在這個(gè)AI技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代，教育正面臨著前所未有的變革。

在此背景下，近日，中信出版邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)科學(xué)家吳軍博士與攜程集團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人梁建章先生，圍繞“AI時(shí)代：探索未來(lái)學(xué)習(xí)新模式”這一主題，針對(duì)人工智能浪潮下的教育轉(zhuǎn)型、家長(zhǎng)焦慮破解等議題深入交流，探討了人工智能時(shí)代下教育面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，為理解AI時(shí)代的教育邏輯提供多元思考。

以下為對(duì)談內(nèi)容精華摘編。

AI時(shí)代下的短期替代與長(zhǎng)期能力

吳軍：

當(dāng)下我們常提及“信息時(shí)代”，但信息本身具有較強(qiáng)的抽象性。盡管人們每日都會(huì)談及信息，卻極少有人真正關(guān)注“信息究竟是什么”，對(duì)其發(fā)展歷程也缺乏深入探究。近二十年來(lái)，縱觀全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)，發(fā)展較為迅猛的領(lǐng)域基本集中在與信息相關(guān)的范疇，且這一領(lǐng)域的發(fā)展速度始終保持高位。此次應(yīng)中信的邀請(qǐng)，我將與梁博士共同探討未來(lái)教育相關(guān)議題。我們探討的核心，實(shí)則是信息時(shí)代背景下，青少年教育模式與傳統(tǒng)教育的差異。

目前，許多家長(zhǎng)普遍存在教育焦慮：一方面，他們認(rèn)為傳統(tǒng)的教育與就業(yè)市場(chǎng)銜接不夠緊密，學(xué)生畢業(yè)后就業(yè)難度較大；另一方面，受網(wǎng)絡(luò)上部分夸大言論的影響，他們聽(tīng)聞“人工智能可替代大量人類工作”，進(jìn)而產(chǎn)生“未來(lái)只需讓孩子學(xué)習(xí)興趣相關(guān)的非核心內(nèi)容即可”的認(rèn)知。而實(shí)際上很多人都存在誤解。

梁博士在人口研究及世界經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域有著獨(dú)到且深刻的見(jiàn)解，想向您請(qǐng)教：從您的專業(yè)視角出發(fā)，如何看待當(dāng)下技術(shù)發(fā)展對(duì)未來(lái)產(chǎn)業(yè)形態(tài)產(chǎn)生的影響，以及這種影響又將作用于教育領(lǐng)域的發(fā)展方向？

梁建章：

人工智能對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響可從短期與長(zhǎng)期兩個(gè)維度進(jìn)行分析。

從短期來(lái)看，其影響范圍仍集中于初級(jí)信息相關(guān)產(chǎn)業(yè)。此前，計(jì)算機(jī)科學(xué)（Computer Science）是熱門專業(yè)，程序員群體構(gòu)成了規(guī)模龐大的就業(yè)群體，其中從事簡(jiǎn)單腦力勞動(dòng)的部分程序員，已在短期內(nèi)受到人工智能的顯著沖擊。

近期，我們結(jié)合北京大學(xué)及美國(guó)的招聘數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，初級(jí)（entry level）崗位受影響尤為突出。無(wú)論是軟件工程師等技術(shù)崗位，還是翻譯、助理、編輯等文職崗位，人工智能均已具備替代能力。這一趨勢(shì)對(duì)剛畢業(yè)的大學(xué)生而言并非利好：未來(lái)他們可能需要經(jīng)歷更長(zhǎng)周期的實(shí)習(xí)期，或攻讀更高的學(xué)位，才能勝任相關(guān)工作，這一變化已在短期內(nèi)切實(shí)發(fā)生。

人工智能尚未滲透至一般服務(wù)行業(yè)，例如導(dǎo)游、旅游業(yè)從業(yè)者、餐廳服務(wù)員、司機(jī)等；快遞員、清潔工等藍(lán)領(lǐng)崗位也暫未受到波及。因此，短期來(lái)看，藍(lán)領(lǐng)群體暫時(shí)不會(huì)受到人工智能的直接影響。

但從長(zhǎng)期視角而言，上述當(dāng)前未受影響的崗位均有可能被人工智能逐步影響，最終或許僅剩下最高級(jí)別的工作崗位由人類承擔(dān)。后續(xù)我們可進(jìn)一步探討，究竟哪些高級(jí)工作仍會(huì)保留給人類。

