第2堂課 工作
等你長大，可能沒有工作
我們完全無從得知，2050年的就業市場會是什麼樣子。一般同意，機器學習和機器人將會改變幾乎所有工作，從製作優格到教導瑜伽都無法倖免。但談到這項改變的本質及急迫性，各家觀點也就眾說紛紜。有些人認為，只要十年到二十年，就會有幾十億人成為經濟上多餘的存在。但也有人認為，長遠看來，自動化的影響也會是為所有人創造新的就業機會，帶來更大的繁榮。
所以，我們究竟是真的處於危險動盪的邊緣，又或者這再次只是盧德份子歇斯底里的妄言？這很難說。早從十九世紀，就開始有人擔憂自動化會造成大量失業，但至今從未出現這種景況。自工業革命揭開序幕以來，機器每搶走一項舊工作，也會至少創造一項新工作，而且平均生活水準大幅提高。但我們有充分的理由相信這次情況不同，機器學習將會真正讓整個情勢徹底改變。
人類還有什麼能力勝過AI？
人類有兩種能力：身體能力和認知能力。過去，機器主要是在原始的身體能力得以與人類競爭，而人類則是在認知能力仍享有巨大優勢。因此，隨著農業和工業的工作邁向自動化，就出現了新的服務業工作。這些新工作需要人類獨有的認知技能：學習、分析、溝通，特別是必須理解人類的種種情緒。然而，人工智慧（以下簡稱AI）已經在愈來愈多認知技能項目上超越人類，包括理解人類的情緒。而且，除了身體能力和認知能力之外，我們並不知道還有什麼第三種領域，讓人類能夠永遠勝過機器。
必須體認到的一項關鍵在於：AI革命不只是讓電腦運算更快、更聰明，AI更搭配了在生命科學和社會科學方面的種種突破。我們愈瞭解是哪些生化機制在支撐人類的情感、欲望和選擇，也就愈能分析人類行為、預測人類決策，最終取代人類的司機、銀行經理和律師。
過去幾十年，由於在神經科學和行為經濟學等領域的研究，讓科學家能夠「駭進」人類，更清楚瞭解人類究竟是如何做出各種決定。事實證明，我們從選擇食物到選擇伴侶，都不是出於什麼神祕難解的自由意志，而是數十億神經元在瞬間計算各種可能性的結果。過去大受讚譽的「人類直覺」，其實只是「辨識模式」罷了。優秀的司機、銀行經理和律師，對路況、投資或談判交涉並沒有什麼神奇的直覺，只不過是辨識出了某些一再出現的模式，於是能夠閃過漫不經心的行人、拒絕無力償債的借款人、戳破心懷不軌的騙子。而且，那些領域的研究同時也證明，人腦的生化演算法距離完美還有很長一段路。人腦會想走捷徑、想根據不完整的資訊快速找出解答，而人腦的迴路也顯得過時，整套機制適合的是過去的非洲大草原，不是現在的都市叢林。也就難怪，就算是優秀的司機、銀行經理和律師，也會犯下愚蠢的錯誤。
這代表著，就算是那些本來認為是靠直覺的工作，AI也能表現得比人類更好。如果是說AI能比人類更有那種難以言喻的第六感，這種事大概不會發生；但如果講的是AI能比人類更懂得計算機率、辨識模式，聽起來可能性就高了許多。
特別是如果某些工作需要「關於別人」的直覺，AI的表現就能優於人類。許多工作（例如在人潮滿滿的街上開車，把錢借給陌生人，商業上的談判交易等等）都需要準確評估別人的情緒和願望。那個孩子是不是會突然跑到馬路中間？這個穿著西裝的人，是不是打算從我這裡一借到錢就消失？那位律師的言語威脅是認真的嗎？還是只想嚇嚇我？只要我們覺得這些情緒和欲望是來自某種非實體的心靈，顯然電腦就永遠無法取代人類的司機、銀行經理和律師。原因就在於：電腦怎麼可能去理解「心靈」這種神聖的創造物呢？然而，如果這些情緒和欲望實際上也只不過是某些生化演算法，電腦就沒理由無法解譯，而且解譯的成績一定比任何智人都來得好。
