來源： 腦極體
AI技術帶來整體社會福利增加的同時，也正在帶來一系列新的問題。目前來說，與人工智慧是否會取代人類這類「玄學」問題而言，當下最現實的一個問題就是人和AI的協作問題了。
不久前，人物雜誌的一篇《外賣騎手，困在系統裡》的文章，正指出了這一困局。AI系統顯著提升了外賣騎手接送訂單的能力。藉助AI算法，平臺可以最優化地安排訂單，也能給騎手規劃最合理的路線。但出於平臺、騎手和用戶三方效率最大化的目標，AI將所有時間壓縮到了極致，造成的結果就是把外賣騎手置於緊張而又危險的困境中。
我們常說，工具本身無所謂對錯，出現對錯的都是使用工具的人。但是現在，AI本身並不再是一個「任人擺布」的簡單工具，AI算法本身會根據其最初設定的目標而不斷優化其精度和效率，而這一「最初設定的目標」又是人類社會普遍在追求的目標——最高的分數、最快的效率、最接近人的感知和推理能力。
也就是說，AI哪怕只能從事單一的技能，但是也由於其強大的學習能力快速超越任何一個從事該專業的人類，這意味著，在很多人類勞動者和AI的協作的專業工作中，人類將處在被管轄和被監督之下。
現在這種不對等的人機協作情況已經在大量出現，未來也更將普遍。那麼我們不禁要問，作為處在被管轄和被支配地位的勞動者該如何面對這一局面？我們該如何看待這一趨勢？
在我們對AI產業進行觀察和介紹的場景中，我們常常把AI工具形容為幫助人類的「神奇助手」這樣的角色。比如，我們會把AI工具或機器人來代替人類去執行那些機械重複性的枯燥工作或者去勝任那些具有危險性和艱苦環境的工作。最為典型的場景就是自動化工廠和安防領域。採用智能製造的自動化工廠代替了大量中低端產業工人，可以7X24小時地進行生產，客觀上提高了一線工人的福祉，工廠也只需少量負責監督管理的工人就可以操控整個生產環節。而安防領域無處不在的人臉識別閘機以及智能攝像頭替代了原本需要起早貪黑值班的安保人員，省去了人工監督視頻的乏味工作。在大量危險和艱苦的工作環境下，智能無人機可以代替電力巡檢員完成高山森林等艱苦環境的電纜巡檢，排爆、排險機器人可以代替人工進入管道、地下、水下等危險區域作業，智能化設備代替人工在一線操作。這些都是AI技術幫助人類提高生產效率或者提高勞動福利的切實證據。與此同時，一些難以讓AI完全勝任的非標準化場景，仍然需要大規模人類勞動者參與，儘管這些工作並非需要特別專業的技能，但卻因為工作的靈活性和複雜性，AI難以勝任，但是AI可以參與其中一部分的任務。這使得AI和人類處在相互協作的模式中，也必然出現「AI來監督人類」的相應問題。最典型的案例，就是「困在系統裡的外賣騎手」。目前，儘管一些網際網路電商企業和AI公司都試圖推出自動送貨機器人，但受限於現實環境和機器人的靈活性，這些機器人只能完成很少場景的送貨服務，很可能一個違規停放的自行車，一段人為損毀的路基，就可能讓這些機器人癱瘓。最根本的是外賣的運送效率和運送過程中的突發情況，機器人是完全難以和人類相比擬的。現在，外賣基本仍然由只需要會認路會識字的人類騎手完成，而AI系統則成為其運送路線、運送時長和最終服務質量的「監督者」。再一個典型場景就是網約車。儘管自動駕駛計程車已經上路，但是大規模替換人類司機仍然將是一個漫長的過程。現在，出於對司乘安全和行駛過程的考慮，網約車平臺開始越來越注重對司機的監督，無論早期行車路線的監督，還是現在車內錄音錄像對於駕駛員行為的規範，以及通過APP端通過詢問乘客意見，來獲取對於司機360度無死角的評價，以此來建立對司機更為細緻的評分，以此成為決定其接單量的依據。當然，平臺可能也在從司機處獲取關於對乘客的評價，這個不得而知。但顯然這些詳細數據將能完全勾勒出一個人的行為預期、信用情況等內容。此外，大量人類勞動密集型場景，都在通過「AI監工」的方式來完成生產管理流程的優化和建造。比如，在快遞分揀行業，AI攝像頭會通過識別分揀員的行為來判斷其是否是暴力分揀，通過識別其分揀速度來識別其有無偷懶。而一些更為細緻的人工勞動場景，我們也能看到這種「AI監工」的身影。比如英國的這一案例。最近讀到MIT科技評論的一篇文章，主題是「英國建築工地上採用人工智慧來掃描建築工程是否出現錯誤，還有工程進度是否落後」。從這個場景中，我們能看到人工智慧和一線工人在建築施工中建立的複雜協作關係。在英國的一家人工智慧創業公司Buildbots看來，建築業應該像製造業一樣採用AI來進行流程管理。現在英國一家建築業巨頭沃特斯正在採用Buildbots開發的一套圖像識別系統，來監控正在施工的建築項目的每個細節，AI將自動標記施工中的錯誤和進程問題。建築業的一個問題就是工程施工錯誤會造成返工的巨大損失和工期延期，這對於建築商來說是難以承受的成本壓力。而對於施工的工人而言，這也意味著一旦發現問題，很可能帶來相應的處罰。工人們難道無法避免這些人為失誤嗎？顯然，在有更多工程監理在場和更嚴格驗收的情況下，工人們能夠避免更少失誤，但是這樣會拖慢施工進度。這似乎是一個難解的矛盾，工人們自然更傾向於優先保證進度。作為一個曾經在大學期間進過工地搬磚的學生工來說，對於很多底層工人的行事邏輯是有深刻體會的，一些人總會在監理無法看到的地方用「速度」換「質量」的。