人工智能时代需要怎样的劳动力

人工智能已经开始进入劳动力市场。根据人工智能的三大能力与三大弱点，我们可以推导出人工智能时代的劳动者应具备怎样的素质。可以肯定的是，不具备新素质的劳动者将无法适应人工智能时代，就像过去有不少文盲农民无法胜任工业时代的工作一样。

地球上已经出现了两种高级智能：人类智能和人工智能。人类智能要用怎样的心态面对人工智能？我们必须理解人工智能的特性和它们擅长的工作，准备好从一些领域撤退，并展开与人工智能的竞合——既合作又竞争。

人工智能减少了对初级职位的需求，重复性、标准化的工作岗位会大规模消失，我们别无选择，只能做好放弃这些工作岗位的准备。

在工业领域，人工智能的生产成本更低、效率更高、产品质量更好，很多传统意义上需要很多人的工作，现在只需要几个工人就行了。

在服务业，大量人与人简单沟通的工作将变为人与机器沟通，这会导致很多服务岗位的消失，比如餐厅和超市的服务员。全球最权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner称，2020年左右，85%的客服服务都将由人工智能完成，聊天机器人被用于解决很多重复的问题。

根据麦肯锡的调查，信贷工作、会计和审计工作、法律助理和初级律师、出租车司机、保安等服务业工作被取代的概率都在80%以上。

20世纪90年代，随着自动取款机遍布美国城市和郊区，美国银行界为此淘汰掉了17.9万出纳员。财务自动化的浪潮正在蔓延到会计领域，人工智能Smacc能自动完成整个会计核算的过程，你只需要上交原始凭证，然后剩下的事务人工智能都会帮你处理，包括检查你所有的财务记录。这一技术的普及，很有可能让全球上千万的会计从业者丢掉工作。

未来大部分行政工作也将被自动化取代。Betty是一个极为聪明的机器人，已经展现出了极高的实用性和有效性。她会问候客户和同事，追踪员工的工作时长和加班时间，以及整理储存的办公材料，还能够知道谁从别人的桌上拿走了一个小订书机。

那些只需要将任务内容简单编译为标准化步骤，或是基于格式化数据进行决策的脑力工作将会被智能机器彻底取代。比如美国的金融企业正利用配置自然语言处理系统的人工智能处理超负荷的合规工作，即证明其运营过程中严格遵守政府监管部门发布的法律法规义务，包括对可能存在的洗钱交易、受制裁交易、计费欺诈等情况进行持续性监控，以及时刻为KYC（Know Your Customer，充分了解你的客户）检查做准备。

合规性工作既要以法规为基础，又有着密集的数据，这正是人工智能擅长处理的。今后航空公司、食品公司和大学同样会配备这样的人工智能，从而减少不少人力开支。大部分合规工作从业者将面临转行难题。但就在两年前，《华尔街日报》还斩钉截铁地说，未来“选择合规性职业的人，前途一片光明”。

总之，人工智能将以较低的成本代替从事重复性、标准化工作的劳动者，就算某些普通工作岗位机器不太胜任，但这些工作肯定会面临更激烈的求职竞争，薪水同样会下降。因此，在人工智能时代成为一位普通劳动者实属下策。

今后的年轻人不能以“安稳”但重复性的工作为目标，那样的安稳有很大可能是保不住的，他们应以“成为某个领域的最顶尖人才”为目标。比如医生不会全部失业，最高明的医生会创造很多机器人给他人使用；普通记者的岗位保不住了，但写深度文章的记者还是需要的。

看过了人类需要大踏步撤退的领域，再看看人类具备强大竞争力的领域。

不管人工智能发展到什么程度，人类的部分工作是永远无法为机器所取代的。

比如在艺术领域，就算人工智能会作画和弹奏乐器了，我们还是希望欣赏人类艺术家的作品。一个机器人在音乐厅里一本正经地弹钢琴或高歌一曲，“那画面太美我不敢看”；在成衣定制领域，人们想要的就是传统的手工师傅的手艺；在心理治疗领域，人们希望获得的是来自另一个有感情、有同理心的人的慰藉，而不是对着一台机器倾诉心声；在教育培训领域，年轻人希望得到经验丰富的过来人的启示和激励，而不是聆听一台机器的“人生感悟”。