不管是司機預測行人想往哪走，銀行經理判斷借款人的信用好壞，又或是律師衡量談判桌上所瀰漫的情緒，凡此種種所依賴的都不是巫術，而是在他們無所覺的情況下，大腦就會透過分析臉部表情、聲調、手部動作、甚至體味，來判讀生化模式。AI只要搭配適當的感測器，絕對可以把這些工作做得比人類更精確、更可靠。
因此，失業的威脅不只是因為資訊科技的興起，而是因為資訊科技與生物科技的融合。要從功能性磁振造影（fMRI）掃描機，走到勞動市場，這條路肯定是漫長而曲折的，但花個幾十年總是能走完。腦科學家今天對杏仁體（主司情緒與恐懼反應）和小腦（主司感官資訊的整合與微調運動技能）的研究，就有可能讓電腦在2050年比人類更適合擔任精神科醫師和保鏢。
AI擁有兩種非人類能力：可連結、可更新
AI不單單能夠「駭進」人類、並在以往認為專屬於人類的技能表現上打敗人類，更擁有獨特的非人類能力，而使得AI和人類工作者之間的差異不僅是程度高低，而是完完全全的兩回事。AI特別重要的兩種非人類能力，就在於「連結性」和「可更新性」。
人類都是個體，很難將所有人彼此連結，以確保每個人都得到最新資訊。相反的，電腦並不是彼此相異的獨立個體，因此很容易把電腦集合成單一、靈活的網路。所以這樣說來，並不是即將有幾百萬部電腦和機器人取代幾百萬個工人，而是所有的個別工人會被一套整合的網路所取代。因此，討論自動化的時候，不該把「一位司機」的能力拿來和「一輛自動駕駛車」比較，也不是把「一位醫師」拿來和「一位AI醫師」做比較，而是該把「一群人」的能力，拿來和「一套整合網路」進行比較。
舉例來說，交通規則時有修改，但許多司機並不全然熟悉，於是常常違規。也因為每輛車都是個別運作的實體，所以兩輛車到了同一個十字路口的時候，司機可能會誤讀彼此的意圖，以致發生事故。相反的，自動駕駛車是連結成一個整體，所以兩輛自動駕駛車來到十字路口時並非個別運作，而是屬於同一套演算法的一部分。這樣一來，溝通不良而發生事故的機會也就大幅減少。此外，如果交通部決定修改某些交通規則，所有的自動駕駛車都能很快在同一時間更新；除非程式出錯，否則大家都會遵守新的規則。
同樣的，如果世界衛生組織確認出現了某種新疾病，或是某實驗室生產出某種新藥，目前幾乎不可能讓全世界所有人類醫師都得知最新發展的消息。相較之下，就算全球有一百億臺AI醫師、各自照顧著一個人的健康狀況，仍然可以在瞬間全部更新，而且所有AI醫師都能互相分享對新病或新藥的反應。
連結性和可更新性可能帶來的優勢極為龐大，至少對某些工作來說，就算某些單獨個人的工作效率可能仍然高於機器，但合理的做法將會是用電腦取代所有人類員工。
有人可能會反駁說，把個別的個人轉換為電腦運算網路之後，就會失去個別性所帶來的優勢。舉例來說，如果某位人類醫師做出錯誤判斷，並不會因此讓世界上所有的病人都喪命，也不會阻礙所有新藥的發展。相反的，如果所有醫師其實都屬於某一套同樣的系統，該系統一旦出錯，結果可能就極其嚴重。
但事實上，整合的電腦系統可以在不失去個別性的優勢下，把連結性的優點發揮到極致。譬如在同一個網路上提供許多演算法，以供選擇。於是位於偏遠叢林小村裡的病人只要透過智慧型手機，能找到的不只是某一位醫學權威，而是上百位不同演算法的AI醫師，而且這些AI醫師的表現會一直受到互相評比。你不喜歡那位IBM醫師的診斷嗎？沒問題。就算你現在困在吉力馬扎羅山上，也能輕鬆找到百度醫師，尋求第二意見。
這對人類社會很可能帶來巨大的好處。AI醫師能為幾十億人帶來更好、更便宜的醫療保健服務，特別是那些目前根本沒有醫療保健資源可用的人。靠著機器學習演算法和生物統計感測器，就算是某個未開發國家的貧困村民，也可能會透過智慧型手機，得到良好的醫療保健，比起目前最富有的人在最先進的城市醫院所獲得的水準，有過之而無不及。