從短期來(lái)看，對(duì)于父母來(lái)說(shuō)，如果你家孩子現(xiàn)在年齡非常小的話，就不用這么焦慮，因?yàn)槲磥?lái)真的是很難知道什么樣的工作還會(huì)存在。如果是剛剛畢業(yè)的學(xué)生或者剛剛走上工作崗位的年輕人，也不用太焦慮，因?yàn)檫@個(gè)替換過(guò)程是逐步的。

梁建章

吳軍：

到目前為止，人工智能都還是我們中國(guó)俗話叫“大力出奇跡”。就是你沒(méi)有這個(gè)算力，還是很難的。十年二十年后，這也會(huì)是常態(tài)。因?yàn)槟阋鉀Q更大的、更復(fù)雜的問(wèn)題。簡(jiǎn)單的問(wèn)題現(xiàn)在已經(jīng)都解決了，現(xiàn)在要解決更困難的問(wèn)題。

我曾就此與谷歌相關(guān)人士探討，這個(gè)編程到底怎么樣？對(duì)方給出的兩個(gè)結(jié)論至關(guān)重要，尤其值得家長(zhǎng)們關(guān)注。

第一個(gè)結(jié)論是：若想讓計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)特定編程需求，使用者自身必須具備編程能力。否則一旦AI編寫的程序出現(xiàn)漏洞，我們往往難以debug（排除故障），所以你必須非常懂，因?yàn)槟悴豢赡茏層?jì)算機(jī)去debug，因?yàn)槿绻X(jué)得有bug，它就不會(huì)寫出這樣一個(gè)代碼。比如，你有一個(gè)財(cái)務(wù)，你想讓他給你算賬，首先你自己要懂財(cái)務(wù)，否則的話你很容易被蒙。如果你覺(jué)得你不用懂，雇一個(gè)財(cái)務(wù)就能把公司的賬整理清楚，那么很有可能他會(huì)把你的錢全卷走了。

第二個(gè)結(jié)論是：當(dāng)前計(jì)算機(jī)需解決的問(wèn)題復(fù)雜程度與技術(shù)工具的提升速率都在同步推進(jìn)，但問(wèn)題復(fù)雜程度的提升速度，實(shí)際上遠(yuǎn)超技術(shù)本身的提升速度，也就是說(shuō)，現(xiàn)有技術(shù)尚未能完全匹配實(shí)際需求。

以醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?yàn)槔?，現(xiàn)在已經(jīng)取得了很多醫(yī)學(xué)成就，過(guò)去很多的疑難病現(xiàn)在治療起來(lái)都比較容易了，然而，醫(yī)療成本依然很高，這是因?yàn)楝F(xiàn)在醫(yī)學(xué)研究聚焦的都是難度極高的病癥，這類病癥的治療成本增長(zhǎng)極為迅速，而醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展速度難以跟上成本攀升的節(jié)奏。正如梁博士剛才講的，無(wú)論身處哪個(gè)行業(yè)，高級(jí)人才未來(lái)都不會(huì)受到太大沖擊，因?yàn)槭冀K有大量復(fù)雜問(wèn)題等待他們?nèi)ソ鉀Q。

吳軍

梁建章：

這意味著對(duì)從業(yè)者的要求實(shí)則進(jìn)一步提高 ，他們不僅需要熟練掌握原有客戶需求及多學(xué)科知識(shí)，還需具備運(yùn)用各類最新技術(shù)工具的能力。不過(guò)，我也觀察到，部分具體的實(shí)操技能，其市場(chǎng)需求確實(shí)在逐漸弱化。比如現(xiàn)在好像很少有招聘廣告要求你一定要會(huì)哪門語(yǔ)言，或者你一定要會(huì)Java、C++等。

吳軍：

此外，我還發(fā)現(xiàn)這類具體技能的生命周期平均僅為5至6年。正因如此，我無(wú)法理解為何有不少人熱衷于考取各類認(rèn)證證書(shū)，諸如微軟認(rèn)證、Java認(rèn)證等。2000年前后互聯(lián)網(wǎng)泡沫興起，Java、微軟C#興起了；Oracle等數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)后，你會(huì)寫SQL就會(huì)有不錯(cuò)的工作；后來(lái)轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)科學(xué)家開(kāi)始做數(shù)據(jù)處理和分析；后來(lái)Java也過(guò)時(shí)了，Python取而代之。除了C++，每一種語(yǔ)言的生命周期多則10年，少則5年。這就是許多IT行業(yè)的人比較累的原因。

