不会被机器替代的人：智能时代的生存策略 [Humans Are Underrated] 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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产品特色

内容简介

当机器越来越聪明，如何成为不被机器替代的少数人？
人工智能飞速发展，人类会在哪些方面做得比计算机更好？

计算机能够比人类更好地驾驶汽车，比法律专家更准确地预测法院的裁决，计算机更善于面部识别，计算机操控的机器人奔波于办公室和工厂，甚至完成外科手术更快捷、更可靠、更省钱，当这一切来临时，人类的希望何在？
不难想象一个噩梦般的场景：计算机接管了大部分当前需要花钱雇人完成的工作。诚然，我们仍然需要高层决策人员和计算机开发人员，但是，这些工作不足以满足劳动人口的工作需求，或者不足以提高所有人的生活水准。上百万人将会输给机器，被机器所取代吗？这个无可逃避地问题正在对商业、教育，经济以及政策产生越来越大的影响。
畅销书《天才源自刻意练习》作者，解释了经济活动中有价值的技能是如何发生历史性变化的。在未来，我们获取成功所必需的技能，不再是技术性的、通过课堂传授获得的左脑型技能，尽管在以往的经济发展中，工人的确需要掌握这些技能。正好相反，在强大的驱动力之下，我们彼此互助共同完成任务，人类的优势来自深层、根本的人类技能——同理心、创造力、社会敏感性、讲述故事、幽默、建立人际关系，以及比逻辑叙述更强有力地自我表达。这是我们创造经久不衰的价值，而不被科技所取代的方法，更是我们天生具有的技能。
这些高价值技能可以带来巨大的竞争优势——更专一的客户、更强大的文化、更具颠覆性思想以及更高效的团队。尽管，许多人认为这些技能是人的内在特质，“他真是个善于和人打交道的人”， “她天生富有创造力”， 但实际上，这些技能是可以培养的，很多远见卓识的组织已经开始培养了。例如：
? 克利夫兰医疗中心——高度重视对医生和其他雇员的同理心培训，以此提高病人的疗效，从而降低医疗费用；
? 美国陆军——进行军事训练革命，聚焦人际交流能力，使部队更加强大，在真实的战斗任务中取得了巨大成功；
? 斯坦福大学商学院——彻底修订课程，突出人与人之间的交往，以培养人际交往技能。
随着科技的进步，我们关注的焦点不应该是如何在计算机能胜任的工作中击败它，否则，我们必然会输掉比赛。相反，我们应该发展根本的人类技能，教导孩子不仅要重视科技，更要丰富人际交往经验。只有这样，孩子们才会因之成为不会被机器替代的人。科尔文证明，人类拥有成就伟大所必需的技能，其程度远远超过我们的想象。

作者简介

杰夫·科尔文 Geoff Colvin
《财富》杂志资深编辑，美国广受尊敬的新闻记者，《财富》全球论坛金牌主持人，经常举办讲座，而且议题广泛。他常做客电视节目，也是CBS（哥伦比亚广播公司）无线电台节目主持人，每周听众高达700万人。科尔文还是颇受欢迎的演说家，应邀在全球发表过数百场演讲。

精彩书评

在这个机器横行的时代，科尔文这本书给我们带来了一点温暖，更带来了一种尖锐思考。中国科普人士都爱嘲讽感性赞美理性，而科尔文提醒我们，“理性”机器就能做到，也许未来“感性”——如果你知道怎么运用的话——更值钱。
——万维钢，科学作家，在“得到”App设有专栏《精英日课》

本书强有力地阐述了科技在影响人类生活，以及应对当今社会重大挑战所具有的优势和局限，正如科尔文所说，我们需要的是具人性化品质的人。书中对人性自身持久潜力的描绘，振奋人心。
——保罗·波尔曼，联合利华CEO

机器从事机械性工作的能力变得越来越强大，并且冷酷无情。人际关系技能即无可替代的人类交往技能，仍将比以往任何时候都更有价值。该书是一部非常重要、高度实用、令人振奋的著作。
——马丁·索雷尔爵士，WPP集团CEO

科尔文通过一系列实例研究，凭借深刻的洞察力，清晰无误地展示出，不论未来引导我们走向何方，情感智力都是有价值的人类技能之一，人性因素仍将具有区分作用。
——安德鲁·N·利弗里斯，陶氏化学公司董事长兼CEO