同樣的，自動駕駛車能讓交通服務品質大幅提升，特別是能夠降低車禍死亡率。在今日，每年有將近一百二十五萬人因車禍而死亡，足足是戰爭、犯罪和恐怖攻擊死亡人數的兩倍。在這些事故中，超過90%是由於人為錯誤造成的：有人酒駕、有人邊開車邊發簡訊、有人開車開到睡著、有人開車的時候只顧著發呆。根據美國國家公路交通安全管理局在2012年的估計，全美死亡車禍有31%出於酒精濫用、30%出於超速、21%出於駕駛分心。而這些錯誤，自動駕駛車永遠不會犯。雖然自動駕駛車仍有不少問題和局限，也免不了會有些事故，但根據預測，如果把所有駕駛工作完全交由電腦處理，將能夠減少大約90%的道路傷亡。換句話說，只要全面改採自動駕駛車，可能每年就能拯救一百萬人的性命。
因此，如果只是為了保障工作，就想阻擋在交通和醫療保健等領域的自動化，絕對是不智之舉。畢竟，我們真正該保護的是人類而不是工作。如果這讓司機和醫師變得無用武之地，就讓他們找點別的事來做吧。
醫師比護理師更容易被AI取代
至少在短期內，AI和機器人還不太可能完全取代整個產業。有些工作，做的是專精在小範圍、日復一日相同動作的事，這種工作就會被自動化取代。然而，如果是每日有所變化、需要同時運用廣泛技能組合的工作，又或是需要應付難以預見的情境，這些工作就比較難用機器來取代人類。
以醫療保健業為例。很多醫師的主要工作都在於處理資訊：吸收醫療資訊、分析資料、再提出診斷。相對之下，護理師還需要有良好的運動能力和情緒智力，才能幫病人打針、換繃帶，或是壓制住激動的病人。因此，出現智慧型手機AI醫師的時間，很有可能會遠遠早於可靠的護理機器人。人類照護產業（也就是照顧病人及老弱）大概在很長一段時間內，仍然會是人類的工作。事實上，隨著人類壽命延長和少子化，老年照護很可能會成為人類勞力市場成長最快的部門。
除了照護產業，創意產業也是自動化特別難以突破的領域。現在，我們可以直接從iTunes商店下載音樂，不再需要由真人店員來銷售，但作曲家、音樂家、歌手和DJ都還是活生生的人。我們需要這些人的創意，除了是要製作全新的音樂，也是要在多到讓人頭昏腦脹的諸多可能當中，進行選擇。
儘管如此，終究所有工作都有可能走向自動化，就連藝術家也得小心。現代社會一般認為，藝術與人類的情緒緊緊相連，藝術家引導著人類的心理力量，藝術的目的是讓我們和自身的情緒有所聯繫，又或是激發出新的感受。因此，要評斷藝術的時候，通常就是看它對觀眾的情緒起了多大的作用。但如果真以這個標準來定義藝術，等到外部的演算法比莎士比亞、墨西哥女畫家卡蘿、或歌手碧昂絲，更能瞭解和操縱人類的情緒，又會發生什麼事？
畢竟，情緒也不是什麼神祕現象，只是生化反應過程的結果。估計在不久之後，只要用機器學習演算法，就能分析身體內外各種感測器所傳來的生物統計資料，判斷人的性格類型和心情變化，或是計算某首歌（甚至是某個音高）對你情緒上的影響。
機器為你量身打造樂曲
在所有藝術形式中，最容易受到大數據分析衝擊的，可能就是音樂。音樂的輸入和輸出都適合用精確的數學來描述，輸入時是聲波的數學模式，輸出時則是神經風暴的電化學反應模式。在幾十年內，演算法只要經過幾百萬次的音樂體驗，就可能學會如何預測某種輸入如何產生某種輸出。