麦肯锡发布的自动化风险报告指出：“以现阶段可接触的技术，最难自动化的活动是那些涉及人员管理和发展（只有9%自动化可能）的职位，以及需要在决策、计划或创意工作上投入专业性（18%可能）的职位。”简单来说，创新者和需要复杂沟通能力的领导者很难被自动化技术取代。

在涉及同理心或社交互动的工作，人类总会更胜一筹。活动组织者、心理医生、治疗师、发型师及私人教练都属于这个类别。

未来还有很多工作是由人类智能和人工智能合作来完成的。

大部分工作都或多或少包含某些能被自动化处理的内容，同时很多工作也都存在智能机器所无法处理的内容。因此，学会与人工智能合作将成为很多人保住工作岗位的关键。

比如在放射学科领域，Enlitic公司的人工智能技术让从业人员如虎添翼，让普通医生成了专家。科技没有让他们失业，而是提高了他们的能力。

凯文·凯利认为：“未来，你的薪水高低将取决于你能否和机器人默契配合。90%的同事将是看不见的机器，没有它们，你的大部分工作将无法完成。”

随着合作的深入，机器人甚至将成为人类的朋友。比如拆弹机器人Packbot的提供商经常收到士兵的返修要求。这些士兵拒绝iRobot公司为他们更换一个新的机器人，因为他们和原来的那个机器人有着共患难的经历，他们不希望机器人战友“死去”。

总之，在人工智能时代，除了在毫无竞争力的领域明智地撤退，人类劳动者的主要对策是“竞合”：人类要把机器人当作合作伙伴，把人类智能跟机器智能深度结合起来，实现最强竞争力，创造全新的产品和服务；同时要有竞争意识，充分发挥出人类的独到优势。

培养AIQ与智能机器合作，凭借多元智能与智能机器竞争，这是未来劳动力应对人工智能时代工作革命的两块基石。

AIQ：利用智能机器优势

阿尔法狗的强大实力主要来自于对人类高手的学习，人类也要学习和善用最先进的智能机器。我把利用人工智能技术的能力称为人工智能商数。

当那些最聪明的人被人工智能打败后，他们的策略是向对手学习。

来看凯文·凯利很喜欢的一个例子。1997年深蓝多次击败顶级国际象棋棋手之后，在国际象棋智能程序的激励下，选手的水平达到了历史之最。与深蓝首次战胜卡斯帕罗夫时相比，拥有国际象棋大师头衔的人数至少翻了一番。曾和人工智能程序一起训练的马格努斯·卡尔森，被认为是所有国际象棋选手中最接近电脑的一个，他还是有史以来评分最高的人类国际象棋大师。

2016年的人机围棋大战后，也出现了人类棋手向机器棋手学习的情景。

结束与阿尔法狗的大战之后，李世石经过磨砺变得更强大了，在之后的国内国际大赛中获得了六连胜，其中包括四位荣获过世界冠军的棋手。李世石连胜的这六局棋，越来越有阿尔法狗走法的影子。李世石表示，自从与阿尔法狗较量过后，从不服气到服气，从服气到开始学习，他发现不能再像过去那样凭感觉下棋，一切都要建立在强大的计算力之上。于是他开始有意识地效仿阿尔法狗的下法，发现效果不错。

先知先觉的不只是李世石，在春兰杯、围甲联赛中，阿尔法狗自创的许多精彩招式被不少人类棋手吸收应用，并发扬光大。

李世石还希望自己的下一代跟随人工智能学习：“阿尔法狗仅仅用6个月的时间便提高到了围棋大师的水准，通过数据判断能够很稳定地扮演围棋教育的角色，我觉得如果我女儿能够跟它学习下围棋那就好了。”

除了向人工智能学习，国际象棋领域还出现了更有意思的人机结合玩法，即人类选手的战略指导加上计算机的精准战术。这一合作策略成效显著，类似深蓝的国际象棋机器“九头怪蛇”，无法与使用相对弱势的笔记本的人类选手相抗衡。

这些参赛的人类选手只是业余棋手，但却是计算机高手，能够最好地理解和利用智能机器的思考方式：他们首先是弄明白计算机能解决哪些问题，比如能对下一步的全部可能走法进行分析，即人类无法做到的穷尽思考；其次是知道设计怎样的程序能让计算机最好地解决这些问题；接下来是想清楚计算机如此解决的优、劣势在哪里，以便通过人类的思维进行弥补。

