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未來5年,你可能會淪為“無用階層”

2018-09-30 14:36:36 來源: 娛樂黑馬醬

前兩天,跟一個出租車司機聊天。

司機大叔說現在開車不掙錢啊,車上備了三個手機,下了不同的打車軟件,結果晚上一單都沒響,“系統不派單給你”,“有的讓你去很遠的地方接人,結果開到一半訂單又被取消了”,一天做12個小時,減去幾百的份子錢,油費也所剩無幾了。

聊著聊著,司機大叔又開始回顧以往的輝煌:

“二十年前,司機可掙錢了,那個時候大城市的白領一個月也就幾百塊錢,我們開出租的一個月就能掙兩千,什么概念,而且那個時候也不是人人都能開車的,要學車就得給師傅送錢送禮......”

司機最后無奈地說:“這個月干完就打算不干了,準備轉行給物業公司做水電工。”

以前給政府部門和領導開車的司機享受的福利待遇和公務員差不多好,如今也愁眉不展。前兩天剛把車停在車庫,車鑰匙上繳了,每天去辦公室干坐著,等著“懸在脖子上的刀”落下。

知天命的年紀,一輩子勤勤懇懇,以為靠著一門技術,不說能夠大富大貴,至少養家糊口是沒問題的,沒想到一把年紀了,除了腰椎間盤突出的老毛病外,還要面對突如其來的中年“失業”。

而這還不是最可怕的,最可怕的是,在未來,一大群人可能都會淪為無用階層。

1.未來每5年  你就得面臨一次“淘汰賽”

據美國勞工統計局預計,從2016年至2026年的十年間,以下5個職業失業人數會最多:

1)收銀員,將有30600人失業,因為網上購物和自助結賬臺減少了對收銀員的需求;

2)銀行出納員,預計失業人數為41800人,因為銀行出納員大部分職責可以通過網上銀行系統來完成;

3)郵政人員,預計失業人數為65300人,機器現在可以處理和分類郵件,導致郵政服務類工作減少;

4)裝配工預期,失業人數為145000人,隨著 3D 打印和機器人技術的興起,裝配工作數量預計將會下降;

5)行政助理,預計失業人數為321200人,科技使辦公室人員更容易完成行政工作。

時代的變遷就像是人體的新陳代謝,有新的東西產生,就有舊的東西被淘汰。

每個人就像一只螻蟻,每天埋頭在蟻穴中進進出出,不知道哪棵大樹會轟然倒下,哪天會被暴雨淹沒。

未來,別說一輩子做同一份工作了,你可能每5年就得換一次行業。

《今日簡史》中提到:

“就算某位40歲的沃爾瑪收銀員,靠著驚人的努力讓自己改頭換面,成了無人機駕駛員,也很有可能在10年之后因為無人機也自動化了,而必須再改頭換面一次。”

而前段時間 LinkedIn(領英)公布的八年前幾乎不存在,但現在卻熱門的10大工作頭銜也印證了這一點:

大數據架構師、新媒體專員、數據科學家、數字營銷專家、專職代購、段子手、云服務專家、微電影策劃、UI/UX 設計師、私人旅行策劃師,這些在早些年連聽都沒聽過的職業變得如此搶手。

而時代新陳代謝速度還在不斷加快,每個人就像站在一臺 8km/h 的跑步機上奔跑,你跟不上,就可能錯過一個時代。

“19世紀汽車取代馬車時,許多馬車夫轉行當出租車司機;今天我們的處境類似,只不過我們不是那些馬車夫,而是被淘汰的馬。”

為什么這么說?

工業革命發生的時候,人們不過是從一個低技能的工作轉到另一個技能門檻較低的工作,不需要花費大量時間學習、培訓就可以上手。

而如今,即便有新工作被機器人和人工智能創造出來,已經失業的收銀員或者工廠里的紡織工人也很難搖身一變成為無人駕駛員、“人類+人工智能”的銀行團隊中的一員。

因為轉行的門檻正在變高,那些被創造出來的新工作可不僅僅是開一個出租車那么簡單。

毫無疑問,行業的更迭、信息的刷新速度變得越來越快,未來,可能每5年你就會經歷一次時代的“淘汰賽”,一旦你被刷下,就再也沒有機會“復活”了。

2.未來你反抗的不是被剝削  而是不被需要

總的來說,人類具備兩種能力:身體能力和認知能力。

過去,機器主要是在原始的身體能力方面得以與人類競爭,但我們不擔心被機器搶走飯碗,因為很多需要腦力的工作,是機器人無法超越的,機器人只是將人類從簡單枯燥、程序化的工作中解放出來。

而現在,人工智能已經在越來越多的認知技能上超越人類。

例如,AlphaGo 擊敗了人類最優秀的人類圍棋手。

2017年,騰訊推出了寫稿機器人 DreamWriter,可以根據算法在第一時間自動生成稿件,每天的發稿量超過2000篇;

2017年5月,機器人微軟小冰出版了詩集《陽光失了玻璃窗》;

2018年,阿里媽媽推出的 AI 智能文案讓文案、新媒體小編們慌得一逼;

此外,人工智能計算公司 NVIDIA 開發的 AI 智能 P 圖,點點鼠標就能完成,完全看不出 P 過的痕跡……

人類自以為在某些領域不可替代、無法超越的優勢,也在漸漸消失。

例如音樂,人們一直以為只有靈魂、情感和思想的生物,才能創造出世間獨一無二美妙絕倫的旋律。

但也許,音樂不僅僅是作曲家、音樂家、歌手們的專利,算法可能比人類音樂家更了解如何啟發(或操縱)人類的情緒,通過儲存了百萬數據的生物統計數據庫,算法能夠精確地運用旋律的排列組合打造一首暢銷熱門的歌曲。

