《科學美國人》的中文版《環球科學》微信公號發布了一篇《全民學編程，從娃娃抓起：美國已經開始這么做了》，我立刻轉發到朋友圈，并附上評論：“還在逼著娃學外語的當媽的省省心吧，機器同聲傳譯五年內就可以普及了，還是學編程吧，未來要跟機器競爭。”這話有些危言聳聽，甚至這么說時我還帶著些反諷心態，因為我根本不知道讓所有學齡兒童學習編程會有什么作用。但有一點我萬分確信：現在出生的新一代，二十年后必然要與人工智能競爭各種職業崗位。

中產階級在子女教育上的焦慮，已經成為公共話題焦點。這種焦慮源于一二線城市受過良好教育的父母們，比他們的父輩更為清醒地意識到自己的子女未來將要面臨種種挑戰。不考慮其他制度因素，目前的挑戰首先來自人力資本的自由流動。一二線城市從全國各地吸引了大量最為優秀的人才，這些從各個省份脫穎而出的佼佼者們曾經面對的主要是各省內部競爭，而他們的子女卻要在具有同等經濟、教育和先天優勢的的人群中相互競爭，但鑒于高考招生的省份配額制度，大城市并不會因為聚集了更多的優質生源而提高招生名額。這意味著，這一代競爭勝利者們的子女很有可能在新一輪競賽中被淘汰。由此，一篇分析上海高價學區房成因的文章估算，每年進入上海小學參加義務教育競爭的孩子中，只有10%能夠考入一本，1%能夠進入復旦交大。無論這個數據是否準確，推斷邏輯并無錯誤。所以完全可以理解大城市中產階級在子女教育資源投入上表現出的瘋狂與緊張。

尤瓦爾·赫拉利。

然而，為未來做著種種理性規劃的新中產們即便掌握了再多資訊，也無法預料未來究竟什么樣。AlphaGo盡管戰勝了所有人類圍棋高手，但在大多數人心中也頂多帶來科技進步神速的感嘆，少部分人會因霍金等人的預言討論“機器人是否會殺人”之類似是而非的問題。絕大多數對人工智能可能造成的真正挑戰尚且懵懂無知。由于身處科技后進國家且媒體關注度有限，我們只看到了AlphaGo，事實上，在過去十多年里還有許多人工智能發展的案例令人瞠目結舌。讓我不厭其煩地引用一下以色列歷史學家尤瓦爾·赫拉利在新著《未來簡史》中列舉的例證：

2014年5月，專注于再生醫學領域的香港創投公司Deep Knowledge Ventures任命一套名為VITAL的算法為董事會成員。VITAL會分析候選公司的財務狀況、臨床試驗和知識產權等大量資料，據以提出投資建議，并和其他五位人類董事一起投票決定是否投資某家公司。

2013年4月23日，敘利亞黑客入侵美聯社官方推特賬戶，發推文稱白宮遭到攻擊、奧巴馬總統受傷，各個持續監控新聞媒體的交易算法瞬間做出反應，瘋狂拋售股票，道瓊斯指數60秒大跌150點，1360億美元蒸發。幾分鐘后，美聯社澄清，算法開始“倒車”，道瓊斯指數隨即收復失地。

2011年舊金山開了一家由機器人擔任藥劑師的藥店，只要幾秒鐘就能接收顧客的所有處方和服用藥物信息。開業第一年，機器人藥劑師開出超過200萬張處方，一個錯都沒犯，而人類藥劑師犯錯的比例約為1.7%。

2010年曾在電視益智搶答節目中擊敗兩位最強參賽者的IBM超級計算機沃森，如今的工作是診斷疾病。它儲備著所有已知疾病和藥物的信息，隨時更新，它熟知病人的整個基因組和病史以及親屬的基因組和病史。最近一項實驗表明，計算機算法能夠正確診斷90%的肺癌病例，而人類醫生的正確率只有50%。

