編者按

你會讓AI幫忙寫文章，生成圖片，那你會向AI傾訴你的苦惱嗎？你會讓AI做你的心理治療師嗎？你會在多大程度上，要把你現在已有的決策權讓步給它？

《學會思考》推薦人之一、北京大學新聞與傳播學院胡泳教授提出，要警惕我們對待AI的“擬人化”傾向：即賦予AI大量人的屬性，相信它會思考，會共情。這可能會導致人與人之間的信任危機。但對于AI導致人類失業的問題，胡泳教授卻頗為樂觀：只要你的工作立足于社會需求，就永遠都有機會。

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作者：胡泳

北京大學新聞與傳播學院教授。中國傳播學會常務理事，中國網絡傳播學會常務理事。“信息社會50人論壇”成員。中國信息經濟學會信息社會研究所學術委員會主席。C計劃新書《學會思考》推薦者。著有《流行之道》。

警惕人類對待AI的“擬人化”傾向

我覺得嚴格來說，更多需要我們開始思考和擔憂的事情，不是人工智能將來會不會替代人類，而是眼下，在生成式人工智能之后的第二波——也就是“代理式人工智能”——到來的時候，當這些人工代理開始出現在我們的生活中、替我們開始做各種各樣的決策時，我們應該如何應對。

當AI出現在我們的日常業務場景，幫我們發文件，出現在醫療業、金融業、教育業、營銷、供應鏈管理、法律行業———你在多大程度上要把你現在已有的決策權讓步給它？這本質是我們如何跟機器相處的問題。我用一個詞來形容當下我們跟AI相處的一種傾向，叫做“擬人論”。

我們人類有著根深蒂固的擬人化傾向，比如我們認為貓會笑，其實貓真的會笑嗎？難道不是我們賦予它的一個屬性嗎？如果站在人類中心主義的角度，我們會賦予有機生物甚至無機物很多人的屬性。當然我們還會給人造物賦予人的屬性，現在最明顯的就是人工智能。

我覺得我們給人工智能賦予大量人的屬性，是很危險的。比如你今天很高興，說今天跟大模型說話了，我爸媽、我同學理解不了我，它卻如此理解我，甚至可以做我的心理治療師。

其實你在干什么呢？你在投射自己到它身上。你可以仔細自問一下，它真的是你的心理治療師嗎？他真的比你爸媽更了解你嗎？當你有了這樣的一種情感轉移后，你就容易高估它的智力，然后認為它現在有自我意識了、有情感了，因此你就會更加堅信，總有一天這個有意識的、有情感的人工智能一定會替代我。但其實它只是在計算而已。

這是我們對于人工智能的一個根深蒂固的誤區。我覺得這個誤區始于圖靈，因為他一開始就提出了一個問題，說機器會思考嗎？

現在我們認為大模型一定會思考，因為它連推理都會了，而推理是一個思考過程。但我們可以仔細想想，它真的會思考嗎？它的思考在何種意義上是思考？還是它只是在處理信息、在計算各種可能的概率、然后找到一個對于你來說概率最高的東西，再把那個東西放在你的面前，然后你認為它會思考了。

AI帶來的另一個問題關于信任——我們到底應該相信誰？我怎么知道我所知道的信息是真的、對的？知道自己如何知道就涉及思考，但當你也不知道自己是怎么知道的時候，信任危機就會發生，這樣社會瓦解的可能性就極大地增加了，因為信任是我們社會的粘合劑。

嚴格地來講，文明是極其脆弱的，薄得像一張紙。如果從文學的角度來講，《蠅王》的故事中，把一些小男孩放到一個島上，他們馬上就展現出了人性中的黑暗，這是文學。心理學里著名的米爾格拉姆服從實驗，在不算長的時間里，一個人就能變成一位法西斯。在這個意義上理解，為什么一些有識之士說AI會威脅人類文明，我覺得威脅人類文明的原因或者途徑并不是人工智能會代替我們，而是會瓦解我們這個社會的信任，然后導致文明的崩塌。

/圖源網絡/

該擔心AI帶來的失業問題嗎？如何找到合適的就業方向？

我覺得AI引發的失業問題，在當下可能并沒有那么聳人聽聞。

第一，工業革命給我們的一個教訓是，雖然時代更迭會消滅很多工作，但也會創造新的工作。

比如說工業革命最后導致大量的藍領工人沒有了，但我們發展了服務業，現在服務業的就業人數已經遠遠超過傳統的制造業了，這是有據可查的。

但是這個論據不是特別的有力，因為在人工智能時代，真的有可能消滅的工作比創造的工作多。因此，這個理由部分成立，但可能不是完全成立。

第二，我們也可以先嘗試考慮——就算失業了，不工作又會怎么樣？

大家不妨想想看，工作是從哪里來的？其實工作是工業社會賦予的。相信這時候會有很多人反對我說，不工作我怎么生活呢？

這就需要新的制度設計。比如說2020年，美籍華人楊安澤競選美國總統，他的競選綱領就是：你們技術公司獲得了這么多紅利，為什么不拿出來一些來分給我們？

每個美國人，每個月不管干什么，都給他發1,000塊錢，這樣，一年他就有12,000美元的無條件基本收入，那他就不會餓死，有了基本的保障。而有了基本保障以后，他就可以想辦法說，我在不會餓死的前提下，再去琢磨自己應該干什么。

