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第七章 神人与闲人AI时代的社会与伦理（第2页）

2.数据采集师

自动驾驶要采集一个国家所有道路的精确地图，需要几百辆数据采集车常年采集。我们的生产和生活中有无数这样需要采集数据的工作。除了在田野采集数据，许多数据还需要后台的清理，这些也少不了人工的干预。

3.AI训练师

许多AI算法在正确识别场景之后并不知道该如何行动，这时人类可以提供指导。例如可以在汽车驾驶模拟器上随机产生千变万化的道路场景，由人操纵模拟器。机器记录下来场景和人的相应动作。甚至更进一步，AI驾驶训练员开着车在北京拥挤不堪的交通中每日穿行，车中的传感器（摄像头、雷达等）记录下来各种复杂的场景和相应的驾驶员的动作。

在工厂生产线上，人类训练师也可以“手把手”地教机械臂或机器人学会某些特殊性的序列动作。

新白领工种

最近美国政府的一份报告提出了未来和AI有关的相关工作，分为以下四类。

（1）需要与AI系统一起工作以便完成复杂任务的参与工作（例如AI辅助医疗诊断）。

（2）开发工作，创建AI技术和应用程序（例如数据库科学家和软件开发人员）。

（3）监控或维修AI系统的工作（例如维护AI机器人的技术人员）。

（4）响应AI驱动的范式转变的工作（例如律师围绕AI创建法律框架，或创建可容纳自动驾驶车辆的城市规划者）。

新粉领工种

机器最难取代的就是要求高度情感的工作，例如婴幼儿教育，社会工作、心理咨询等。随着社会老龄化，老年人的照顾和护理将成为一个巨大需求。目前这个需求远远无法满足的原因在于大部分老年人的支付能力不足。可以想象类似美国给低收入人群提供的食品券一样给老人提供“老年照顾券”（在手机上实现支付和反作弊都很简单），且只能把这些券支付给服务机构。未来甚至会出现“定制电话煲粥员”“家庭心理咨询师”等。这些煲粥员和咨询师与今天的电话聊天服务及心理咨询师的最大不同是他们不仅针对固定的客户群，而且服务是持续的。未来甚至会出现专业粉丝团，不仅是为明星当粉丝，还可以为任何需要掌声的人当粉丝。

女性的优势

人类“生离死别”的情感都源于肉体的脆弱和生命的有限。机器没有这些限制因此不具备这些情感，即使机器去模拟这些情感也很假。女性情感比男性丰富，所以比男性更难被机器取代。机器取代人的难易程度从易到难将是四肢（体力）—小脑（模仿性工作）—大脑（推理逻辑常识）—心（情感）。

未来一个新工种特别适合女性，这就是“机器解释师”。例如我们去看病，如果有一位德高望重的名医说“没啥大事，回去多喝水，休息两天就好了”，这病有可能会好一半。因为人体许多疾病是靠自己的免疫系统治愈的。而免疫系统的功能直接和心情有关。当机器给人打印出一份冷冰冰的诊断报告时，患者不会有老大夫拍肩膀安慰的放心感觉。即使机器人可以模仿人说话，也是假模假样的。至少在可见的未来机器都不具备真实的情感，更谈不上同理心、同情心等人类复杂的心理活动。这时候机器的诊断结果需要一位慈祥的女士来解释给患者听。这位女士如果是医生当然最好，但有一些医学训练的护士足矣。这位“机器翻译师”固然要懂医学，但更重要的是懂患者的心理，包括了解患者的背景和观察患者的语言行为。

妇女在工业时代的社会地位比农业社会高是因为机器取代了肌肉，女人可以和男人一样灵巧地操纵很多机器。在信息时代女性的地位进一步提高，因为信息时代彻底抹平了工作对肌肉的依赖。而在未来的智能时代，机器长于逻辑弱在情感，让女性比男性有了明显的优势。

AI是否会造成大量失业的关键在于AI技术发展的速度。如果取代过程缓慢，那么失业人口将被其他工作逐渐吸收，失业人口也有时间重新学习技能。

农业人口在1840年占美国总劳动力人口的70%，目前只有2%。在170多年中每年减少0.7%，这样很容易被快速发展的工业吸收。目前美国每年仍然有24万农业人口离开土地，这差不多是美国一个月新增的就业人口。我们要未雨绸缪的是如果AI技术快速发展，在一代人的时间里大量取代人工，那么我们将会看到怎样一个社会？

