【9成新】【良好】情感经济

引言

人工智能已经不再是科幻小说中的事物，它已经渗透到我们的日常生活之中，改变了人们寻求和使用信息的方式，并承接了许多原本属于人类的思考任务。每当使用谷歌搜索引擎，或在 Alexa（一家专门发布世界网站排名的网站）上提问时，我们都在与人工智能互动。人工智能正在以某种方式深刻地改变我们的生活方式和工作方式。而讽刺的是，随着人工智能的思考能力越来越强，人类智能（HI）反而不再强调思考的能力，而是倾向于强调感受和人际关系，这将推动“情感经济”的出现。在这种新型经济中，人工智能与人类智能将紧密合作，但前者将负责更多的思考任务，后者将更注重情感。

·人工智能发展的各个阶段

要理解这种新趋势出现的原因，我们就需要考虑人工智能经历的不同发展阶段及其顺序。概括地说，人工智能的智能发展基本经历了三个不同的阶段，即机械的、思维的和情感的。机械人工智能，指的是可以机械化、标准化的机械性或重复性工作。现代汽车产业中占据主导地位的造车机器人，就是机械人工智能的典型例子。机械人工智能是人工智能的“Z简单”层级，但许多分析人员仍然错误地认为，人工智能的潜力仅限于在重复性任务中的发挥。

在人工智能取得显著进展之前，我们仍处于“体力经济”时代，即大多数人都需要从事体力相关的劳动。这种经济在19 世纪的大部分时间里一直占据主导地位。工业革命将初级的人工智能带入了工作场所，开启了人工智能与人类智能相爱相杀的矛盾关系。然而，随着人工智能更多地承担了机械性的工作任务，过去负责这些任务的人被取而代之，随之而来的是，工厂工人、农场工人、矿工和其他类似的体力劳动者、蓝领工人发现自己的技能被淘汰了。机械人工智能带来了“思维经济”，在这种经济形式中，消费者和劳动者都更加重视思考性任务，且从事的体力劳动变得更少。

在一直持续到 2020 年左右的思维经济中，当前的行业特点是，大多以思维任务为主，且人们默认教育的目标就是教会人们如何有效地进行思考。同时，思维人工智能也得到了广泛研究且发展迅速。类似 IBM 的沃森（Watson）等人工智能产品，试图通过承接更多的思考性任务来增强劳动者的能力。但反过来说，这些思维人工智能，也将取代思考性的劳动者，后者需要表现出“更高”的智能水平（即人工智能难以模仿的智能水平），才有可能不被淘汰。换句话说，会思考的人工智能正在取代许多承担思考任务的人类，迫使人类智能更多地关注情感和人际关系。我们将在本书的后续章节中看到，尽管社会向“情感经济”的转变已经初步显现并正在被推进，关于“情感经济”将在何时变得比“思维经济”更重要，我们能够给出的Z佳预估时间是 2036 年。

·情感经济的本质

情感经济，强调人类的情感和同理心。因此，表情符号（emoji）随着情感经济的兴起而诞生和普及也绝非巧合。世界各地的人们，都在追求以更快速且有效的方式来表达情感。哪怕是受教育程度较低，甚至无法准确进行两位数乘法计算的消费者，也能够借助广泛存在的一系列情感符号，便捷地进行交流。过去作为思维机器的人类，如今已经成为专注于情感表达的存在。

在情感经济中，工作的性质也会发生变化。让我们以金融分析师这个职业为例，在情感经济中，这个看似高强度的思维分析工作，实际上正在变得更加注重情感。正如一位资深金融分析师告诉我们的那样，他现在已经把技术性的工作任务交给了人工智能，自己则更专注于客户关系、客户渠道的维护以及服务后的担保。这种朝着情感方向的转变，正在经济社会的各行各业里发生。例如，在过去，客服代表实际上还会接听来自客户的电话，但现在，一些常见的问题已经转由人工智能聊天机器人进行处理。人工客服将处理超出常规范围的问题。因此，我们现在需要的人工客服也越来越少，且所有现存的人工客服都需要进行“技能升级”，专注于涉及判断力、创造力、直觉、情感、同理心和人际关系技巧的任务——这些都是当前的人工智能比较难以完成的任务。