這就如同習(xí)武之人，既有追求“道”的，也有執(zhí)著于“術(shù)”的， 那些僅局限于表層的技巧，短短幾年后便會(huì)失去效用；但若是專注于探求“道”，比如透徹理解計(jì)算機(jī)科學(xué)的核心原理，那么即便換一種全新的編程語(yǔ)言，也能通過(guò)看書(shū)自學(xué)很快學(xué)會(huì)。

AI反而會(huì)創(chuàng)造很多新工作

梁建章：

我認(rèn)為，現(xiàn)在的情況對(duì)現(xiàn)有教育體系確實(shí)提出了全新要求。教育應(yīng)更注重培養(yǎng)學(xué)生廣博且多元的知識(shí)儲(chǔ)備，同時(shí)加快技巧性內(nèi)容的教學(xué)節(jié)奏。這一要求，與我國(guó)當(dāng)下尤其是圍繞高考形成的“學(xué)生僅聚焦于高考考核內(nèi)容展開(kāi)學(xué)習(xí)”的教育現(xiàn)狀，其背離程度愈發(fā)顯著。

吳軍：

您講得非常對(duì)。我覺(jué)得高考考核內(nèi)容太少了，就幾門課。關(guān)鍵問(wèn)題是，很多聰明的學(xué)生高二就學(xué)完高中課程，高三一年磨了幾分、十分，可能就從211大學(xué)改成985大學(xué)。

梁建章：

不僅高考，中考也存在類似問(wèn)題。當(dāng)前情況下，普通學(xué)生想找個(gè)好工作，大概率需要考取碩士學(xué)位，因完成相關(guān)知識(shí)學(xué)習(xí)可能需碩士階段，但課程實(shí)際可加快推進(jìn)，未必需要耗時(shí)六年（大學(xué)四年，碩士?jī)赡辏?/p>

吳軍：

這并非單純的學(xué)歷要求提高，核心是知識(shí)總量在持續(xù)增加，必須達(dá)到足夠的知識(shí)儲(chǔ)備才行。本科四年期間，實(shí)際學(xué)到的與未來(lái)發(fā)展相關(guān)的有用知識(shí)，僅相當(dāng)于一年半的量。這也印證了您之前所說(shuō)的，必須再攻讀兩年碩士，才能積累足夠的基本知識(shí)。在國(guó)外，也是有不同的情況，比如在美國(guó)一般碩士畢業(yè)需要讀五年半，如果你相對(duì)比較聰明，本科的時(shí)候把研究生讀完了，大學(xué)認(rèn)認(rèn)真真讀3年，知識(shí)量也夠了。比如我女兒本科讀了三年，讀了兩個(gè)學(xué)位，一個(gè)計(jì)算機(jī)學(xué)位，一個(gè)數(shù)學(xué)學(xué)位，畢業(yè)后去了一個(gè)大廠工作。

梁建章：

我覺(jué)得綜合的知識(shí)面是很重要的。其實(shí)對(duì)于一些文科內(nèi)容，在社會(huì)工作或者生活的時(shí)候，可以自學(xué)，可能不需要上課學(xué)習(xí)。

吳軍：

從知識(shí)點(diǎn)和知識(shí)面來(lái)講是可以，但是文科里有一個(gè)基本的訓(xùn)練還是很重要的，就是寫作能力。現(xiàn)在的問(wèn)題是，他要講一件事或者寫一件事，腦子是糊涂的。工作的匯報(bào)也是，最后只有20%的內(nèi)容有用，通過(guò)AI潤(rùn)色也沒(méi)用，因?yàn)樗南敕ň褪且诲侓莺?。你如何把一件事講清楚，這個(gè)需要訓(xùn)練。

梁建章：

這更多涉及邏輯學(xué)范疇。我認(rèn)為當(dāng)前的寫作課程可重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生邏輯清晰表達(dá)的能力，以及運(yùn)用統(tǒng)計(jì)視角分析和解讀數(shù)據(jù)的能力。

吳軍：

比如說(shuō)歷史這門課，在美國(guó)學(xué)歷史和學(xué)一門理科的課沒(méi)有太大的差別，也要求必須要有觀點(diǎn)，然后需要從事實(shí)去論證這個(gè)觀點(diǎn)。每一個(gè)論證過(guò)程都要有信息的來(lái)源，孤證不能作數(shù)。這和物理學(xué)做實(shí)驗(yàn)要求實(shí)驗(yàn)可重復(fù)是一個(gè)道理 。寫物理學(xué)實(shí)驗(yàn)的論文和寫歷史學(xué)的論文，在邏輯上或者結(jié)構(gòu)上有很大相似性。國(guó)內(nèi)近二十年的歷史學(xué)學(xué)者也是這么做的。