英國建築公司的實際情況也是如此，一個擁有1500個房間的建築只配有5名監理，他們難以確保控制如此多的施工細節。現在，Buildbots通過在建築工人的安全帽上安裝GoPro攝像機，通過現場拍攝的圖像和建築的數字圖像進行匹配的方式，使得現場監督工作變得更為高效和容易。也就是每一個建築工人都配備了一個AI「雲監工」，這些攝像頭可以捕捉到建築施工的細節，以及時發現相應的錯誤之處，比如可以通過攝像機的定位來捕捉視頻圖像在建築中的位置，誤差在幾釐米內，同時可以跟蹤這個位置物體的狀態，判斷其處在尚未開始到安裝完畢的狀態。而當監理經理們每周巡視現場時，他們的攝像頭會捕捉整個項目的視頻，並上傳到該系統軟體上，該軟體會將現場數以千計的對象（包括像電源插座和浴室配件的位置數量）的狀態與建築的數字副本進行比對，來檢查施工進度。Buildbots的AI系統可以避免了建築商很多重複性的檢查工作，也能讓項目經理和監理能夠遠程掌握進度，最關鍵的是可以節省大量的因工程錯誤而導致的返工成本和處罰費用。當然，這一系統也給現場工人帶來了新的變化和壓力。工人們必須更加規範自己的工作標準，也必須平衡施工的速度和質量問題，因為一旦被AI監工發現問題，就可以馬上追責。由於建築業仍然屬於多工種、勞動力密集型驅動的產業，AI在短期內是無法取代人工的，所以，建築工人仍然要在很長時間內與AI發生協作。而這一次，我們可以看到這一「AI監工」的方式可以有效改善建築業的整體效能，同時也能對建築工人產生有效的約束和監督。不管是主動還是被動的方式，建築工人們也必須接受「AI監工」的出現。那麼，對於出現的這些變化，身處其中的勞動者，以及社會大眾的我們，該如何看待這一趨勢呢？兩百年前的英國，曾經出現了一場以「搗毀機器，抵制新技術」為訴求的「盧德運動」，代表了人類面對機器產生的「非對稱優勢」而產生的天然焦慮和恐懼。經過工業革命的狂飆突進，新一代的產業工人們很快也就很自然地適應了這些機械和其所擁有的巨大潛力。機械的力量代替了車拉人推，自動紡紗機出現代替了婦女們在織布機前的日夜操勞，汽車的出現代替了馬車和馬車夫，他們的下一代就可以成為工程師、修理師和司機。新科技產業釋放了更多的就業機會，也降低了人類的勞動強度。而這一次人工智慧技術，卻使得這一進程更為徹底。就如剛才所說，完全自動化的生產線和AI機器人直接淘汰了大量的產業工人（當然，年輕人也確實不再願意從事這些重複性工作），轉移出來的人力進入到我們上述的服務行業和AI難以短期內替代的複雜性工作中。但這些勞動者再一次遭遇了AI技術，AI成為了他們勞動效率的制定者和監督者，這些勞動者必須在AI制定的工作標準和流程中完成工作任務。同時，由於AI是向著這個工作領域中最優效率的方向演進，這就必然造成勞動者要非常努力才能跟上這個節奏，才能得到相應的「獎勵」。這造成兩個問題，一個是像「困在系統裡的外賣騎手」這樣由於單向度的優化指標，忽略了騎手的生命安全，一個是對於那些無法適應和無法完成這一目標的人被淘汰，而原本需要和企業資方進行人為博弈的過程，現在被「公平」的AI系統所評價。這些問題正是大量處在工作價值轉型期的勞動者不得不面對的現實。但是反過來說，我們也必須承認這一次AI技術對於人類工作範式的變革仍然有一定的積極作用的。AI的協作使得人類勞動者的整體效率得以大幅提升。一方面AI協作將產生大量新的工作崗位，同時產生對於新技能的要求，必然使得勞動者必須學習新的專業技能，來適應這一次的智能化革命。只有整體社會財富的提升，才可能真正解放勞動力。AI的標準化流程和實時化的監管，使得勞動者的素質得以有效提高。也就是無論你有怎樣的個性、還是怎樣的教育背景，都必須按照一套現代性社會的要求來進行社會協作。用大白話來說，也就是外賣員的配送更有禮貌了，網約車司機能夠更好約束自己的行為，不會做越軌之舉，分揀員能夠更「溫柔」的對待我們的包裹了。反過來，AI的評判標準對於勞動者也大有益處。比如一個人無論是否有前科，或者是否有足夠學歷，只要他能夠按照AI的要求，始終如一地完成任務，獲得相應的評價，就可以勝任這一工作。毋庸置疑，我們在未來很長一段時間都會處在新一輪的「盧德運動」的驚慌氛圍之中，也會產生「汽車出現，我們馬車夫怎麼辦」的懷疑論的論調中。但是我們人類優越於其他物種，包括人工智慧的一點就在於靈活性。我們始終不是為自己設立邊界的一個奇特存在，而現在，始終在限制和禁錮我們的，只有我們自己自暴自棄的心態和停滯不前的學習能力。如果我們有一分AI的學習力，我們一定能夠找到在智能時代生存的新位置。有時候我們應該謙虛地像那個行車導航一樣，無論錯過了那個路口或機會，我們都可以第一時間擺正心態說：「向前方繼續行駛。」未來智能實驗室的主要工作包括：建立AI智能系統智商評測體系，開展世界人工智慧智商評測；開展網際網路（城市）雲腦研究計劃，構建網際網路（城市）雲腦技術和企業圖譜，為提升企業，行業與城市的智能水平服務。
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