2002年，美國一家名為奧克蘭運動家（Oakland Athletics）的小棒球隊，決定根據經濟學家和計算機怪才開發的一套神秘算法找出人類球探忽視或低估的球員，打造一支常勝隊伍。這支用算法打造的低 成本球隊（4400萬美元）不僅能與紐約洋基隊（成本1.25億美元）平分秋色，甚至還成為美國職業棒球大聯盟史上第一支20連勝的隊伍。

其他的人工智能科技數不勝數。Mingdojo公司正在開發互動算法，制造能夠教授課程的機器教師。Mattersight公司設計出的軟件用于電話客戶服務，可以體會客戶的情緒狀態和性格特征。Pixie Scientific公司推出智能尿布，能分析嬰兒的糞便，了解孩子的健康狀況。Bedpost公司的生物計量臂環可以記錄你做愛時的心跳、排汗、性交持續時間、性高潮持續時間、消耗的卡路里等數據，最后交給計算機處理，用精確的數字評估告訴你或者你的伴侶表現如何。谷歌流感預測（Google Flu Trends）靠著監測谷歌搜索內容追蹤流感爆發的跡象。至于無人機、無人駕駛汽車，那是想象力最貧乏的人群僅知的人工智能。

為了給子女搶占優質教育資源擠破腦袋的中產階級父母們，看到這些案例作何感想？當教育的目的是為了應對未來的競爭，而人類通過教育能夠獲得的技能和知識優勢在人工智能面前變得不堪一擊時，還剩下什么出路？當公司董事、證劵交易員、部門經理、醫生甚至律師這些高薪金領職業都面臨被機器取代的風險時，父母們憑什么認為讓自己孩子多學的那點外語、數學和所謂的創造性益智開發，能夠讓他們在未來立于不敗之地？

早就有專家預估過未來二十年各項工作被計算機取代的可能性。牛津大學的卡爾·弗瑞（Carl Frey）和邁克爾·奧斯本（Michael Osborne）2013年發表了《就業的未來》，根據他們開發的算法估計，美國有47%的工作有很高的風險被計算機取代，電話營銷員和保險業務員99%的概率會失業，收銀員97%，律師助手94%，導游91%，獸醫助手86%，木匠72%……而這些，很可能只是保守估計。

藍領工人已率先遭遇全球化人力資源競爭和自動化帶來的威脅，巨大的政治變動已隨之發生。未來，這一命運將大范圍降臨身處服務業的白領階層身上。甚至，白領失業的風險將高于藍領，因為工廠購置自動化機器成本可能高于雇傭人力，而辦公室工作只需可無限復制（不考慮版權）的軟件。樂觀者估計會有新的工種被創造，但人類幾千年來的職業都分屬農業、工業和服務業三個部門，當這三個部門逐漸被機器占領時，還剩余什么選擇？

讓我們仔細比較一下人工智能和人類的差異與優劣。人工智能依靠復雜的算法，根據生物學家們的研究，這和人類身體賴以活動的生物算法在本質上并無區別，僅僅在性能上存在差異。第一個差別在于，目前生物算法的能耗尤其是大腦的能耗，在完成同樣工作時明顯低于人工智能。按照資本主義的運作規律，如果計算機的能耗不能顯著降低，雇傭人力的成本就更低，那么人類就能保住自己的比較優勢。第二個區別，相比單純的智力，機械身體的運動還遠不如人的身體靈巧和精細。如果這一狀態不可改變，那些依賴人類身體的工作就會為人保留。第三，機器算法目前只能處理短時間內的數據，因此不具備人類那樣的遠見，投行的長期投資必然交由人類決策。但隨著大數據的累積，無法確定機器能否具備巴菲特式的能力，即便不能，這樣的工作也只屬于少數人類精英。

