人類如何勝過AI？

我們完全無從得知，2050年的就業市場會是什麼樣子。一般同意，機器學習和機器人將會改變幾乎所有工作，從製作優格到教導瑜伽都無法倖免。但談到這項改變的本質及急迫性，各家觀點也就眾說紛紜。

早從19世紀，就開始有人擔憂自動化會造成大量失業，但至今從未出現這種景況。自工業革命揭開序幕以來，機器每搶走一項舊工作，也會至少創造一項新工作，而且平均生活水準大幅提高。但我們有充分理由相信這次情況不同，機器學習將真正徹底改變整個情勢。

取代人類的機器

人類有兩種能力：身體能力和認知能力。過去，機器主要是在原始的身體能力得以與人類競爭，而人類則是在認知能力仍享有巨大優勢。因此，隨著農業和工業的工作邁向自動化，就出現了新的服務業工作。這些新工作需要人類獨有的認知技能：學習、分析、溝通，特別是必須理解人類的種種情緒。然而，人工智慧（以下簡稱AI）已經在愈來愈多認知技能項目上超越人類，包括理解人類的情緒。而且，除了身體能力和認知能力之外，我們並不知道還有什麼第三種領域，讓人類能夠永遠勝過機器。

必須體認到的一項關鍵在於：AI革命不只讓電腦運算更快、更聰明，AI更搭配了在生命科學和社會科學方面的種種突破。我們愈瞭解是哪些生化機制在支撐人類的情感、欲望和選擇，也就愈能分析人類行為、預測人類決策，最終取代人類的司機、銀行經理和律師。

過去幾十年，由於在神經科學和行為經濟學等領域的研究，讓科學家能夠「駭進」人類，更清楚瞭解人類究竟是如何做出各種決定。事實證明，我們從選擇食物到選擇伴侶，都不是出於什麼神祕難解的自由意志，而是數十億神經元在瞬間計算各種可能性的結果。過去大受讚譽的「人類直覺」，其實只是「辨識模式」罷了。優秀的司機、銀行經理和律師，對路況、投資或談判交涉並沒有什麼神奇的直覺，只不過是辨識出了某些一再出現的模式，於是能夠閃過漫不經心的行人、拒絕無力償債的借款人、戳破心懷不軌的騙子。而且，那些領域的研究同時也證明，人腦的生化演算法距離完美還有很長一段路。人腦會想走捷徑、想根據不完整的資訊快速找出解答，而人腦的迴路也顯得過時，整套機制適合的是過去的非洲大草原，不是現在的都市叢林。也就難怪，就算是優秀的司機、銀行經理和律師，也會犯下愚蠢的錯誤。

這代表著，就算是那些本來認為是靠直覺的工作，AI也能夠表現得比人類更好。

如果機器也有「感覺」

如果是說AI能比人類更有那種難以言喻的第六感，這種事大概不會發生；但如果講的是AI能比人類更懂得計算機率、辨識模式，聽起來可能性就高了許多。

特別是如果某些工作需要「關於別人」的直覺，AI的表現就能優於人類。許多工作（例如在人潮滿滿的街上開車，把錢借給陌生人，商業上的談判交易等等）都需要準確評估別人的情緒和願望。那個孩子是不是會突然跑到馬路中間？這個穿著西裝的人，是不是打算從我這裡一借到錢就消失？

那位律師的言語威脅是認真的嗎？還是只想嚇嚇我？只要我們覺得這些情緒和欲望是來自某種非實體的心靈，顯然電腦就永遠無法取代人類的司機、銀行經理和律師。原因就在於：電腦怎麼可能去理解「心靈」這種神聖的創造物呢？然而，如果這些情緒和欲望實際上也只不過是某些生化演算法，電腦就沒理由無法解譯，而且解譯的成績一定比任何智人都來得好。

不管是司機預測行人想往哪走，銀行經理判斷借款人的信用好壞，又或是律師衡量談判桌上所瀰漫的情緒，凡此種種所依賴的都不是巫術，而是在他們無所覺的情況下，大腦就會透過分析臉部表情、聲調、手部動作、甚至體味，來判讀生化模式。AI只要搭配適當的感測器，絕對可以把這些工作做得比人類更精確、更可靠。