情感经济可能带来的一个结果是，女性在经济中的地位将变得更加重要。这是因为相较于男性，女性整体具备更强的同理心和人际交往能力。当然，这并不意味着男性无法拥有良好的人际关系技能（就像女性同样也可能成为优秀的工厂工人那样）。但就平均水平而言，我们认为女性群体可能会在情感经济中具备更大优势，而这可能导致曾经作为社会主要劳动力群体的男性被淘汰。例如，当能够思考的人工智能终结了体力经济时，许多男性（整体而言更具备体型和力量等方面的优势）都被淘汰了，导致大量的工厂小镇、煤炭之乡和农场中的男性失业。因此，唐纳德·特朗普在挑选美联储的人选时表示，美国经济面临的Z大问题，是男性收入的下降。正如在体力经济让位于思维经济时男性被人工智能取代那样，在情感经济中，女性可能比男性更有优势。

随着职业世界的变化，教育也必须进行变革，只有这样才能跟上时代的步伐。当前，各个阶段的教育都隐含着这样一种假设，即教育就是训练人们的思维能力。但在情感经济中，这未必是正确或必需的能力。如果情感经济中的事业成功取决于个体的情感、同理心和人际关系技能，那么教育就需要向这些能力的培养方面倾斜。如果说当前的教育强调的是数据科学 101（入门），那么未来的课程，或许应该变成“同理心入门”、“情感智能”和“如何与人工智能合作”，等等。当然，我们依然需要少数的知识分子，成为能够与人工智能算法互动的技术专家，但大多数人都会倾向于培养“感性”方面的技能，从而取得更大的人生成就。例如，商业研究课程的录取标准，或许会越来越强调团体经验和人际关系技能，而不再仅仅强调美国研究生入学考试（GRE）或经企管理研究生入学考试（GMAT）的数学成绩等分析智能的参考数据。

而管理领域Z好开始将人工智能和人类智能视为一个团队，并确保二者都能够专注于自身Z擅长的领域。换句话说，人工智能将成为思考的主力军，而人类智能将成为情感的主力军。随着思考任务从人类工作清单中被移除，人类劳动者的工作内容将需要被重新设计，使其更加注重感觉和以人为本。这也将改变填补这些工作岗位的候选人构成——当前填补思维经济工作的“极客”或“书呆子”，可能需要专注于发展更多的人际技能，因为纯粹的分析能力将越来越不受重视。

·超越情感经济之后

我们正在见证情感经济的诞生。不过，当人工智能发展出更优秀的技能，不仅能够发挥创造力，还能发展出情感技能，会发生什么？事实上，目前已经有相当多的研究正在致力于开发创造性的人工智能。而事实上，创意人工智能已经无处不在，尽管在大多数情况下是与人类合作的。例如，现代流行音乐中，通常包含计算机编程的电子元件（如合成器、音序器和鼓机等）。在这种类型的音乐中，人类能够发挥的作用往往仅限于唱歌，有时候，很多歌曲中根本不包含由人类演奏的音乐。换句话说，音乐中Z富有感情的部分——人声，在当今的许多流行音乐中，是硕果仅存的人类元素。

但如果我们就此认为创造力是人类劳动者永远的避风港，可能也是错误的。事实上，现在已经出现完全由计算器创作的音乐作品、散文和诗歌的成功案例，相信日后还会有更多类似的例子。

但论及情感，完全抹杀人工智能的潜力似乎也是愚蠢的。伟大的人工智能先驱艾伦·图灵（Alan Turing）研发了著名的图灵测试，作为测试人工智能的一种方式。在图灵测试中，如果人类观察者无法分辨出人工智能的行为与人类行为之间的区别，就证明人工智能与人类一样。情感型人工智能想要通过图灵测试，需要做到以下两点：（1）准确识别人类的情感；（2）以适当的方式给予情感层面的回应。目前，人们已经在这两个方面进行了积极的研究，因此，取得成功或许只是早晚的问题。谷歌已经联合许多学术研究人员，着手开发从人类的面部表情中读取人类情绪的程序。同样，在聊天机器人方面的研究，也正在致力于开发机器人从语音中识别情绪的能力。