梁建章：

這是社會(huì)科學(xué)的科學(xué)研究方法，國(guó)外很多大學(xué)甚至中學(xué)就教了，國(guó)內(nèi)教得比較晚，可能要到研究生階段才學(xué)。

吳軍：

但很多家長(zhǎng)卻覺(jué)得，國(guó)內(nèi)大學(xué)專業(yè)劃分細(xì)致，細(xì)分專業(yè)下還進(jìn)一步拆分是理所當(dāng)然的。殊不知，這種細(xì)分模式不過(guò)是工業(yè)化大機(jī)器生產(chǎn)時(shí)代的產(chǎn)物，至今最多200年歷史。

梁建章：

這個(gè)知識(shí)越來(lái)越多，所以不得不分得越來(lái)越細(xì)，這個(gè)也是沒(méi)辦法。

AI出現(xiàn)以后，人類可能會(huì)走過(guò)一個(gè)資源稀缺的階段，從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，20年、30年，尤其像中國(guó)、美國(guó)這樣的國(guó)家會(huì)走過(guò)一個(gè)資源匱乏的階段，走到一個(gè)物質(zhì)豐富的社會(huì)。

進(jìn)入物質(zhì)豐富的社會(huì)以后，效率就沒(méi)那么重要，可能更多需要精神體驗(yàn)，娛樂(lè)行業(yè)、旅游行業(yè)就可能很重要。

這些行業(yè)就有“怎么樣設(shè)計(jì)出最佳的精神體驗(yàn)”的需求。所以文化、品味、道德或者倫理、哲學(xué)方面的這些技能會(huì)更重要。這些就不需要像工程師思維那樣分得特別細(xì)，但是工程師還是需要的，一小部分工程師還是最賺錢的。在中國(guó)，尤其是制造業(yè)，全球領(lǐng)先。更大的一個(gè)行業(yè)應(yīng)該是文化領(lǐng)域、旅游領(lǐng)域，還有比如說(shuō)游戲，電影這些領(lǐng)域。這些領(lǐng)域可能就是需要不同的一個(gè)技能。

吳軍：

我們不說(shuō)未來(lái)，即使是今天，中國(guó)產(chǎn)業(yè)工人不到2億人，這已經(jīng)是很大的規(guī)模了，占全世界人口的2.5%。在全世界范圍內(nèi)，如果不考慮關(guān)稅、市場(chǎng)飽和等等因素，讓2億人放開(kāi)量生產(chǎn)，兩倍的地球人都消費(fèi)不完，尤其是生產(chǎn)設(shè)備更加現(xiàn)代化以后，更是這樣。所以物質(zhì)生產(chǎn)——無(wú)論是工業(yè)品還是農(nóng)業(yè)品，越往后在GDP中的占比會(huì)越低。不是說(shuō)它的絕對(duì)數(shù)量會(huì)越來(lái)越低，而是占比會(huì)越來(lái)越低，因?yàn)榉?wù)業(yè)的占比在不斷提高。

全世界人均GDP大約是1.3萬(wàn)美元，中國(guó)也是差不多的水平。人均GDP比中國(guó)高三四倍的國(guó)家，以德國(guó)為例，大家普遍覺(jué)得德國(guó)是個(gè)制造業(yè)大國(guó)，但其實(shí)它的文化產(chǎn)業(yè)也很發(fā)達(dá)，在GDP中的占比很高。而人均GDP不如中國(guó)的這些國(guó)家，服務(wù)業(yè)在其中的占比都不太高。所以中國(guó)的經(jīng)濟(jì)從現(xiàn)在人均GDP1.3萬(wàn)美元，將來(lái)漲到2.5萬(wàn)美元，翻一番，最大的潛力還是在服務(wù)行業(yè)。

梁建章：

是的，很多國(guó)家的旅游業(yè)是現(xiàn)在增長(zhǎng)最快的行業(yè)，遠(yuǎn)超他們的農(nóng)業(yè)或者制造業(yè)。而且在目前的就業(yè)市場(chǎng)中，網(wǎng)紅是增長(zhǎng)最快的群體之一。網(wǎng)紅所做的工作本質(zhì)上就屬于精神消費(fèi)范疇，也是一種創(chuàng)意行業(yè)。