這樣的最低工資保障制度是在向我們提醒，有一些本來應該就是全社會分享的紅利，為什么只讓技術精英單獨來享受？這樣的制度并不是純粹的社會主義大鍋飯，而是真的有一份是可以拿出來分掉的。

這聽起來很烏托邦，例如這樣的制度也許在美國能實行，但根據我們國家現在的國情，也能實行嗎？

那么第三點，我們再回到和每個人切身相關的問題想想：到底該如何找到合適的就業方向？

我把適合干的事情分為三種：

● 第一種叫跟人打交道；

● 第二種叫跟事打交道；

● 第三種叫跟數據打交道。

第三種是這些年新興起來的，以前沒有。現在萬事萬物都需要數據，如果你的孩子會跟數據打交道，他大概能拿到最高的工資。比如他是搞人工智能的，他就真的能掙錢。

但是你的孩子可能對數據完全不在行。他不是這塊料，可是，他沒準是一個特別擅長跟事打交道的人，比如說他是一個極好的電工，那他就做電工；他會修汽車，他就去修汽車，他不會失業，而且還能掙得比較不錯的一個工資。

再回頭說第一種，叫跟人打交道，跟人打交道這個事情有很多種形式，比如我們大學教授也是跟人打交道，楊曉雷老師是律師，也做法律援助，他就是跟人打交道的；又比如說我們考慮現在最缺的是什么，是老齡社會的護工，而大量的人都應該轉到這來，因為它在將來只會越來越缺，而且它是在可見的將來一定不會被機器人代替的。你不要被新聞給誘惑了，說將來我們養老靠機器人自己就能過，但是現在的機器人只能叫做“有一點點智能的機器”，離機器人差太遠了。它能給你洗澡嗎？它能協助你大小便嗎？它真的能陪老人聊天嗎？更別說精神需求了，離得特別遠。

如果你的職業方向是往這個方向走，我覺得在將來很長一段時間里，你都不會失業，而且你的收入不見得低。一個很明顯的例子就是月嫂的工資。比如在北京，以前都是一對夫婦一起打工，男的通常都在建筑隊、裝修隊，而女的都是保姆、小時工。在這兩年，你會發現男的地位開始直線下降，而女的地位直線上升，因為她們做的活不僅有需求，而且工資越來越高。

所以你要分析這個社會需求在哪里，比如有一個數據顯示，中國現在寵物的數量超過了小孩的數量，那么你就趕緊別干母嬰行業，而是往寵物行業走。我認為要是從這樣一個社會需求的角度去想，就不用特別愁工作的事情，因為人的需求總是在的。

教育本身就是目的

一直以來，說服一個人接受教育，有一個很好用的“法寶”就是和他說“我能保證你找到工作”；而一旦找不到工作了，大家受教育的興致一下子就下去一大半。

雖然現實是這樣，但我要說這是完全錯誤的。

到了現在這個時代，你還老在想自己的孩子應該上什么專業、天天說哪個專業好、天天給他上補習班來讓他好好地考那個專業，這個想法我覺得徹底不合適了。

因為將來哪個專業會好沒有人知道，家長是100%不知道的，我們老師也不知道。

再從根上想，我特別反對的，是不要單純地認為你受教育就是為了謀一個飯碗，這樣就把教育想窄了。

有大量的事情，它的目的是為了別的，用康德的話來講，叫“他律規定性”。桑德爾的著作《公正：該如何做是好？》里有一段模擬對話，問一個哈佛的學生為什么半夜3點的時候不睡覺，他回答說明天有一個課堂作業，他必須要在上課前完成；當追問他為什么要把課堂作業好好地寫出來時，他回答說為了得一個高分；當追問他為什么要得高分時，他回答說為了畢業以后能進投行；追問為什么要進投行，他回答說為了進投行之后將來自己能單干，可以做對沖基金；再追問他為什么要做對沖基金時，他回答說因為喜歡吃龍蝦，做了對沖基金就可以吃更多的龍蝦了……

你會發現在他的回答中，所有的東西全是外部的，做一個事是為了做另一個事，每件事都是另一件事的工具。但是我們接受教育是為了將來謀一個飯碗嗎？

錯了，教育的目的就是教育本身。

我認為受教育比不受教育好的原因，不僅是因為你將來能找到工作，也是因為你受了教育以后，明白了我雖然只有100歲，但我可能可以活好幾輩子，因為我有很多的活法，可以活得極其豐富。

文稿：花世

編輯：魚丸

排版：番茄

本場分享來自于《學會思考》北京線下發布會。

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