为什么机器人终将也必将接手我们的工作?

2019-07-03 10:29

  试想一下,如果明天有70%的美国人被解雇,他们会去干什么呢?

  如果像这样有一半以上的劳动力被炒鱿鱼,这个经济体恐怕也会不复存在吧?但是19世纪初工业革命时期,劳工们就曾像这样被慢慢解雇。200年前,70%的美国劳力在农场工作。现在,自动化技术抢走了99%的工作,机器取代了他们(和他们的农用畜力)。但是,被解职的劳力并没有闲下来。自动化技术反而在新的领域创造出上亿的工作岗位。原来的农民现在加入了工人大军,在工厂生产农具、汽车和其他工业产品。从那时起,一波一波的新岗位相继涌现设备维修、胶印、食品化学、摄影、网页设计每一项都植根于先前的自动化技术。今天我们大部分人的工作都是19世纪农民根本无法想象的。

  也许我们很难想象到了本世纪末,今天70%的工作可能会被自动化技术取代。是的,亲爱的读者朋友,你们的饭碗也会被机器抢走。换句话说,机器人取而代之只是时间问题罢了。这场巨变是由第二波自动化革命引领的,其核心是廉价的传感器和人工识别、机器学习、分布式智能技术。这种深层次的自动化将触及从体力劳动到脑力劳动的所有岗位。

机器人

  首先,对已经实现自动化的工业部门,机器会进一步巩固它们的地位。机器人会取代组装流水线上的工人,然后再取代仓库里的工人。高速机器人能举起150磅的重量并全天候工作,它们可以搬运箱子,对箱子进行分类,然后装上卡车。机器人还将继续进军蔬菜水果采摘业,直到把人类全部挤出普通农场。药店后台有一位发药机器人就够了,而药剂师只要关注病人的咨询就好了。接下来,打扫办公室和学校这种需要多些技巧的工作也会被夜班机器人抢走,它们可以从打扫门窗干起,最终学会打扫厕所。高速长途货运则会由固定在驾驶室的机器人完成。

  机器人还将继续进军白领工作。我们的很多机器上都已经有了人工智能,只不过我们没有意识到。以美国叙述科学公司的一款软件为例:这种软件可以根据比赛情况撰写体育赛事新闻,或者根据网络上点点滴滴的文字简报公司股票每天的表现。任何文书工作都可以由机器人胜任,包括医学领域的许多工作。即便在那些不能简单用文书概括的医学行当,比如外科手术,机器人的身影也越来越多。任何有关海量信息处理的死板日常工作都可以自动化。无论你是医生、律师,还是建筑师、记者,甚至是程序员也一样:机器人革命是大势所趋。

  革命已经开始。

  我们走到这一历史转折点的原因就在于:机器开始变得聪明了。

  对于智能机器人应该长什么样,有什么举动,我们已经有了先入为主的想法;这种想法会让我们对周围已经发生的事情熟视无睹。认为人工飞行也要像鸟类飞行一样扇动翅膀是没道理的;同样地,认为人工智能就是跟人类一样也是无稽之谈。机器人想问题的方法是不一样的。如果要想了解人工智能已经在生活中渗透到了什么程度,我们就要摒弃机器人应该跟人一样的想法。

  巴克斯特是重识机器人公司革命性的新型机器人。它是由前麻省理工学院教授罗德尼布鲁克斯设计的。布鲁克斯此前曾发明了屋霸真空吸尘机器人系列产品,这次的巴克斯特是对开发新一代工业机器人的早期尝试,旨在让机器人与人类肩并肩工作。巴克斯特看上去很一般。它跟其他工业机器人一样,有粗大的手臂和显示屏,从事重复性工作。但是巴克斯特有三点重大不同。

机器人

  首先,他可以环顾四周,而且能转动脑袋上的卡通眼,让别人知道它在看哪里。它能够察觉到有人在旁边干活,自己会避让,不会伤着他们。工人们也能看得出来巴克斯特有没有看到他们。以前的工业机器人是做不到这一点的,所以那些机器人必须跟人类分隔开来。典型的做法就是用链子围出隔离带,或者用玻璃罩子罩起来;把那些机器人放在身边太危险,它们真的是旁若无人啊。这种必要的隔离阻碍了机器人向小商店的推广,对小商店而言,隔离机器人的做法不太现实。理想状态下,工人们应该可以与机器人交换生产材料,并且可以全天随时手动调整机器人。如果把机器人隔离起来,上面这些需要就都很难实现。但是巴克斯特是有意识的。利用强制反馈技术,巴克斯特知道自己会不会跟别人或者别的机器人撞上,它是很有礼貌的。你可以把它接到墙壁的插座上去,跟它一起在车库干活。