即使天气预报这样高度依赖计算机的工作，也仍需要人类气象学家的参与，他们的作用是弥补计算模型的纰漏。模型纰漏的存在，使得智能机器也会预测不到一些情况，必须由有经验的人类科学家随时进行调整。上述业余棋手也是这样与智能机器合作的，既善于利用机器的优势，又善于弥补机器的不足。

这些获胜的人类选手有很高的AIQ，将人类的能力跟机器的能力进行了深度融合，实现了人与机器的互补链接，从而产生了最强竞争力。

最近一万年，人类的基因没有明显改变，但人类文明却极大提升了，因为人类利用的火枪大炮、蒸汽机、计算机等工具在进步，比如银行利用计算机信息联网实现了全球扩张。人工智能这个超级思考工具理应为我们所用。人工智能将丰富并增强我们的创造力，是将创造成果深化的工具。如果单纯靠自身能力与人机组合竞争，我们的生存空间将会日益缩小。

用弱人工智能加强人类自身是趋利避害的好办法，每个人都能通过智能设备极大地提高和扩展个人的能力。比如今天的“路盲”如果能够深刻理解和熟练使用GPS，就可以成为认路达人。GPS只给出建议，而不是命令，这是人工智能系统用来增强人类智慧的典型案例。

在网络媒体就职的作家马平感慨，在互联网时代，在媒体工作方面，善于用搜索引擎的人和不会用搜索引擎的人完全就是两个物种，效率天差地别。在人工智能时代，那些停留在网络时代的人会被利用最新技术的同类远远甩在身后，更不要说未来通过植入智能芯片分担大脑职能的人类了——有学者建议，通过植入芯片增强人类的记忆和计算力，通过添加传感器增强人类的信息搜集能力，让人类变成“强AI”。

上述设想是有历史依据的。电脑与人的距离是越来越近的：从大型机时代的几千米、PC机时代的几米，到智能手机时代的几厘米，再到可穿戴设备的几毫米。未来，可植入的智能芯片将使人机融为一体。

来看几个已经发生的AIQ案例。

2012年，美国威斯康星州的一位18岁女高中生，通过对乳腺癌患者的大数据（760万个样本）的深度分析，设计了一种确定乳腺癌癌细胞位置的算法，以帮助精准进行穿刺活检，其预测准确率高达96%，超过了所有专科医生的水平。

大数据技术还在医院里用于监视早产婴儿和患病婴儿的情况。通过记录和分析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现的不适症状做出预测，从而提高婴儿救助的水平。

室内盆栽种植大麻特别耗电，美国的缉毒局通过对大数据的统计找到普通家庭的正常用电模式，然后就能圈定那些用电模式异常的大麻种植者。

三星、海尔等公司正在打造可以直接购物的智能冰箱，通过冰箱里的摄像头和传感器，公司可以收集到用户购买食物的习惯及食品消耗的程度，再通过移动互联网提示用户补充食物，用户可以通过冰箱上的可上网的触摸屏直接从电子商务公司购买食品。

总之，人工智能更像是人脑的一种延伸，就像工业革命时代机器是人类手脚的延伸，成功将青睐那些擅长与智能机器一同工作的人。

多元智能：发挥人类优势

人工智能程序擅长处理单一任务，人类则是各种能力的统一体，比如认知、想象、情感、语言、运动等。在人工智能时代，人类务必充分利用数百万年间进化出来的多元智能。

计算机科学家Donald Knuth指出：“人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其他动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”

那些我们习以为常的感觉能力和运动技能，其实都需要很高的精准度和复杂性。数百万年的进化赋予了我们数十亿的神经元，以敏锐地辨识一位朋友的面孔，读懂网站验证码，区分不同类型的声音，使用更恰当的动作控制。人类大脑中负责处理这些事情的“软件”已经很完美了，而人工智能只有短短几十年发展史，和几百万年的进化史相比还有所不及。