文創(chuàng)這個(gè)行業(yè)的影響力是很強(qiáng)的，比如我們旅游領(lǐng)域就有很多專業(yè)網(wǎng)紅，他們發(fā)掘一條旅游線路，然后靠推廣這條線路也能獲得不錯(cuò)的收入。未來(lái)這類行業(yè)大概率會(huì)越來(lái)越多。

還有知識(shí)付費(fèi)、教育培訓(xùn)行業(yè)也在發(fā)展，像吳老師的科普教育就做得非常成功。

吳軍：

現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)很發(fā)達(dá)，知識(shí)能共享。舉個(gè)例子，現(xiàn)在Coursera上大概有10萬(wàn)門以上的課程，而哈佛400年的歷史，一共大約開(kāi)了六七千門課程。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，有了新技術(shù)和人工智能以后，學(xué)習(xí)知識(shí)的門檻會(huì)變得很低。但另一方面，正因?yàn)殚T檻變低，過(guò)去有些人靠大學(xué)課程形成的專業(yè)壁壘來(lái)保護(hù)自己的知識(shí)，這種情況在將來(lái)可能很難了。除非這門課程非常難，別人學(xué)不會(huì)，否則你會(huì)發(fā)現(xiàn)在知識(shí)獲取方面的競(jìng)爭(zhēng)會(huì)蠻強(qiáng)的。

梁建章：

我現(xiàn)在很疑惑，像知識(shí)產(chǎn)業(yè)、文化領(lǐng)域的網(wǎng)紅這類有影響力的從業(yè)者，到底需要什么樣的技能？這些技能是學(xué)校能教的嗎？還是主要靠社會(huì)體驗(yàn)來(lái)培養(yǎng)一種品味？

比如設(shè)計(jì)旅游線路，需要對(duì)文化的理解和獨(dú)特的品味，這可能得靠多旅游、多讀書(shū)慢慢積累，而不是靠上很多課。所以，未來(lái)培養(yǎng)這類人才，可能需要不同的路徑，而且我覺(jué)得這類能力比較難被AI取代。比如開(kāi)發(fā)旅游線路，肯定不能只依賴AI拼湊網(wǎng)上的信息。一個(gè)人親自體驗(yàn)后再做介紹，說(shuō)服力完全不一樣。像現(xiàn)在AI還能創(chuàng)作音樂(lè)，去參加一些音樂(lè)比賽，到最后還是得靠人來(lái)鑒別哪首歌好聽(tīng)。因?yàn)檫@些都是和人性相關(guān)的，至少短期內(nèi)很難完全靠AI來(lái)決定什么是好聽(tīng)、好玩、好看的。

人在這里扮演著驗(yàn)證的角色，或者是分享自己的個(gè)人體驗(yàn)，這些都是需要人來(lái)做的工作。

吳軍：

這里您就談到另一個(gè)大問(wèn)題了，現(xiàn)在我們訓(xùn)練AI要數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)從哪來(lái)？這個(gè)過(guò)程中有一個(gè)很耗費(fèi)人力的地方，叫l(wèi)abeling（貼標(biāo)簽），標(biāo)記哪個(gè)是好、哪個(gè)是不好，哪個(gè)是美、哪個(gè)是不美。在美國(guó)有家公司叫scale AI，它是為Open AI或者data break這類真正的人工智能公司提供數(shù)據(jù)。他們公司內(nèi)部可能只有幾千人，在世界各地的外包可能已經(jīng)有10萬(wàn)人。

所以你會(huì)發(fā)現(xiàn)，新技術(shù)的出現(xiàn)，會(huì)帶來(lái)以前你無(wú)法想象的工作機(jī)會(huì)。也就是說(shuō)每一項(xiàng)新技術(shù)的產(chǎn)生，它同時(shí)殺掉了很多工作，當(dāng)然又創(chuàng)造出一些新的工作。

未來(lái)是追求創(chuàng)新和意義感的世界

梁建章：

長(zhǎng)期來(lái)看，未來(lái)需要什么樣的工作、什么樣的技能，都具有比較大的不確定性。但總體而言，掌握更廣泛的技能、創(chuàng)造性思維和批判性思維至關(guān)重要，而那些零散的技巧性內(nèi)容則沒(méi)那么重要。

