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第 9364 篇深度好文：8968 字 | 14 分鐘 閱讀

思維方式

筆記君說(shuō)：

AI時(shí)代，知識(shí)可以隨時(shí)調(diào)用，創(chuàng)意可以隨時(shí)生成。

那么，人的意義是什么？未來(lái)的教育，應(yīng)該怎么改變？

前段時(shí)間，計(jì)算機(jī)科學(xué)家吳軍與攜程集團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人、人口經(jīng)濟(jì)學(xué)者梁建章，圍繞“AI+教育”展開(kāi)對(duì)談。

兩位指出，在物質(zhì)豐裕的時(shí)代，價(jià)值的核心將從物質(zhì)生產(chǎn)，轉(zhuǎn)向關(guān)乎人類情感、創(chuàng)意與生命體驗(yàn)的服務(wù)業(yè)。

關(guān)于核心能力，吳軍犀利地指出那些“只局限于表層的技巧，短短幾年后便會(huì)失去效用”，并對(duì)比提出“若是專注于探求‘道’，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)?！?/p>

關(guān)于職業(yè)未來(lái)，梁建章表示：“當(dāng)前未受影響的崗位均有可能被人工智能逐步覆蓋，最終或許僅剩下最高級(jí)別的工作崗位由人類承擔(dān)。”

面對(duì)這場(chǎng)席卷而來(lái)的變局，焦慮與迷茫絕非出路。

真正的應(yīng)對(duì)之道，在于回歸教育的本質(zhì)，不培養(yǎng)被動(dòng)適應(yīng)規(guī)則的“工具人”，而是塑造能夠駕馭技術(shù)、在充滿不確定性的未來(lái)，主動(dòng)賦予生活意義的人。

一、AI 時(shí)代需要怎樣的人才？

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，但極少有人真正關(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)中信出版社的邀請(qǐng)，我將與梁博士共同探討有關(guān)未來(lái)教育的相關(guān)議題。我們探討的核心，是信息時(shí)代背景下，青少年教育模式與傳統(tǒng)教育模式的差異。

目前，許多家長(zhǎng)普遍存在教育焦慮：

一方面，他們認(rèn)為國(guó)內(nèi)傳統(tǒng)大學(xué)的專業(yè)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)與興趣相關(guān)的非核心內(nèi)容即可”的認(rèn)知。實(shí)際上很多人都存在著誤解。

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，以及這種影響又將如何作用于教育領(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(mén)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)，入門(mén)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，或攻讀更高層次的學(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。

目前，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)員等；快遞員、清潔員等藍(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覆蓋，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。

若針對(duì)年齡極小的群體，無(wú)需過(guò)度探討這一話題。未來(lái)的就業(yè)形態(tài)充滿不確定性，難以精準(zhǔn)預(yù)判哪些工作會(huì)持續(xù)存在。

而對(duì)于剛畢業(yè)或已步入職場(chǎng)的群體，也無(wú)需過(guò)度焦慮：人工智能的替代過(guò)程是逐步推進(jìn)的，這是我的核心觀點(diǎn)。

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，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(xiě)的程序出現(xiàn)漏洞，人類往往難以排查修正。

所以你必須非常懂，你不可能完全讓計(jì)算器來(lái)修復(fù)，因?yàn)槿绻X(jué)得是錯(cuò)的，它就不會(huì)寫(xiě)出這樣的代碼。

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)就能把公司的帳整理清楚，那么很有可能他會(huì)把你的錢(qián)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?，?jiǎn)單易治的病癥已基本得到解決，當(dāng)前醫(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。

這也印證了梁博士剛才的觀點(diǎn)： 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。

梁建章：這意味著對(duì)從業(yè)者的要求進(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(mén)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)法理解為何國(guó)內(nèi)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，同時(shí)起來(lái)的有數(shù)據(jù)庫(kù)如Oracle，如果你會(huì)寫(xiě)SQL，就會(huì)有不錯(cuò)的工作；

而后轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)科學(xué)家這一崗位應(yīng)運(yùn)而生，主要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析；后來(lái)Java也過(guò)時(shí)了，Python取而代之。

每一種語(yǔ)言的生命周期，除了比較基本的C++用了三四十年，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)。

二、真正的人才需要怎樣的教育？

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教育現(xiàn)狀“學(xué)生僅聚焦于高考考核內(nèi)容展開(kāi)學(xué)習(xí)”的背離程度愈發(fā)顯著。

吳軍：我覺(jué)得高考考核內(nèi)容太少了，就幾門(mén)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)前現(xiàn)狀下，普通學(xué)生若想就業(yè)，大概率需考取碩士學(xué)位，因需完成相關(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)，未必需耗時(shí)六年（ 大學(xué)四年，碩士?jī)赡?）。