新分配制度：无条件收入还是无条件培训

如果社会出现大规模失业，那么一种解决方案是“无条件基本收入”（UniversalBasicIne，UBI）制度。该制度很简单：不论性别、收入、职业、教育情况，政府给每人每月发放一定的基本生活费，包括就业人口。从美国到巴西、加拿大、芬兰、纳米比亚、肯尼亚、印度都在实验UBI。瑞士2016年夏天还进行过一次关于UBI的投票，议案提议政府给所有成年公民每月约2500美元生活费，给未成年人每月600美元。投票的结果是23%赞成，77%反对，议案被否决。

支持UBI的人有三条理由。

（1）社会上有许多人从事有价值的工作而没有收入，例如全职母亲。UBI是对这类工作价值的承认。

（2）可以大幅缩小贫富差距。美国阿拉斯加州的收入平等水平曾经在美国各州排名第30位（数目越大越不平等），自从1976年州政府建立了石油收入支撑的永久基金并给每个公民每年支付1000～2000美元（看当年石油价格）后，阿拉斯加州的收入平等水平在美国各州跃升到第二位。纳米比亚2007—2012年的实验证明，实施一年后贫困率从76%降到37%，在6个月内儿童营养不良率从42%降到17%。美国“经济安全项目”的一项研究表明，给美国每个成年人每月1000美元，每个未成年人每月300美元可以全部消除贫困。（美国人口3.24亿，其中成年人口2.5亿，这样每年支出约3.3万亿美元。目前美国联邦政府总预算约4万亿美元，联邦、各州及所有地方政府的财政预算总和约7万亿美元，占GDP的35%。）

（3）可以提升健康水平，减少少年儿童辍学，促进就业。乌干达的一项“青年机会计划”鼓励青年投资自己的技能培训，使收入提高了38%。纳米比亚的实验把辍学率从40%降到了零。

反对UBI的人也有三个理由。

（1）把本来该给穷人的钱给了那些并不需要的人。

（2）鼓励好吃懒做。

（3）UBI需要的那么多钱从哪儿来？

有好奇的读者会问，为什么不把钱只给穷人，这样不是可以大大降低成本吗？其实这就是目前各国实行的失业救济金和低收入保障。问题是鉴别谁是失业人口和需要救济的人口的成本很高，当大规模失业突如其来时无法应付。

笔者认为，UBI最大的问题在于太昂贵，其他都不是问题。笔者建议与其实行无条件基本收入，不如实行“无条件基本培训”（UniversalBasicTraining，UBT），即对所有愿意工作的成年人提供培训费用。这笔钱并不发给个人，而是发给培训机构（要有措施防止作弊）。受培训的成年人只有通过第三方考试机构的相应考试后才能免除这笔培训费用。以目前的个人识别技术（指纹、刷脸等），这些考试可以轻易在线举行。由于这些培训项目针对的是那些失业者，学习重新就业的技能需要花时间精力，所以不是真正需要工作的人或者有不错收入的人不会去占这个便宜。还以美国为例，目前失业率已经达到3.9%，约608万人，已经达到了充分就业率。假设目前失业率为10%，而我们希望达到4%，这样大约有960万人需要通过培训就业。假设每人每年职业培训费用为1万美元，每年的总培训费用为960亿美元，这只是UBI3.3万亿美元的3%，占美国GDP的0.5%。即使失业率达到20%，培训费用达到2560亿美元，也分别只是UBI成本的8%和美国GDP的1.3%。

贫富悬殊解决之道：民间公益

过去100年来的技术进步惠及了所有的人，但是分布却极不均衡。虽然每个人的绝对生活水平都大幅提高，但相对差别不是减少而是增加了。图7.1是把美国地图面积作为美国的总财富来直观显示不同阶层人群在总财富里的占比。

图7.1美国不同阶层人群占有财富的比例

图片来源：http:owsposters.tumblr.post11944143747if-us-land-mass-were-distributedlike-us。

如图7.1所示，美国最富有的1%的人口占有几乎40%的财富，最富有的10%的人口占有80%的财富。最穷的40%的人口只占有不到1%的财富。在世界各国里，美国的贫富差距还不是最大的，中国、巴西、墨西哥都比美国贫富差距更大。图7.2是世界各国的基尼系数（系数越大，贫富差距越大）。

图7.2世界各国的基尼系数