  第二,人人都有能力训练巴克斯特。比起其他工业机器人,巴克斯特不够快、不够强、操作也不够精确,但是它够聪明。你只需要抓住它的手臂,引导他正确地做一遍动作就可以训练好它。这是一种看我做一遍的传授方法。巴克斯特能够学会一套流程,然后把它重复出来。任何工人都会做这样演示;哪怕你不识字也可以。以前,即便是对机器人的工作任务进行微乎其微的调整,也需要有受过良好教育的工程师和熟练的程序员来编写上千行代码,(并且调试成功)。在那种情况下,代码需要成批地加载到机器人身上,代码量大,而且不能频繁加载,因为机器人在工作中不能进行重新编码。这就导致传统工业机器人的开销主要花在操作使用上,而不在硬件设备上。购买一台工业机器人需要十万多美元,但是整个使用期的编程、训练和维护要烧掉4倍于购价的钱。随着使用,开销会越来越大,工业机器人的平均开销要达到50万美元以上。

  第三点不同在于巴克斯特很便宜,22000美元的售价与前辈的50万美元账单形成了鲜明对比。那些批量编程的主流机器人就好比机器人世界的大型计算机,而巴克斯特就好比个人电脑。机器人发烧友对巴克斯特恐怕不屑一顾,它不够正统,缺少机器人的关键功能,比如亚毫米级的工作精度。但巴克斯特不是大型计算机,更像是个人电脑,人们可以随时跟它直接交流,不用等专家来帮忙;也可以用巴克斯特来做一些琐事,甚至是无聊的屁事。即便是小制造商也能买得起巴克斯特,你可以用它来包装商品、根据需要给产品喷漆或者控制3-D打印机。你也可以用巴克斯特来装备一个小型工厂来生产iPhone。

  巴克斯特诞生于波士顿查尔斯河畔的一座百年老砖楼中。1895年的时候,这座楼曾是新兴世界制造业中心的圣地。大楼甚至拥有独立的发电机。100年以来,大楼高墙里的工厂改变了我们周围的世界。现如今,有鉴于巴克斯特的性能和即将来临的超级机器工人浪潮,布鲁克斯猜测,这些机器人会给制造业带来超越上一次革命的巨变。看着办公室窗外的老工业区,他说,现在我们头脑中的制造业就是中国制造。但是当机器人参与进来以后,制造成本会大幅缩水,而运输成本将成为一件产品的主要成本。这时,把工厂建在市场附近会更节约成本。最终本地经销的工厂会形成网络,所有的产品需求都可以在5英里以内找到货源。

  这一切设想对于制造业可能是可行的,但是世界上还有许多人的工作是服务性的。我让布鲁克斯给我设想一下本地的麦当劳,看看他设计的机器人可以胜任哪些工作。但是,他拒绝做这样的猜测,布鲁克斯认为大概还需要30年的时间机器人才能给我们做饭。在一个快餐店,你不会长时间重复一个动作,在工作中你会不断调整自己的做法。对于这种情况,你需要一个有针对性的解决方案。我们的卖点不是针对各种情况的特性。我们想要构建一种通用机器,其他工人可以根据需要的自行设定,然后跟机器人一起工作。一旦我们可以跟身边的机器人相互协作,人机双方的工作就会不可避免地融合在一起;然后我们以前的工作就会有机器人来做,而我们自己则会有新的工作,那是一些我们现在想象不到的工作。

  为了便于理解机器人是如何拿走我们饭碗的,现在我们把人机关系分为四类,如图所示:

  上下两行分别代表我们现有的工作或新工作,这些工作将由机器人接手,左右两列分别代表(最初看来)属于人的工作或属于机器的工作。

  首先来看区域A:这些工作人类可以做,但机器人做的更好。如果人类愿意花费大量劳力,是可以纺出棉布的;但是自动织布机可以织出更完美的布,而且一英里布只需几分钱。现在想要去买手工布的唯一理由就是你想要保留一些人为的缺陷。但是当你开车开到每小时70英里的时候,你不会希望你的车犯毛病所以在造车过程中,我们觉得越少人碰我们的车越好。

