紐約時報2021轉捩點專欄：以人為本，擁抱AI新經濟
2020全球經歷了翻天覆地的變化，或許對大部分的我們來說，都體驗了這輩子以來最為嚴峻的社會性挑戰，也讓人們放慢腳步、拉高視野，進一步思索個人、社會、全球之間緊密互聯的生命共同體意義。 時值年末，紐約時報 New York Times推出了 「轉捩點Turning Point 2021」年度特別企劃系列專欄，邀集國際專家共同探討2020世界變局下的幾大關鍵轉捩點，以及未來更深遠的影響和意義。
我受邀撰文，在這篇 「Give the A.I. Economy a Human Touch | 以人為本，擁抱AI新經濟」的文章中，首度提出了AI新經濟時代將導致失業潮難題的三種解決方案，在英文簡稱三個R ：Relearn 二次學習，Recalibrate 二次定義，Renaissance 二次復興。
▎以人為本，擁抱AI新經濟
近年來，自動化、機器人與人工智慧已經接管了部分常規性、重複性工作。 在全球新冠疫情的衝擊下，安全保障及降本提效的需求迫切，為自動化取代人工的落地進程起到推波助瀾的作用。 疫情期間，各行各業都竭力避免人和人直接產生接觸，類似餐飲外賣、快遞流通、遠程醫療都提供了無人接觸的新形態服務 模式。 但疫情趨於穩定後，大多數人仍然迫不及待地重拾和他人碰面開會、熱鬧聚餐的美好接觸。
當人類社會大步邁往「AI新經濟」的同時，2020這一年，我們都上了一堂人性本質的必修課。
我在1983年開啟了AI生涯，在當年提交美國卡內基· 梅隆大學博士學位的申請書上我寫著：「AI是對人類學習歷程的闡釋，對人類思維過程的量化，對人類行為的澄清，以及對人類智慧的理解。 AI將是人類認識並理解自己的最後一里。」
某個角度看，當年的我或許錯了，但某些方面，22歲的我可能說中了！
AI程式和演算法在不少任務上已經能夠仿效、甚至超越人腦的表現，如果AI在功能上取代機械式的重複工作，促使人們解放身心去探尋生命的真諦，我們將進一步重拾人類社會獨有的情感和人性光芒。
人工智慧對重複性工作的衝擊已然揭開序幕，和人類雇員相比，AI的本領更強大、成本更低廉。 即使某些工作由於短期因素被迫臨時取代，長期來說也大概率將一去不復返。 人工智慧帶來巨大經濟增長效益的同時，也正掀起前所未有失業潮。 我在「AI新世界」一書中預計，到了2033 年，約 40% 的工作將被AI和自動化取代。
AI新經濟革命的浪潮已然來臨，隨之而來的工作消亡問題，是人類命運共同體的時代性挑戰。
AI將取代數百萬計的工作，AI未來會成為人類的工具甚至同事，在迎接2021年的當下，我提出三種解決方案，在英文簡稱三個 R：Relearn 二次 學習，Recalibrate 二次定義，Renaissance 二次復興。
▎二次學習 Relearn
我們應該發出嚴正警告，喚醒那些正踩在失業懸崖邊緣的人們，鼓勵他們主動出擊，重新學習。
令人欣慰的是，有不少人類的技能是AI學不會的，特別是那些需要創造力、社交技巧、複雜工藝、還有仰賴人工操作AI工具的崗位。 我們可以逐步幫助人們掌握這些新技能，積極投入「二次學習」，為AI新經濟下的新型工作場景做好準備。
職業培訓機構需要儘快重設課程，增加AI時代可持續就業的培訓科目；政府可為這些培訓提供獎勵和補貼，企業應當參考類似Amazon亞馬遜的職業選擇計劃 （Career Choice program） 方案，為每位時薪制員工花上四年的時間和經費，補貼個人職業再造所需的培訓專案，幫助員工報考如飛機維修技師、電腦輔助設計師、醫療護理師等職業所需的職業證照。
值得關注的是，隨著財富增長與壽命延長，「銀髮看護」方向的關懷型職業將成為社會剛需，其重要性與需求量都會水漲船高。 世界衛生組織預測，要實現聯合國「人人享有良好的健康和福祉」的可持續發展目標，全球醫護人員需求的缺口高達 1800 萬人。 過去，這類關懷型職業往往被重視度欠佳、薪酬也普遍偏低，但往後，這些「以人為本」的關懷型職業將成為AI 新經濟運行的基石，也值得更多人考慮通過二次學習來投入。
為了進一步平衡人力供需失衡，我們甚至可以考慮把目前義工服務類型的工作調整為全職薪酬工作，諸如捐血中心人員、動物保育員、夏令營老師、心理諮商師等。 可預見的是，自動化時代一旦到來，社會將需要大批義工為失業人員提供熱線諮詢，輔導人們解決職場轉換的疑難雜症，排解心理壓力而可能造成的社會問題，這些義工也應當獲得合理的報酬和認可。
