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作者简介

[美]杰瑞·卡普兰

斯坦福大学顶尖人工智能专家，堪称人工智能时代领军者。同时，他还是著名公司Go创始人，设计了世界上第一台笔触式计算机，是开创平板电脑和智能手机的商业化的先锋，被称为硅谷最传奇的连续创业家。本书是《经济学人》2015年度图书。

社会趋势剧变：未来更像过去

你觉得未来会是一个什么样的世界？比如，你们家是不是会有各种神奇的机器人，喂吃饭的，帮穿衣服的，像古代的皇帝一样，真开心，拥有一群机器人太监宫女！

事实恰恰相反，未来可能看起来更像过去，你不是像皇帝一样奴仆成群，而是有个妈妈似的机器人，一个人帮你搞定全部。科技将倾向于联合化和简单化。过去，你可能需要为车配备一个GPS、一台照相机、一台录像机、一台CD机。今天，它们都被智能手机这一经济设备所取代。

曾经厨房有各种各样不常用的小工具，但人造劳动者可能可以独立完成所有工作，只要调出配件箱中需要的部件进行组织，它可能只需要中世纪厨子就有的原始设备就能搞定一切。

灵活的机器人系统，可以让自己消失于无形，并根据需求进行自组织，虽然容易被忽略，但却有病毒一样不容小觑的力量。

重要的是数据，而非程序

20世纪80年代，作者的一位朋友大卫·肖在哥伦比亚大学研究一个加速计算的项目。后来，摩根士丹利给了他6倍于教授的薪水，因为他们需要大卫的技术来完成一项新的秘密商业计划，利用计算机来买卖股票。

大卫做的事，在今天被称为高频交易（HFT）。频率有多快？人最快的速度，差不多是能在0.1秒内完成两次交易，而如今的高频交易系统在几乎相同的时间内可以完成差不多10万次交易。

大卫·肖，还有很多精英都洞察到真正的战斗在于数据，而不是程序，统计和机器学习技术才是当下用来淘金的最好工具。

从人到机器，决策权的转移

大名鼎鼎的杰夫·贝索斯曾经在华尔街一家隐秘但极其成功的公司工作，没错，就是大卫·肖的D.E.Shaw公司。后来，贝索斯从那里辞职了。他开了一家网上书店，并且起了一个奇怪的名字——亚马逊。他从大卫·肖那里学到了重要的一课，真正的价值不在于存货，而在于数据。

他的存货和物流都可以通过付费转包给第三方，亚马逊的核心资产是积累书评和顾客的购买记录。通常它被认为是网络零售商，但其实它是高频交易策略在零售领域的应用。当亚马逊处理订单并把它传递给第三方供货商配送时，套利的手法和高频交易相同：两个同时进行的交易，只要它们都进行结算就肯定有利润。亚马逊锁定差价作为它的毛利。

贝索斯花了将近20年，积累了大量关于个人和集体购买习惯的统计数据，包括两亿活跃买家的详细个人信息。他们实时监控有竞争力的价格，并且据此调整自己的价格。如果你是亚马逊常客，你会注意到购物车中的物品价格会莫名其妙随着时间变动，而这些变化是亚马逊根据账户、竞争价格的动态来自动化处理的结果。

淘汰的不仅是工作，更是技能

面对人工智能领域的发展，一种威胁很明显：大部分自动化作业会代替工人，从而减少工作机会。但是，还有一种威胁比较微妙，很多科技进步，使得企业连技能都淘汰。譬如，由人来做亚马逊的仓储计划，会把商品以一种既有逻辑又易于理解的方式规划——即相同的商品放在一起。但是合成智能构建的计划，就不需要什么记忆和理解限制，只要按照配送频率放置就可以。对于人来说一团糟，但合成智能可以精准完成订单。

人们通常以为需要优秀人际交往能力或说服力的工作不太可能被自动化替代，但事实却并不一定。就像人造劳动者取代体力劳动者一样，合成智能也将会席卷很多脑力工作，无论你的领子是什么颜色，自动化都将毫不留情。

经常失业与没有人想雇佣的人

经济学家为两种失业类型取了名字：周期性失业和结构性失业，它们对应着人工智能的两种影响：代替工人和技能变得无用。农场中出现了可以在黑暗中工作的机械人，机器仓管员有着完全不输人类的工作效率，就连性工作者都可能被取代。

只有雇主愿意付钱的技能才有意义

未来，只有雇主愿意付钱的技能才有意义，而唯一知道什么技能有用的人，就是雇主。

在专业培训上，我们犯了两个错误，过分依赖传统学校以及人们需要先上学再工作的假设。学校对经济发展趋势反应不够快，而且在飞速变化的劳动力市场里，学习与工作需要紧密交错，而非一先一后。

解决这个问题的办法就是开明的经济政策，就像鼓励和支持房产的贷款一样，我们需要建立一种职业培训贷款系统。你申请的是一份未来的工作，与雇主达成一份诚意协议，但最终两方也都可以再选择。这等于是雇主为自己需要的技能埋单，履行承诺的雇主可以减税，而随意乱发意向书的雇主则可以被处以罚款。这种办法还有很多需要完善的细节，但是，已经有企业正在朝着这个方向发展。