有些事儿我们不想让机器干
（万维钢，科学作家，在“得到”App设有专栏《精英日课》）
在即将到来人工智能时代，人到底应该怎么办，怎么做才能不把工作输给机器人，现在已经是一个热门话题。谈论这个问题有两个危险。
第一个危险是你可能会低估人工智能。我曾经在《万万没想到》这本书里说，计算机下国际象棋厉害，但是面对复杂度高得多的围棋就不行了，所以人应该如何如何……我这个说法其实是当时人们的共识——结果我的书出来还不到两年，AlphaGo就赢了李世石和柯洁。现在人工智能的围棋水平比人类至少高出一个段位。我后来收到好多次读者来信说你的书得改了。
第二个危险是你可能会低估人。2012年，麻省理工学院的两个管理学教授，埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和安德鲁·麦卡菲（Andrew McAfee）出了一本书，叫《与机器竞赛》（Race against the machine），从经济学的角度，把人工智能取代人类工作这个问题严肃地摆在世人面前。他们2016年又出了第二本书，叫《第二次机器革命》（The second machine age），说了类似的意思，这本书还被人为是近年以来极其重要的一本商业管理类书籍。这两本书说的都是人工智能即将导致人类的大失业。让两位教授感到紧张的是，首先，这一轮人工智能将要取代的是放射科医生、翻译、甚至是律师这种高端工作；其次，在美国经济已经从金融危机中恢复过来，高速增长的情况下，失业率却在居高不下。
然而到了2017年，思想风向就变了。人们意识到放射科医生和律师这样的工作并没有那么容易被人工智能取代，“人的因素”仍然非常重要 ——而且大失业并没有发生：现在美国失业率下降到了4%，这是历史上极好的成绩。
所以我们到底应不应该担心人工智能？人工智能跟人，到底是个什么关系？
技术进步的节奏捉摸不定，与其搞短期预测，我们不如思考一些更长期、更根本的问题。比如说我们换一个角度。我们不问人工智能到底有什么是不能干的——干脆假定将来人工智能什么都能干。我们改问这个问题：
有没有什么事情，是哪怕机器也能做，甚至能做得比人还好，但我们还是希望找个真实的人来做的？
这就是杰夫·科尔文（Geoff Colvin）在《不会被机器替代的人：智能时代的生存策略》（Humans Are Underrated: What High Achievers Know That Brilliant Machines Never Will ）这本书里想说的事儿。
科尔文是个功力深厚的媒体人，他不仅仅报道别人的研究结果，而且能自己调研，总结和提出新思想。我读的上一本科尔文的书叫 Talent is Overrated，中文版把书名翻译成《天才源自刻意练习》，而直译的话则是“天才被高估了”——这和现在这本书书名的直译“人类被低估了”正好连贯对仗。据我所知，科尔文《天才源自刻意练习》这本书其实比格拉德威尔的《异类》更早介绍了“刻意练习”的概念，而且我认为科尔文说得更好。
那么在科尔文看来，人类在哪些方面被低估了呢？
科尔文说，如果说将来人工智能技术无比发达，能制造出来跟人一模一样，有人类全部功能的机器人，已经到了你无法区别谁是人谁是机器的程度，那万事皆休，人肯定不如机器。但是就目前人工智能的研发水平而言，机器虽然在某些方面比人强得多，但毕竟跟人是有区别的，我们总能看出来谁是人，谁是机器。这就给人留下了机会。
亚利桑那州有个两次暴力性侵儿童的罪犯，即将刑满。而该州法律规定，像这样的罪犯，即便刑期满了，如果他未来再次犯罪的可能性比较大，可以把他转到精神病院继续关起来。到底是放是关，陪审团说了算。研究者利用这个案例搞了个实验。
研究者找来一百多位可能当陪审员的人，把他们分成两组，让他们观看整个庭审过程——律师、检察官、精神病专家，都是真的——唯一区别是在两组陪审员看到的录像里的专家证词不同。
在第一组中，专家说自己跟罪犯有两个小时的面谈，然后根据自己的专业知识判断，他仍有强烈暴力犯罪倾向，应该继续关起来。
第二组中，同一个专家，说自己并未见到罪犯本人，他只是把罪犯的所有相关数据输入一个心理学模型——这个工作任何人都可以做——而这个模型判断罪犯仍有强烈暴力犯罪倾向，应该继续关起来。
如果你是陪审员，你认为哪个专家的意见更有说服力呢？
这里我先插叙一个背景知识：目前在我听说过的所有领域——从红酒到政治事件到犯罪预测，专家的个人判断都远远比不上统计模型（现在流行叫“大数据”）的预测。所以你应该听模型的。