假設你剛和男友大吵一架，負責音響系統的演算法就會立刻發現你內心的情緒波動，並根據它對你個人、以及對整體人類心理的瞭解，自動播放適合你的歌曲，回應你的憂鬱、反應你的悲傷。它放的這些歌可能不適合其他人，但完全符合你的性格類型。演算法先把你帶到悲傷的底層之後，再放出全世界最可能讓你振作起來的那首歌；原因可能是這首歌在你的潛意識裡，與某個快樂的童年記憶緊緊相連，而且甚至你本身根本毫無所覺。任何一位人類DJ，都不可能與這樣的AI相匹敵。
「半人馬」團隊需要高水準技能
從藝術到醫療保健，許多傳統工作將會消失，但部分影響可能會由新創造的工作來抵消。例如診斷各種已知疾病、執行各種常見醫療的全科醫師，有可能被AI醫師取代，但也就會空出更多經費空間，讓醫師和實驗室助理得以進行開創性的研究，研發新藥或手術新術式。
AI也可能以另一種方式，協助創造新的人類工作：人類與其想贏過AI，不如把重點放在AI的維修和運用。舉例來說，因為無人機取代了飛行員，有些工作確實消失了，但同時在維修、遠端控制、資料分析和網路安全方面，卻也創造了許多新的工作機會。美國軍方每派出一架「掠奪者」或「死神」無人機飛越敘利亞，就需要有三十人在幕後操作；至於蒐集完資料的後續分析，更需要至少再八十人。在2015年，美國空軍就曾經因為受過足夠訓練的人力不足，面臨無人操作無人機的窘境。
這樣說來，2050年的就業市場特色，很可能在於人類與AI的合作，而非競爭。從警務到銀行等各種領域，「人類搭配AI」的表現都能超越純粹的人類、或超越純粹的電腦。在IBM的深藍於1997年擊敗世界西洋棋王卡斯帕羅夫之後，人類並沒有停止下棋。相反的，在AI協助訓練之下，人類的西洋棋大師水準比過去更高。而且至少有一段時間，由人類和AI搭配而有「半人馬」之稱的這種隊伍，在西洋棋的表現也擊敗了純粹的人類和純粹的電腦。很有可能，AI也能像這樣，協助培養出史上最傑出的偵探、銀行經理和軍人。
然而，這些新工作都需要高水準的專業知識，無法解決無技能勞工失業的問題。想讓勞工再受訓後、去做這些工作，可能還不如直接創造完全屬於人類的全新工作。像是在過去的自動化浪潮中，勞工通常可以從某項規律性、低技能的工作，輕鬆轉向另一項同樣規律性、低技能的工作。像是在1920年，因為農業機械化而失業的農場工人，可以轉到製造曳引機的工廠裡找到新工作。在1980年，工廠工人失業後，也可以轉到超市裡當收銀員。這種轉職在過去是可行的，因為從農場到工廠、從工廠到超市，都只需要稍加重新培訓即可。
但是到了2050年，收銀員或紡織工人的工作都由機器人接手之後，他們大概無法轉職成癌症研究學者、無人機操控員、或是人類搭配AI的銀行團隊一員。他們就是少了必備的技能。在第一次世界大戰的時候，派出百萬名大兵扛著槍一陣亂射，犧牲在所不惜，其實是合理的做法，畢竟當時個人的技術好壞並不會造成太大差異。但到了今天，就算無人機操控員和資料分析師的位子確實缺人，美國空軍可不會找個失業的超市收銀員來填埔空缺。你可不希望有個沒經驗的菜鳥，把阿富汗的婚禮派對，誤認為塔利班的高層集會吧？
因此，雖然出現了許多新的人類工作，仍然可能看到新的「無用階級」日益龐大。我們甚至可能是兩面不討好：許多勞工找不到工作，但也有許多雇主找不到有技能的勞工。這可能就像是十九世紀馬車變成汽車的情況再現，當時有許多馬車司機轉業成為計程車司機；只是我們可能不是那些轉業的司機，而是被淘汰的馬！
AlphaZero令人驚駭
由於機器學習和機器人科技還會持續進步，所以，其實任何人類工作都有可能受到自動化的威脅。就算某位四十歲失業的沃爾瑪收銀員，靠著超人的努力讓自己改頭換面，成了無人機操控員，很有可能過了十年之後會因為無人機也自動化，而必須再改頭換面一次。職場波動如此劇烈，也會變得難以組織工會或保障勞工權利。我們現在就已經看到，即使是已開發經濟體，很多新工作的形態都是無保障的臨時工、自由業者和計次的聘雇。如果某個專業在十年間就迅速起落，又怎麼可能組起工會呢？
