徐实：人工智能会统治世界吗？马克思早就给出了回答
【文/观察者网专栏作者 徐实】
近年来人工智能得到越来越多的关注。2017新年伊始，谷歌Master在线上围棋比赛中连胜60场，狂胜诸多人类顶尖高手。在江苏卫视《最强大脑》第四季节目中，百度人脸识别技术的惊艳出场给众多观众留下了深刻印象。人工智能本质上是人类智能的延伸，是用计算机来模拟人类的思维方式。迅猛发展的人工智能带来的可不是什么噱头，它必将极大地推动生产力的发展，对劳动、就业乃至社会制度产生决定性的影响。
在过去5年间，人工智能取得的进展超过此前50年的总和，这是因为人工智能的算法取得了重大突破。例如，中文语音识别曾被认为是难以逾越的障碍。在并不那么遥远的2002年，中国科技大学自动化系的教授曾向笔者坦言，他的团队虽然身处研究一线，却还没有找到语音识别高效算法的头绪；换句话说，当时还没弄清楚人是通过什么机理听懂说话的。短短十几年后，基于神经网络的深度学习已经破解了教授当年的疑惑——科大讯飞开发的输入法的中文语音识别率达到了97%，与真人相差无几。
戴姆勒的自动驾驶卡车在美国内华达州的高速公路上接受测试。交通运输行业的一场革命即将到来。
与人工智能在其他领域造成的巨大影响相比，中文语音识别甚至只能算雕虫小技。例如，自动驾驶技术即将掀起一场交通运输行业的革命。自动驾驶系统不会打瞌睡、分神，不需要休息，更不会感情用事。可以预见的是，成熟的自动驾驶系统在可靠性方面将远远超过传统司机。美国车企特斯拉在自动驾驶技术方面暂时领先，但是江淮汽车等不甘人后的中国车企也在奋起直追。
成熟的自动驾驶技术意味着什么？乘客上车之后只要输入一个地址，汽车就会在卫星导航的协助下自动把乘客拉到指定地点。届时中国的260万出租车司机[1]、美国23.4万出租车司机[2]都将面临失业风险，“份子钱”将永远成为历史名词。自动驾驶即将夺走的可不止是出租车司机的饭碗。美国有350万卡车司机，如果把技术支持员工也算上，载货卡车的相关从业者达到了870万之众[3]。而在中国，这个群体竟多达3000万人，每45个中国人里就有一个在跑运输。戴姆勒的自动驾驶卡车2015年就已开始上路测试[4]，从高歌猛进的研发进度来看，自动驾驶卡车实现量产也就是几年内的事情。届时数千万货车从业者应当去做些什么呢？
大疆创新近期推出的MG-1S型农业植保无人机，喷农药的活干得比人都漂亮。用不了多久，庄稼把式都得对人工智能甘拜下风。
人工智能不仅正在颠覆传统的交通运输，还将颠覆延续数千年的农业生产方式。在不久的将来，农忙时节不再需要农民挽起裤腿下地干活了，几个农业工人敲敲电脑就能把事情做完。这可不是什么脑洞大开的幻想，这方面的研究其实已经开始了。中国农业机械化科学研究院在2011年就已完成意义重大的农业机械自动导航实验[5]：加装了自动控制系统的插秧机，根据GPS与车载传感器获取车辆姿态信息，实现自动导航及地头转向。试验结果表明，自动化插秧机可以按照预设路径在田间行走，并且可以满足插秧的精度要求。这项研究的成功意味着，自动化田间作业在技术上是可行的，只要降低使用成本就可以推广开来。无人机喷洒农药的技术甚至更加成熟[6]：与人工喷药相比，无人机可将农药用量减少20％左右，而且完全不必考虑农药中毒的风险。2016年11月底，大疆创新推出先进的MG-1S型农业植保无人机，其飞行操作更加便捷稳定，使得农药喷洒更加精准高效、完全进入了实用化阶段。
也许用不了多久，我们就会看到无人农业机械和无人机不知疲倦地忙碌在田间地头，田间管理的规划则交给安装了专家系统[7]的计算机：分布于田间的传感器将土壤湿度、土壤化学成分、气温、光照强度等实时数据传递给计算机，然后专家系统通过算法自动判断采取什么田间管理措施。灌溉用水量、化肥施用量、最佳采摘时间等诸多事项都由整合了海量知识和数据的专家系统决定，其精准的管理水平让干了一辈子农活的种田能手都自叹不如。待到人工智能使得农业实现自动化，上亿被迫摘下“农民”帽子的农村人口应该去做些什么呢？
