序言 你现在的工作,真的没办法养活10年后的自己
◎王世民
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孙正义说,30年内,机器人数量和智力均将超越人类。
其实未来会往哪儿走,现在没有一个人能说得清。被炒得沸沸扬扬的人工智能,很可能停留在某个技术瓶颈上,而不会出现超级机器人。
被众多资本疯狂追逐的物联网,也有可能因为性价比的问题,而不会出现理想中的那张万物互联的大网。
被渲染得无所不知的大数据,也很可能到了某个数据界限点的时候,永远也搜集不全一切数据。
我之所以会这样讲,一是人类在基础理论上尚未能认识到宇宙的根本规律。比如,物理学依然建立在两个不完整的理论上:量子力学和相对论。连基础理论都还有巨大的突破空间,哪能一下子就预测到人类的未来呢?
二是历史上人类预测未来的不佳战绩。比如,1969年美国登月后,当时的人们普遍预测50年后,会驾着飞船到月球基地去度假,结 果到今天,载人航天的技术也没按照当时的预期发展。
科技发展是不定向的。普通人对未来趋势的预测,总是很难跳出现有技术的束缚。不过,虽然预测不了未来的方向,但有三个未来变化的根本趋势,我们还是能抓住的:
高级脑力活动的作用会越来越大;
社会呈指数式变化,发展速度会越来越快;
人与人的关系会越来越重要。
2
人类是靠智力站上地球生物链顶端的。因此,这10万年来,人类 的技术革命本质上就是省出更多的时间,从事更多的脑力活动与创造。
从吃生食到吃熟食,人类省下了进食和消化的时间。
从采摘社会到农业社会,人类省下了到处觅食的时间。
从靠肌肉的力量到靠能源和机械的力量,人类省下了体力劳动的时间。
正是这些省下的时间,让脑力劳动者的数量超过了体力劳动者,也让人类的创造越来越多,发展越来越快。
越发达的经济体越是如此。有了机械化,美国2%的农业人口养活了98%的人,还有大量剩余农产品出口。
因此,人类未来的改变方向,会进一步节省低级、重复性脑力活动的时间,从事更高级的思考和创造。
对人工智能的预测,就是这个发展方向之一。
问题来了。如果未来时间省下来了,我们的大脑却不能从事更高级的思考和创造,我们该怎么办?
我们会不会像英国工业革命时期的手工作坊主一样,被时代抛弃,或破产,或沦为城市无产阶级呢?
当成长在新时代,适应更高级思考竞争的新生代进入职场后,身为70后80后90后的我们,还能不能保证自己未来有一份工作?
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相较于动不动上百万年才发生变化的自然演化,社会变化是以年为单位的,速度是自然演化的上百万倍(见图1)。 想想这 40年来,我们已经经历了多少次社会变迁,未来的30~40 年,这种变迁只会越来越快。再也没有哪一份职业,可以确保我们干一辈子了。
2011年,我曾给IBM的某位同事推荐过一份上市公司CIO(首席信息官)的工作。薪资很诱人,他也挺动心。但临近入职的时候,他还是拒绝了。理由是,我1993年就进入IBM,已经很适应了,这辈子在IBM退休也挺好。
可惜,事与愿违。2014年,他不得不拿着补偿金,离开了曾以为会在此退休养老的公司。之后3年,他换了3家公司,做过4份不同的工作。用他的话讲:这是在还债,还待在舒适区18年所欠下的债。
但他还是相对好的案例。有些同事甚至离职1年后,都没找到像样的工作。经过颠沛流离的创业、自由职业,最后委身于曾经怎么都看不起的某布料城 IT部。
在这个指数式变化的时代,依赖经验的人,终究都会输给适应变革,学习新东西快的人。
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未来对技能的倚重越来越小。越来越多的分析技能或工程技能会被取代,或是被人工智能取代,或是被其他某个尚未知的技术取代。
论下围棋的技能,新版AlphaGo Zero,仅自学3天,就能轻松击 败最顶尖的职业选手;论初级法律咨询的技能,IBM Watson(沃森) 轻松以 90%以上的正确率,击败哈佛、斯坦福法学院毕业生们70%的 正确率,并成功抢走他们76%的饭碗;论投资分析技能,高盛、纽V 约证券交易所这样顶尖的金融证券机构,已经一秒钟都离不开人工智能,曾经的精英交易员们已经杳无踪影。
但是人与人之间的联系会变得更为重要。
人类社会发展的历史,就是一部人与人的关系更加密切的历史。从采集社会的偶然相遇,到农业社会的车马往来,到工业社会的语音电波,到信息时代的互联网,再到如今的移动互联。人与人之间的联系,成本越来越低,方式越来越便捷。未来,不与人交往的技能岗位会越来越少(因为容易编程化,机器取代起来很容易),而侧重于人与人交往的岗位会越来越多。
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未来的变化方向未定,但我们知道这个变化会越来越快。我们应该做什么工作,才能应对这个不确定的未来?
其实,这个世界已经没有不被淘汰的工作。应对未来,最好的做 法就是提升自己的思维力、学习力和人脉力。
提升思维力:构建思考框架的能力
体力劳动会被取代,这已经是一个持续了百年的故事。低级的、可编程的脑力活动会被取代,这是一个正在发生的故事。
会计、初级律师、人事、政府低级职能人员,这些岗位被取代已成为大概率事件。随着机器的进一步发展,技术能力会进一步让位于使用技术的能力。因此,作为未来职场人,我们需要的不是创造数 据、分析数据的能力,这两项,机器做起来比我们好得多。未来需要 的是,能够利用机器的分析,又有更高层次产出的人。
除了研究基础理论和重大技术突破的人,未来绝大多数人都不需要技术能力(机器会代劳),需要的是能构建思考框架,以更好地使用技术、整合运用信息的能力。
这个能力从哪儿来?从你能找到合适的思考框架开始,到能熟练应用这些思考框架,最后到自己改善甚至创造思考框架。
提升学习力:适应未来的敏捷能力
在社会呈指数式变化的时代,我们要重新定义文盲:并不是指那些不会读书写字的人,而是指不会学习和再学习的人。
这个时代,知识被淘汰的速度大大加快。我们大学里学习的内容,有多少已经过时了呢?这个时代,每天都在产生大量的新知识。 我们如何才能吸收到所需要的知识?
未来,数据会爆炸、新技术会层出不穷。我们如何才能第一时间就使用掌握新技术?
这一切,都需要我们升级学习能力。知道应该学什么,从哪儿学,怎么输入、理解、加工,怎么应用和升级。
每一个70 后80 后90 后,都会面临至少 3 ~ 4 次职业变迁。因此,我们最好以学习力为基础,构建出自己的能力树,打磨好 自己的可迁移能力,以适应未来的职业变迁。
提升人脉力:发挥人与人关系的能力
未来,对人际交往能力的偏重会越来越大,对技能的偏重会越来越小。越来越多的技能会被机器,或者其他技术代替,因此仅凭借一技之长、无视人际关系的人,可能在未来会越来越艰难。任何一个想在未来职场立足的人,最好从现在起,能够提升与人交往的能 力、表达关心和同情的能力、与他人合作的能力。