同樣的，「半人馬」組合很有可能變成一場人類與電腦之間不斷的拔河角力，而不是安穩的終身夥伴關係。完全由人類組成的團隊（像是福爾摩斯和華生），常常會形成長期的階級和例行程序，能夠延續數十年。然而，如果偵探和IBM的「華生」AI系統合作〔華生AI系統於2011年贏得電視益智搶答節目《危險境地》的首獎〕，會發現所有的階級都可能遭打破、所有的例行程序也都可能被干擾。昨天的搭檔，明天可能就成了你的主管；所有的規章和守則也都必須每年重寫。
仔細觀察西洋棋壇的動態，或許可推估未來世界將走向何方。確實，深藍戰勝卡斯帕羅夫後的幾年之間，人機合作是西洋棋壇熱門的形式。但近幾年來，電腦已經學得太好，與人類合作也不再有價值，這些人類棋手可能很快就會完全無關緊要。
2017年12月7日是另一個西洋棋的重要里程碑，但這天並不是電腦擊敗人腦（那已經是舊聞了），而是谷歌的AlphaZero程式擊敗了Stockfish 8程式。Stockfish 8是2016年的全球電腦西洋棋冠軍，運用的是幾百年來累積的人類西洋棋經驗、還加上幾十年的電腦西洋棋經驗，每秒計算七千萬個棋步。相較之下，AlphaZero每秒只計算八萬個棋步，而且寫程式的時候完全沒教它任何西洋棋規則，它連標準開局下法都不會！AlphaZero完全就是運用最新的機器學習原理，不斷和自己下棋，就這樣自學西洋棋。
雖然如此，在這個新手AlphaZero與老鳥Stockfish下的一百場比賽中，AlphaZero竟然贏了二十八場、平手七十二場，完全未嘗敗績。AlphaZero完全沒向任何人類學習任何東西，於是許多獲勝走法和策略對人類來說，完全打破常規，可說是創意十足、甚至是天縱英才。
在你猜想之中，AlphaZero從零開始學習西洋棋，是花了多久時間，才準備好與Stockfish對弈、而且發展出天才般的直覺？答案是四小時。你沒看錯，就是四小時。曾有幾世紀的時間，一直認為西洋棋是人類智慧的絕頂展現。但AlphaZero只花了四個小時，完全沒有任何人類指導協助，就從一無所知，變成創意十足的大師。
AlphaZero絕不是市面上唯一能夠擁有想像力的軟體。現在許多程式已經不只在單純的運算次數上超越人類棋手，就連「創意」也不在話下。如今，在限定人類參加的西洋棋巡迴賽裡，評審會不斷注意是否有棋手偷偷用電腦作弊。而抓到作弊的方法之一，就是觀察玩家所展現的原創性高低。如果有人走了極具創意的一步，評審常常就會懷疑這不是人走出來的，肯定是電腦才下得出來。
所以，至少在西洋棋領域，創意已經不是人的註冊商標，而是電腦的註冊商標！以前會用金絲雀來偵測煤礦坑裡是否出現有毒氣體，而如果西洋棋是我們的煤礦金絲雀，我們已經看到警訊，發現這隻金絲雀已面對死亡。很悲觀的是，現在發生在西洋棋領域的事情，未來也可能發生在警探、醫藥業和銀行業。
因此，要創造新工作、讓人接受再培訓而就職，並不是能夠一勞永逸的解決方案。AI革命不會是單一的分水嶺事件，可別以為在這之後，就業市場就會達到新的平衡狀態。相反的，破壞只會像雪崩般擴大。現在已經很少有勞工認為，自己能夠一輩子都做同一份工作。而到了2050年，不單單是同一份工作，就連在同一個專業領域，也不太可能讓人待一輩子。
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