《人工智能》系列：
第一篇文章：干掉人类的关键一步
第二篇文章：巴菲特的智能无人机推动立法了
第三篇文章：李彦宏背后的男人
第四篇文章：AI时代就业指南
《公司帝国》系列：
第一篇文章：永不复苏的私人部门
第二篇文章：400年前最震撼的创业
第三篇文章：来，炸66颗卫星给你看！
在上一篇文章中，我们谈到：
简单的工种会被人工智能大量消灭。
人类需要补充技能、提升创造力，才能不被机器人下岗。
在本文中，你将了解到：
AI彻底改变就业，也造成知识过时的速度越来越快。既然知识的『保质期』缩短了，教育自然得改革；
大学教不了的，AI能教；大学保不了就业，AI能帮忙；
有就业，自然有失业。于是，社会福利制度也得改革；
所以你看，标题用『釜底抽薪』这词似乎一点不过分呢:)
率先看到AI影响就业、从而带来社会大变革的，是AI研究人员。出于伦理责任，他们觉得自己应当主动站出来，解决自己创造的问题，帮助『麻瓜』们完成『天赋树』改造：
就像打游戏，AI 帮助我们成就天赋树
2012年，斯坦福教授塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun）创办了在线教育公司Udacity；
如今在百度担任首席科学家一职的吴恩达（Andrew Ng）与其他人共同创办了 Coursera；
哈佛大学和麻省理工学院共同组建了非盈利性MOOC（大规模开放式在线课程）提供商edX。
MOOC火的时候，一些人甚至认为其将取代传统大学教学。
此后，虽然初期狂热逐渐降温（有几百万学生参与了某种形式的在线课程）。不过，MOOC热潮显示出了提供细粒度在线教育的巨大潜力。
而AI，能够让这种潜力完全释放：
曾经呼之欲出的『适应性学习』软件据说可以设计出适合每个学生的课程，按照学生最容易理解的顺序向他们传授各种概念，使他们能够按照自己的节奏学习。但是这种技术迟迟无法成型。不过，机器学习这一新兴技术最终也许可以帮助适应性学习软件实现预想的目标。
1AI让老师从讲授者转变成指导者
吴恩达表示，目前，适应性学习技术最成功的领域，就是大量学生需要学习相同材料、可以收集大量数据的场景。
Geekie是巴西一家专注于适应性学习的创业公司，可以指导该国数千所学校的学生完成符合高中教学大纲的课程。这一领域的其他创业公司包括Knewton、Smart Sparrow和DreamBox。
教育巨头也对这方面产生了兴趣。2013 年，McGraw-Hill收购了另一个适应性学习系统ALEKS；Pearson最近宣布扩大与Knewton的合作。在今年2月发布的一份报告中，Pearson表示，AI可以使学习变得『更加个性化、更加灵活、更具包容性、更有吸引力』。
这类系统不会取代教师，但是可以让他们从讲授者转变成指导者。
即使在AI社区以外，人们也普遍相信，技术进步，尤其是人工智能的进步，将要求人们对教育方式做出重大改变，这和19世纪的工业革命非常相似：
随着农场工作被工厂工作所取代，劳动者的读写能力和算术水平变得极为重要。用人单位意识到，工人的受教育程度越高，他们的生产力就越高。不过，用人单位不愿意为工人培训，因为工人可能会跳槽。因此人们引入了以工厂为模式的全面国家教育，由学校为工人提供在工厂工作所需要的技能。
于是，工业化不仅转变了人们对教育的需要，也为他们提供了一种教育模式。
正在兴起的人工智能完全有可能做到同样的事情，既为人们制造出转变教育实践的需要，又通过适应性学习为他们提供转变途径。
百度首席科学家 Coresera 创始人 吴恩达
2知识『保质期』缩短，AI让教育和就业紧密捆绑在一起
自从1945年以来，教育系统一直在鼓励专业化，学生的学习方向越来越少，学习内容却越来越多。不过，由于知识的过时变得越来越快，最重要的事情是学会重新学习，而不是学习如何把一件事情做好。
目前的教育在很大程度上把人们当成了『先塑形，再烘烤，然后使其保持不变』的黏土，而不是可以重塑的油灰。未来，随着更多任务被自动化，最需要人类参与的任务将处于不断变化之中。『你需要在一生中不断学习——这种趋势很早就已经出现了。你在大学学习的东西不足以支持你未来40年的工作，』吴恩达说。
所以，教育需要与全职工作交织在一起。人们将需要不断学习新技能，以免被时代淘汰。上文提到的Udacity公司专注于可以在几个月时间里以不脱产方式获取的『纳米学位』：