目前的语音识别技术还需要进一步地提高精度，以分辨出嘈杂环境中不标准的口语。如果两个人在同一个方向说话，智能机器也难以分辨。此外，人类有巨大的灵活性优势，涉及知觉和机动性的技能也是人工智能研发中的难点。谷歌旗下的波士顿动力公司推出过一系列机器人、机器狗产品，比如Atlas和大狗。虽然它们看起来在行动方面已经非常成熟，但美国专家表示，那是基于硬编码的规则在做，如果路况或者机器人的腿因出现意外而改变长度，它们就走不了了，就得修改程序。

较多依赖身体智能的园艺师和厨师的工作，比股票分析师和石油工程师的工作更不易被取代。因为相比于身体中蕴藏着的各种智能，抽象的逻辑推理这样的高级思维只有短短数千年的发展历程，通常只需要简单的软件以及普通的计算能力就能够模仿。人类的智力是不足以和智能机器PK微积分、棋类游戏和股票投资的。

逻辑分析是信息时代的核心能力，但人工智能时代的核心能力发生了重大改变，那些单纯靠知识和逻辑工作的人逐渐会被电脑所替代，越来越贬值。人工智能时代仍需要逻辑思维能力，但它不能一家独大，更多的人类智能需要得到充分发挥。

那么多元智能到底包括哪些类型？“多元智能理论之父”霍华德·加德纳认为：“根本没有，而且也绝不会有任何被人普遍认可的、毫无争议的人类智能清单存在。绝不会出现一个能为所有研究者都赞同的3种智能、7种智能或300种智能的总清单。如果我们仅仅坚持进行一种层次上（比如神经生理学层次）的分析，或仅仅坚持一种目的（比如对在工科大学里成功的预期），那么我们就会比较接近于这一目标。”

以下是加德纳总结归纳的8种主要智能：

1.语言智能：作家、演说家、记者、编辑、节目主持人、播音员、律师都展现出高水平的语言智能。

2.逻辑数理智能：科学家、会计师、工程师、程序员都具备这种有效运用数字和推理的智能。

3.视觉空间智能：画家、雕刻家、航海家、飞行员、几何学家、建筑学家都擅长用三维方式进行思考，具有较强的视觉空间智能。

4.身体动觉智能：运动员、舞蹈家、外科医生、手艺人都善于运用整个身体来表达想法和感觉，以及拥有运用双手灵巧地生产或改造事物的能力。

5.音乐智能：作曲家、指挥家、歌唱家、乐师、乐器制作者和音乐评论家都能敏锐地感知音调、旋律、节奏和音色。

6.人际交往智能：优秀的教师、社会工作者、业务人员、演员、政治家、企业家都能够有效地理解他人，并有效地与他人交往。

7.自知自省智能：优秀的政治家、哲学家、神学家和心理学家能正确认识自己的长处和短处，把握自己的情绪、意向、动机、欲望，能很好地规划和指导自己的生活。

8.自然观察智能：农民、猎人、植物学家、生态学家、园艺设计师都擅长认识植物、动物和其他自然环境。

人类的智能实际上不止以上8种类型，加德纳认为还有存在智能、道德智能和精神智能等潜在的智能。

我们来看一些运用多元智能的例子。

那些在操作黏土时思考的雕塑家、通过操作立体分子模型进行思考的化学家、通过组合纸板结构进行思考的设计师，都是通过动觉智能来解决问题；通过电影、电视、PPT、图表、照片等材料进行教学，对许多有视觉学习倾向的学生来说学习效果最好。

西班牙服装公司ZARA充分信任人类的感知力和复杂沟通能力，靠全世界的店铺经理对货品进行准确订购，而不是利用计算机来决定生产哪种款式的服装。ZARA的店铺经理要借助多种视觉模式系统（比如视频监控、图像搜索、模式识别）观察顾客的穿着，并且还要与顾客就他们喜欢和想要的款式进行复杂的沟通。

总之，人类的大脑是我们迄今为止所知宇宙中最复杂的东西，人类几百万年来发展出来的多元智能是我们在人工智能时代最宝贵的遗产。

经济学家卡尔·贝内迪克特·弗雷（Carl Benedikt Frey）和机器学习专家迈克尔·奥斯本（Michael Osborne）是牛津大学马丁学院的两位研究人员，他们在2013年量化了技术创新对失业的潜在影响，并根据自动化发生的概率，对702个职业的自动化风险进行了排名。

