萬維鋼 科學作家，在「得到」App設有專欄《精英日課》
在即將到來的人工智能時代，人到底應該怎麼辦，怎麼做才能不把工作輸給機器人，現在已經是一個熱門話題。談論這個問題有兩個危險。
第一個危險是你可能會低估人工智能。我曾經在《萬萬沒想到》這本書裡說，計算機下國際象棋厲害，但是面對複雜度高得多的圍棋就不行了，所以人應該如何如何……我這個說法其實是當時人們的共識——結果我的書出來還不到兩年，AlphaGo（阿爾法狗）就贏了李世石和柯潔。現在人工智能的圍棋水平比人類至少高出一個段位。我後來收到好多次讀者來信說「你的書得改了」。
第二個危險是你可能會低估人。2012年，麻省理工學院的兩個管理學教授，埃裡克·布林約爾松（Erik Brynjolfsson）和安德魯·麥卡菲（Andrew McAfee）出了一本書，叫《與機器競賽》（Race Against the Machine），從經濟學的角度，把人工智能取代人類工作這個問題嚴肅地擺在世人面前。他們2016年又出了第二本書，叫《第二次機器革命》（The Second Machine Age），說了類似的意思，這本書還被認為是近年來最重要的一本商業管理類書籍。這兩本書說的都是人工智能即將導致人類的大失業。讓兩位教授感到緊張的是，首先，這一輪人工智能將要取代的是放射科醫生、翻譯，甚至是律師這種高端工作；其次，在美國經濟已經從金融危機中恢復過來、高速增長的情況下，失業率卻居高不下。
然而到了2017年，思想風向就變了，人們意識到放射科醫生和律師這樣的工作並沒有那麼容易被人工智能取代，「人的因素」仍然非常重要，而且大失業並沒有發生：現在美國失業率下降到了4%，這是歷史上最好的成績。
所以我們到底應不應該擔心人工智能？人工智能跟人到底是個什麼關係？
技術進步的節奏捉摸不定，與其搞短期預測，我們不如思考一些更長期、更根本的問題。比如說換一個角度，我們不問人工智能到底有什麼是不能幹的——乾脆假定將來人工智能什麼都能幹。我們改問這個問題：
有沒有什麼事情，哪怕機器能做，甚至做得比人還好，但我們還是希望找個真實的人來做？
這就是傑夫·科爾文在本書中最想說的事兒。
科爾文是個功力深厚的媒體人，他不僅報道別人的研究結果，而且能自己調研、總結和提出新思想。我讀的上一本科爾文的書叫 Talent Is Overrated，中文版書名為《天才源自刻意練習》，而直譯的話則是「天才被高估了」——這和本書書名的直譯「人類被低估了」正好連貫對仗。據我所知，科爾文的《天才源自刻意練習》這本書其實比格拉德威爾的《異類》更早介紹了「刻意練習」的概念，而且我認為科爾文說得更好。
那麼在科爾文看來，人類在哪些方面被低估了呢？
科爾文說，如果說將來人工智能技術無比發達，能製造出來跟人一模一樣、有人類全部功能的機器人，已經到了你無法區別誰是人誰是機器的程度，那萬事皆休，人肯定不如機器。但是就目前人工智能的研發水平而言，機器雖然在某些方面比人強得多，但畢竟跟人是有區別的，我們總能看出來誰是人，誰是機器。這就給人留下了機會。
亞利桑那州有個兩次暴力性侵兒童的罪犯，即將刑滿。而該州法律規定，像這樣的罪犯，即便刑期滿了，如果他未來再次犯罪的可能性比較大，可以把他轉到精神病院繼續關起來。到底是放是關，陪審團說了算。研究者利用這個案例搞了個實驗。
研究者找來100多位可能當陪審員的人，把他們分成兩組，讓他們觀看整個庭審過程——律師、檢察官、精神病專家，都是真的——唯一區別是兩組陪審員看到的錄像裡的專家證詞不同。
在第一組中，專家說自己跟罪犯有兩個小時的面談，然後根據自己的專業知識判斷，他仍有強烈暴力犯罪傾向，應該繼續關起來。
第二組中，同一個專家，說自己並未見到罪犯本人，他只是把罪犯的所有相關數據輸入一個心理學模型——這個工作任何人都可以做——而這個模型判斷罪犯仍有強烈暴力犯罪傾向，應該繼續關起來。
如果你是陪審員，你認為這個專家的哪個意見更有說服力呢？
這裡我先插敘一個背景知識：目前在我聽說過的所有領域——從紅酒到政治事件到犯罪預測，專家的個人判斷都遠遠比不上統計模型（現在流行叫「大數據」）的預測。所以你應該聽模型的。
但是實驗結果是第一組的專家意見對陪審團的影響力遠遠超過第二組。
