AI 也有性别歧视？别用人类的劣根性来揣测TA们

在新的大时代来临、社会剧烈变革的时候，各种言论、揣测或者担心总是层出不穷。从二百多年前的工业革命开始到今天，我们看到的各种已经习以为常的事物，几乎都引起过人类社会巨大的担忧，恐慌，甚至是歧视，例如，汽车、火车、飞机、电、互联网。站在上帝视角的我们，自然知道这些是无稽之谈。

但当我们身处变革中的时候，却依然犯着几百年来无数次重复的错误。

9月26日，百度创始人李彦宏与国际货币基金组织（IMF）总裁拉加德在第二届彭博全球商业论坛上展开对话。

这是一场颇有干货的讨论，Robin提出了未来可能堪比机器人三原则的理论。但很可惜，舆论更加关注的是拉加德的一个“入门级”问题，并随即引发了关于“AI歧视女性”的标签。

拉加德指出的是，研究表明，技术进步可能会减少大约2600万个工作岗位并对女性造成不成比例的伤害——因为大部分重复性工作是由女性在完成。

如果这个问题，不是IMF总裁提出来的，如果回答者不是目前AI领域领军企业的创始人，大概不会有这么大的波澜。不过也正是籍由这样的问题，能够消弭一些大众对人工智能的恐慌心态——如果大众有好好听李彦宏的回答的话。

AI不是人，不会有人的劣根性

汽车的出现和普及，让马车退出的历史舞台，马车夫基本都是男性，那是否意味着，汽车是否天生有着对男性的性别歧视？

大概不会有人这么想，但把汽车换成AI，就成了各种新闻标题——历史总是在不经意间重复，自诩为受过高等教育的我们，无意间成为了一百年前，立法限制汽车上路的愚人。

 

本质上这是一个有逻辑漏洞的问题：在可见的数据中所体现的，可预见的技术进步减少了工作岗位，工作岗位大部分是女性。但重复劳作的工种由女性主要承担，并不是技术或者人工智能的错误。众所周知，因为父系社会的特性，女性在现代社会要承担更多抚育孩子、照顾家庭的责任，造成就业机会的性别失衡，男性更能在职场获得更多资源和机会，而女性更多流入到相对低级的重复型工作中。这是整个人类社会的问题。

其次，这种忧虑只看到了技术进步和AI化的皮毛，AI对人类社会的改造是全方位和深入的，2600个岗位的消失，是目前AI的能力，只能做到解决最简单的重复劳作。这种改造将深入到社会的方方面面，就像马车被汽车取代，受影响的不仅仅是车夫，还有马车生产整个链条的各行业，马车轮胎如果不转型为汽车轮胎，那被淘汰也是被历史抛弃。AI最初取代的2600万个岗位后面，是未来2.6亿个，26亿个岗位，都有可能被取代。

但更重要的是，AI的变革极大激发了生产力，创造出更多的新岗位。这种变化和升级，大概只有工业革命时代，将大众从土地耕作中解放出来（技术进步带来的产能提升、规模化，不需要那么多人耕地了），进入到工厂和各种新型的产业中，这种剧变可以比拟。例如，就在40年前，多少现在电脑和互联网的工作依然由人来完成，但40年前，何曾有程序员、产品经理、新媒体运营等等全球数亿的相关工作岗位？

变革已经开始，我们应该做什么

其实我们每一个人，或多或少，未来都会被AI技术的不断进步所影响。毕竟2600万工作岗位的取代，是近在眼前了。拉加德之所以将这个问题抛给李彦宏，也是因为在目前全球的AI实力榜上，百度是在头部的不可忽视的公司，而掌舵者的态度，很大程度上，会指明这场变革的方向，以及可以给出有效的建议。

其实在此前的世界人工智能大会上，Robin已经给出了部分答案，对企业来说，应该进行AI化：“一个真正的‘AI化公司’应该是三维一体的――它必须具备AI的思维，拥有AI能力，并且能够遵循AI伦理。”某种程度上，包括2600万高重复性岗位的员工，所有人，都必须接入到智能时代的思维——这并不是说我们必须懂得AI技术的原理，只需要知道AI技术的应用，可以做到什么，就像移动互联网普及的时候，如果不懂、不用智能手机，大概率上很多新产生的基础性工作都无法完成：例如外卖送餐员、家政服务。

而在给普通人的建议之上，更重要的是，对于正在到来的AI时代，AI伦理四原则，则更能产生指导性的深远影响：最高原则是安全可控；AI的创新愿景是促进人类更加平等的获得技术能力；AI存在的价值教人学习，让人成长而不是取代人，超越人！AI的终极理想，为人类带来更多的自由和可能！

其实早在类人型机械（我们现在还称之为机器人）出现之前，人类就对文学作品中的机器人感觉到恐慌，1940年代，科幻作家阿西莫夫的机器人三原则被人们熟知，成为科幻作品的经典规则之外，甚至影响到现实社会，被认为是未来机器人制造的重要准则。

本质上，人工智能的影响力，要大于机器人产业，其理论上的破坏力，也非常让人忌惮。给野蛮生长的人工智能技术研究制定方向、设立准则（未来可能将其作为基础代码强制写入程序？），不仅圈定了AI积极的发展方向，更是给予全人类的信任保障。简单的说，AI的价值是，在安全的基础上，帮助人类。

这个定义，简单明了说明了人工智能的价值和未来方向，如何落地实现，是需要领跑者和政策制定者，共同考虑的事情。不过可以放心的是，根据AI的发展程度来看，我们依然有足够的时间去规范它。

作者  Itlady