我一直在提，即便在AI出現(xiàn)之前，中國(guó)教育已經(jīng)付出了巨大的代價(jià)或者說(shuō)浪費(fèi)。這種浪費(fèi)不僅體現(xiàn)在每個(gè)學(xué)生要浪費(fèi)一兩年時(shí)間復(fù)習(xí)高考，更大的問(wèn)題在于，由于升學(xué)考試的巨大壓力，很多家長(zhǎng)不愿意投入精力生育更多的孩子。質(zhì)量上，每個(gè)學(xué)生的技能培養(yǎng)存在一定浪費(fèi)，同時(shí)更大的負(fù)面影響是數(shù)量上的，人口數(shù)量的減少。韓國(guó)內(nèi)卷的程度比中國(guó)更厲害，所以韓國(guó)的生育率也很低，只有0.7。

因?yàn)槲沂歉闳丝谘芯康?，所以?jīng)常被問(wèn)到：AI出現(xiàn)后，還需要這么多人嗎？

從工具性的角度看，AI確實(shí)會(huì)減少人力需求；但從創(chuàng)新角度來(lái)說(shuō)，我非常認(rèn)同你的觀點(diǎn)——不是說(shuō)創(chuàng)新效率提升后就不需要更多人參與創(chuàng)新了。雖然AI會(huì)進(jìn)一步提高創(chuàng)新效率，但創(chuàng)新的復(fù)雜程度與難度也越來(lái)越高。簡(jiǎn)單的問(wèn)題都解決之后，未來(lái)的問(wèn)題會(huì)越來(lái)越復(fù)雜，還是需要人使用AI去解決這些問(wèn)題，而且需要更多的人、更強(qiáng)的算力參與。如果人口持續(xù)減少，國(guó)家的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力就會(huì)下降；如果全球范圍內(nèi)聰明的人減少，那么長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，創(chuàng)新可能就會(huì)由AI來(lái)主導(dǎo)，到時(shí)候我們?nèi)祟惥蜎](méi)有足夠的人才去理解AI在做什么，那可能就面臨失控。

要維持人類在創(chuàng)新中的主導(dǎo)作用，駕馭好AI這個(gè)工具，就需要足夠龐大、足夠聰明的研發(fā)群體。人口如果一直減少，整個(gè)人類社會(huì)都可能面臨失控風(fēng)險(xiǎn)。

總的來(lái)說(shuō)，從工具屬性而言，我們可能確實(shí)不需要那么多工人和服務(wù)員，但我們需要足夠多的人去主導(dǎo)創(chuàng)新、把控人類社會(huì)的發(fā)展方向，而不是淪為AI的“寵物”。

北京地鐵，人來(lái)人往

吳軍：

您講的有一點(diǎn)我覺(jué)得特別重要，就是在人口問(wèn)題上，不要把人當(dāng)成一種負(fù)擔(dān)，或者是單純的一種工具，而是要當(dāng)作一種財(cái)富。站在這個(gè)角度來(lái)看，我們對(duì)人口的態(tài)度，對(duì)未來(lái)機(jī)器的態(tài)度，都會(huì)發(fā)生很大的變化。

我還想補(bǔ)充一點(diǎn)，大家不要覺(jué)得有了自動(dòng)化的工具，原來(lái)十個(gè)人的活現(xiàn)在一個(gè)人就能干，其實(shí)不對(duì)。那些簡(jiǎn)單的活早就被解決了，未來(lái)的活會(huì)越來(lái)越難。有了現(xiàn)代化的工具，原來(lái)一個(gè)人干的活將來(lái)反而可能要十個(gè)人干。我舉兩個(gè)例子。

前幾天，我碰到了一個(gè)蘋果公司的高管，就聊到了一家之前很火的公司，Sun Microsystems（太陽(yáng)公司），這個(gè)公司從芯片設(shè)計(jì)、硬件搭建，到寫軟件操作系統(tǒng)，整個(gè)工作站做下來(lái)一共四個(gè)人，Bill Joy一個(gè)人寫了整個(gè)操作系統(tǒng)，Andy做了整個(gè)硬件，McNealy是CEO，還有一個(gè)印度人是Khosla，所有的活全干完了。當(dāng)時(shí)的半導(dǎo)體自動(dòng)化設(shè)計(jì)的程度非常低，有的時(shí)候恨不得手動(dòng)劃線，在這種情況下他們一個(gè)人就能搞定?，F(xiàn)在Cadence或者Synopsys這類公司的自動(dòng)化設(shè)計(jì)軟件非常厲害，你想要一個(gè)什么樣的功能，它自己就設(shè)計(jì)好了，線路弄好了，然后就去測(cè)試和流片了?，F(xiàn)在這樣的公司規(guī)模有好幾千人。從Andy當(dāng)年的一人，變成了幾千人。