但是实验结果是第一组的专家对陪审团的影响力远远超过第二组。
人们更相信面对面的“人性化”判断。
我没有身临其境，看到这个结论感觉有点诧异。但科尔文又举了第二个例子：如果你是个病人，你是更愿意相信那些一直在第一线接触病人的临床医生的判断呢，还是更相信一个专门搞科研的医学家的判断？临床医生也得听论文的对吧？但结果是病人更相信临床医生。
也就是说，人有这么一种偏见，喜欢过高评价“人与人面对面交往”这个行为，而对抽象数据不怎么买账。这是可以理解的，人类有史以来都是面对面交往的，而抽象数据这种东西可能根本就没有进入文化基因。人本质上是个社交动物。
这个偏见，在人工智能时代给人类留下了一个工作机会。人工智能再怎么发达，我们还是要求：
1. 特别重要的决定是由人做出的。如果某国要对其他国家宣战，我们要求这个命令是人下达的，在这个问题上我们不可能听从人工智能的指挥，我们不可能把核按钮交给人工智能。人说了算，不能让机器说了算。
2. 我们喜欢什么想要什么，这个想法随时都在变，我们无法给人工智能一个清晰的目标，所以有些事儿还是让人自己解决比较好——因为我们有时候自己都不知道要“解决”的是什么。
3. 也是特别重要的一点，我们更愿意跟人打交道。
所以想让别人放着机器不用用你，好的办法就是表现出“人味儿”。
从这个角度想，“理工男”可就有危机了，未来也许是“文科生”的天下。这本书引用一些调研说，从2000年开始，工程师们在日常工作中所需要消耗的实际脑力，就已经开始下降了。可能自动化程度越来越高，那么工程师的活就越来越简单——也就是越来越不值钱。
书中有个相当极端的例子。说美国西南航空公司花重金，从众多申请者中聘请了一位技术特别过硬的IT工程师。这人来了以后就把自己关在办公室里干活也不出来跟人聊天。结果主管就问他你怎么不聊天啊？这人说我爱钻研技术不爱聊天。主管说我们西南航空的企业文化就是聊天，然后把他解雇了。
不爱社交的IT男不是好同事。
科尔文说，从工业革命时代开始，人就一直在模仿机器，好像人的价值就是机器化一样。亨利福特有句名言：“我只想要一双手，为什么每次总有个大脑跟着这双手？”但是现在时代变了。现在机器已经能做大部分应该让机器干的活儿，人就应该去干人该干的事儿。
我认为科尔文这个见解非常有道理，不过作为一个理工男，我还是想多说几句。
“人更愿意跟人交往”这个结论当然没错，但我的确看到过一些研究，说机器在很大程度上能迎合人的感情诉求。一个青年女性，跟一个原始的机器人聊天程序聊，居然聊着聊着把自己聊哭了。一个大学生在一台台式机电脑前参加什么测试，问答完了居然跟这台电脑产生了感情。所以要说交往，人未必是不可替代的。
那你能说科尔文过分乐观了吗？也不是。从另一个角度看，这些研究恰恰证明了人的感情需求有多么强烈 — 机器人虽然方便，如果能来一个真人那就更好了。说宅男整天对着电脑打游戏不需要社交的人，可能不理解宅男：游戏恰恰是模拟社交 — 为什么网络游戏比单机游戏好玩？因为网络游戏是跟真人一起玩啊！
本质上说，利用“人性化”找工作，就是在迎合人的偏见。然而从另一个角度，这种“偏见”也可以叫做“特点”。人活着的目的到底是什么？到底什么叫“对”？难道“按我的偏见走”，不也是一种合法的目的吗？
怎么才能让自己更“人性化”呢？结合科尔文这本书，我大概能想到以下这些策略——
· 跟客户建立个人关系，不要只谈利益
· 衣着打扮、说话语言彰显个性
· 一个团队要有私下的个人互动，要有“化学反应”
· 作报告不要把数字直接摆在别人面前，得发挥想象力把这些数字形象化
· 逢年过节给群众送温暖
· 关键时刻站出来调动周围人的情绪
· 出了事主动承担责任
· 表态支持你支持的人
· 发现别人身上的亮点，互相吹捧
· 面对敌人同仇敌忾
我不能肯定，包括科尔文自己也不能肯定，他在这本书里的论断都是对的。比如科尔文提到美军战斗机飞行员的“人的因素”非常厉害，优秀的飞行员比先进的飞机更重要——可是既然人工智能都能下好围棋，为什么就不能开好战斗机呢？也许科尔文也会低估人工智能，也会高估人类。
但不论如何，在这个机器横行的时代，科尔文这本书给我们带来了一点温暖，更带来了一种尖锐思考。中国科普人士都爱嘲讽感性赞美理性，而科尔文提醒我们，“理性”机器就能做到，也许未来“感性”——如果你知道怎么运用的话——更值钱。
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