AI经济：机器人时代的工作、财富和社会福利（被科技洪流裹挟的每个人，都需要在AI时代做出自己的选择）

不过，正如我们刚刚所讨论的，即便在西方国家和地区，个人自由和隐私权也受到了严重的威胁，这种威胁甚至来自私营领域内部。此外，主导当今世界数字时代的伟大企业——亚马逊、谷歌、苹果——的创始人无疑都是这种类型的：美国人、白人、男性。通常，虽然创始人会通过出售自己所创企业的股份而变得超级富有，但他们仍然拥有控制权。

巴拉克·奥巴马（Barack Obama）在参加美国2012年总统竞选时使用了机器学习和大数据。结果，该次竞选活动“不仅在动员选民方面，而且在说服他们支持奥巴马方面均取得了巨大成功”。^[31]然后，在2016年美国总统大选期间，剑桥分析公司基于他们对不同论点的敏感性的预测，利用大数据和机器学习向不同的选民发送不同的信息。^[32]

最近出现的另一个问题是利用假新闻影响竞选活动，这可以说妨碍了“公平的”选举。虽然“假新闻”在某种程度上始终存在，但社交媒体和机器学习“能够使假新闻更加蓄意、高效地传播”。^[33]机器人往往可以有效地瞄准反对党的支持者，阻拦他们投票。

在最近法国总统选举日的前几天，机器人被用来在社交媒体上散播“fiMacronLeaks”话题（2017年马克龙电子邮件泄露事件）。将马克龙描述成骗子和伪君子的信息淹没了脸书和推特。^[34]请注意，这并未能阻止其当选。

关于谁应该为发布假新闻负责的问题一直存在争议。诸如脸书和推特之类的公司宣称，它们只是“平台”，而非“发布者”，所以不对发布的内容负责。^[35]不过脸书确实也承认，在阻止人们于美国大选期间使用社交网络“侵蚀民主”的行动方面，自己表现得过于迟缓。^[36]法国总统埃马纽埃尔·马克龙（Emmanuel Macron）告诉《连线》杂志，若任由其发展，AI可能“全面危及民主”。^[37]

还有一个更广泛的政治经济问题与此相关。AI和机器人的世界是否天生具有反民主倾向与它对收入分配的影响有何关联？如果是这样，可否借助收入再分配得到更加平等的结果，以此抵御这种结果并维护民主？还是有可能加剧该问题？对此我将在第9章加以讨论。

当然，这并不一定是AI悲观主义者所吹捧的问题。正如我在前面各章中所指出的，机器人和AI将带来大规模失业和/或贫困这一说法远未成为定局。事实上，我的观点恰恰相反。

需要采取公共行动

本章的结果既不能作为激进限制机器人和AI的理由，也不能作为对其完全放任的观点。关于采取公共行动的必要性，结论各不相同：

●没有令人信服的理由赞成对机器人和AI征税。而且，这一措施会 面临巨大的实践困难。

●也不存在不可抗拒的理由来限制机器人和AI的一般性研究。不管怎样，试图这样做很可能会制造实际困难。

●仍有理由限制机器人和AI应用于显然有害的研究，包括那些会促进罪犯和恐怖分子活动的研究。然而，实际的困难将是巨大的。在打击网络犯罪和网络恐怖主义方面，更有希望的方法或许是运用公共资金支持如何在机器人和AI的帮助下打击此类活动。

●但是，即便不投入任何行动来促进或限制机器人和AI的发展，政府也需要采取措施制定影响深远的法律和监管框架来管理它们。确实，若做不到这一点，企业将很难充分利用它们提供的机会。

●进一步制定管理数据使用的框架也是迫切需求。

●相比之下，对机器人和AI福利的关注可等到奇点即将降临的时候 （如果真的会出现的话）。

●但迫切需要有人（可假定不是政府）研究新的AI世界对政治结构 和体系产生的影响。

对所有那些希望在机器人时代接受工作和生活教育的人来说，最后一项也许应该是布置的关键论文任务之一，当然，前提是论文写作的艺术能够在AI的冲击下存活下来。因为，毫无疑问，AI革命的一些最大影响会出现在教育领域。但它们未必是你想象的那样。

第8章 年轻人应该如何受教育

教育是社会对你做的，学习是你为自己做的。

伊藤穰一（Joi Ito）^[1]

计算机没什么用。它们只能给你答案。

巴勃罗·毕加索（Pablo Picasso）^[2]

人们很容易相信，良好教育的基础是不变的。该想法很诱人，但事实并非如此。在中世纪的欧洲，大学的作用是培养教会牧师、律师和教师。他们研究的对象反映了这些要求。

整个19世纪，一直延续到第二次世界大战，伟大的英国公立学校将其主要职责之一视为培养那些管理帝国的人。在这一时期的早期阶段，牛津大学和剑桥大学中有很高比例的学生仍然学习神学和古典文学。直到很久以后，诸如化学、物理、生物和工程等科学技术学科才被广泛研究（经济、政治和社会学等令人半信半疑的学科更是后来才出现）。