如上所述，人工智能会消灭许多行业对劳动力的依赖，释放出大量劳动人口。离开驾驶室的前司机，离开土地的前农民，以及其他被人工智能顶掉饭碗的大量人口，应该如何维持自身生存？这便是人工智能给社会治理带来的挑战。从历史上看，技术进步会不断消灭旧的就业岗位，也会创造新的就业岗位。例如，轿车的普及消灭了黄包车夫的就业岗位，却创造了出租车司机的就业岗位。然而，与历史上的技术进步相比，人工智能对就业造成的影响有两方面重大差异。
一是就业岗位数量上的差异。人工智能影响的可不是几十万就业岗位，而是几千万乃至上亿就业岗位。仅在中国，人工智能就将影响3000万货车从业者和2亿以上农村劳动力。历史上，技术进步往往在相当长一段时期内逐步将劳动力从旧岗位上释放出来。例如在19世纪后期，蒸汽海轮完全取代大帆船差不多用了三四十年的功夫，比一代人还多的时间足够帆船水手们转移到新的就业岗位。而人工智能却很有可能在很短时间内释放出数量空前巨大的劳动力，制造出前所未有的大变局。
二是就业岗位质量上的差异。被技术进步从旧岗位上释放出来的劳动力，需要学习新技能才能走上新岗位。历史上，劳动力学习新技能的过程不见得复杂，例如帆船水手改做蒸汽海轮的水手就没有多难。所以技术进步带来的工作岗位变化相对容易承受。然而人工智能将以极快的速度消灭充满重复性劳动的低端岗位，至2016年10月，苹果公司主要代工商富士康已在中国内地工厂部署了4万台机器人用以取代流水线工人[8]。在可预见的未来，人工智能将最终导致传统劳动密集型产业的消失。而科学工作者、企业研发人员等需要创造性的就业岗位，以及律师、医生等技能复杂度很高的就业岗位，相对不容易被人工智能取代，仍将长期存在下去。
于是问题凸显出来了：
• 被人工智能取代的大量低端就业岗位，释放出来的是受教育程度较低的劳动力。
• 人工智能不易挑战的高端就业岗位，存在很高的准入门槛，几乎是拿学历或实践经验堆出来的。
• 人工智能创造出来的新就业岗位，例如与人工智能的维护和升级相关的工作，肯定以接受高等教育为前提。
这就意味着，被人工智能短期内释放出来的大量劳动力，不会很容易地进入其他就业岗位、被社会自然消化。让富士康的流水线工人转行去做IT工程师，恐怕不比古代考个进士更容易。即使这些劳动力愿意通过刻苦学习来获得新技能，也会面临另外一方面的巨大困难——教育成本。
资本主义使教育变成一门赤裸裸的生意，优质的教育资源要用大笔金钱来购买，这在美国表现得淋漓尽致。美国名牌大学的学费普遍不低，每个学分的收费在1000美元以上。我们做一个保守的估计，按每学分收费1000美元计算，拿一个硕士学位至少需要30学分，学费起码要3万美元。非自愿失业的劳动力本来就够窘迫的，让其自掏3万美元来换取再就业的可能性，称之为“敲骨吸髓”亦不为过。
这种教育制度意味着重新获得劳动技能的成本极高，必然导致这样的状况：许多人因为贫穷而无法接受教育，也就无法获得新的劳动技能；缺乏劳动技能使他们陷入长期失业，更加剧了贫困。当发达的人工智能消灭低端就业岗位之后，被释放出来的大量劳动力只怕连“被剥削剩余价值的价值”都没有了，以致被长期隔绝在就业市场之外。倘若大量劳动年龄人口遭到这样的“边缘化”，社会还能和谐吗？
人工智能对劳动和就业的巨大影响，会进一步构成对宏观经济的冲击。印度著名作家克里山.钱达尔（1914～1977）曾在小说《倒长的树》中探讨过这个问题。《倒长的树》的幻想情节倒更像是带有一些现实主义色彩的寓言故事[9]：
小说的主人公顺着自家后院一棵倒长的树进入地下，到达了一个奇怪的城市。这个城市里到处是自动化服务——自动驾驶、自动加油、自动烹饪和自动结账让主人公眼花缭乱。（不得不佩服作家丰富的想象力，把几十年后才出现的事物都搬了上来。）可是这个大城市里就是没有人烟。最后主人公好不容易见到一个少年——这个城市唯一的居民。