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。

此前我看了多所中國(guó)大學(xué)的課表。說(shuō)實(shí)話，國(guó)內(nèi)大學(xué)課程中，真正具有硬核價(jià)值的僅占三分之一。

如此一來(lái)，學(xué)生在四年本科期間，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(xiě)作能力?，F(xiàn)在的問(wèn)題是，他要講一件事或者寫(xiě)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(xiě)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(mén)課，在美國(guó)學(xué)歷史和一門(mén)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，估證不能做數(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(xiě)物理學(xué)實(shí)驗(yàn)的論文和寫(xiě)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)、本科就教了，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，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)走到物質(zhì)豐富的社會(huì)。

進(jìn)入物質(zhì)豐富的社會(huì)以后，效率可能就沒(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。

那這些行業(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、品位、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(qián)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：很多國(guó)家的旅游業(yè)，是現(xiàn)在增長(zhǎng)最快的一個(gè)行業(yè)。

目前就業(yè)市場(chǎng)中，網(wǎng)紅是增長(zhǎng)最快的群體之一。網(wǎng)紅本質(zhì)上屬于精神消費(fèi)范疇，兼具創(chuàng)意屬性，是文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的一種體現(xiàn)，影響力極強(qiáng)。

比如旅游領(lǐng)域有很多專業(yè)網(wǎng)紅，他們發(fā)掘新的旅游線路，通過(guò)推廣這些線路獲得可觀收入。未來(lái)這類行業(yè)大概率會(huì)越來(lái)越多。

吳軍：現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)很發(fā)達(dá)，知識(shí)能共享。

一方面，長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，有了新技術(shù)和人工智能，學(xué)習(xí)知識(shí)的門(mén)檻會(huì)變得很低。

另一方面，正因?yàn)殚T(mén)檻變低，過(guò)去有些人靠大學(xué)學(xué)的課程形成的專業(yè)壁壘，想靠這些知識(shí)保護(hù)自己，將來(lái)可能很難了。

除非這門(mén)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)？

比如設(shè)計(jì)旅游線路，需要對(duì)文化的理解和獨(dú)特品位，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，培養(yǎng)未來(lái)這類有影響力的人才，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。人親自體驗(yàn)后再做介紹，說(shuō)服力完全不一樣。就算現(xiàn)在AI 能創(chuàng)作音樂(lè)，最后還是得靠人來(lái)鑒別哪首歌好聽(tīng)。

因?yàn)槿诵韵嚓P(guān)的判斷，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。人在這里其實(shí)扮演著驗(yàn)證的角色，還要分享個(gè)人體驗(yàn)，還是需要人來(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。

三、未來(lái)更需要駕馭AI的人

梁建章：長(zhǎng)期來(lái)看，未來(lái)所需的工作類型及對(duì)應(yīng)技能仍存在較大不確定性。 但總體而言，掌握廣博的知識(shí)與創(chuàng)造性思維、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。

我一直強(qiáng)調(diào)，即便在AI出現(xiàn)之前，中國(guó)教育已存在巨大的代價(jià)與浪費(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，更因升學(xué)考試的巨大壓力，讓家長(zhǎng)不愿投入過(guò)多精力生育更多孩子。對(duì)中國(guó)而言，更大的負(fù)面影響是人口數(shù)量的減少。

作為人口領(lǐng)域研究者，我常被問(wèn)及：

AI出現(xiàn)后，還需要這么多人嗎？從工具的角度看，AI確實(shí)會(huì)減少人力需求；

但從創(chuàng)新角度，我非常認(rèn)同你的觀點(diǎn)——并非創(chuàng)新效率提升后，就不需要更多人參與創(chuàng)新了。

盡管AI會(huì)進(jìn)一步提高創(chuàng)新效率，但創(chuàng)新的復(fù)雜程度與難度也在同步攀升。簡(jiǎn)單的問(wèn)題已基本解決，未來(lái)的問(wèn)題愈發(fā)復(fù)雜，要解決這些問(wèn)題，仍需人類借助AI推進(jìn)，且需要更多的人、更強(qiáng)的算力參與。

若人口持續(xù)減少，國(guó)家的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力會(huì)下降；若全球范圍內(nèi)聰明人的數(shù)量減少，創(chuàng)新可能會(huì)由AI主導(dǎo)，屆時(shí)人類將缺乏足夠的人才去理解AI的運(yùn)作，進(jìn)而面臨失控風(fēng)險(xiǎn)。

要維持人類在創(chuàng)新中的主導(dǎo)地位，駕馭好AI這一工具，就需要足夠龐大、足夠聰明的研發(fā)群體。 因此，人口若持續(xù)減少，整個(gè)人類社會(huì)都可能面臨失控風(fēng)險(xiǎn)。

長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，從工具屬性而言，我們確實(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，而非淪為AI的“寵物”。

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(píng)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(xiě)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(xiě)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。