因此，失業的威脅不只是因為資訊科技的興起，而是因為資訊科技與生物科技的融合。要從功能性磁振造影（fMRI）掃描機，走到勞動市場，這條路肯定是漫長而曲折的，但花個幾十年總是能走完。腦科學家今天對杏仁體（主司情緒與恐懼反應）和小腦（主司感官資訊的整合與微調運動技能）的研究，就有可能讓電腦在2050年比人類更適合擔任精神科醫師和保鏢。

該如何與AI共生

AI也可能以另一種方式，協助創造新的人類工作：人類與其想贏過AI，不如把重點放在AI的維修和運用。舉例來說，因為無人機取代了飛行員，有些工作確實消失了，但同時在維修、遠端控制、資料分析和網路安全方面，卻也創造了許多新的工作機會。美國軍方每派出一架「掠奪者」或「死神」無人機飛越敘利亞，就需要有30人在幕後操作；至於蒐集完資料的後續分析，更需要至少再80人。在2015年，美國空軍就曾經因為受過足夠訓練的人力不足，面臨無人操作無人機的窘境。

這樣說來，2050年的就業市場特色，很可能在於人類與AI的合作，而非競爭。從警務到銀行等各種領域，「人類搭配AI」的表現都能超越純粹的人類、或超越純粹的電腦。在IBM的深藍於1997年擊敗世界西洋棋王卡斯帕羅夫之後，人類並沒有停止下棋。相反的，在AI協助訓練之下，人類的西洋棋大師水準比過去更高。而且至少有一段時間，由人類和AI搭配而有「半人馬」之稱的這種隊伍，在西洋棋的表現也擊敗了純粹的人類和純粹的電腦。很有可能，AI也能像這樣，協助培養出史上最傑出的偵探、銀行經理和軍人。

然而，這些新工作都需要高水準的專業知識，無法解決無技能勞工失業的問題。想讓勞工再受訓後、去做這些工作，可能還不如直接創造完全屬於人類的全新工作。像是在過去的自動化浪潮中，勞工通常可以從某項規律性、低技能的工作，輕鬆轉向另一項同樣規律性、低技能的工作。像是在1920年，因為農業機械化而失業的農場工人，可以轉到製造曳引機的工廠裡找到新工作。在1980年，工廠工人失業後，也可以轉到超市裡當收銀員。這種轉職在過去是可行的，因為從農場到工廠、從工廠到超市，都只需要稍加重新培訓即可。

但是到了2050年，收銀員或紡織工人的工作都由機器人接手之後，他們大概無法轉職成癌症研究學者、無人機操控員、或是人類搭配AI的銀行團隊一員。他們就是少了必備的技能。在第一次世界大戰的時候，派出百萬名大兵扛著槍一陣亂射，犧牲在所不惜，其實是合理的做法，畢竟當時個人的技術好壞並不會造成太大差異。但到了今天，就算無人機操控員和資料分析師的位子確實缺人，美國空軍可不會找個失業的超市收銀員來填埔空缺。你可不希望有個沒經驗的菜鳥，把阿富汗的婚禮派對，誤認為塔利班的高層集會吧？

因此，雖然出現許多新的人類工作，仍然可能看到新的「無用階級」日益龐大。我們甚至可能是兩面不討好：許多勞工找不到工作，但也有許多雇主找不到有技能的勞工。這可能就像是19世紀馬車變成汽車的情況再現，當時許多馬車司機轉業成為計程車司機；只是我們可能不是那些轉業的司機，而是被淘汰的馬！（本文摘錄整理自《21世紀的21堂課(增訂版)》，天下文化提供）

 書名  21世紀的21堂課（增訂版）

哈拉瑞（Yuval Noah Harari）／著；林俊宏／譯

天下文化出版

定價：600元

 作者簡介 

圖片來源／天下文化

哈拉瑞（Yuval Noah Harari）

哈拉瑞1976年出生於以色列，擁有牛津大學博士學位，是歷史學者、哲學家暨暢銷書作者，公認是目前世上影響力數一數二的公共知識份子。在《人類三部曲》系列書籍取得巨大成功之後，與先生亞哈夫（Itzik Yahav）共同成立Sapienship公司。這是一家著重於教育及娛樂領域的社會影響力企業，希望能讓公共對話聚焦於目前最重要的全球挑戰。