(本文的另一個版本最初發表在波士頓環球報)。
18 次圍棋世界冠軍李世乭從 AlphaGo 那裡學到了一些新的東西 —— 失敗
1942 年 12 月 2 日，一組由 Enrico Fermi 帶領的科學家小組吃完午飯回來，他們在芝加哥大學操場地下的一個由磚石和木頭搭成的反應堆裡觀察到了第一個由人類建立的自持核反應。這就是著名的芝加哥 1 號堆。儘管這些科學家非常明白這對人類來說意味著什麼，但是他們只是簡單地用一瓶基安蒂酒來慶祝，並不需要任何言辭。
如今，一個永遠改變世界的新東西又一次悄悄出現了。就像用外語輕輕說出的詞彙，你很有可能聽過，但是卻不能完全理解它的意義。但是非常必要的是，我們要理解這個語言，以及它持續告訴我們的事情，因為這些影響將改變我們對全球化經濟運作方式理所當然的一切，和我們作為人類存在於此的方式。
這門語言就是機器學習的一個新的類別深度學習，“低聲的詞彙”就是計算機不知從哪裡莫名出現，並且使用它擊敗三次歐洲圍棋冠軍樊麾，不是一次，而是一連五次擊敗。很多看過這個新聞的人都覺得印象深刻。可是這和與李世乭的比賽沒辦法比。李世乭即使不是有史以來圍棋水平最高的，也是在世的人中水平最高之一。想象一下這個偉大的人機大戰，中國頂尖的圍棋選手認為李世乭一局都不會輸，李世乭自己也很有信心的認為自己最多輸一局。
對峙的最終結果是什麼？李世乭輸了五局中的四局。一個叫做 AlphaGo 的 AI 現在是比任何人類更好的圍棋選手，並且被授予了榮譽圍棋九段。換句話說，它的水平就像神一樣。 圍棋正式被機器打敗，就像綜藝節目危險邊緣被沃森打敗，國際象棋被深藍打敗。
“AlphaGo 的歷史性勝利是一個非常清晰的訊號：我們從線性走到了拋物線的發展。”
那麼，什麼是圍棋？非常簡單，就把圍棋想象成超級大型國際象棋。聽起來還是像一個小成就，機器在我們玩的有趣遊戲中不斷證明它們（機器）所具備的優越性，並且這還沒有完全展示機器的實力。但是這並不是小成就，所發生的也不是遊戲。
AlphaGo 的歷史性勝利是一個非常清晰地訊號，我們從線性走到了拋物線的發展。技術的進步已指數級別增長，我們可以期待看到跨越非常多的，之前不可想象的里程碑。這些指數級的進步，大多都是用人工智慧解決特定的任務，只要我們繼續堅持把就業作為主要的收入來源， 那我們就完全還沒準備好。
聽起來有些誇張，那我們回顧這幾十年，看一下計算機科技目前為止對人類就業的影響：
領會下上面的圖表。不要被騙認為勞動自動化的對話發生在未來。這已經發生了。計算機技術從 1990 年開始就已經蠶食工作崗位了。
日常工作
所有的工作分為四類：日常工作和非常規工作，認知型工作和體力工作。日常工作就是每天都做同樣的事情，而非常規工作則各種各樣。在這兩種型別中，又包括需要我們大腦（認知）的工作和需要我們身體（體力）的工作。隨著四種型別的工作都在增長，日常工作在 1990 年就停止的增長。這是因為日常的勞動對於科技來說是最容易承擔的。對於不變的工作來說，可以寫出規則，這種工作更加適合機器來做。
讓人憂慮的是，日常工作就是組成美國中產階級的基礎。亨利福特通過付給人們中產階級的薪資，來實行的日常手工工作的變革，常規的腦力工作也曾經填滿的美國的辦公室。像這樣的工作現如今已經越來越少了，只剩下兩種工作看起來還不錯：只需要一點思考的工作，我們只會付給做這些工作的人很少的錢，以及需要大量思考的工作，做這些工作的人收入會很好。
讓我們把經濟想象成一架有四個引擎的飛機，現在只有依靠還在保持轟鳴的兩個引擎飛行，我們暫時可以不用擔心飛機會墜毀。但是如果最後兩個引擎也掛了呢？機器人和 AI 技術在兩個領域不斷進步，因為人類第一次教會了機器如何去學習。
神經網路
我本質上是個作家，但是我的教育背景碰巧是心理學和物理。我沉迷於這兩個學科，所以我的本科關注點就是人類大腦的物理學，也就是認知神經科學。我認為，一旦你開始研究人類的大腦是如何工作的，神經元是如何相互連線並且形成我們說的心智，你會發現一切都變了。至少對我來說一切都變了。
簡短說明大腦的功能，他們是由相互連線的細胞組成的巨大的網路。其中一些連線很短，另一些則很長。有些細胞只會和一個細胞相連，而另一些則會和很多細胞連線。電訊號以不同的速度，通過這些連線傳遞，最終依次點燃這些神經元。這就像倒下的多米諾骨牌，但是更快，更大和更復雜。結果令人驚訝的是我們，以及我們學到的如何工作，我們現在會把這些應用到機器上面去。