  但是事情并不是这么简单的,我们总觉得计算机和机器人不太可靠。所以即使它们在理论上已经能够完成一些简单工作,我们也不会立即给予认可;甚至对他们已经真正完成过的一些任务,我们也要进行监督和干涉。自动驾驶仪就是一种电子脑,它可以独立驾驶787喷气飞机,但我们还是一反正常逻辑,把人类飞行员放在驾驶舱里监督自动驾驶仪,为了以防万一。20世纪90年代,电脑估价已经全面取代了人工评估抵押贷款。许多报税工作都已经由电脑来完成。还有日常X光检查和审判前的证据收集。以上这些工作,以前都是由领高薪的聪明人来干。对于机器人生产产品,我们已经完全地认可了;不久我们将会接受机器人的智能和服务。

  再来看区域B:这些工作人类不能做,但机器人能做。一个简单的例子:没有任何辅助,人类很难做出一枚黄铜螺丝钉,但是自动化技术可以在一个小时内生产出1000个一模一样的螺丝钉。没有自动化技术,我们不可能做出电脑芯片。做一块电脑芯片需要一定的精度、控制和极高的注意力,而我们的肉体不具备这些条件。同样的,无论教育程度如何,没有人可以迅速搜索世界上的所有网页,从中找出自己想要的一页,比如找出昨天加德满都的鸡蛋价格;就算是一群人来搜索也不行。每当你点击搜索按钮的时候,你都是在指挥机器人干活,做一些我们人类没法独立完成的工作。

机器人

  尽管对机器人抢走人类饭碗的抱怨占据了各大头条,但是机器人和自动化也带给我们极大的好处:一些我们不能做的工作需要由它们来完成。我们没有计算机辅助检测(CAT)设备那种注意力,不可能一个平方毫米一个平方毫米地扫描搜索癌细胞。我们没有毫秒级的反射速度来把融化的玻璃吹成瓶状。我们也没有万无一失的记忆力,不可能记住美国职业棒球联赛上的每一个球,更别说还要立刻计算出下一个球的概率。

  我们并没有把好工作交给机器人。多数情况下,我们把自己不干的活儿交给机器人。这些活儿如果机器人不做就没有人做了。

  现在我们来看区域C:这些新工作是自动化的产物,其中一些工作我们自己都不曾想到。机器人代替人类的最伟大之处就在于:在机器人和计算智能的帮助下,我们能够做一些150年前从未想象过的工作。我们能穿过肚脐切除肠道肿瘤,能对我们的婚礼进行录像,能在火星上开车,也能让远方的朋友把图案隔空发送过来,然后在纺织品上打印出来。我们现在所做的上百万种新鲜事可能会把1850年的农民吓得眼花缭乱,这些事情有时还能换来报酬。这种转变不仅仅是一个从难到易的过程。这些梦想的实现主要依赖于完成这些任务的机器,依赖于它们本身的能力,是机器给我们创造了工作机会。

  远在我们发明了汽车、空调、平板显示器和动画片之前,比如古罗马时代,那时的人们根本想象不到舒舒服服地吹着空调、看着动画片、坐着车去雅典是什么样子。两百年前,上海没有一个人会跟你说他要先买个平板电脑,方便自己跟远方的朋友聊天儿,过后再去搞家里下水道。第一人称射击游戏中狡猾的人工智能让上百万的青少年萌生了成为职业游戏设计师的冲动,而维多利亚时代的男孩子们压根儿就不会想到这儿。这些真实的例子都说明了一个问题:是我们的发明让我们有了工作。自动化进程中每一点成功都催生了新的职业而在自动化取得进步之前,我们根根想象不出这些工作。

  需要特别指出的一点是,自动化技术创造出来的大部分新工作只能由其他自动化技术来完成。当我们有了Google这样的搜索引擎,我们又开始交给它上千条新任务。谷歌,你能告诉我我的手机在哪儿吗?谷歌,你能领抑郁症病人去找卖药的医生吗?谷歌,你能预测下一次病毒性传染病什么时候爆发吗?技术进步是一视同仁的,它给人类和机器都创造了机遇与选择。

  可以肯定,2050年最赚钱的行业是建立在一些现在尚未发明的自动化技术和机器上的。也就是说,我们现在无法预见这些行业,因为催生这些行业的机器和技术还尚未出现。机器人会创造出我们想象不到的工作。

  最后,我们来看区域D:这些工作在一开始只有人类可以完成。一件人类可以做到但机器人(至少在很长一段时间内)做不到的事情就是,猜猜人类到底要做什么。这句话不是一个文字游戏;我们的欲求来源于我们先前的发明,这样说起来,判断人类想要做什么就是一个循环问题。

