昨天AlphaGo第一盤棋戰勝了李世石，激起了各種「機器超越人類，科幻小說將成真」的討論。特別有趣的是有人揣測AlphaGo下面會不會故意輸下幾盤棋，以免人類起疑心，阻擋了它統治人類的野心。其實，雖然機器在邏輯分析推算方面，能力會遠超人類，但是依然是屬於人類操控的工具 。AlphaGo這類的「人工智慧」機器真正可能帶來的危機，不是奴役人類，而是讓人類喪失鬥志，無所事事。
有些人描述AlphaGo是「和人用一樣的方式思考，但是比人的速度快無數倍」。這麼說並不精確。AlphaGo確實比人快無數倍，但是AlphaGo的思考只能說是「被人的大腦啟發」，而非和人類思考一樣。AlphaGo是一個能自我學習的深度學習，經過專家的調節，它可以在任何能夠純憑邏輯分析推算的問題上，把人類遠遠拋在背後。機器速度會越來越快，學習能力會越來越強，數據會越來越多。
基於深度學習的人工智慧將帶來什麼改變呢？我們將看到無數的商機和產品，能夠解決問題、拯救生命、產生巨大的商業和用戶價值。未來， 自動交易能得到更高的投資回報和風險比例，自動診斷+基因排序會達到個性化精準醫療，推薦引擎將能推薦你最可能會買的產品、想吃的菜，想認識的人。在擁有大數據+大計算+專家調節的領域，就不必再跟人類相比了，因為人類根本差的太遠了（就像沒有人能打敗搜索引擎一樣）。
這些技術可能輔助專家，也可能取代專家。非專家的工作者很多將會面臨失業。未來十年，大部分今天的人類工作可被機器取代。機器將取代許多的護士、記者、會計、 教師、股理財師等工作。任何帶有「助理」、「代理」或「經紀」等字樣的職位都很可能被取代。 這些機器不需要薪水，只需要供電和網路，就會一年365天，一天24小時「上班」。這些機器將幫助我們創造世界上大部分的財富。
雖然這些機器確實很「聰明」，而且又高效、勤奮、低廉，但是他們並不「人性化」，只是冷冰冰的機器和工具。比如說，AlphaGo第一場就戰勝了李世石，但是它並不會感到高興，也不會理解我們對於它的討論。甚至，它說不上這局棋是怎麼贏的。因為，它的思考雖然周密，但是它不懂「贏了有什麼感受？」， 也不懂「為什麼圍棋好玩」，更不懂「人為什麼要下棋？」，甚至連「你今天怎麼贏的？」都說不上。今天的機器完全無法理解人的情感、喜怒哀樂、七情六慾、信任尊重、 價值觀等方面 。對於人文藝術、美和愛、幽默感，機器更是絲毫不懂。有位元AI研究員做了一套研究幽默感的系統，然後輸入了一篇文章，這個系統看了每句話，都說「哈哈」！ 今天的機器連個兩歲小孩都不如。對人工智慧的研究者，這應該是一大未來的挑戰。
所以，今天這些機器僅僅是我們的工具，會為我們創造價值。至少今天，我們不必擔心人工智奴役我們（不過要盯好擁有機器學習+大數據的公司，別來作惡傷害用戶）。那我們該擔心什麼呢？這些強大的機器，將帶來人類能否度過有史以來最大的“下崗潮”。這次的「機器取代人類」將遠超過去的工業革命和信息革命。不過，「下崗」還不是最可怕的， 因為這些機器會產生巨大的商業價值，養活著這些下崗者，進而養活著人類。人類最應該擔心的是：一旦當機器供養著人類，人類達到了馬斯洛需求的基本需求，人類真的還會有動力去追求更宏偉的目標，自我實現嗎？還是會醉生夢死、無所事事地或者？
（未來機器養活無所事事的人：真實的危機）
面對這個擔心，我們應該：
- 關注啟發式教育，用互動式教育啟發孩子對學習的興趣和效率。AlphaGo願意跟人類學習，我們當然也要善用最善於分析，最博學的機器。善於學習，樂於學習的孩子，是不會醉生夢死的。
- 正視發育右腦的學科領域，平衡文理。塞翁失馬，焉知非福？機器超越人類的左腦（工程邏輯思維），也許就是要人類從過去幾十年重視理工，傾斜回來，花更多的精力在機器不擅長的右腦，例如： 文學詩歌、藝術音樂、電影話劇、文創設計、工匠之美、宗教哲學、溝通情商。這不是說就不要學理工了，而是說應該讓適合理工，愛好理工的人學理工，適合人文，愛好人文的人學人文。我們應該平等看待文理，並且鼓勵發展文理雙全的人才。
- 鼓勵有上進心的年輕人挑戰自己，孜孜以求，成為專才。不要把時間浪費在「安穩」但是重複性的工作上，而要 以「成為某個特殊又有用領域的最頂尖人才」為目標，為己任。
本文獲李開復授權轉載。