如何不讓孩子被AI取代?
在《北京折疊》中,我提出了兩個未來將要面臨的挑戰(zhàn):人工智能技術(shù)導(dǎo)致的就業(yè)取代、教育的隔離和窮困的代際傳遞。
這兩個挑戰(zhàn),越來越可能變?yōu)楝F(xiàn)實。
前所未有的挑戰(zhàn),我們準(zhǔn)備好了嗎?去年白宮發(fā)布的人工智能報告預(yù)測,在未來10-20年間,人工智能技術(shù)有可能取代47%現(xiàn)有工作。麥肯錫2016年的報告,對此數(shù)字的預(yù)測是49%,而且對中國和印度的影響最大。Siri之父、人工智能專家Winarsky的預(yù)測是70%的工作將被取代。
不管哪個數(shù)字準(zhǔn)確,這都是一個相當(dāng)驚人的數(shù)字。
未來社會將會經(jīng)歷劇變。
按照目前的技術(shù)發(fā)展趨勢,與《北京折疊》的預(yù)測相同的是,工廠工人是最容易被取代的職位。而與小說有所不同的是,目前看來,一些體力服務(wù)業(yè)可能還會有所保留,人工智能最容易取代的是低層次腦力勞動,也就是重復(fù)性、標(biāo)準(zhǔn)化的白領(lǐng)工作,例如數(shù)據(jù)文檔錄入、整理、行政、財務(wù)、推銷、客服、收銀員、銀行柜員、醫(yī)生助理、律師助理、秘書……
這些重復(fù)性服務(wù)業(yè)是很多人接受了多年教育之后能找到的理想工作,而這種理想工作不再能提供人生的庇護(hù)所,但凡是重復(fù)性標(biāo)準(zhǔn)化工作,未來都容易被取代。
這種劇變,我們準(zhǔn)備好了嗎?
另一方面,目前教育正日益變得昂貴而小圈子化。好的教育理念、優(yōu)質(zhì)教育內(nèi)容、特殊的教育資源,都以越來越貴的價格推向市場,只要有需求,就有價格新高。學(xué)區(qū)房拼地產(chǎn),國際學(xué)校拼學(xué)費,好的教育成為了身份特權(quán)的壁壘。在個別城市,進(jìn)一個優(yōu)質(zhì)幼兒園都需要拼父母實力。
在另一極,有成千上萬的孩子,從小沒有教育的土壤。出生之后父母就可能不在身旁,缺少人的關(guān)愛與言語交流,缺少智力的資源與鼓勵的環(huán)境。一直到上學(xué)之前,都沒有讀過書,大腦發(fā)展和心理健康常常滯后于同齡人。他們被教育排斥在外,簡陋的山村,很難有高質(zhì)量幼兒教育資源和內(nèi)容。
前幾天我們被Scott教授的文章刷屏,他說幼年是孩子大腦發(fā)展的關(guān)鍵時期,資源差異帶來腦發(fā)展和智力的差異。貧困地區(qū)出來的留守兒童,有一些連基本的初中教育都無法完成。而即便中學(xué)畢業(yè),做著簡單的入門級工作,他們現(xiàn)在面對的將是人工智能的競爭沖擊。
如果未來人工智能造成大量失業(yè),這些失業(yè)人口必然買不起昂貴的教育,他們的孩子就更沒有必備的知識和技能,會繼續(xù)失業(yè),繼續(xù)貧窮,繼續(xù)無知。
這樣的循環(huán),我們準(zhǔn)備好了嗎?
一方面教育越來越隔閡昂貴,另一方面即使是昂貴的教育也沒有對技術(shù)的挑戰(zhàn)做出足夠的應(yīng)對,那我們何去何從?
我們要讓孩子接受什么樣的教育?
我既是一個科幻前瞻者,也是一個社會政策研究者,我自從博士畢業(yè),就一直在基金會做貧困地區(qū)兒童發(fā)展項目和政策研究,我希望那些貧困地區(qū)的孩子得到好的教育。
同時,我還是一個媽媽,我想給我的三歲女兒準(zhǔn)備好面對未來的教育。
所有這些前瞻性預(yù)測讓我感覺憂患,這些因素加起來,讓我決定采取行動。
未來已至,我提出的問題,要自己應(yīng)對挑戰(zhàn)。
我們想要的理想教育,到底什么樣?我想做面向未來的教育。
未來所需要的,是教育創(chuàng)新、教育共享。我找到有共同志愿的人,想創(chuàng)造出面向未來的優(yōu)質(zhì)教育內(nèi)容,再把這樣的教育內(nèi)容分享給更多的孩子。
我們希望,不讓任何一個孩子,被時代淘汰。
什么是面向未來的優(yōu)質(zhì)教育?
我們心目中的理想教育,是要懂愛、懂世界、懂創(chuàng)造。
生活在未來的孩子,想要有未來時代的競爭力,需要有超越人工智能的能力。在我今年將出版的新書《人之彼岸》中,我對此做了分析。
人工智能與人類最大的差距,就在于不懂情感,缺乏對世界的常識和創(chuàng)造力。
人工智能運算很快,但是它們沒有主觀感受,缺少人類的情緒情感,也無法理解人類的情緒情感。它們可以模擬交流,但是永遠(yuǎn)做不到人類真正的情感交流。
人類具有綜合能力,而人工智能只是狹窄領(lǐng)域的工具。人工智能只能在特定的知識范圍中應(yīng)用,無法跨越知識的邊界,就像是埋頭在自己方欄里吃草的馬,無法看到全部的賽道。
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