第二個(gè)例子，我去約翰斯·霍普金斯大學(xué)，和他們聊到旅行者一號(hào)和旅行者二號(hào)——人類僅有的兩個(gè)飛過(guò)了海王星的探測(cè)器。它們的系統(tǒng)處理器內(nèi)存只有64K，而咱們的手機(jī)如果是16G，跟它相差了10的6次方倍。為什么原來(lái)64K能干那么多活，而現(xiàn)在一個(gè)微信都大得不得了？有兩個(gè)原因，一是現(xiàn)在功能確實(shí)復(fù)雜了，二是有了現(xiàn)代化工具，人也變懶了。所以原來(lái)一個(gè)人干的活，現(xiàn)在可能需要十個(gè)人干，甚至更多。假設(shè)有一家半導(dǎo)體公司，三十個(gè)人，全是精英，也干不過(guò)兩千人的蘋果公司。哪怕是工具再先進(jìn)，基本的人數(shù)是需要夠的。

梁建章：

問(wèn)題確實(shí)是越來(lái)越難了，就像你剛說(shuō)的航空，還包括藥物等等。還有個(gè)關(guān)鍵是社會(huì)協(xié)作的尺度在不斷擴(kuò)大。像谷歌這樣的公司，每年要解決各種來(lái)自政府和社會(huì)的問(wèn)題，不可能完全由AI來(lái)做。所以現(xiàn)在是高度復(fù)雜的協(xié)作型社會(huì)，協(xié)作相關(guān)的問(wèn)題也需要人來(lái)解決，整個(gè)社會(huì)變得越來(lái)越復(fù)雜，需要更多具備相應(yīng)技能的人來(lái)做這些事。

雖然AI工具越來(lái)越先進(jìn)，似乎創(chuàng)業(yè)的人數(shù)沒(méi)有以前那么多了，但創(chuàng)新的機(jī)會(huì)也是越來(lái)越多的，創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量好像還在增加。所以總體來(lái)看，對(duì)創(chuàng)新類技能的需求還是會(huì)上升。我們看未來(lái)的就業(yè)和技能需求，不能只看供給側(cè)，比如哪些工作容易被AI替代，像你說(shuō)的基礎(chǔ)的信息處理工作，還有長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看一些服務(wù)類的工作。

這些工作確實(shí)面臨替代風(fēng)險(xiǎn)，但從需求側(cè)來(lái)看，創(chuàng)新類工作反而會(huì)增加。文旅產(chǎn)業(yè)這類領(lǐng)域，因?yàn)槿藗兊木裣M(fèi)需求會(huì)越來(lái)越多，行業(yè)需求也會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)。而且總體來(lái)說(shuō)，人們可能不需要工作那么長(zhǎng)時(shí)間了，工作時(shí)長(zhǎng)會(huì)減少，會(huì)有更多時(shí)間用于精神層面的消費(fèi)，這對(duì)這些行業(yè)的就業(yè)來(lái)說(shuō)就是正向推動(dòng)的。有些行業(yè)里，即便AI提升了效率，但需求增長(zhǎng)的速度比效率提升更快，最終就業(yè)崗位反而可能增加。比如旅游行業(yè)，最近兩年全球范圍內(nèi)增長(zhǎng)都很快，不管是普通服務(wù)人員還是管理人員，崗位數(shù)量都在增加。

水鄉(xiāng)紹興，手搖烏篷船深受游客歡迎

吳軍：

是的，那從人口結(jié)構(gòu)優(yōu)化的角度來(lái)看，比如說(shuō)未來(lái)制造業(yè)大概率不需要新增勞動(dòng)力，甚至低端服務(wù)領(lǐng)域的人力需求也會(huì)逐步縮減 ，除了旅行、文化領(lǐng)域，您覺(jué)得我們還在哪些領(lǐng)域需要大量的勞動(dòng)力？

梁建章：

對(duì)，文化旅游方面，有一些服務(wù)行業(yè)未來(lái)還是需要人的。另外就是教育領(lǐng)域，大學(xué)課程學(xué)生或許能通過(guò)自學(xué)完成，但小學(xué)階段可能還是需要教師。而且我覺(jué)得現(xiàn)在還應(yīng)該給做家長(zhǎng)的爸爸媽媽發(fā)工資，培養(yǎng)孩子還是需要花很多時(shí)間的，大家都不培養(yǎng)孩子，人口、文明、科技都會(huì)消亡。