不管怎樣，這些都只是性能上的程度差別。沒有人知道機器是否會突破上述局限，一旦突破，人類的比較優勢也將蕩然無存。人與人工智能的唯一本質差別——赫拉利非常清楚這一點——是人擁有意識，機器沒有。在心靈哲學中，意識是一個需要嚴格界定的術語。簡單地說，感知、體驗、情感、欲求、理解、意愿、審美等種種內心活動都是意識，這些意識屬于我，我也正因為這些意識才作為其擁有者存在。每一個人都將自己視為一個獨立的個體，也正是因為意識，每個人才不僅僅是龐大競爭系統中的一個工具，而是一個個最終目的本身。所有的社會活動都必然以在某個人或某些人那里產生某種意識為目的，比如感知的快樂、心情的放松、理解的擴展、審美的愉悅。

也許只有在意識領域還能為人類保留最后一塊獨一無二的領地，人工智能目前看不出任何可能會具備這樣的特征。我們默認他人具有與我們一樣的意識活動，但主要靠語言理解他人的心理。沒錯，這些主觀體驗還可能與某些外在的、可量化的物理、生理數據存在具有統計學規律的聯系，人工智能正是借助這種聯系可以確定哪些外在物理變化能引起人的某種意識活動。網絡音樂平臺依靠使用者的記錄知道哪些音樂合他口味并推薦類似音樂，智能客服中心通過網絡學習知道哪些用辭適合不同客戶。

但越高級的意識活動越具有獨特性，這種獨特性要求催生這種意識的對象獨一無二：獨一無二的美食，獨一無二的音樂，獨一無二的人。儲備了海量數據并且不斷擴張的人工智能，要么依據統計結果提供滿足大多數人需求的產品，要么根據對某個客戶的數據累積提供滿足其個人需求的產品。但好的產品經理早就明白，滿足需求的是低端貨，創造需求的才是高端品。創造出來的需求必然傳達了創造者的某種獨特體驗和理念，而這正是人工智能缺乏的。工業4.0鼓吹個人化定制，但試問，沒有任何獨特想法表達的客戶憑什么來定制，最終不過靠通用模版。獨特體驗和理念很可能來自個體有限的學習、經驗和理解，來自對人類文明遺產和個人生活的獨特探索，而非無限大數據的累積。無限的信息此時反而成了人工智能的軟肋，因為沒有人能告訴這些信息中哪些可以聯系起來產生新的作品。未來，那些越是滿足大多數人需求的工作越可能被人工智能取代，反倒是小眾需求催生的工作更有可能幸存。

回到開頭的教育話題：什么樣的教育能夠讓人獲得獨特的人生體驗呢？顯然不是那些通用的應用性數理化知識和語言，而是人文與藝術教育。在當前這個時代，后者正是因為不具備廣泛的應用性而遭冷落。但在未來，定量化、標準化程度越高的工作越會被人工智能取代，唯有具有豐富精神生活的人才能通過努力傳達自己新的經驗來維護人最后的獨特性。這些傳達可能借助傳統途徑，例如文字、音符、色彩、影像和各種設計，也可能通過許多未知的新媒介。他們也許和現在一樣不會獲得資本的青睞，但只有這些工作才能捍衛人最后的尊嚴，正如他們在今天也拒絕成為資本主義系統的齒輪。（另一個可能的例外是，在中國這樣的人情社會，具有老練社交技能的人對于推廣業務必不可少，未來有可能保存類似工作；而在歐美那樣高度規范化的社會，對人際關系的依賴會越來越低，不單賣什么由人工智能決定，買什么也同樣如此）

在人工智能大范圍取代人類的情況下，如果能夠建立持續運轉的普遍福利社會，如果人工智能不可能進化出意識——如果這兩個前提成立，新一代人只有五種可能：要么是極少數掌控算法、資本和權力的1%，要么是給算法糾錯的碼農或者尋找漏洞的黑客（這是為什么要普及編程教育的原因），要么有幸保住了工作延續上一代的生活方式，要么甘作被圈養者在各種虛擬游戲中娛樂至死（這是赫拉利給大多數人設想的未來），最后是樂此不疲探索人類精神世界、擴展精神世界邊界、反抗系統規訓的自由精靈。

要知道，最后一種人今天常被蔑稱為“文藝青年”。而在人工智能時代，凡作工具的必被新的工具替代，唯有將自己視作生活目的本身的文藝青年不朽！