世界分级加剧,怎么样做到不落后?

这个世界正在把不同的人拉得越来越远。社会的阶级分层从来就没有消失过,而且在加剧。尽管资本主义和社会主义最初的理想都是让世界变得更自由平等,但是科技爆炸式的发展并不为人类意志所控制,它的速度脱离了人类文明经济政治的引力。在这个一旦落后就可能永远再也跟不上的时代,我们如何自处呢?

什么是落后

畅销书《人类简史》的作者尤瓦尔赫拉利在其新书《未来简史》中提出了人类发展趋势的一种可能:

由于人工智能发展如此迅猛,乃至大部分人类的工作都将被机器取代,人们日常生活中的各种决定也将由人工智能做出,因为它掌握了你一生的数据,比你自己更了解你。如此一来,社会可能产生新的阶级,作者描述如下:

二十一世纪,全体人类将会被技术进步的趋势给划分为三种人:无用的人、没有自主的人,和神人。

“无用的人”——工业革命带来了无产阶级,现在人工智能革命也会带来一个新阶层:一个对经济和军事来说都没有用的阶层。

“没有自主的人”——作为一个整体,也许有价值。但是他们作为个体可能还是没有价值,因为他们也许会放弃决策权。

“神人”——也许还真有一种人就不受算法控制,而是控制算法。他们是利用生物技术主动升级了的人。

无独有偶,获得了第74届雨果奖的最佳中短篇小说奖的中国作家郝景芳的科幻小说《北京折叠》也描述了一个未来人类被分级对待的场景。书中描述未来城市人口爆棚,北京拥有8000万人口,为了解决居住问题,城市被分成了三层,像夹心饼干一样,一层在地面,另外两层在地下,然后按48小时的周期轮流折叠转换。第一层500万人,住的都是社会精英,能在地面待24小时;第二层住2500万中产阶级,能露出地面16小时;最底层5000万人,只有可怜的8个小时,而且不是白天,所以他们永远看不到太阳。大家呆在地下的时候都是钻进休眠舱里被催眠,最底层的人每次要被催眠40个小时。在这个折叠的世界里,不同阶层的人收入和生活水平相差巨大,而且底层人的工作都是被城市管理者“创造”出来的,因为所有的低端劳动都被机器取代了。为了不让这层人48小时没事干,城市给他们安排了无用的工作和超长的催眠时间。

比《未来简史》和《北京折叠》更极端的想象就是《黑客帝国》(The Matrix)了,在这部1999年上映的电影描述的人间炼狱里,人类作为生物燃料被人工智能当做粮食一样耕种收割。

人类电池工厂,每个人从生到死都被装在容器里。The Matrix I, 1999

当然,科幻小说和电影是为了创造震撼的体验。现今看来人工智能技术仍然只是一种扩展人类能力的工具,它不能取代人类。但毋庸置疑的是,科技的迅猛发展让社会分层加剧,普通人已经完全无法理解新的知识和学科了,人类的文化和政治发展跟不上科技的进步。贫穷国家的人生活水平还没得到任何质的改善,发达国家的富人已经在考虑长生不老和外太空旅行了。

在这个被分了这么多层的世界里,什么是落后呢?可能以前大家觉得低于平均水平,即50%的人,算是落后。在学校里,考试成绩没达到60%的都算不及格,而实际上一半的学生都会拿80分以上。二八定律是个被普遍接收的规律,你如果没有在前20%,那就算落后了,只有20%的人才能获得真正的优势和其带来的好处。然而这一切正在加速变化。著名作家,科学家,前谷歌和腾讯高管吴军在他最新的畅销书《智能时代》里指出,未来没有挤进前2%就算落后了,要被人工智能淘汰。

自上而下地加强教育够吗?

对于这种迅猛的变化,很多人提倡教育改革,并建议政府资助底层人民学习新的技能。《经济学人》在一篇关于终身学习的文章中写到:

政府最需要做的改革是,把终身学习变成普遍、人人都可轻易获得的教育。其中一个方法是,提供教育券给民众,新加坡就有「个人学习帐户」。二十五岁以上的民众,人人都有五百新加坡币的学习费用。

由纳税人付钱或许会有浪费的情况。但企业可引导员工学习特定的技能,也可以和线上课程的教学单位合作设计课程。

然而科技这个怪兽是不会等任何人的,它有强劲的动力和明确的前进方向。反观当前的大众教育,它近三十年来的变化实在是小的可怜。我们中国中学课本三十年来的内容几乎没怎么变过,所有的学习都是为了中考和高考,而恰恰这是知识爆发的三十年。再看英美,牛津剑桥,哈佛斯坦福这些名校,看似是素质教育,到如今实质上还是和刚建立时一样,是上层阶级抱团巩固地位的地方。全球各大学的教师都更专注于科研而不是教学,因为科研能获得更多赞助,名利。

光靠自身努力,“一份耕耘,一份收获”就能不落后,这个思想已经不适应这个时代了。社会底层的人每天有超长的工作时间,生活上也是百般节省,哪有资源去体验和学习更新更高级的东西?而富人家的孩子早已不是上世纪前那些整天吃喝玩乐的贵族子弟了。他们从小就能接收关于财富的知识,而且长大了比别人更加努力,他们创造的价值越来越大,积累的财富也就越来越多。普通人没有几个人能看到他们在学什么,也不知道他们在做什么。

机会在哪里?

