有98%的可能性，收银员97%、 厨师96%、服务员94%、律师助手94%、导游91%、面包师89%、公 交车司机89%、建筑工人88%、兽医助手86%、安保人员84%、船员 83%、调酒师77%、档案管理员76%、木匠72%、救生员67%。当然， 也有一些工作还算安全。到了 2033年，计算机能够取代考古学家的可 能性只有0.7%，因为这种工作需要极精密的模式识别能力，而且能够 产生的利润又颇为微薄，因此很难想象会有企业或政府愿意在接下来 20年间投入足够的资本，将考古学推向自动化。19&lt;br /&gt;
当然，到了 2033年也可能出现许多新职业，比如虚拟世界的设计 师。然而，此类职业可能会需要比当下日常工作更强的创意和弹性，而 且如果收银员或保险业务员到了 40岁中年失业，能否成功转型为虚拟 世界设计师，也实在难说。就算他们真的转型成功，根据社会进步的速 度，很有可能再过10年又得重新转型。毕竟，算法也可能会在虚拟世 界里打败人类。所以，这里不只需要创造新工作，更得创造“人类做得 比算法好”的新工作。2()&lt;br /&gt;
由于我们无法预知2030年或2040年的就业形势，现在也就不知道 该如何教育下一代。等到孩子长到40岁，他们在学校学的一切知识可 能都已经过时。传统上，人生主要分为两大时期：学习期，再加上之后 的工作期。但这种传统模式很快就会彻底过时，想要不被淘汰只有一条 路：一辈子不断学习，不断打造全新的自己。只不过，许多人，甚至是 大多数人，大概都做不到这一点。&lt;br /&gt;
由于接下来的科技发展潜力极其庞大，很有可能就算这些无用的 大众什么事都不做，整个社会也有能力喂饱这些人，让他们活下去。然 而，什么事能让他们打发时间，获得满足感？人总得做些什么，否则肯 定会无聊到发疯。到时候，要怎么过完一天？答案之一可能是靠药物和 电脑游戏。那些对社会来说多余的人，可以多花点时间在3D虚拟世界 里；比起了无生趣的现实世界，虚拟世界能够为他们提供更多刺激，诱 发更多情感投入。然而，自由主义推崇人类生命及人类体验神圣不可侵 犯，这样的发展会是对这一信念的一记致命打击。这些人对社会毫无用 处，整天活在现实与虚幻之间，这样的生命何来神圣？&lt;br /&gt;
尼克•伯斯特隆姆（Nick Bostmm )等专家和思想家就提出警告， 认为人类大概还承受不住这样的退化，因为一旦人工智能超越人类智 能，可能就会直接消灭人类。人工智能这么做的理由，一是可能担心人 类反扑、拔掉它的插头，二是要追求某种我们现在还难以想象的目标3 毕竟，等到整个人工智能系统比人类更聪明时，要再控制系统动机，实 在有如天方夜谭。&lt;br /&gt;
就算目前看来立意全然良善的程序，也可能带来令人恐惧的后果。 常见的情节就是，某家公司设计出第一套真正的人工超级智能，对它进 行了一个毫无恶意的测试，比如计算71值。但就在任何人意识到之前， 人工智能已经接管整个地球、消灭人类、发动攻击征服整个银河系，把  &lt;br /&gt;
整个已知宇宙转变成巨大的超级计算机，花上几万亿年的时间，只为了 算出更精确的71。毕竟，这正是它的创造者交给它的神圣使命。21&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>江南仁</name></author>	</entry>

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