人類不僅在身體能力上失去優勢,認知能力也受到極大的威脅。

如今人們反抗的是經濟精英們剝削剩余勞動力,加班不給加班費,而未來,經濟精英可能根本不再需要你,你面臨的不再是被剝削,而是不被需要。

3.未來  你只是個投喂數據的動物

《今日簡史》中提到過:

“在過去,人類的權威是靠自由主義這套故事建立的。至于即將到來的技術革命,則可能建立起大數據算法的權威,同時完全推翻關于個人自由的信念。”

之前看到網上有人提到,自己不過是和朋友聊天中提到過電腦包,結果打開淘寶頁面立馬看到了電腦包的推薦。

雖然無法考證事情的真假,但未來,可能你的一切決策都被算法承包了。

打開新聞 app,你會發現,你看到的東西是算法根據你以往的用戶習慣推薦給你的;

聽音樂,算法會從海量的歌曲中為你選出你可能喜歡的風格;

就連看個電影,豆瓣上也會出現“猜你喜歡”的推薦。

當然,有的人覺得大數據、算法也可能幫人們節省了思考決策的成本,但如果再過幾十年,你的健康、擇偶、職業的決策都由算法來決定的時候,你還會甘之如飴嗎?

這并不是危言聳聽。

在未來,你不是你,你是大量的數據的合集,算法會定義你是誰,你喜歡什么,你該怎么選擇。

舉個例子來說,再過幾十年,大數據算法能夠通過生物統計數據流24小時監測我們的健康狀況,早在你感到身體異樣之前,就能診斷出你的問題并給予治療。

但這樣一來,當你抽煙的時候,生物傳感器就會警告你,在你的左肺上監測到了17個癌細胞,你是選擇抽還是不抽?

如果生物傳感器、大數據算法和醫療保險、工作綁定,如果你不理會傳感器的警告,就會面臨醫療保險被取消、被公司辭退的結果,你還會選擇繼續抽煙嗎?

過去,黑人、女人會受到歧視,但這種歧視尚有反抗的對象,受到壓迫的群體可以團結起來發聲。

但未來,你可能面臨的不是性別歧視、人種歧視,而是算法歧視,你根本不知道自己做了什么。

但算法就是根據你留下的“痕跡”判定你沒有資格向銀行申請貸款,即便你走到銀行詢問原因,銀行的工作人員也只能回復你“這是算法做的決策”。

那個時候,你還清楚你反抗的是誰,你能和誰一起聯合申訴嗎?

未來,你是誰并不重要,你的感受、你的思想統統不重要,重要的是,算法認為你是誰。

你存在的價值只是不停投喂“大數據”這頭怪物,然后讓算法決定你的一生該如何度過。

4.未來你面臨的不是階層固化  而是生物分化

“21世紀可能會產生歷史上最不平等的社會。現在,最富有的1%人群已經擁有全球一半的財富。更令人警醒的是,最富有的100人所擁有全球一半的財富,已經超越了最貧窮的的40億人。“

近幾年,階層固化這個詞被屢屢提及,如果將階層之間的邊界比作是城堡的大門,那么如今,城堡的大門正在關上。

寒門出貴子似乎變得越來越難,但依然有很多零背景的人抓住了時代機遇完成了階層上升的動作。

而未來,這樣的事情幾乎不可能發生,人類的演變規律會徹底依照馬太效應(強者更強,弱者越弱)分化。

你應該聽過基因檢測吧?

喬布斯在被確診為胰腺癌后,花了約10萬美元進行了基因檢測,在接受《麻省理工科技評論》采訪時表示:“我要么是第一批以這種方式擊敗癌癥的人,要么是最后一批死于癌癥的人。”

當年喬布斯的醫生斷言他存活超過1年的概率不足10%,但因為基因檢測精準選擇的腫瘤藥物,讓喬布斯多活了七年。

每年得癌癥的人那么多,但是又有多少人能花得起幾十萬的錢做基因檢測及后續的一切治療費用?

如今,不同階層之間的差異僅僅是體現在財富、生活質量上,但在長相、智力、壽命這些方面是相對平等的,精英階層不一定很好看,也不見得比其他人在智力上有多聰明,他們也會老去、死去。

但未來,這種不平等會進一步加劇,隨著生物工程技術的發展,精英階層與大部分人群在長相、身體、智力、壽命之間的差距越來越大。

所以《今日簡史》中才會說:“等到出現了延長生命、讓身體和認知能力再升級的全新療法,而這一切的代價又極度昂貴,可能就是人類整體分裂出生物種性的時刻。

如果富人運用優秀的能力進一步強化自己,而且擁有更多的錢就能買到更強的身體和大腦,那么隨著時間的推移,差異只會越來越大。”

未來人們不再感到焦慮,因為階層固化已經不再是人們擔憂的問題了,人類可能會分裂成兩個群體:一小群超人類,以及絕大多數位于下層而且毫無用途的智人。

生物工程和人工智能的確會造福人類,但真正受益的很可能只是一小撮人類。

一小部分精英階層不僅能夠通過生物工程強化自己的身體,甚至可以改造自己的大腦、延長壽命,所以可能出現的情況是:

精英階層越來越漂亮、聰明、長壽,精英階層和無用階層的差別或許就像如今的現代人和十幾萬年前尼安德特人之間的差別。

也就是說,人類不再分化成不同的階層,而是不同的物種。

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