—— 自我学习

我们真的没有机会了吗?我们不能靠政府给予平等且充足的教育,也没有先天家庭上的巨大优势。这些自上而下的给予无法满足我们要快速进步的需求。好在,科技在加速不平等的过程中,同样也创造出了自下而上的机会。这两年是在线教育平台,个人知识变现,付费知识社群,各种超级个体成长爆发的时期。越来越多的人意识到了“落后”,并渴望通过自身学习去实现弯道超车。

举个例子:有个叫Scott Young的年轻人,大学读了商科,但他对计算机又很感兴趣,如果再去读一个本科,不仅学费高昂,而且4年的时间也是个承受不起的成本。因此他靠自学,自己买书和在线看MIT(麻省理工大学)的计算机系公开课,在一年多的时间里完成了全部课程,花费2000美元不到。


“MIT Challenge" (https://www.youtube.com/watch?v=oo-ctqruwRc)

除了MIT挑战,他完成的其他项目还包括用一年的时间去不同国家,每个国家待三个月,在不说英语的条件下学习了西班牙语,葡萄牙语,普通话和韩语。另外他还完成了30天学会人像素描的挑战。他在自己博客上分享了大量的关于学习和个人成长的文章,并出书,出教程,这些内容已给他带来7位数美元的年收入。他用自己的事迹像大家表明,不需要更多的外在资源,靠先进的学习方法,能更低成本更高效地完成突破。(在这强烈推荐他的博客,内有大量干货:https://www.scotthyoung.com/blog/)

很多人会认为这是因为他本来智商就高,所以能学那么快。然而现代脑科学研究表明智商是可以习得的。虽然人类大脑确实有学习和发育的黄金期,但是成年后的大脑依然是可以通过学习和训练进行改变的。以前的各种成功学被人当做无用的心灵鸡汤,但是最近大众对于知识和成功的渴望越来越强。其中《刻意练习:从新手到大师》(Peak-Secrets from the New Science of Expertise)这本书就是一本教会普通人用科学方法达到天才成就的超级畅销书。类似通过科学研究得出的个人成长方法论比比皆是。越来越多的事例表明,光靠努力是不行的,还得有科学的方法,而且普通人还有机会。组织的力量正在减弱,超级个体的力量在被放大。这种自下而上地自我学习是不落后的出路。

—— 多维竞争

自我学习,通过科学方法快速进步,很多人都明白,但是只学一样东西够吗?该学什么东西才能加强竞争力呢?术业有专攻,行行出状元,但是在一个专业上做到极致并被人认可的大师,寥寥无几,而通过组合技能在一个领域做到无人代替的例子却有很多。薛之谦歌唱不错,但是段子手的身份让他成为一个更受关注的歌手;罗永浩在新东方肯定不是英语最好的,但是他的演讲能力让他比其他老师更成功。

多维竞争,就是在一个专业维度上做到足够好的程度,再在另外的维度上做到别人没有的优势,从而在综合竞争中胜出,无人可代替。比如改编至真实事件的电影《点球成金》(Money Ball)中,一个不起眼的小棒球俱乐部,通过引进统计学算法,低薪聘用了那些传统球探看不起,但是某些数据表现很好的球员,用算法把每个人的优势组合,最后完成了球队战斗力质的突破,取得了历史性的20连胜。如今结合统计数据来辅助球队制定战术的多维竞争方法已经在体育界屡见不鲜了。

这种跨界的多维竞争,跨的区域越大,维度之间的相关性越隐蔽,其组合带来的成果就可能越大,别人模仿的成本就越高。以前觉得学些和专业知识无关的东西没用,浪费时间,恐怕如今这个想法会让人失去很多机会。正因为不知道一个新知识将来有什么用,可能带来什么惊喜,所以才要去学习它。但前提是,你在至少一个维度上须做到不落后,既前20%,否则就是“不务正业”,在地上挖了很多坑却没有一个井。

—— 右脑思维的地位在加强

我们过去常强调逻辑思考,分析能力。“读好数理化,走遍天下都不怕”。然而如今人工智能在这方面比人类做得更好。要在未来的竞争中取得优势,除了基本的独立思考能力外,加强人工智能暂时还没有的能力就变得更为重要了。

畅销书作者丹尼尔平克在《全新思维》(A Whole New Mind)中提到,未来人工智能在逐步取代人类的肢体功能和逻辑分析能力,而剩下的精神能力会成为关键,他们分别是:

三感:

• 设计感。人类的审美能力极为重要,它决定你的欣赏水平,创造水平和生活质量。

• 娱乐感。娱乐感将在创造工作乐趣和更有效的社交中变得更重要,而且它将帮助你减轻大脑压力。

• 意义感。 也就是赋予你正在做的事情一个脱离物质追求的重大意义。比如改变世界,实现自我价值,帮助更多的人等等。在物质充裕人们容易迷失自我的时代,意义感和精神追求是让你前行的最大动力。

三力:

• 故事力。用故事把信息串联起来说服别人。故事的吸引力永远比枯燥的数据强。

• 交响力。也就是统筹思维能力。【和上文中的多维竞争,跨界组合类似。】

• 共情力。换位思考,体会他人的情感,赢得他人的信任和尊重是机器无法替代的。

最后总结——我们不能指望科技或者政府能给人带来平等。自上而下的安排永远跟不上时代的步伐。只有自下而上的自我学习,打造多维竞争,发展人工智能目前还无法取代的能力,才有可能不被时代抛弃。

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