人們更相信面對面的「人性化」判斷。
我沒有身臨其境，看到這個結論感覺有點詫異。但科爾文又舉了第二個例子：如果你是個病人，你是更願意相信那些一直在第一線接觸病人的臨床醫生的判斷呢，還是更相信一個專門搞科研的醫學家的判斷？臨床醫生也得聽論文的對吧？但結果是病人更相信臨床醫生。
也就是說，人有這麼一種偏見，喜歡過高評價「人與人面對面交往」這個行為，而對抽像數據不怎麼買賬。這是可以理解的，人類有史以來都是面對面交往的，而抽像數據這種東西可能根本就沒有進入文化基因。人本質上是個社交動物。
這個偏見，在人工智能時代給人類留下了一個工作機會。人工智能再怎麼發達，我們還是要求：
1. 最重要的決定是由人做出的。如果某國要對其他國家宣戰，我們要求這個命令是人下達的，在這個問題上我們不可能聽從人工智能的指揮，我們不可能把核按鈕交給人工智能。人說了算，不能讓機器說了算。
2. 我們喜歡什麼、想要什麼，這個想法隨時都在變，我們無法給人工智能一個清晰的目標，所以有些事兒還是讓人自己解決比較好——因為我們有時候自己都不知道要「解決」的是什麼。
3. 最重要的一點，我們更願意跟人打交道。
所以想讓別人放著機器不用而用你，最好的辦法就是表現出「人味兒」。
從這個角度想，理工男可就有危機了，未來也許是文科生的天下。這本書引用一些調研說，從2000年開始，工程師們在日常工作中所需要消耗的實際腦力，就已經開始下降了。可能自動化程度越來越高，工程師的活兒就越來越簡單——也就是越來越不值錢。
書中有個相當極端的例子。說美國西南航空公司花重金從眾多申請者中聘請了一位技術特別過硬的IT工程師，這人來了以後就把自己關在辦公室裡幹活兒也不出來跟人聊天，結果主管就問他，你怎麼不聊天啊？這人說，我愛鑽研技術不愛聊天。主管說，我們西南航空的企業文化就是聊天，然後把他解雇了。
不愛社交的IT男不是好同事。
科爾文說，從工業革命時代開始，人就一直在模仿機器，好像人的價值就是機器化一樣。亨利·福特有句名言：「為什麼每次我只要一雙手，卻總是還要來一個腦袋？」但是現在時代變了。現在機器已經能做大部分應該讓機器干的活兒，人就應該去幹人該幹的事兒。
我認為科爾文這個見解非常有道理，不過作為一個理工男，我還是想多說幾句。
「人更願意跟人交往」這個結論當然沒錯，但我的確看到過一些研究，說機器在很大程度上能迎合人的感情訴求。一個青年女性，跟一個最原始的機器人聊天聊程序，居然聊著聊著把自己聊哭了。一個大學生在一台最土的台式電腦前參加某項測試，測試完了居然跟這台電腦產生了感情。所以要說交往，人未必是不可替代的。
那你能說科爾文過分樂觀了嗎？也不是。從另一個角度看，這些研究恰恰證明了人的感情需求有多麼強烈——機器人雖然方便，如果能來一個真人那就更好了。說宅男是整天對著電腦打遊戲不需要社交的人，可能不理解宅男：遊戲恰恰是模擬社交——為什麼網絡遊戲比單機遊戲好玩？因為網絡遊戲是跟真人一起玩啊！
本質上說，利用「人性化」找工作，就是在迎合人的偏見。然而從另一個角度，這種「偏見」也可以叫作「特點」。人活著的目的到底是什麼？到底什麼叫「對」？難道「按我的偏見走」，不也是一種合法的目的嗎？
怎麼才能讓自己更「人性化」呢？結合科爾文這本書，我大概能想到以下這些策略——
‧ 跟客戶建立個人關係，不要只談利益
‧ 衣著打扮、說話語言彰顯個性
‧ 一個團隊要有私下的個人互動，要有「化學反應」
‧ 做報告不要把數字直接擺在別人面前，得發揮想像力把這些數字形象化
‧ 逢年過節給群眾送溫暖
‧ 關鍵時刻站出來調動周圍人的情緒
‧ 出了事主動承擔責任
‧ 表態支持你支持的人
‧ 發現別人身上的亮點，互相吹捧
‧ 面對敵人同仇敵愾
我不能肯定，包括科爾文自己也不能肯定，他在這本書裡的論斷都是對的。比如科爾文提到美軍戰鬥機飛行員的「人的因素」非常厲害，優秀的飛行員比先進的飛機更重要。可是既然人工智能都能下好圍棋，為什麼就不能開好戰鬥機呢？也許科爾文也會低估人工智能，高估人類。
但無論如何，在這個機器橫行的時代，科爾文這本書給我們帶來了一點溫暖，更帶來了一種尖銳思考。中國科普人士都愛嘲諷感性讚美理性，而科爾文提醒我們，「理性」的工作機器都能做，也許未來「感性」更值錢，如果你知道怎麼運用的話。