我們可以簡單認(rèn)為美國企業(yè)將工廠搬遷至中國、墨西哥等地是變相地“剝奪了”美國工人的工作機(jī)會，但仔細(xì)想想，美國并非完全沒有汽車制造廠——豐田在美國一共有6個生產(chǎn)廠，通用和福特都分別在美仍保留有幾十家工廠，新起之秀特斯拉更是在內(nèi)華達(dá)州建了一個所謂的“超級工廠”……可是，美國藍(lán)領(lǐng)們還是找不到工作。原因？看看特斯拉“超級工廠”的圖片和相關(guān)報(bào)道就知道了。
（圖2：不用懷疑你的眼睛，“超級工廠”里沒有人類……）
“自動化”、“智能化”只是AI的前奏
盡管，John
Hopcroft談的是“自動化”對美國藍(lán)領(lǐng)工人的沖擊，而“自動化”也并不等于“人工智能”，不過當(dāng)后者的影響真正蔓延開來時，那影響絕對不只是“革”了藍(lán)領(lǐng)工人的命。
當(dāng)前AI炒作確實(shí)存在“過熱”和“泡沫”的可能，讓很多人誤以為“AI時代已經(jīng)來臨”。其實(shí)說這話還是有些為時尚早。
當(dāng)前的AI并沒有脫離將現(xiàn)實(shí)世界的現(xiàn)象量化，然后從數(shù)字中尋找規(guī)律，最后進(jìn)行邏輯判斷得到結(jié)論的一個過程。小編在去年AlphaGo首展鋒芒時曾發(fā)表過一篇《易評》并粗略描述過。
并不是所有真實(shí)世界的現(xiàn)象都能夠被量化的，至少現(xiàn)階段還不可以。所以如果你的工作是需要依賴人的靈感、情感、直覺以及創(chuàng)意來支撐的，基本上（未來20年里？長了不敢說）是安全的，不會受到AI的直接沖擊，具體一點(diǎn)的例子包括：設(shè)計(jì)師、畫家、作家、決策者、科學(xué)家、某些工程師等等（其實(shí)還是很多的，列不完）。
那些越規(guī)范、越按照標(biāo)準(zhǔn)化步驟重復(fù)進(jìn)行操作的工作，譬如流水線、倉庫管理等，則越容易被機(jī)器人和AI替代，很多時候甚至還用不到AI。這也解釋了為什么美國流水線工人會率先成為“失業(yè)重災(zāi)區(qū)”，而美國將一定早于發(fā)展中國家優(yōu)先受到AI沖擊的原因（事物有兩面，被沖擊也意味著有產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型等好的影響）——發(fā)達(dá)國家一般制度比較完善，甚至死板，“一二三四”規(guī)定得很嚴(yán)密，可越是這樣就越容易用程序和AI來替代，相比之下，我們的國情和我們的“人情文化”……什么都能將就一點(diǎn)，用“小聰明”來“靈活”解決，雖說某些時候達(dá)到目的的效率提升了，但指望AI很快學(xué)會這種技巧就實(shí)在難為了。
換句更直白的話來說，就是AI對于中國的沖擊勢必要比對美國的沖擊來得晚，當(dāng)然也要看具體的行業(yè)和領(lǐng)域?；旧希绻ぷ魇且话逡谎壅找?guī)章制度反反復(fù)復(fù)的，就應(yīng)該提早準(zhǔn)備，而不是心存僥幸看待AI在國內(nèi)的發(fā)展笑話——小編知道有些人總覺得中國科技的發(fā)展落后，且脫離不了“借鑒”的老毛玻但不得不說，AI歸根結(jié)底就是軟件編程能力和數(shù)學(xué)能力，而這些還真“不幸”都是華夏民族后裔的強(qiáng)項(xiàng)。
有的工作，看似不可能被AI取代，譬如財(cái)經(jīng)分析師和普通碼農(nóng)等（其實(shí)媒體小編也算一個），但其實(shí)只是暫時的。好比十年前我們不會想到AlphaGo能戰(zhàn)勝李世石一樣，十年后隨著代碼的積累（AI真的需要海量樣本進(jìn)行訓(xùn)練）以及芯片性能的進(jìn)一步提升，通過對“更大數(shù)據(jù)”的分析，將難保“你我”不會被取代。
既然當(dāng)年自動化席卷制造業(yè)時未曾給工人們留情面，因此指望在AI大肆推廣時能僥幸保住必然會被時代淘汰的飯碗，也是不現(xiàn)實(shí)的。在AI汰換一些崗位的同時，另一些新的崗位自然也會產(chǎn)生，所以提早做準(zhǔn)備（死盯美國就業(yè)市場的變化是一個方法），努力改變自己才是最好的生存方式。
（本文主觀性陳述僅代表小編個人觀點(diǎn)，不代表科技立場）
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