◎　保住饭碗需要哪些资质？

在历史上的大部分时间里，人类才智创造了能增强和替代体力的工具——石斧、轮子、珍妮纺纱机等。用机器来增强和替代脑力总体上更具革命性，但也更难理解。人工智能的进步，正在将技术带入传统上专属于人类的认知领域。

当然，智能机器已经出现一段时间了。1979年，VisiCalc软件问世。它是计算机电子表格最早能完整运转的版本，而现在电子表格已经无处不在。电子表格取代了纸质表格——A3大小的大型纸张，文员在上面加上一行行一列列的数字。这个过程耗时耗力，还很容易出现人为错误。自1979年以来，情况已经发生了很大变化。最关键的是，目前这代智能机器可以为达到既定目标自行计算，而不是按照预先制定的规则来执行特定任务。

让这一目标导向的突破得以实现的，是机器学习（ML），不是用算法实现的顺序形式（“如果……那么……”）的计算，而通常是神经网络。^〔10〕这意味着机器可以按照自己对问题的理解进行计算，并适应不断变化的环境。人工智能在这样做时，模仿了人脑的一些操作，但速度更快。向机器学习的转变充分利用了四定律，共同实现了海量信息的快速传输和处理。

想想在2017年击败围棋世界冠军李世石的程序“阿尔法围棋”（AlphaGo）。这个程序由英国人工智能公司DeepMind（2014年被谷歌收购）开发，而且是开发了三个不同版本：“李”（Lee）、“大师”（Master）和“零”（Zero）。^〔11〕前两个版本都是通过输入游戏规则、棋谱和人类专家提供的指导来训练，只是程度有所不同。但“零”只知道游戏规则，然后就自战很多次，并由此建立起自己的游戏策略。也就是说，“阿尔法围棋零”自学成才。在40多天的时间里，“零”下了2900万局，建立的数据库超过了任何人类棋手。4天之内，“零”的表现就超过了“李”；34天之内，“零”就击败了“大师”。

最有意思的是，“零”能够建立的策略与人类下棋时会采用的策略有本质不同。发明者这样写道：“短短几天时间，从零开始的‘阿尔法围棋零’就能重新发现这么多围棋知识，以及能给最古老的游戏带来新见解的全新策略。”

VisiCalc被编写出来是为了快速可靠地执行复杂计算，而阿尔法围棋得到的指令是实现一个目标——赢得比赛。阿尔法围棋运用了某种意义上的判断和意图，以达到人类达不到的结果。

正是这种能力和意图、取代和增强的结合，意味着无论你是收银员、卡车司机、律师还是财务顾问，你的工作性质都会发生翻天覆地的变化。随之而来的当然也有失业的风险——有了电子表格之后，有大约40万个簿记工作岗位消失了。^〔12〕

英是悉尼的一名会计，正在经历这样的转变。英管理着公司的会计部门，而公司在人工智能上的投资让她这个部门需要雇用的员工数量大幅减少。她原本计划工作到65岁退休，但现在55岁的她却被告知，她得在6个月之内找到另一份工作。英觉得自己有会计学学士学位，还有注册会计师研究生资格，算是很有资质了，但虽然投了一些简历，她还是连一个面试机会都没得到。以前都是那些教育程度较低的人受技术的影响最大，但英就算有这么强的专业背景，也还是需要苦苦挣扎。

埃丝特尔在伦敦的一家超市当收银员，她也面临着跟英类似的问题。使用自助结账的顾客越来越多，她这家商店仿效Amazon Go（亚马逊推出的无人便利店），引入无人收银的模式似乎也为期不远了。这让她很担心，她前夫已经因为自动化失去了在仓库的工作，所以能给她的资金支持也非常有限。为了增加收入，埃丝特尔在当地一家疗养院上夜班。她朋友建议她在那里全职工作，但全职需要的资格证要两年才拿得到。她已经放弃了两门夜校课程，觉得自己既没时间也没钱继续沿着这条路走下去。

英和埃丝特尔的境况表明，在科技和长寿的合力作用下，社会面临的教育挑战有多广。教育机构需要发展变化，提供新的课程和支持，以帮助他们应对这些挑战。政府也需要更深入地参与教育，支持终身教育。