下面的應用中有一個是由深度神經網路建立 —— 有點像簡裝版的虛擬大腦。它提供了一個通向機器學習的大道，並且超越了之前所有可能的想象，有了巨大的飛躍。這是如何做到的？不只是計算機能力的明顯增長和神經科學認知的深入，還包括我們收集的極速增加的資料，也叫做大資料。
大資料
大資料不只是流行詞那麼簡單而已。大資料是資訊，而且是我們每天都在創造的資訊。事實上我們創造了太多的資料，根據 SINTEF 2013 年的報告預計世界上 90% 的資訊都是兩年內創造的。資料的正在以不可思議的速度增加每 1.5 年翻一倍。在因特網上，2015 年我們每分鐘在 Facebook 上點 420 萬個贊，在 Youtube 上傳 300 個小時的視訊，並且發 350000 個推文。我們做的所有事情都創造了之前沒有的資料，並且其中很多資料正是機器學習所需要的。為什麼？
想象一下寫一個識別椅子的程式，你需要輸入大量的指令，但是這個程式仍然會把不是椅子的東西識別成椅子，對於真正的椅子，也會識別失敗。那麼，我們是怎麼學會識別椅子的？我們的父母指著一把椅子說，“這是椅子。” 然後我們就覺得我們已經學會什麼是椅子了，所以我們指著一張桌子說，“這是椅子。”這時候我們的父母就會告訴我們說，“這是桌子。”這就是強化學習。“椅子”這個標籤就和我們見到的每一把椅子關聯了起來，這樣一種確定的神經通路就建立了，與此同時，其他的卻沒有。要想定位到我們大腦裡的“椅子”，我們觀察到的東西必須和之前遇到的椅子非常接近才可以。本質上來說，我們的生活就是大腦過濾的大資料。
深度學習
深度學習的魔力就是提供了方法，讓機器可以像我們一樣使用大量資料，而不需給它們太多指令。不用描述“椅子的特性”，我們只需要把機器連上網，給它灌輸數以百萬計的椅子照片。機器就可以得到一個整體的“椅子的特性”。接著我們用更多椅子的照片來測試它。如果它錯了，我們就糾正它，那麼它識別“椅子特性”的能力就會增強。重複這些過程，計算機就能在看到一把椅子的時候認出來，基本上和我們做的一樣好。這中間最重要的不同就是不像我們，他們可以在幾秒鐘內就識別幾百萬影像。
深度學習和大資料的結合在過去短短几年取得了令人震驚的成就。除了不可思議的 AlphaGo 之外，通過成千上萬的標註過的新聞，谷歌的 DeepMind AI 學會了如何去閱讀，並且理解它所讀到的。DeepMind 同時_自學_了幾十個 Atari 2600 的電子遊戲，而且玩兒的比人類還好，也僅僅是觀察螢幕和分數，然後不停的玩兒而已。一個叫 Griraffe 的 AI 通過 1 億 7 千 5 百萬棋譜學會了國際象棋，在不斷和自己下了 72 個小時的棋之後，達到了國際大師的水平。2015 年，一個 AI 經過學習甚至通過了一個視覺圖靈測試，測試的方式就是給機器看一個不認識的科幻字母表的字元，然後立刻用和人類一樣的方式複述這個字母。這些就是 AI 領域主要的里程碑。
儘管跨越了這些里程碑，當專家們在 Google 宣佈 AlphaGo 勝利幾個月之前，被問到什麼時候計算機可以擊敗一個卓越的圍棋選手，“也許還需要十年。”十年聽起來是個正常的猜測，因為圍棋十分複雜，我就用危險邊緣節目的 Ken Jennings 另一個被 AI 打扮的冠軍，來描述它:
圍棋的有名的難，比國際象棋難得多，有更大的棋盤，更長時間的對弈，棋子也多得多。Google 的 DeepMinde 人工智慧小組喜歡說圍棋的變化比已知宇宙裡的原子還多，但這也極大地低估了計算問題。圍棋棋盤上有 10¹⁷⁰ 位置可能，可宇宙裡只有 10⁸⁰ 個原子。這也就意味著，如果平行宇宙的數量和我們宇宙裡原子的數量一樣多的話（！），所有宇宙裡所有原子加起來也就和一個圍棋棋盤上的所有可能性接近。
如此混亂複雜，讓任何暴力掃描所有可能行來確定最好的那一個的方法變得不可能。但是深度神經網路繞過了這個障礙，用了和我們大腦一樣的方式，去學著評估什麼感覺是最佳的一招。我們通過觀察和聯絡來學習，AlphaGo 也是一樣的，通過分析幾百萬的專業對局，並且自我對弈了幾百萬次。因此什麼時候圍棋會被機器打敗，很有可能不是十年，正確的答案是“在目前的任何時候。”
非常規的自動化
在目前的任何時候。在 21 世紀對於機器能夠比人做的更好的問題，有了新的回答，我們應該時刻記住這一點。
