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我们过去一直秉承的信念，即认知性的、高要求的、高价值的职业将会经受住自动化的冲击，已被瓦解。2001年，科学家戴维·奥托带领团队撰写了一篇备受关注的论文，他们在论文中预测了哪些职业会成为自动化进程的牺牲品，哪些不会。他们具有说服力地将工作划分成例行性工作和非例行性工作，以及手工操作性工作和认知性工作。他们的预测结果有点令人意外：大部分例行性工作将会由计算机完成。
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但是例行性工作与非例行性工作的边界正在以迅猛的速度移动。2003年，奥托写道：“驾驶汽车穿越城市或者识别支票上的笔迹，这些并不会被视作例行性工作。”应该说，当时还没有计算机会运算得如此迅速。然而，两年后谷歌公司就展示了他们研发的自动驾驶汽车。那么利用计算机自动识别字迹呢？也不再是问题了。位于德国威斯巴登市的一家名为Vitronic的公司生产的摄像头正在当地的邮政机构完全自动化地识读邮包、信件或者支票上的手写地址，虽然这些摄像头在工作时会发出类似自行车运行时的嗡嗡声。
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来自牛津大学的两位研究人员卡尔·贝内迪克特·弗雷和迈克尔·奥斯博纳不久前回顾了自2003年上述研究以来技术进步如何改变了职业的未来前景。他们发现智能的语言识别程序可以精确到使呼叫中心用这些程序替换60%—80%的雇员；他们惊羡于机器人可以完全自主地攀爬到风车上，维护涡轮机；他们佩服那些医疗机器人，虽然它们还不能自己去做手术，但是对于外科医生而言它们的辅助意义非凡——下一代机器人或许就能做一些简单的操作，并且会比人类更加精准。他们还发现了用来写软件程序的软件程序，而且好用得足以使程序员们失业——程序员这个职业，是一个一直被认为不可替代的职业。
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面对这些新型计算机智能，还有哪些工作是需要由人来做的呢？弗雷和奥斯博纳得出的结论是，在就业市场上，敏感的、有同情心且感觉细腻的人类是有未来的。那些机器人最后要学会的能力就是人类的“社会知觉”“谈判艺术”以及“论证能力”。人类的“创造性”以及“变通性”同样突出。但是被弗雷和奥斯博纳视为尤其重要的，是人类“帮助其他人以及为其他人服务”的愿望和天赋。这些品质将人类塑造成社会智能的专家以及改编创作能手，而不是思想者或工匠。
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根据人类剩余优势的这些标准，两位研究者分析了702种职业，并计算出了计算机在接下来代替人类的概率。这是一份令人吃惊的清单，比如在那些100%确定将要消失的职业中，就有信贷顾问，因为计算机算法会比人更加精确且更加客观地确定一位顾客的信用情况，而人会受到一些无关紧要的细节，诸如客户的着装、说话方式或者发型等的影响。此外，还有载重汽车驾驶员、裁缝、出纳员、算术—技术助理、保险业务员、快餐馆厨师、矿工，令人吃惊的还有模特——因为计算机会“构造”更好的身体。服装连锁专卖店H&M就在其网站上展示了由计算机生成的一系列女性模特，这些女性模特拥有理想的身材，可以方便且随时改变其肤色和发色。
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仓库的雇员将会被机器人取代，因为机器人可以不知疲倦地全天候搬举150公斤重的集装箱；果品采摘员和芦笋雕刻师要为自动化的机械手臂让位；办公场所将在夜间由吸尘机器人打扫；自动化的药剂提取机将代替药剂师在柜台为病人提供服务。两位研究者认为一半的职业都处于危险之中。
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通读了这份清单的人，会感觉像是听到了未来的音乐，而不是现在熟悉的旋律：超市的收银台最终将成为少数例外，由女性收银员占据；而载重汽车的驾驶室里坐着的仍然是男性司机。但是目前的形势已经发生了巨大的变化。人们正大批地转行到服务行业，而人类的社会智能、手工操作能力和个人专注正是这类行业极其需要的品质。1980—2005年间，美国的服务行业在整个就业市场中所占的比例增长了大约30%，德国的情况与之相似。这是一个戏剧性的逆转，在此之前数十年，此类职业在整个就业市场中的比例都是在下降或者保持不变。
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我们正在经历已被证实的一种就业市场的结构性改变。智能将重新分配就业市场：计算机将利用在算法上可分解的任务承担那些定义明确的职业，而人类将承担那些模糊的、难以定义且复杂的工作（但是并不意味着这些工作就一定会得到好的报酬）。
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这份清单的另一部分是那些暂时被认为安全的职业：治疗医师、社会福利救助人员、营养顾问、牙医、心理学家、教师、运动健身教练、展览管理人、神职人员、护林员、护士、营销经理、董事会主席、乐队指挥、作曲家、环境工程师以及更多的其他职业。这些职业大都将对复杂情景的观察与创造力和对社会以及技术的敏锐感受联系起来。
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看到这份清单的人，不可避免地会形成这样的印象：智能革命将首先使市民阶层享有特权。未来前景明朗的职业看重对感性的教育，这种教育正在那些拥有更高待遇的市区——柏林的夏洛腾堡区和汉堡的布兰肯内泽区——展开。精英市民的感性将得到回报。
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但是又有多少人能够成为治疗医师、教师或者艺术家呢？会有足够多的职位吗？或者我们必须要发明全新的、复杂的服务性职业，让人类换取报酬和面包吗？如果是，又将是什么样的新职业呢？