少年讲述了这个城市荒无人烟的原因：少年的父亲曾是这个城市的主人，也是雇佣数以万计的工人的企业主。他获得了一种功能强大的新机器，不是顶一个而是顶一百个工人的劳动。于是他果断在工厂里推广新机器，并且大量裁减工人。每一百个工人中，只留一个工人管机器，其余的九十九个都辞掉。这样一来，机器越多，失业就越严重，城市里饿死的人也一天比一天多。
最后所有的活儿都由机器包了，城市居民就陷入了失业、贫困，以至饿死。终于有一天发生了大饥荒，市场里有的是东西，但人们没钱买——几天之内就饿死了上万人。许多人因为造反被杀掉，其余的都离开这城市逃荒去了。最后全城就只剩下少年和他的父母。结果少年的父亲在绝望中自杀了——利润不是从机器那里得来的，而是从人的身上赚来的；没有人消费，他就再也没有利润了。
这则深刻的寓言，其实预言了资本逻辑之下人工智能带来的负面社会影响。由资本逻辑支配的企业都试图极力压缩人力成本、追求剩余价值最大化[10]。有助于尽量少雇人的人工智能，恰恰是实现上述目的不可多得的利器。然而，企业盈利依赖于居民消费，居民消费则建立在劳动收入的基础上。换个角度来看，企业的人力成本支出其实就是员工的劳动收入。如果所有企业都将人力成本压缩到极致，全社会劳动收入的总量就会减少，进而导致消费不振，使企业难以盈利。难以盈利的企业希望依靠裁员来摆脱困境，而失业人口的增加使得全社会劳动收入的总量进一步减少、消费进一步萎缩、企业更难盈利——这种恶性循环就是马克思主义政治经济学所阐述的资本主义经济危机。正如列宁所说[11]：使劳动生产率和社会财富增加的技术进步，在资本主义制度下却使得社会不平等加剧、贫富更加悬殊；使越来越多的劳动群众的生活缺乏保障，使失业和各种苦难加剧。
客观地说，由于二战之后各资本主义国家普遍建立了社会福利制度，但哪怕是社会中下层群众也还吃得上饭，所以不断拉大的贫富差距属于“相对贫困化”的范畴。然而，人工智能极有可能在迅速消灭低端就业岗位之后推高失业率，使得社会中下层群众的生活“今不如昔”、甚至“朝不保夕”，由此造就极为可怕的“绝对贫困化”。
从历史上看，大量群众的绝对贫困化是社会动荡的直接原因。我国历史上历次农民战争的土壤都是农民阶级的绝对贫困化。1929-1933年间的大萧条造就了无产阶级的绝对贫困化，使得纳粹党得以凭借民粹主张上台执政。人工智能对社会制度产生的冲击可能不亚于大萧条：人工智能不仅可能使发达国家的社会中下层群众面临绝对贫困化，还会使得广大发展中国家丧失人力成本低的优势，由此最终摧毁发展中国家的低端制造业。如此一来，发展中国家缺少教育的、数量巨大的人口恐将沦为对发达国家毫无意义的“垃圾人口”，整个世界资本主义体系终将陷入空前的大危机。
具有讽刺意味的是，资本主义社会制造出的巨大生产力，会将资本主义制度的缺陷放大到极致。铆足了劲研发人工智能的谷歌、特斯拉等科技企业可能没有意识到，他们的研发成果会成为导致世界资本主义体系崩溃的定时炸弹。而在人工智能带来的大危机、大崩溃过后，人类终将在资本主义的废墟上建立更为进步的社会制度来延续文明，这便是列宁指出的道路——由国家资本主义过渡到社会主义。
生产力决定生产关系，在更为进步的社会制度下，人工智能才会为人们带来普遍的福利。新型社会制度的进步性将体现在以下方面：
1. 否定以资本作为社会经济权利中心的资本逻辑，消灭按生产要素分配的初次分配方式，全面推行按劳分配。按生产要素分配必然导致资本积累速度远高于工资增长速度，无时不刻不在造就贫富两级分化，皮凯蒂的《21世纪资本论》已详细阐述这种规律。唯有按劳分配才能保障劳动收入与劳动生产率同步增长，破解生产过剩与消费不足这对导致经济危机的矛盾。
2. 国家向社会公众提供全面免费的教育和职业培训。国家将有序引导劳动力在国民经济各个部门之间的转移，公民个人不需要为获取新的劳动技能支付额外的成本，这样才能避免群众因为无法获取劳动技能而难以就业。