現(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。

現(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(píng)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)還是很多的，創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量好像還在增加。所以總體看，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。

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。

比如文旅產(chǎn)業(yè)等領(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)。

總體來(lái)說(shuō)，人們可能不需要長(zhǎng)時(shí)間工作了，會(huì)有更多精神層面的消費(fèi)需求，這對(duì)精神消費(fèi)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，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。

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：文化旅游相關(guān)、部分服務(wù)行業(yè)，未來(lái)仍會(huì)對(duì)人力有持續(xù)需求。以教育領(lǐng)域?yàn)槔?，大學(xué)諸多課程學(xué)生或許可通過(guò)自學(xué)完成，但小學(xué)階段的教育大概率仍離不開(kāi)教師的引導(dǎo)。

此外，我認(rèn)為有一個(gè)重要方向值得關(guān)注，社會(huì)應(yīng)當(dāng)為承擔(dān)育兒責(zé)任的父母提供相應(yīng)報(bào)酬。

培養(yǎng)孩子需要投入大量時(shí)間與精力，這一工作對(duì)社會(huì)至關(guān)重要，若無(wú)人愿意用心培養(yǎng)下一代，那么人口、文明與科技都將走向消亡，因此必須重視育兒的價(jià)值并給予合理回報(bào)。

養(yǎng)老領(lǐng)域亦是如此，盡管機(jī)器人可承擔(dān)部分照料工作，但親情關(guān)懷與人文溫度是機(jī)器無(wú)法替代的，相關(guān)養(yǎng)老服務(wù)行業(yè)仍需大量人力支撐。由此可見(jiàn)，這類依托情感聯(lián)結(jié)與人文關(guān)懷的行業(yè)，會(huì)長(zhǎng)期存在。

有人或許會(huì)問(wèn)，當(dāng)物質(zhì)極大豐富時(shí)，人類能否天天只專注于旅游、玩游戲等娛樂(lè)活動(dòng)？理論上可行，但人終究需要通過(guò)有意義的事實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值，而家庭責(zé)任正是重要的意義來(lái)源。

照料老人、陪伴孩子，雖然過(guò)程辛勞，但卻能帶來(lái)強(qiáng)烈的歸屬感與價(jià)值感，孩子所承載的親情傳承與愛(ài)的延續(xù)，本就是人生完整不可或缺的一部分。

除家庭責(zé)任外，各類創(chuàng)新工作也會(huì)成為人們的重要選擇，即便部分創(chuàng)新看似微小。

比如，每個(gè)人都可以通過(guò)撰寫(xiě)文字、分享旅游或生活體驗(yàn)實(shí)現(xiàn)微小的價(jià)值輸出；

同時(shí)，也會(huì)有一部分人專注于物理、生物等高精尖領(lǐng)域的研究。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：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)發(fā)展持樂(lè)觀態(tài)度，對(duì)中美兩國(guó)乃至全球經(jīng)濟(jì)也充滿信心，中美作為兩大創(chuàng)新引擎，會(huì)持續(xù)創(chuàng)造更多社會(huì)資源。

當(dāng)前的核心矛盾已不是供給不足，而是供給過(guò)剩，因此激發(fā)需求比增加供給更為關(guān)鍵，而激發(fā)需求的關(guān)鍵在于讓年輕人敢于消費(fèi)、有能力消費(fèi)。

我對(duì)中國(guó)科技發(fā)展的前景甚至比美國(guó)更樂(lè)觀，核心原因是中國(guó)仍具備顯著的人力資源優(yōu)勢(shì)。目前中國(guó)年輕人數(shù)量是美國(guó)的三四倍。即便美國(guó)擁有吸引全球精英的能力，經(jīng)測(cè)算中國(guó)當(dāng)前仍處于優(yōu)勢(shì)地位。

但需警惕的是，若中國(guó)人口持續(xù)減少直至減半，這一優(yōu)勢(shì)僅能維持一代人，大約還有20年的高速發(fā)展期。

若想延長(zhǎng)這一優(yōu)勢(shì)、實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)盛不衰，就必須高度重視并切實(shí)解決當(dāng)前的低生育率問(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)。總體而言，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。

*文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表筆記俠立場(chǎng)。

AI時(shí)代，既包括全新的AI文明、AI科學(xué)，也包括歷久彌新，更需要底層思維的哲學(xué)、政治、經(jīng)濟(jì)、商業(yè)。

正是在這個(gè)時(shí)代背景下，筆記俠推出了中國(guó)首個(gè)面向企業(yè)家的PPE（政治、經(jīng)濟(jì)、哲學(xué)）課程。宗旨是讓大家回到?jīng)Q策的源頭，重構(gòu)我們的底層認(rèn)知邏輯，擁有未來(lái)5年的決策底牌。

未來(lái)，讓我們一起做保持清醒和篤定的決策者。

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