  当机器人和自动化技术接手我们大多数的基础工作以后,我们的粮食,衣服和居住问题就可以比较轻松地解决。然后,我们才有时间来思考,人类是什么?工业化不仅延长了人类的平均寿命,它还让许多人意识到,人类可以是芭蕾舞演员、专业音乐家、数学家、运动员、时尚设计师、瑜伽大师、同人小说家,或者是其他名片上标注的职称。在机器的帮助下,我们胜任了这些角色;但显然,随着时光的流逝,机器又会把这些工作做的更好。接着,我们又重新出发,再次思索人类应该做什么?这个问题,找出更多的答案;而机器人又要经过几代才能回答这一问题。

  尽管大部分工作都是由机器人完成的,但后工业时代的经济会继续扩张,因为我们未来的工作中,有一部分就是寻找、创造和完成新的事情;当然,这些事情随后又会成为机器人手中的重复性工作。在未来几年间,机器人驾驶汽车和卡车会变得很普遍,这种自动化会催生新的行业线路优化,线路优化员通过调整交通系统来优化能量和时间的消耗。机器人手术将要普及,如何保持机器无菌状态会成为一项亟需的新技术。自动追踪自己所有的活动也会变得习以为常,到那时,我们需要新一代专业分析师来帮我们解读这些数据。当然了,我们还需要一大批机器人保姆,保证我们的个人机器人能正常运作。这每一项新工作随后又会被机器人接手。

  巴克斯特的后代已经呼之欲出,到了我们人手一个个人机器人的时候,真正的革命就会爆发。比如你经营一家小型有机农场。埋在土里的监测网就好比机器监工,在它的指挥下,机器工作队完成所有除草、防虫和收获工作。而你自己可以今天去研究一下要种哪种复古番茄;明天去更新一下个性标签。其他可以编程的工作都由机器人负责。

  现在,一切看起来都是那么不可思议:我们无法想象机器人能把一堆东西组合成一份礼物,或者生产割草机配件,又或者给我们的新厨房做一些东西。我们无法想象自己的侄子侄女在车库里跟十几个机器人玩儿。我们也无法想象自己的孩子可以设计小家电,定制一批液氮甜点机卖给中国的百万富翁。但是个人自动化机器人把一切变为可能。

  每个人都有机会得到自己的机器人,但仅仅拥有机器人是不能保证成功的。只有那些在管理优化机器人上开拓,在训练机器人完成任务上创新的人才会成功。制造工厂的地域集中也是取得成功的关键因素,不是出于劳动力成本的考虑,而是因为人们的专业技能因地域而有所不同。人与机器人形成一种共生关系。人类的任务就是不断给机器人分派工作这是一项永无止境的工作。所以最起码,我们总有一项工作可做。

  在未来几年,我们与机器人的关系会变得更加复杂,但是一种普遍的模式已经出现。无论你现在的工作是什么,薪水如何,你都会一遍一遍地经历机器人替代人类的这七个阶段。

  1.我的工作,机器人/电脑不可能做得来。

  [过一段时间]

  2.好吧,它能做很多事情,但不是所有事情。

  [过一段时间]

  3.好吧,所有我做的事情它都能做,但机器总是会坏,所以还是需要我。

  [过一段时间]

  4.好吧,对于固定工作,它都可以准确无误地完成,但是需要我教给它新的工作。

  [过一段时间]

  5.好吧,原来我那些无聊活儿都交给它做了,为什么呢?因为那些都不是人干的活儿。

  [过一段时间]

  6.哇,我原来那些工作都交给机器人了,但我的新工作更有意思,薪水更多。

  [过一段时间]

  7.我很高兴现在我做的这些事,机器人/电脑不可能做得来。

  我们不是要与机器为敌。如果我们跟机器比,我们会输。我们要与机器并肩作战。将来你的薪酬高低取决于你跟机器人协作的好坏程度。90%的同事会是从未见过的机器,而没有它们,大多数事情你都做不了。你做的事和它们做的事不再是截然不同的。你不会觉得自己做得事情是一份工作,至少一开始不会,因为所有无聊的事情都是机器人做的。

  我们应该让机器人接手。它们可以去做我们正在做的事,做得比我们更好。它们可以去做我们做不了的事。它们可以去做我们从未想过要去做的事。同时,机器人可以帮我们给自己找到新工作,扩展我们存在的价值。机器人让我们有精力专注于怎样活得更像个人。

  把活儿给机器人干吧!让机器人帮我们放飞梦想,去找寻更新、更有意义的工作吧!

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