從遠古時代的狩獵采集，到農(nóng)耕文明的春耕秋收，再到工業(yè)社會的流水線生產(chǎn)，每一次技術革新，都讓“職業(yè)”有了新的定義，也引發(fā)了人們對人力資源的新的認知。世界銀行發(fā)布《2019年世界發(fā)展報告：工作性質(zhì)的變革》，就新科技特別是人工智能對未來就業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展的影響進行了深入探討。
傳統(tǒng)職業(yè)被人工智能替代，早已不是科幻小說的情節(jié)。例如無人駕駛就讓卡車司機顧慮重重，不少擁有清晰評估標準、工作業(yè)績可衡量的職業(yè)也面臨機器換人的可能。一份報告顯示，到2033年，美國將會有47%的工作被人工智能取代，其中比例最高的就是電話營銷、保險業(yè)務員、運動裁判等。甚至微軟機器詩人“小冰”還出版了詩集，盡管眾人對其作品所見不一，但說明如寫詩、作曲這類依賴靈感的創(chuàng)造性工作，也正在受到人工智能的挑戰(zhàn)。
人工智能在各領域開花結(jié)果，科技進步帶來的系統(tǒng)躍遷和資源重組并不以人的意志為轉(zhuǎn)移。但隨之而來的問題是：智能時代，怎樣不被機器打敗？馬克思關于機器使工人失業(yè)的擔憂是否會成為現(xiàn)實？面對“人類命運之問”，了解是溝通的前提，理念是實踐的先導，更新教育和職業(yè)觀念是當務之急。
在基礎教育領域，有人建議在中學開設人工智能課程，讓學生獲得第一手的人機交互操作經(jīng)驗。其彰顯的教育理念，正是倡導數(shù)據(jù)讀寫和動手實踐，弱化簡單記憶與復制。事實上，從兒童早教到高等教育，從技能培訓到成人教育，學習人工智能都將成為必備的技能。有人說：要在人類DNA中編入終身學習的代碼，學會與機器人“相處”，正是不斷跟進科技前沿、不斷更新知識體系、時刻準備應對變化的表現(xiàn)。
學習、掌握高級技能就能更好地利用新技術契機，適應工作性質(zhì)變革。反過來說，新技術也是職業(yè)迭代轉(zhuǎn)型的催化劑。如著名的達芬奇手術系統(tǒng)，讓機器人操作切割、電燒等手術，而醫(yī)生憑借抽象感知、運籌決策能力，在遠程控制終端隨時指導和干預。人機協(xié)作，取長補短，既釋放了醫(yī)生的心理壓力，也提高了手術的精準性與穩(wěn)定性。歸根結(jié)底，機器人無法掌握的技能，其價值持續(xù)攀升，人們理應做大做強“優(yōu)勢項目”；另一方面，人與機器人合作的技能愈發(fā)重要，機器人做人的千里眼、順風耳，人做機器人的指揮官、把關者，或許是未來的常態(tài)。
把吸納新知當作燃油，將終身學習視為引擎，開掘職業(yè)發(fā)展新動力需要這樣的堅持。當新一代人工智能在全球范圍內(nèi)蓬勃興起，只有搞懂人工智能的底層邏輯，理解數(shù)據(jù)算法的本質(zhì)規(guī)律，才能在工作中掌握主動，構(gòu)建跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟形態(tài)，實現(xiàn)人機共舞。
《 人民日報 》（ 2019年02月11日 05 版）