现在的情况当然完全不同了。如今，研究神学和古典文学已成为少数人的职业。因此，我们或许会认为，教育领域如今已经“赶上了”现代的现实状况，所以目前不需要做进一步的彻底变革。但实际上，这也不是事实。教育体系是当今社会最陈旧、最不同步的部分之一。如今，由于机器人和AI的发展，经济和社会都即将经历另一场根本性变革。教育也必须有所改变。

这里需要讨论四个主要问题：

●考虑到机器人和AI带来的就业前景和休闲机会的变化，中小学和 大学应开设哪些学科？

●机器人和AI对教育方法有何影响？

●它们对全日制教育年限又有何影响？

●国家在为新世界塑造合适而高效的教育体系中扮演何种角色？

机器人时代的教育

让我们首先考虑工作领域的教育。自从于20世纪50年代开始作为一门科学学科诞生以来，AI一直是深奥的，甚至属于精英学科，学习者主要限于各大高校计算机科学专业的研究生。^[3]而今它肯定已经进入主流学科领域。不仅如此，它还必须与孩子们在学校所学的内容有关键联系。那么，是什么样的联系呢？

人们经常认为，未来必须完全取决于STEM学科，即科学（science）、技术（technology）、工程（engineering）、数学（mathematics）。你能明白其中的原因。尤其是像我在第5章中解释的那样，不仅会有很多工作与机器人和AI直接关联，而且几乎每个人在日常生活中都需要应对它们。至少，人们必须学会与它们互动，就像人们必须学会与电话、汽车和计算机互动那样。

因此，很多人认为，所有人文学科，比如语言、历史、地理，以及艺术、音乐与戏剧，即便不完全被淘汰，也应该退居次要位置。你可以说它们是现代的神学和古典文学。也许依然会有少数学生（可能在研究生阶段）学习这些科目，但它们应该不再是核心课程的一部分。那些过去一看到本生灯（Bunsenburner，实验室用喷灯）就逃跑、一想到二次方程式就胆怯，以及在法语不规则动词或英国历代国王和王后信息中寻求庇护的学生，都需要醒过来，闻闻咖啡的香味（你知道你是谁）。现在，“书呆子”占了上风。

如果这是事情必须要发展下去的样子，那么还有很长的路要走。2016年，只有约40%的美国学校教授计算机程序设计，仅有5.8万名学生参加了计算机科学（AP Computer Science A）考试，相比之下，参加微积分测试的学生数量则为30.8万。虽然这一数字在上升，但很明显，要想达到将计算机技能视为与通用数学同等重要的地步，还有很长的路要走。

但这不仅仅是选修一门与不断变化的世界息息相关的课程的学生比例的问题。目前学校教授的信息通信技术（ICT）技能在很大程度上已经过时。更新的框架会将AI纳入学校的课程计划。虽然英国于2015年决定用修订后的计算机科学资格取代英国普通中等教育证书/课程（ICT GCSE），但选课学生人数只有小幅增长。^[4]现在其大部分内容都聚焦于编码和程序设计。

但是，当这门课不是必修课程时，如果部分学生对这门课不感兴趣，那么对课程的修订可能不会有什么效果。IBM公司的开发人员戴尔·莱恩（Dale Lane）曾帮助创建面向孩子的教育工具“机器学习”（Machine Learning），他说：“由于AI不属于核心课程，所以挤出课堂时间投入其中是一件具有挑战的事情，这在一定程度上说明了AI在现实中的应用进展一直很缓慢的原因。”^[5]

严重缺少接受过计算机科学培训的教师也是主要障碍之一。实际上，尽管缺乏提供公共产品的明显动机，但部分私营领域正在为推动AI教育向前发展做出重要贡献。确保有更多训练有素的教师的可能途径之一是与科技公司合作。由微软提供支持的“校园技术教育与扫盲”（Technology Education andLiteracy in Schools，简称TEALS）计划帮助美国的高中开发计算机科学课程。^[6]计算机专业人员每周与高中教师结伴交流几小时，以期产生连锁反应。^[7]教育工作者、政府与业内专业人士之间的合作可能是未来教育的发展方向之一。

事实上，越来越多的中小学开始教学生如何编程。但这并不能完全让学生为适应AI经济做好准备。伦敦大学教育学院的罗丝·勒金（Rose Luckin）教授认为，在当前的学生进入职场之时，这项技能其实已经过时了。^[8]

当然，学校需要教授的不仅仅是编程。正如教育家本·威廉姆森所说：

了解隐私与数据保护、新闻传播方式，认识到网络攻击、机器人与黑客非法侵入行为、算法与自动化如何改变未来的工作，以及这背后的程序设计者、商业计划、政治议程和利益集团，这些内容也值得纳入有意义的计算机教育中。^[9]

此外，在任何涉及AI的教育计划中，伦理占据突出地位这一点非常重要。因为AI技术面临很多严重的伦理困境。重要的是，那些直接参与开发和操控AI技术的人不仅要熟悉这些伦理问题，而且要能促进社会对这些问题的辩论，并能够与政策制定者进行有效互动。