数据科学或网站编程等纳米学位的学习每个月需要花费200美元，在12个月内完成课程的学生则可以获得50%的退款。许多网站目前可以提供关于各种技能的课程，比如用户体验设计、项目管理、领导力等。以Udacity为代表的一些网站按课程收费；其他一些网站则收取月费，付费会员可以学习所有课程，比如领英（LinkedIn）旗下的Lynda.com。
3AI逼迫政府改革福利制度
对人工智能和自动化的担忧，也引发人们呼吁建立更强大的安全网，保护人们免受劳动力市场混乱的影响，帮助他们找到新岗位。特别是很多人工智能评论家支持设立全民基本工资：
不论情况如何，每个人都将拿到固定的工资（比如每年一万美元），同时取消其他所有福利金。
这一设想极大地简化了福利制度。早在工业革命时期，托马斯·潘恩（Thomas Paine）和约翰·斯图尔特·穆勒（John Stuart Mill）等人也提出过类似的倡议。支持者称，它的主要优点在于，不工作或做兼职的人如果决定多做点活儿，也不会觉得吃亏，因为他们的工资涨了，但福利不会减少。这给了人们更大的自由，可以决定自己想工作几个小时，而且还可以通过在学习期间提供一小笔保障收入，鼓励他们接受再教育。那些预测将出现毁灭性就业危机的人把它看做维持消费经济发展、帮助非劳动人口的一种途径。如果大部分岗位都实现了自动化，那么就需要建立一种财富再分配的替代机制。
相比于大费周章地彻底改革教育系统，基本工资貌似提供了一种简单诱人、易于理解的解决方案。这一想法在科技行业内得到了广泛支持：
创业孵化器Y Combinator甚至正在资助加州奥克兰的一个相关研究项目。公司总裁山姆·阿尔特曼（Sam Altman）认为，在科技飞速变革的当今社会，基本工资有助于确保『向未来就业模式的平稳过渡』。
这个想法似乎对技术型人士很有吸引力，一方面因为它简单巧妙（只用一条基准线，就取代了糟糕的现有福利和税收制度），另一方面因为它很有乌托邦色彩。一个更偏激的观点是，它有助于抑制人们对科技造成混乱和不平等的抱怨，让极客们可以畅通无阻地继续创造未来。
教师是最经常罢工的一个行业
4福利制度触发地缘政治变化
芬兰和荷兰等很多国家计划明年在一定范围内实验基本工资制度（说白了，就是不工组，也能拿钱）。经济学家的一大担心是，基本工资实际上可能会打击一些人参加再培训、甚至是参与工作的积极性——为什么不整天玩游戏呢？
人类会不会因为福利，变成被“机器人”饲养的猪猪？
还好，之前进行的基本工资实验研究表明，它会促使人们略微减少工作时间，而不是直接放弃工作。
另一个问题是基本工资无法与开放边界和工人的自由流动兼容。没有对移民和申领资格的限制，它会吸引大批坐享其成的人从境外涌入，造成国内纳税人纷纷逃离。 （想做猪的人，是真不少）
自动化对发展中经济体的影响可能要大于发达经济体，因为前者所提供的大部分实质上是物化劳动：低工资工人制造的廉价商品、运营呼叫中心等廉价服务，或者在国外从事家务劳动和建设工作。如果自动化使发达国家在这些方面更加自给自足，它们对国外产品和服务的需要就没有那么多了，而这一直是推动发展中国家出口和发展的动力源泉。
更大的风险在于，自动化可能会令贫穷国家错失通过工业化来发展经济的大好机会。经济学家称之为『过早去工业化』（premature deindustrialisation）。
通俗来说，因为 AI 出现，让发达国家能养更多的“猪”，在人口流动自由的区域（假设，是欧盟），一些相对贫穷国家失去了人口来完成工业化。
说句难听的话，人类从整体比例看，想做猪的，其实不少，如果，还有钱挣。
一战前，英国制造业就业率一度达到45%的峰值，而目前在巴西、印度和中国最高还不足15%。原因是制造业较以往的自动化程度高了很多。
非洲和南美等地区的其他新兴经济体会发现，再通过将劳动人口从田间转移到工厂的方式已经难以实现经济增长，他们需要找到新的增长模式。
没有制造业岗位来建立一个中产阶级，这些国家的核心经济结构中将烙下收入差距悬殊的烙印。
19世纪，工业革命期间，东印度公司 职员、英国哲学家和经济学家，边沁功利主义代表，《代议制政府》作者，约翰·斯图尔特·密尔（John Stuart Mill）曾写道：
没有什么，是比照顾那些生计被机器所毁的人『更值得立法者关心的事了』。
（200年前，英国人精英阶层就已经认真的考虑这个问题了）
目前，担心自动化对教育、福利和发展带来影响的大部分是发达国家，而发展中国家的政策制定者也将越来越需要考虑这些问题。
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