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　　哪些是人工智能年代的安全作业，逐步成为人们不得不面临的问题。跟着人工智能开展，一个又一个本来由人承当的作业，被机器替代。阿尔法狗干了围棋冠军的活儿，微软的小冰干了诗人的活儿，特斯拉无人驾驶轿车干了司机的活儿，亚马逊无人超市干了售货员的活儿……传统作业变得不再安全。人们不由要问：将来还有哪些作业，是机器难以替代因而是相对安全的？

　　判别这个问题，不能靠猜想，而需求一个考虑结构。人工智能年代的安全作业的问题，实质是人工智能拿手做什么、不拿手做什么；人拿手做什么、不拿手做什么。搞清楚人与机器各自的优势与下风，这个问题天然就有答案了。

　　首要，关于触及人工智能实质的问题，朱迪亚·珀尔与达纳·麦肯齐在合著的《为什么：关于因果联系的新科学》中有所论说。他们提出了一个了解人工智能才干实质的简略结构，这便是因果揣度结构。因果揣度讲的是相关联系与因果联系二者之间的联系。浅显地讲，相关联系对应概括，因果联系对应演绎。珀尔院士对立只讲相关联系，不讲因果联系，以为人工智能只需经过建模将相关上升到因果，才干经过揣度解决问题。

　　对应到作业上则意味着，找不到规则的事（只需相关没有因果的事）更合适由人来完结，而找得到规则的事（从相关能够揣度出因果的事）能够由机器替代。更简化地说，但凡建不了模的作业，机器都替代不了人。举例来说，有些人购物为所欲为，建模往往套不牢他们，所以为这些顾客服务的事就合适由人来干。

　　其次，关于触及作业实质的问题，斯科特·佩奇在《多样性盈利》中也提出了一个超简略的判别结构：多样性优于才干。这儿的多样性都可替换为臭皮匠（人）；才干都可替换为诸葛亮（人工智能）。臭皮匠在什么条件下能够稳赢诸葛亮，或者说，人在什么条件下能够稳赢人工智能？其实条件很简略，但凡人算不如天算的，都不合适诸葛亮（人工智能）；相反，但凡人算算得清的，都不合适臭皮匠（人）。明显，人工智能这个“诸葛亮”之所以显得很厉害，全在于会算，假如它算不清楚，天然就得屈服。什么是算不清楚的呢？按佩奇院士的理论，便是杂乱程度超越算力的业务，例如股市、生态多样性、婚恋等。

　　最终，关于触及人工智能与作业联系的问题，马华兴、王鹏合著的《做出好挑选》则提出了一个将人工智能与作业联系起来的判别结构。这个结构把作业分为程序型作业和探究型作业。程序型作业，对应珀尔院士说的可建模发现因果联系的作业，对应佩奇院士说的“才干”型作业；探究型作业，对应珀尔院士说的只需相关联系无法建模的作业，对应佩奇院士说的“多样性”型作业。《做出好挑选》以为，从事探究型作业是未来的方向。这是人工智能年代的安全作业。书中概括了3种有出路的探究型作业：交际类作业、规划类作业、经历类作业。

　　不过，假如了解了人工智能的原理与作业的原理，安全作业能够不止这3类，而是无限添加。比方，网络文艺全工作契合佩奇院士说的“多样性”规范，著作只需一重样，就会被判抄袭。其间包含网络文学、网络音乐、网络视频、网络音频等10多个作业，进而由产品内容化、体会化进一步派生很多作业，如直播带货、规划孩子打针专用动画片等；又比方，网络文娱细分为体育、游戏等具有人算不如天算特征的成百上千种作业，无穷无尽……总归，只需与人的情感（如对美好生活的神往）沾边，都合适人而不合适人工智能。真实的问题反倒可能是安全作业多得数也数不过来，逼得人工智能还要再尽力一些，才干把人手腾出来，有机会去纵情发挥。

　　（作者：姜奇平，系我国社科院数量经济与技术经济所信息化与网络经济室主任）

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