在人工智能如何给予情感层面的回应这一方面，研究也正在积极推进。现在已经有很多的机器人，如奥克兰大学的 BabyX，具备了相当有说服力的情感表达；机器人索菲亚（Sophia），已经被沙特阿拉伯正式认定为合法公民。往更深层次看，一旦情感型人工智能进入成熟阶段，人工智能可能在方方面面打败人类智能。这就是雷·库兹维尔（Ray Kurzweil）提出的“奇点”。届时，人类的可能前景包括要么把人工智能变成人类的仆人（人工智能负责工作，人类负责休闲），要么与人工智能合并（例如，人类变成赛博格，即半机械人），或人类的存在变得无关紧要（例如，人工智能赢得了与人类的战争，战败的人类只能搜刮残羹冷炙）。虽然幻想人类继续掌控人工智能会令人十分欣慰而愉悦，但考虑到人工智能在发展的所有阶段都完全地碾压了人类，出现这样一个美好结果的可能性似乎不大。因此，我们的结论是，超越情感经济之后，人类可能需要面对比情感经济更大的社会颠覆，但值得庆幸的是，我们距离那个节点仍有几十年的时间。

引言

人工智能已经不再是科幻小说中的事物，它已经渗透到我们的日常生活之中，改变了人们寻求和使用信息的方式，并承接了许多原本属于人类的思考任务。每当使用谷歌搜索引擎，或在 Alexa（一家专门发布世界网站排名的网站）上提问时，我们都在与人工智能互动。人工智能正在以某种方式深刻地改变我们的生活方式和工作方式。而讽刺的是，随着人工智能的思考能力越来越强，人类智能（HI）反而不再强调思考的能力，而是倾向于强调感受和人际关系，这将推动“情感经济”的出现。在这种新型经济中，人工智能与人类智能将紧密合作，但前者将负责更多的思考任务，后者将更注重情感。

·人工智能发展的各个阶段

要理解这种新趋势出现的原因，我们就需要考虑人工智能经历的不同发展阶段及其顺序。概括地说，人工智能的智能发展基本经历了三个不同的阶段，即机械的、思维的和情感的。机械人工智能，指的是可以机械化、标准化的机械性或重复性工作。现代汽车产业中占据主导地位的造车机器人，就是机械人工智能的典型例子。机械人工智能是人工智能的“Z简单”层级，但许多分析人员仍然错误地认为，人工智能的潜力仅限于在重复性任务中的发挥。

在人工智能取得显著进展之前，我们仍处于“体力经济”时代，即大多数人都需要从事体力相关的劳动。这种经济在19 世纪的大部分时间里一直占据主导地位。工业革命将初级的人工智能带入了工作场所，开启了人工智能与人类智能相爱相杀的矛盾关系。然而，随着人工智能更多地承担了机械性的工作任务，过去负责这些任务的人被取而代之，随之而来的是，工厂工人、农场工人、矿工和其他类似的体力劳动者、蓝领工人发现自己的技能被淘汰了。机械人工智能带来了“思维经济”，在这种经济形式中，消费者和劳动者都更加重视思考性任务，且从事的体力劳动变得更少。

在一直持续到 2020 年左右的思维经济中，当前的行业特点是，大多以思维任务为主，且人们默认教育的目标就是教会人们如何有效地进行思考。同时，思维人工智能也得到了广泛研究且发展迅速。类似 IBM 的沃森（Watson）等人工智能产品，试图通过承接更多的思考性任务来增强劳动者的能力。但反过来说，这些思维人工智能，也将取代思考性的劳动者，后者需要表现出“更高”的智能水平（即人工智能难以模仿的智能水平），才有可能不被淘汰。换句话说，会思考的人工智能正在取代许多承担思考任务的人类，迫使人类智能更多地关注情感和人际关系。我们将在本书的后续章节中看到，尽管社会向“情感经济”的转变已经初步显现并正在被推进，关于“情感经济”将在何时变得比“思维经济”更重要，我们能够给出的Z佳预估时间是 2036 年。