他们认为自动化风险最低的10个职业是：

与精神健康和药物滥用相关的社会工作者　概率0.0031

编舞人员　概率0.004

内、外科医生　概率0.0042

心理学家　概率0.0043

人力资源管理者　概率0.0055

计算机系统分析师　概率0.0065

人类学家和考古学家　概率0.0077

海洋工程师和造船工程师　概率0.01

销售管理者　概率0.013

首席执行官　概率0.015

这些自动化风险较低的职业的共性是需要创新能力和复杂沟通能力，同时快速发展的科技必将渗透到这些领域，这考验着就业者的学习力。

创造力：老祖宗遗传的独家本领

从竞争格局来看，未来掌握一个技能，做重复性工作的人将面临失业危机，因为人工智能最擅长做重复性、程序化、标准化的事。

上述牛津大学的两位研究人员认为，自动化风险最高的10个职业是：

电话销售员　概率0.99

报税代理人　概率0.99

保险鉴定、车辆定损人员　概率0.98

裁判和其他赛事官员　概率0.98

法律秘书　概率0.98

餐馆、休息室和咖啡店工作人员　概率0.97

房产经纪人　概率0.97

农场劳务承包商　概率0.97

秘书和行政助手（法律、医疗和高管助手除外）概率0.96

快递员　0.94

我们不能跟人工智能争抢标准化工作，但可以在创意领域比拼。再强的智能机器也很难主动去创新，而人类最主要的特点和优势是创造力。几万年前从非洲到欧亚和美洲的迁徙路上，我们的祖先创造了很多新知识、新技能，以适应完全不同的环境，比如草原、荒漠与高山、森林，干旱、潮湿与酷热、严寒。

从社会需求来看，创新型产品的需求日益增长。今天的工业化水平站上了一个新台阶，质量管理体系解决了产品品质控制的问题，不同企业的产品功能差异越来越小，而且这些相似的产品因为生产力的提升还出现了过剩，价格战频频出现，企业要实现盈利越来越困难。与此同时，中国出现一个明显的趋势：中产和富裕阶层开始追求个性化的产品和服务，愿意为之付出额外的费用，甚至是高额的费用。这一趋势只会愈演愈烈。因此，人工智能时代属于那些具有创造力的人，他们创造的个性化、非标准化的产品将大行其道。

那么创造力的本质是什么？在信息社会以及以大数据为基础的人工智能社会，创造力可以被形象地称之为“积木式创新”，即充分利用前人智慧成果，像玩积木那样把已经存在的事物进行重新组合。数字化使几乎所有领域都能获得海量的数据，并且无限地被复制和重复使用——因为它是非竞争性的。这使得各种组合的可能性在以前所未有的速度成倍增长。

比如李善友教授把物理中的量子力学和企业管理做了关联，输出了互联网思维。又如由《奇葩说》团队打造的付费音频《好好说话》在喜马拉雅上卖得很火。它每天介绍的知识点可以归纳总结为演说、沟通、说服、谈判、辩论五维话术能力，最终形成一套说话的知识体系，而这套说话体系的底层理论汇总了传播学、语言学、心理学、广告学、商学、哲学等多学科领域的研究成果，这也是“积木式创新”。

今天的孩子的创造力如何？相比于他们的父辈，00后的创造力基础是比较好的，因为他们从小就开始使用互联网。互联网能够开拓人的视野，加强人的沟通。在北上广深等一线城市的高中生群体里面，看过超过1000部电影的人比例非常高，但是在70后里，没多少人看过超过1000部电影。美国在2005年的时候就有全球最大视频网站Youtube。他们的原创文化从何而来？因为美国在70年代就有家庭录像机，在80年代就流行家庭摄影机，他们在互联网出现之前，就有创作的条件了。中国人和外国人在创造力方面最大的差别是小时候见的世面少，但00后因为互联网开了眼界，打下了很好的创造力基础。

虽说打好了创造力基础，但目前中国的教育模式不利于培养创造型人才。

美国人从小接受的教育是思考为什么，被鼓励去挑战权威，是学习如何探究一件事情的真相，而不只是记忆现成的知识。而中国乃至亚洲的教育更多的还是应试教育。

应试教育能培养出聪明、能干和执行力强的创业者，但很难出现乔布斯、马斯克那样进行颠覆性创新的人物。因为应试教育培养的是标准化的劳动者，一个人的个性和才华在这种体制中难以发挥出来。