我們需要認識到，技術指數級的增長,對於有史以來第一次改變整個非常規工作的勞動力市場，意味著什麼。機器能夠學習，就意味著再也沒有任何人類的工作是安全的了。從漢堡包到健康護理，能夠勝任這些任務的機器都可以很輕鬆的被創造出來，而且比人類便宜的多。
Amelia 就是一個正在很多公司進行測試的 AI。由 IPsoft 公司經過 16 年的研發，她已經勝任呼叫中心員工的角色。她能夠在幾秒鐘之內，用 20 種不同的語言,學到我們要花幾個月學會的東西。因為她可以學習，所以隨著時間的推進，她能夠做的更多。在一個部署了 Amelia 的公司裡，第一週她就成功地負責了十分之一的呼叫，而到了第二個月底，她已經可以解決十分之六的呼叫了。就因為這樣，有預測她會在全球範圍內讓超過 2.5 億人失去工作。
Viv 是一個由 Siri 的創造者,即將給我們帶來的 AI 私人助理。她可以為我們執行各種線上的任務，她甚至還能夠是更強大版本的 Facebook 新聞流，她推薦給我們的資訊一定都是我們最喜歡看的。通過 Viv，我們將會看到更少的廣告。這也就意味著，廣告業 —— 整個網際網路建立的基礎 —— 即將被摧毀。
一個充滿了 Amelia 和 Viv —— 以及數不清的即將上線的 AI 同行者的世界 —— 再加上像 Boston Dynamics’ next generation Atlas 這樣的機器人，預示著一個機器能夠做所有型別工作的世界，帶來了嚴重的社會考慮。如果機器能夠代替人工作，人類是否就被迫受到缺乏工作的威脅？收入是否還應該是僱傭有關聯，也就是說工作是獲取收入的唯一途徑，那麼當大多數工作都被機器取代了呢？如果機器可以持續替代我們的工作，並且一分錢收入都不要，那麼這些錢又會去哪兒呢?如果沒人買東西了會怎麼樣？我們創造的很多工作是不是根本不需要存在？，而只是因為這些工作能帶來收入？我們需要開始趕快提出這些問題。
收入和工作解耦
幸運的是，人們正在開始提出這些問題，一個很有勢頭的答案也出現了。這個答案就是讓機器給我們工作，為了我們人類提供能量，去尋找剩下的最有價值的適合人類的工作，只要簡單的給每個人按月提供與工作無關的薪水。這個薪水應該無條件的授予所有的公民，這個薪水就叫統一基本收入。通過實施統一基本收入（UBI）方案，除了對自動化的副作用免疫之外，我們也面臨著企業家精神以及為了提高收入所必需的政府機構數量減少的風險。正因為如此，統一基本收入（UBI）獲得了跨黨派的支援，甚至在瑞士、芬蘭、挪威和加拿大，這個方案已經開始實施。
未來充滿了快速變化。用過去的老眼光看待未來是不明智的，新的工作總是會出現。2016 年 WEF 預測到 2020 年，有 200 萬新的工作會出現，同時 700 萬舊的工作會消失。這是淨虧損，而不是淨收益 500 萬工作。在一份經常被引用的論文裡，牛津的研究表明到 2033 年一半的工作都會被自動化取代。與此同時，自動駕駛，同樣是機器學習的功勞，將會極大的衝擊所有的經濟體 —— 尤其是美國經濟，我去年寫的關於卡車自動駕駛有提及 —— 會在很短的時間內替代幾百萬個工作。
甚至在白宮，一個驚人的國會報告中指出，一個時薪低於 20 美金的人，他的工作有 83% 的可能性最終被機器取代。甚至那些時薪 40 美金的人也有 31% 的可能。忽略這種可能性就像在冷戰時期我們用“躲避和掩護”策略來避免核爆炸一樣可笑。
這就是為什麼在 AI 領域知識淵博的人都在為積極地為基本收入敲響了警鐘。在 2015 年末奇點大學的一次小組會議上，傑出的資料科學家 Jeremy Howard 問道：“你們會讓一半的人因為他們不能增加經濟價值就讓他們捱餓嗎？”在給出建議之前，“如果答案是不，最聰明的辦法就是通過實施統一基本收入來分配財富。”
AI 先鋒 Chris Eliasmith，理論神經科學中心的主任，在一次未來主義的採訪中警告大家 AI 直接帶來的衝擊，“AI 已經給我們的經濟帶來了很大的衝擊……我懷疑會有更多的國家追隨芬蘭的腳步實施基本收入保障。”
Moshe Vardi 在美國先進科學協會的年會上的演講，也對出現的智慧機器表達過同樣的感受，“我們要重新思考我們經濟系統的基本結構……我們需要考慮建立基本收入保障機制。”