·情感经济的本质

情感经济，强调人类的情感和同理心。因此，表情符号（emoji）随着情感经济的兴起而诞生和普及也绝非巧合。世界各地的人们，都在追求以更快速且有效的方式来表达情感。哪怕是受教育程度较低，甚至无法准确进行两位数乘法计算的消费者，也能够借助广泛存在的一系列情感符号，便捷地进行交流。过去作为思维机器的人类，如今已经成为专注于情感表达的存在。

在情感经济中，工作的性质也会发生变化。让我们以金融分析师这个职业为例，在情感经济中，这个看似高强度的思维分析工作，实际上正在变得更加注重情感。正如一位资深金融分析师告诉我们的那样，他现在已经把技术性的工作任务交给了人工智能，自己则更专注于客户关系、客户渠道的维护以及服务后的担保。这种朝着情感方向的转变，正在经济社会的各行各业里发生。例如，在过去，客服代表实际上还会接听来自客户的电话，但现在，一些常见的问题已经转由人工智能聊天机器人进行处理。人工客服将处理超出常规范围的问题。因此，我们现在需要的人工客服也越来越少，且所有现存的人工客服都需要进行“技能升级”，专注于涉及判断力、创造力、直觉、情感、同理心和人际关系技巧的任务——这些都是当前的人工智能比较难以完成的任务。

情感经济可能带来的一个结果是，女性在经济中的地位将变得更加重要。这是因为相较于男性，女性整体具备更强的同理心和人际交往能力。当然，这并不意味着男性无法拥有良好的人际关系技能（就像女性同样也可能成为优秀的工厂工人那样）。但就平均水平而言，我们认为女性群体可能会在情感经济中具备更大优势，而这可能导致曾经作为社会主要劳动力群体的男性被淘汰。例如，当能够思考的人工智能终结了体力经济时，许多男性（整体而言更具备体型和力量等方面的优势）都被淘汰了，导致大量的工厂小镇、煤炭之乡和农场中的男性失业。因此，唐纳德·特朗普在挑选美联储的人选时表示，美国经济面临的Z大问题，是男性收入的下降。正如在体力经济让位于思维经济时男性被人工智能取代那样，在情感经济中，女性可能比男性更有优势。

随着职业世界的变化，教育也必须进行变革，只有这样才能跟上时代的步伐。当前，各个阶段的教育都隐含着这样一种假设，即教育就是训练人们的思维能力。但在情感经济中，这未必是正确或必需的能力。如果情感经济中的事业成功取决于个体的情感、同理心和人际关系技能，那么教育就需要向这些能力的培养方面倾斜。如果说当前的教育强调的是数据科学 101（入门），那么未来的课程，或许应该变成“同理心入门”、“情感智能”和“如何与人工智能合作”，等等。当然，我们依然需要少数的知识分子，成为能够与人工智能算法互动的技术专家，但大多数人都会倾向于培养“感性”方面的技能，从而取得更大的人生成就。例如，商业研究课程的录取标准，或许会越来越强调团体经验和人际关系技能，而不再仅仅强调美国研究生入学考试（GRE）或经企管理研究生入学考试（GMAT）的数学成绩等分析智能的参考数据。

而管理领域Z好开始将人工智能和人类智能视为一个团队，并确保二者都能够专注于自身Z擅长的领域。换句话说，人工智能将成为思考的主力军，而人类智能将成为情感的主力军。随着思考任务从人类工作清单中被移除，人类劳动者的工作内容将需要被重新设计，使其更加注重感觉和以人为本。这也将改变填补这些工作岗位的候选人构成——当前填补思维经济工作的“极客”或“书呆子”，可能需要专注于发展更多的人际技能，因为纯粹的分析能力将越来越不受重视。