▎二次定義 Recalibrate
在整體社會邁向AI新經濟的轉型期，有不少職業需要重新定義具體的工作內容和工作方式。
我們都經歷了資訊革命，短短幾十年內徹底改變了人們的工作方式。 AI時代則進一步催生各行各業的智慧化高級解決方案：AI能海量計算量化任務的最優解，AI能測算不同條件下的沙盤推演， AI能協助不同行業的職務優化流程，代勞日常重複事務。 我認為，很難有單一通用型的AI工具。AI必須針對各個產業提供高客製化的解決方案，舉凡藥物分子研發、行銷廣告策劃、新聞資訊核實等任務，都能透過客製化的AI 工具來實現。
當我們採用「二次定義」的方案，充分把以人為本的人性特質，和AI善於優化的技術優勢深度結合起來，許多工作職業將被重塑，不少新興崗位也將隨之而來。
AI和人類各展所長、分工協作，AI能既智慧又敏捷地承擔起各種重複性任務，從業者的時間就能花在需要溫暖、創意、策略的人文層面工作，發揮1+1 > 2 的縱效。 舉例來說，人們生病了仍然最為信任人類醫生，醫師用著專業AI醫療診斷工具，快速準確地為患者計算出最佳的治療方案，於是能勻出更充裕的時間和病人深入探討病情， 撫慰他們的心靈。醫生的職業角色將被二次定義為「關愛型醫生」。
正如在大陸，移動互聯網催生了滴滴司機、美團小哥等職業，AI的崛起也將創造出漸露雛形的新工作。 目前已經有AI工程師、資訊科學家、數據標註員、機器人維修師等AI時代的新職業，我們應時刻關注AI新經濟進程中湧現出的新興崗位，確保就業大眾掌握情況 ，輔以培訓。
▎二次復興 Renaissance
中國歷史上有膾炙人口的唐詩宋詞元曲，濫觞於義大利的歐洲文藝復興則誕生了輝煌的文學、音樂、建築和雕塑，數百年後仍為人讚頌（譯注：Renaissance一詞即為文藝復興）。AI新經濟將能激蕩出怎樣的人文復興？ 值得我們翹首以盼。
AI新經濟時代將改寫職場規劃的固有模式。人工智慧與自動化技術為人類代勞了重複性事務，我們得以重新檢視傳統意義的工作形態，我們工作與生活兩者將如何重新平衡？ 我們每週的工作時程表是不是能更加個人化？ 如今的退休等同於個人生產力終止，但往後是不是能開展截然不同的第二人生？
AI新經濟時代將促成一套全新的社會契約。 AI將人類從重複工作釋放出來，我們的時間空出來了，我們的心志解放了，人們終於能夠專注於最擅長的領域，釋放激情、創造力及才華，把我們的能力用於發明、發現、創造、創意等層面，人人都有機會通過AI時代的二次復興，重新發掘內在的真實潛力。
AI工具將成為繪畫、雕塑及攝影藝術家們的得力助手，AI視覺工具可以按照他們的指示來構建、實驗、完善作品。AI文字工具可輔助小說家、詩人、記者為寫作注入新靈感。老師們花在批改考卷和作業的任務交給AI，時間精力節約出來，得以設計嶄新的課程教材，激發學生的好奇心、批判性思維和創造力。 課堂間傳遞標準化知識資訊的任務交給AI，時間交給老師和學生們進行個人化互動、啟迪孩子們的情商，老師們才能蛻變為AI時代的教育家。
▎締結新的社會契約
針對人類社會即將迎來前所未有的失業潮挑戰，上述三種解決方案是當務之急。 不僅公司企業需要對大量即將失業人員再培訓，政府及有關單位需要提前規劃大筆經費來支撐這個過渡階段，學校需要及早檢視課程體系，培養具備創造性、社交技能和跨領域知識的未來人才。 我們需要重新定義職業道德、社會身份、企業責任及政府角色等概念，需要接納更多元化的工作生活平衡理念。簡而言之，我們必須通過AI來徹底改造社會，締結新的社會契約。
在上述各方面，人工智慧技術在裡面的角色都至關重要。如果我們運用集體智慧，人工智慧就可讓人們釋放天性與創造力。
期待我們本著以人為本的精神，擁抱AI新經濟。
作者：創新工場董事長兼CEO 李開複博士 – 計算機科學家、企業家、作家
本文經紐約時報授權編譯，原文網址：https://www.nytimes.com/2020/12/10/opinion/artificial-intelligence-economy.html
編譯器英文 在 Re: [請益] 想不通直譯器vs編譯器vs機器碼的問題- 看板Soft_Job 的推薦與評價
※ 引述《dragoncfe168 (梅長蘇)》之銘言：
: 請問一下
: 為何直譯器將source code轉譯成機器碼,
: 不會產生不同電腦的機器語言不同 而無法執行的問題???