還有就是養(yǎng)老領(lǐng)域。雖然機(jī)器人可以承擔(dān)部分照料工作，但是親情和人的溫度是機(jī)器無(wú)法替代的，所以養(yǎng)老方面的服務(wù)業(yè)也是需要人的。當(dāng)物質(zhì)極大豐富的時(shí)候，人還是需要意義感的，那么家庭的責(zé)任就是有意義的。比如照顧孩子和老人，雖然挺辛苦的，但是也能給人帶來(lái)這樣愛(ài)和意義感。

還有就是一些創(chuàng)新的工作，即使是非常微小的創(chuàng)新。比如去寫一些東西分享，無(wú)論是生活體驗(yàn)還是旅游體驗(yàn)。也有一些真正的創(chuàng)新，比如研究藝術(shù)，研究高精尖的科學(xué)技術(shù)。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，參與這類創(chuàng)新工作的人會(huì)越來(lái)越多：一方面，人類社會(huì)的進(jìn)步離不開(kāi)持續(xù)的創(chuàng)新；另一方面，這些工作是讓每個(gè)人找到自身存在的意義的最好方式。

所以我覺(jué)得未來(lái)人們會(huì)發(fā)掘更多有意義的事情來(lái)做。未來(lái)人類社會(huì)會(huì)在創(chuàng)新和培養(yǎng)下一代的過(guò)程中找到最終的意義。

吳軍：

好，最后想和您聊聊對(duì)未來(lái)有什么暢想。您覺(jué)得五年后、十年后，由于技術(shù)的提升，我們社會(huì)的哪些方面可能會(huì)變好，哪些方面可能會(huì)變差？

梁建章：

我對(duì)技術(shù)還是很樂(lè)觀的，對(duì)中美兩國(guó)乃至全球經(jīng)濟(jì)也是蠻樂(lè)觀的。中美是全球兩大創(chuàng)新引擎，會(huì)持續(xù)創(chuàng)造更多的資源，我們需要的是花錢，需要更多的需求而不是供給。要激發(fā)需求，要給年輕人花錢。

我對(duì)中國(guó)科技發(fā)展的前景比美國(guó)更樂(lè)觀，因?yàn)橹袊?guó)還是具有很強(qiáng)的人力資源優(yōu)勢(shì)，目前中國(guó)年輕人的數(shù)量是美國(guó)的3~4倍。即便美國(guó)擁有吸引全球精英的能力，經(jīng)過(guò)測(cè)算，中國(guó)還是處于優(yōu)勢(shì)。但如果中國(guó)人口持續(xù)減少，這個(gè)優(yōu)勢(shì)只能維持一代人，想延長(zhǎng)這一優(yōu)勢(shì)、長(zhǎng)盛不衰，就必須重視并解決現(xiàn)在的低生育率問(wèn)題。

吳軍：

好，謝謝您，我也補(bǔ)充一點(diǎn)。今天我們探討的核心是人工智能給未來(lái)帶來(lái)的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)?？傮w而言，我覺(jué)得還是機(jī)會(huì)多一些 ，很多所謂的挑戰(zhàn)，其實(shí)是一部分人的杞人憂天，不用太擔(dān)心。

但有一點(diǎn)是，人工智能從技術(shù)上“改朝換代”之后，過(guò)去很多固有的思維方式可能已經(jīng)過(guò)時(shí)了，所以大家必須主動(dòng)關(guān)注新的技術(shù)趨勢(shì)和新的理念，這樣才可能在未來(lái)占據(jù)主動(dòng)。

對(duì)于家長(zhǎng)和教育者而言，關(guān)鍵不在于焦慮地“雞娃”，而是要幫助孩子找到自己的興趣和長(zhǎng)處，培養(yǎng)他們適應(yīng)未來(lái)社會(huì)所需的核心素養(yǎng)。對(duì)于年輕人來(lái)說(shuō)，與其擔(dān)心被AI替代，不如思考如何與AI協(xié)作，發(fā)揮人類獨(dú)有的創(chuàng)造力和同理心。

在這個(gè)充滿不確定性的時(shí)代，唯一確定的是：教育的目的不再是培養(yǎng)“工具人”，而是培養(yǎng)能夠駕馭工具、創(chuàng)造價(jià)值的人。

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-End-

2025.12.22

編輯：閃閃 | 審核：孫小悠