就連百度的首席科學家，也是 Google 的 “Google 大腦” 的創始人吳恩達，也在今年的深度學習峰會上的一次臺上採訪中表述，政府必須要“嚴肅的考慮”基本收入機制，他說，“AI 有很大的機會取代很多人力工作。”
當創造這些工具的人開始警告大家使用這些工具帶來的衝擊時，我們難道不應該希望儘可能注意地去使用這些工具嗎？尤其是它會讓數百萬人的生活危如累卵。如果不是這樣，為什麼諾貝爾經濟學獎獲得者們也開始支援基本收入保障？
沒有一個國家對於即將到來的變化做好的準備。大量勞動力遊離在社會之外，社會會變得更加動盪，而在消費經濟中，缺少消費者也會讓經濟動盪。讓我們捫心自問，我們創造科技的目的是什麼？能替我們自動駕駛的車，能減輕我們 60% 的工作量的人工智慧的目的是什麼？會不會讓我們工作更長的時間卻獲得更少的報酬？或能讓我們選擇我們工作的方式，並且減少工作時間，因為我們已經賺取了機器不會拿的收入？
在機器都可以學習的世紀，我們學到的最重要的一課是什麼？
我的建議是是工作交給機器，生活留給人類。
這篇文章是我眾籌月度基本收入的一部分。如果你覺得本文有價值，你可以用每月承諾一美元以上來支援我。
特別鳴謝 Arjun Banker, Steven Grimm, Larry Cohen, Topher Hunt, Aaron Marcus-Kubitza, Andrew Stern, Keith Davis, Albert Wenger, Richard Just, Chris Smothers, Mark Witham, David Ihnen, Danielle Texeira, Katie Doemland, Paul Wicks, Jan Smole, Joe Esposito, Jack Wagner, Joe Ballou, Stuart Matthews, Natalie Foster, Chris McCoy, Michael Honey, Gary Aranovich, Kai Wong, John David Hodge, Louise Whitmore, Dan O’Sullivan, Harish Venkatesan, Michiel Dral, Gerald Huff, Susanne Berg, Cameron Ottens, Kian Alavi, Gray Scott, Kirk Israel, Robert Solovay, Jeff Schulman, Andrew Henderson, Robert F. Greene, Martin Jordo, Victor Lau, Shane Gordon, Paolo Narciso, Johan Grahn, Tony DeStefano, Erhan Altay, Bryan Herdliska, Stephane Boisvert, Dave Shelton, Rise & Shine PAC, Luke Sampson, Lee Irving, Kris Roadruck, Amy Shaffer, Thomas Welsh, Olli Niinimäki, Casey Young, Elizabeth Balcar, Masud Shah, Allen Bauer, all my other funders for their support, and my amazing partner, Katie Smith.
→ 參加統一收入計劃基本收入調查 ←
**Scott Santens 在他的部落格上寫過基本收入的文章。你可以在Medium、Twitter、Facebook 或者 Reddit 上的/r/BasicIncome關注他，他是這個有著 30000 多訂閱的社群的主持人。
如果你認為別人也會欣賞這篇文章，請點選綠色的心。
如果發現譯文存在錯誤或其他需要改進的地方，歡迎到 掘金翻譯計劃 對譯文進行修改並 PR，也可獲得相應獎勵積分。文章開頭的 本文永久連結 即為本文在 GitHub 上的 MarkDown 連結。
掘金翻譯計劃 是一個翻譯優質網際網路技術文章的社群，文章來源為 掘金 上的英文分享文章。內容覆蓋 Android、iOS、前端、後端、區塊鏈、產品、設計、人工智慧等領域，想要檢視更多優質譯文請持續關注 掘金翻譯計劃、官方微博、知乎專欄。