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技术进步一直是把双刃剑。它会毁灭一些工作岗位，同时也能提高生产效率，使得商品更便宜，所有人的福祉也将因此增加。另外，它会使投资转向生产效率更高的行业中去，在那些行业中会产生要求更高的教育训练水平的新工作岗位。因此，一个具有决定性意义的问题就是：我们能够在“教育对抗技术”的赛跑中获胜吗？到目前为止我们可以，但是在未来就不敢保证了。可以想象，计算机很快就会挤压有创造力的、受过教育的、感性的和友善的人类的职业空间，那时人类就会输掉这场与技术对抗的赛跑。
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事实上已经有一种经验性的证据表明，这是有可能发生的。加拿大经济学家保罗·博德里正在论证，自2000年以来，对高技能型人才的需求正在下降。原本对于认知性有高要求的任务需求量应该随着高科技行业的发展而上升，但是博德里和同事们从数据中解读出来的情况是，在2000年这一年出现了一个时间节点：对高技能人才的需求提升并没有与技术进步相伴而来。虽然从中提取出深远的结论还为时尚早，数据量还不够充分，而且其他的相关解释还须进行核查，但是答案关系着我们是否还能保持一个以中产阶层为主的社会。
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无论如何，一种社会分裂正在显现：在有人道主义倾向的和感性的人类建立起对抗机器的堡垒的同时，出现了一个由专家组成的新阶层，他们与机器结成联盟，实现真正的高效率。
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微粒社会：数字化时代的社会模式 与机器共同进化
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1996年2月，当时的世界象棋冠军与一台计算机进行了第一次人机象棋比赛。为应对来自超级电脑“深蓝”的挑战，当时史上评价最高的象棋选手加里·卡斯帕罗夫接受了这样的评语：“这次比赛是整个人类种族的一场防御战。计算机在现代社会中发挥着巨大的作用，它们无处不在，但是存在一条计算机不能逾越的边界——它们不应当在人类的创造性领域挺进。”
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然后卡斯帕罗夫就震惊了人类，在那次比赛中他输掉了首个回合。不过无论如何他还是咬牙坚持，并最终以令人信服的4∶2的比分赢得了这次较量。但是一年以后，他以2.5∶3.5的比分输掉了整场比赛。在最后一个回合的较量中，他甚至遭受了职业生涯中最快的失败。机器因此羞辱了人类。
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这个故事经常被谈及，但是象棋比赛的后续进展如何却很少被关注。有一段时间，象棋比赛是人类和机器分开进行的，但是纯粹的计算机象棋让人感到无聊：一方面计算机常常无法理解象棋的精妙，另一方面在对弈的过程中它们缺乏感情。而且机器被很快证实并非是最好的象棋玩家。受益于它们的数据库，计算机可能知道所有曾经对弈过的赛局，它们可能提前分析了好多步，它们可能会打败世界冠军——但是它们并非是不可战胜的。
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关于人和机器谁更厉害的问题，现在有了非常清楚的答案，那就是：不是两者中的任何一方，而是两者结合在一起。
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在国际象棋中，这种人机联合被称作自由式国际象棋。人类与机器结盟，象棋水平达到了史上最高。自由式国际象棋界的一位大师名字叫Ibermax或者Intagrand。其后隐藏着安森·威廉姆斯，一位来自伦敦的、拥有非洲加勒比血统的、瘦削的、笃信宗教的工程师和程序员，他虽然热衷于电脑跑车游戏，技艺高超，而且不看乐谱就可以弹奏约翰·塞巴斯蒂安·巴赫最难的钢琴曲，但是在国际象棋领域充其量是一个中等棋手。如果没有他的计算机，没准他经过努力有可能在当地的象棋俱乐部称雄，但是有了计算机，如虎添翼，他可以与世界象棋精英争锋。
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在自由式国际象棋竞赛中，威廉姆斯几乎不看木质棋盘，而是从一台电脑前迅速移动到另一台电脑前，这些电脑中同时运行着不同的计算机程序。威廉姆斯的艺术在于，他极为清楚每一个程序的优点和弱点，并且知道在哪种位置上程序需要花费更多时间或者什么时候在某个位置通过冒险“出击”可能使对手面临全新的问题。他还能从对手的棋步中推断出其是否相信某种特定的象棋程序，然后利用对手的弱点。
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在2007年于西班牙本尼多姆举办的自由式国际象棋竞赛中，威廉姆斯曾战胜过一位国际象棋大师，他通过在一个毫无希望的位置上疯狂快速地走出一系列由计算机计算出的棋步，使得对手完全失去招架之力。在经过多达111步的高强度较量后，那位大师精疲力竭地放弃了。
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最优秀的自由式国际象棋选手好像具有超自然的天赋，他们能够认识到什么时候应该信任计算机，什么时候应该信任自己。他们异常清楚地知道计算机的弱点，同时也清楚自己的弱点。正是因此，即使是比较差的象棋选手也能在自由式国际象棋比赛中表现出色：他们谦虚却不自负，他们知道自己并不一直比计算机更了解象棋，只是有时候而已。
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