只有进行教育改革，才能培养出大批有创造力的劳动者，从而成功应对人工智能革命带来的失业危机。

沟通力：人类最会说话、最擅长连接

未来20年，中国会同时完成农业现代化和工业4.0的目标，只需要较少的农民和工人就可以满足全国人民需要的农产品和工业品，因此大部分劳动者都会从事服务业，服务业将会迎来大发展。而从事服务业，除了创新能力，最需要的就是复杂沟通能力。

比如当人工智能的信息处理能力越来越强，律师们靠什么能力来躲过失业危机？答案是沟通力。律师的一大部分工作是与法官和客户的沟通。人们雇用一名律师，并不仅仅是雇用他的知识服务，还包括对他的信赖感。

人作为社会动物，具有很强的连接需求。比如虽然看电子书和看视频都已经很方便，但作家的签售会和明星的见面会仍会受到热捧，这是因为发生关系仍是人格与人格之间最大的情感需要。由于机器不理解情感和意义，缺乏复杂沟通能力，不适合成为人与人之间的连接者，具备较强沟通力（社交力）的人未来将不会被智能机器取代。这对女性是有利的，因为女性更加热衷和擅长社交，她们会在这一领域找到很多就业机会。

除了连接者，领导者也不会被机器替代，机器人可以成为管理者，但成不了人类的领导者，因为管理是一种技术，领导是一种艺术，领导力属于人类的独到优势。我们可能乐于接受一项计算机诊断或法律判决，但是仍然期望最终是由某个人做关键决策并对结果负责。

不管是成为连接者，还是成为领导者，具备同理心都是基础。因为对他人想法和感受的感知，对于合作和建立关系是至关重要的。很难在机器中复制的同理心，在人工智能时代将变得十分宝贵。

此外，连接者和领导者在沟通过程中都要有很好的语言能力——这正是人工智能的一个主要弱点。

人类区别于其他近亲物种最有力的标志就是语言符号。语言符号极大地提高了人类交流的效率和准确性，并拓展了人类交流的范围。人类能谈论没有亲眼见过的事物，也能谈论那些不确定是否存在的事物，比如灵魂和魔鬼。因为语言符号，人类知识积累的速度开始远超流失速度，知识和经验能够很好地保留给下一代。

信息社会的基础是复杂的法律文件、周密的契约、深度的分析报告和各种充满想象力的文字。阅读能力强的人能充分接受和处理信息，因此收入普遍较高。根据美国教育部的数据，那些阅读能力在基本水准之下的全职职工，年薪达到五六万美元的只有7%；达到了基准阅读水平的职工，则有20%能挣到这样的高工资。阅读能力在人工智能时代仍然重要，那时机器的主要工作是处理大数据，人类的主要工作是处理大量信息。

再从个人发展的角度看，复杂沟通能力影响着一个人的事业高度。

过去的教育培养平均的人，未来取决于在某个单项上具备绝对优势。在一个细分领域越来越专业，比如专业设计师、专业文案的确会很值钱，但是与此同时，他们的客户也在变少，怎样让客户知道自己很专业成为一个大问题。专业人士必须同时成为沟通高手，把自己推销出去。

比如著名画家毕加索一生名利双收，其遗产换算到今天有395亿美元，这跟他的营销能力是分不开的。毕加索每次要卖画，都会先办画展，给每一幅画讲一个好概念和好故事。一幅画的知名度，取决于有多少“不懂画”的人讨论它。人们不会讨论这幅画的色调、笔触和质感，“这可能是一个裸体下楼的公爵夫人”之类的话题才会被津津乐道，广为传播。

乔布斯卖苹果产品主要靠一场场精彩的新品发布会。苹果发布会上的核心元素是“好产品+好概念+好故事”，与毕加索卖画一脉相承。

再用中国人习惯的角度看，一个人的事业发展是靠自己多年经营的圈子。

生涯规划师古典介绍，在中高端招聘市场，近40%的职场人的招聘都是通过熟人转介而成的，而且这个数字还在增加。越是新出现、快速变化、缺乏明确标准的职业，圈子越重要，因为难以评估，所以主要靠人品。不论是艺术、投资、金融、咨询，还是电影、同声传译、创业，走近一看都是一个个的圈子。