3. 建立合理的社会分工和转移支付机制。人工智能将极大地提高劳动生产率，人们只需将很少的时间投入生产，就可以满足生活的物质需要，届时人们将按照才干和兴趣重新进行社会分工：
拜人工智能所赐，智力水平较高的人可以摆脱重复性劳动、专心从事创造性劳动，例如从事科学技术的研究，或进行文学、电影、戏剧等艺术创作。从事创造性劳动的人的基数将大大增加，使人类的科学和艺术呈现空前的繁荣。
如前文所述，人工智能使得劳动人口中直接从事生产性劳动的人的比例下降，不再需要很多的工人和农民。被释放出来的劳动力应该做什么呢？最合理的方向莫过于将劳动转向对人的服务和关怀、满足人的情感需求。人是社会关系的总和，人与人的沟通是人工智能注定无法取代的。所以，人工智能普及的时代，社会上理应出现更多心理咨询师、幼儿教师、康复医师、高龄老人陪护等服务性就业岗位。到那个时候，上班族就不会遇到“突然出差、家里孩子没人带”的窘境，自会有受过专业培训的服务人员前来代劳。
十月革命走过百年，列宁思想照亮未来。人工智能带来的生产力大发展，终将催生新的社会制度
创造性劳动和服务性就业岗位的就业者并不直接生产物质性的生活资料，他们的收入来源其实依靠国家的转移支付机制。其实现在就有一些这样的转移支付机制，例如中科院研究人员和公立学校教师的薪酬都来源于财政收入。但是新型社会制度下的转移支付将更为普遍、更加完善，形成全社会范围内剩余价值的合理分配。
许多历史进程其实是由技术进步触发的，这在工业革命之后体现得越发明显。例如，德国在19世纪后期实现了快速工业化，冶金、造船、机械加工等重工业技术位居世界前列，这才使得德国统治者有了发动两次世界大战的胆量。作为一种能够极大提高劳动生产率的技术进步，人工智能必然触发一系列重大历史进程。21世纪注定是一个波澜壮阔的时代，让我们拭目以待。
参考文献：
[1]中国新闻网：http://www.chinanews.com/m/gn/2015/03-13/7125307.shtml
[2]汽车之家：http://m.autohome.com.cn/shuoke/511172.html?from=pc
[3]http://www.alltrucking.com/faq/truck-drivers-in-the-usa/
[4]https://www.daimler.com/innovation/autonomous-driving/freightliner-inspiration-truck.html
[5]农业机械学报：http://www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=20110735&flag=1&journal_id=jcsam
[6]新华网：http://news.xinhuanet.com/tech/2016-11/28/c_1120002633.htm
[7]维基百科：https://zh.m.wikipedia.org/zh-hans/专家系统
[8]新浪财经：http://finance.sina.cn/china/gncj/2016-10-07/detail-ifxwrhpn9249849.d.html?from=wap
[9]《倒长的树》：http://ertong.xiusha.com/waiguo/ykdzds.html
[10]MBA智库百科：http://wiki.mbalib.com/wiki/资本逻辑
[11]《列宁选集》：https://www.marxists.org/chinese/lenin/mia-chinese-lenin-191704-05.htm
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