: 反觀同樣把source code轉譯成機器碼的編譯器
: 卻會有此類問題呢???
雖然大家已經回很多了，但再回一篇應該也沒關係吧。
試試看能不能用簡單的方式來類比，當然因為是類比，所以不是那麼精確，
例如轉成機器碼這件事本身還牽扯到 Linker 等等的，就先不管了啦。XD
從後續的推文來看，原 PO 提到的其實有三種東西：
1. 編譯成機器碼的編譯器模式 (Ex. 傳統的 C/C++ 編譯器)
類比：
- 書面講稿翻譯，從中文翻成英文，管你講者唸不唸，我全部一次
翻譯好給你。
- 聽眾語言(目標平台)不同，下一場的聽眾是法國人怎麼辦？找個
懂中文和法文的翻譯者唄。
- 所以通常說 C / C++ Compiler，其實省略了目標平台的描述。
就算同樣是 C 編譯器，也不一定每種目標平台都支援，可以說
是不同的程式。
- 因為是書面翻譯，翻譯完的東西可以給會唸英文的人幫你唸，翻譯
者翻完就可以滾蛋了。
2. Python 等直譯式語言
類比：
- 現場口譯，從中文翻成英文。但只有當你講的時候我才一句一句
翻譯，就算你中文講稿上有，但講者沒講出口的字句，口譯者就
不會去翻譯。
- 聽眾語言(目標平台)不同，下一次的聽眾是法國人怎麼辦？找個
會從中文翻成法文的口譯者唄。
- 所以通常說某種語言的直譯器，其實省略了目標平台的描述。就
算同樣叫做 Python 直譯器，但他們懂的目標語言可能不同，可
以說是兩隻不同的程式。
- 因為是口譯，所以演講的時候翻譯者 (Python 直譯器) 一定要在場。
3. .NET / Java 等編譯成中介語言的編譯模式
類比：
- 書面翻譯後再口譯。我通通先翻成某種為了特殊目的而創立的語言，
例如邏輯語[1]，然後再找個邏輯語的口譯來現場翻譯。
- 所以如果要從中文翻譯成英文，要做以下兩個步驟：
1. 先把中文翻譯成邏輯語 (Java Compiler / 你下 javac 時在做的事)
2. 把邏輯語翻譯成英文唸出來(Java Runtime / 你下 java Main 時在做的事)
- 聽眾語言(目標平台)不同，下一次的聽眾是法國人怎麼辦？找個會
把邏輯語翻成法文的譯者唄。
- 所以我們說 Java / .NET 執行環境，其實省略了目標平台的描述。
就算同樣叫 Java 執行環境，他們懂的目標語言可能不同，可以說是
不同的程式。
- 因為某種程度上來說也是口譯，所以翻譯者 (Java Runtime) 一定要在場。
[1]: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%80%BB%E8%BE%91%E8%AF%AD
至於這三種模式能不能跨平台，那就要看你怎麼去定義「跨平台」這件事了。
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~ 白馬帶著她一步步地回到中原。白馬已經老了，只能慢慢地走，
'v' Brian Hsu 但終是能回到中原的。江南有楊柳、桃花，有燕子、金魚……
// \\ ( 墳 墓 )
/( )\ 但這個美麗的姑娘就像古高昌國人那樣固執。 【白馬嘯西風】
^`~'^
https://brianhsu.moe 『那都是很好很好的，可我偏不喜歡。』
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※ 編輯: brianhsu (60.251.151.199), 05/09/2018 10:17:34
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