在人工智能时代，人们同样将从事很多新出现的职业，靠沟通力（社交力）“混圈子”将是基本功。

学习力：机器在快速进化，人类要加强学习

在工业社会，人们先是花几年或十几年学习，然后是在工作中反复运用学到的知识。但由于人工智能强大的进化力，技术变革的速度将越来越快，新技能、新方法层出不穷，未来的每个劳动者都要持续学习、快速学习。

生涯规划师古典给大家算了一笔账。2010年，世界五百强的平均寿命是40年，而世界一千强是30年，那些中小型企业大部分都活不过10年。如果一个人25岁参加工作，65岁退休，那他的职业生涯就是40年。这意味着未来的孩子不可能不换工作。古典判断，未来的孩子一辈子一定会至少换五到七份工作，而且换两到三个行业。这意味着，如果父母还在教孩子只做好一个专业，就是在害他。

2016年度的世界经济论坛发布的《工作的未来》报告书预测称：“在由人工智能、机器人技术和生命科学等主导的第四次工业革命的冲击下，现有的大部分职业都将消失，同时将涌现出大量目前没有的新职业。”2016年初进入小学就读的全世界7岁儿童中，65%的人长大后将从事目前不存在的工作。

凯文·凯利预测：到了2050年，薪资最高的行业将依赖目前还没有发明的自动化技术和相关机器。机器将创造我们想要从事却还不知道是什么的工作。就像100年前的人无法想象他的曾孙将成为电子游戏设计师、游戏测评师、网络安全专家或是网红、角色扮演者。

未来人工智能作为一个巨大的产业，也将创造很多新职位。比如给机器人安排任务以及智能机器的程序设计、制造、维护、调试和修理；自动驾驶汽车也许需要远程操作员应付意外情况；研发以及训练企业聊天机器人和人工智能客服，这些都需要人类完成。

还有很多新工作来自于人性需求的释放。在人工智能时代，只要保障电力和网络，就有无数的机器一年365天、每天24小时不知疲倦地工作，生产力将大幅提升。那时的富裕群体会越来越关注自己内心的需要，消费需求变得越来越复杂、越来越精细、越来越高端化。这些新需求会产生更多新的服务行业，从而产生更多新的工作岗位。

所有这些新岗位都需要人们具备新的工作技能，学习力因此变得至关重要。《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利认为：“今天的孩子在中学或者大学学到的大多数东西，等到四五十岁的时候可能都会变得无足轻重。如果他们还希望继续保住工作，那就得不断地改造自己，而且频率得越来越快才行。”

最近几年诈骗案频发，人们频频上当受骗，未必是智商太低，而是犯罪分子实在太狡猾，其最狡猾的地方就是对先进技术的娴熟运用。

来看一个经典案例。2008年11月，10名恐怖分子袭击了孟买的泰姬陵皇宫酒店。在袭击之前，恐怖分子用谷歌地球勘察了袭击目标的三维模型，确定了防守位置、安全屋位置，以及最佳的进入和退出路线。行动中，他们通过卫星电话跟巴基斯坦的指挥中心联系，指挥中心利用互联网，时刻关注行动变化，比如有人在推特上发了一张突击队员从直升机上降落的照片，指挥中心就立刻提醒他们的恐怖分子埋伏起来。

这个例子说明犯罪组织对新技术不抗拒、不逃避，而是与时俱进。在学习力方面，未来的劳动者必须向他们看齐。

总之，在人工智能社会，是否具备AIQ，是否开发出天赋智能，是否拥有创造力、沟通力和学习力，将会成为人与人之间的巨大鸿沟。

尤瓦尔·赫拉利描绘了人工智能社会的灰暗前景：“未来，人类可能会分化为两个主要的等级：一个全新的更先进的精英阶级，聪明、富有，有更好的基因和更长的寿命；还有一个全新的、一无用处的无产阶级，他们将越来越穷地等待死亡，可能变成没有工作、没有目标、整日靠吸毒度日、戴着VR头盔消磨时光的乌合之众。”

有这种担忧的专家学者绝不只赫拉利一人。如何尽可能地避免或改善这样的前景？我认为出路是尽快地启动面向人工智能时代的教育革命。