·超越情感经济之后

我们正在见证情感经济的诞生。不过，当人工智能发展出更优秀的技能，不仅能够发挥创造力，还能发展出情感技能，会发生什么？事实上，目前已经有相当多的研究正在致力于开发创造性的人工智能。而事实上，创意人工智能已经无处不在，尽管在大多数情况下是与人类合作的。例如，现代流行音乐中，通常包含计算机编程的电子元件（如合成器、音序器和鼓机等）。在这种类型的音乐中，人类能够发挥的作用往往仅限于唱歌，有时候，很多歌曲中根本不包含由人类演奏的音乐。换句话说，音乐中Z富有感情的部分——人声，在当今的许多流行音乐中，是硕果仅存的人类元素。

但如果我们就此认为创造力是人类劳动者永远的避风港，可能也是错误的。事实上，现在已经出现完全由计算器创作的音乐作品、散文和诗歌的成功案例，相信日后还会有更多类似的例子。

但论及情感，完全抹杀人工智能的潜力似乎也是愚蠢的。伟大的人工智能先驱艾伦·图灵（Alan Turing）研发了著名的图灵测试，作为测试人工智能的一种方式。在图灵测试中，如果人类观察者无法分辨出人工智能的行为与人类行为之间的区别，就证明人工智能与人类一样。情感型人工智能想要通过图灵测试，需要做到以下两点：（1）准确识别人类的情感；（2）以适当的方式给予情感层面的回应。目前，人们已经在这两个方面进行了积极的研究，因此，取得成功或许只是早晚的问题。谷歌已经联合许多学术研究人员，着手开发从人类的面部表情中读取人类情绪的程序。同样，在聊天机器人方面的研究，也正在致力于开发机器人从语音中识别情绪的能力。

在人工智能如何给予情感层面的回应这一方面，研究也正在积极推进。现在已经有很多的机器人，如奥克兰大学的 BabyX，具备了相当有说服力的情感表达；机器人索菲亚（Sophia），已经被沙特阿拉伯正式认定为合法公民。往更深层次看，一旦情感型人工智能进入成熟阶段，人工智能可能在方方面面打败人类智能。这就是雷·库兹维尔（Ray Kurzweil）提出的“奇点”。届时，人类的可能前景包括要么把人工智能变成人类的仆人（人工智能负责工作，人类负责休闲），要么与人工智能合并（例如，人类变成赛博格，即半机械人），或人类的存在变得无关紧要（例如，人工智能赢得了与人类的战争，战败的人类只能搜刮残羹冷炙）。虽然幻想人类继续掌控人工智能会令人十分欣慰而愉悦，但考虑到人工智能在发展的所有阶段都完全地碾压了人类，出现这样一个美好结果的可能性似乎不大。因此，我们的结论是，超越情感经济之后，人类可能需要面对比情感经济更大的社会颠覆，但值得庆幸的是，我们距离那个节点仍有几十年的时间。

人工智能全面进驻人类生活的几百年里，人类智能的世界发生了巨大的变化，生产、消费等各个环节都产生了新的特征。作者以人工智能的发展作为线索，梳理经济社会发展的进程。并以此为背景，引申出新的经济时代可能发生的工作性质、教育体系、女性地位、消费方式等的变化。

伴随着人工智能的发展，人类社会走过了体力经济时代，正在经历思维经济时代，并已经显露出情感经济的特征。在情感经济时代，随着机器被训练着开始“思考”，过去需要人类智能的许多任务现在都通过人工智能实现了自动化。然而，注重情感或情绪体验的工作却仍难以实现自动化，所以情感经济的本质就是强调“情商”和“同理心”。这一时期，人类工作中技术性的部分慢慢淡化，情感向的技能将进一步升级。

人类对于人工智能的开发仍在继续，伴随而来的担忧和争议也将一直存在。如果人工智能进一步产生情感，打破人类在创造力、共情力领域的“垄断优势”；如果机器全面压制人类智能的“奇点”真的到来……人类未来要去向何方，人机共生的伦理困境如何突破，都是不可逃避的问题。