关于如何应对智能机器的出现与劳动性质的变化，杰夫·科尔文的观点新颖，充满智慧，启迪心灵。
——多米尼克·巴顿，麦肯锡公司全球总裁


公司领导人常说，人才至上。他们必须言行一致，真正的创新才能实现。
——罗伯特·格雷费尔德，纳斯达克CEO


《不会被机器替代的人》一书文笔优美，探讨问题深入，是我读过的极其富有创造性和洞察力的管理著作，成果斐然！
——多丽斯·柯恩斯·古德温，历史学家，普利策奖得主

目录

序言 有些事儿我们不想让机器干（万维钢）

第一章 计算机比人类自身发展更快
梦魇般的未来？ / 005
第二章 评估挑战
新怀疑论者 / 016
当代的鲜明经济特征 / 018
劳动者的第四个重大转折点 / 022
也许律师不如计算机聪明 / 024
不会卡壳、不知疲倦、不会醉酒的作家 / 027
机器人的触觉 / 029
计算机能看穿你的谎言 / 032
第三章 人类天性的惊人价值
大脑的真正功能 / 046
不要问计算机不能做什么 / 050
一个更佳的策略 / 052
不只是理论 / 054
思维的价值到底有多大 / 056
从知识型劳动者转向关系型劳动者 / 058
军队发现了“人类领域” / 060
精彩表现的新含义 / 063
第四章 为什么人类需要的技能在衰退
社交技能的供给在缩水，需求在增大 / 071
人类的认知与虚拟生活 / 072
社交媒体糟糕的负面作用 / 076
当面交谈的惊人力量 / 078
我们可以扭转局势 / 081
第五章 21世纪关键的技能
为什么雇主极其需要同理心 / 087
虽不理性，但却强大 / 090
同情他人以求得生存 / 092
价值更高，但越来越难得 / 097
恢复“萎缩的肌肉” / 099
医生怎样发现了曙光 / 101
你并不理解 / 104
真正的同理心是一种技能，而不是特质 / 106
第六章 来自战场的同理心训练经验
不是战斗机之间的比拼，而是飞行员之间的较量 / 113
戈尔曼上将传福音 / 116
与内部敌人战斗 / 120
为何所有组织都需要开展任务后检视 / 124
首场真实世界的检验 / 125
东73 战役 / 128
数字化巡礼的开始 / 131
训练会话，而非格斗 / 133
关于团队获得成功的新见解 / 136
第七章 团队的力量所在
为何团队变得日益重要 / 143
团队智力的发现 / 145
成功团队内部到底发生了什么？ / 149
研究成果应用于实践 / 150
团队在网络合作中失去的东西 / 152
比经济学更强大 / 155
奇迹为何会出现 / 159
为什么团队需要时间 / 161
第八章 故事的非凡力量
我们需要听各种故事 / 171
为什么我们被故事惊呆了 / 174
故事引发了“神经耦合” / 178
怎样绞尽脑汁 / 179
讲述就是记忆 / 181
为什么美国国防部高级研究计划局正在研究故事 / 183
比已知的力量更强大 / 185
第九章 人类创新与创造的本质
计算机变得越来越善于创造 / 193
为何高价值的创造性仍将属于人类 / 195
要想创新，就要交流 / 197
没有信任，就不可能有创造力 / 200
距离的平方之规则 / 202
创造力中的人性成分变得更大了 / 206
第十章 这是女性的世界？
先天的差异是真实存在的——而且有利于女性 / 213
共情者完胜系统思考者 / 215
扫视完胜聚焦 / 217
两种消除女性优势的方法 / 220
经验如何保持赛场的平衡 / 223
第十一章 在人性领域取得胜利
不要在一起浪费时间 / 231
信息科技可以施以援手，信不信由你 / 235
公司如何培养高价值技能 / 240
识别胜利者和失败者 / 246
创造美好的新生活 / 249
致 谢 / 253

精彩书摘

梦魇般的未来？

科技的发展日新月异，未来将是多么可怕不难想象！有很多工作，功能强大的计算机比人工做得要更好。诚然，高层决策和更智能的计算机的研发仍然需要人类完成，但是，我们无须为了保障大量劳动年龄的人有工作可干，或为了提高劳动者的生活水准而雇用大量的劳动力。因此可以预料，未来数以百万的人会因输给机器而惨遭淘汰，无望地为生计苦苦挣扎。
实际上，我们很快会看到，诸多证据表明，科技的进步的确对高居不下的失业率、迟缓的工资增长以及大学毕业生被迫选择根本无须本科文凭的工作等问题有着明显的影响。如果科技真的是造成这些问题的根本原因，那我们的悲惨前景不容忽视。
但是，这种梦魇般的前景并非无法避免。很多人饱受失业之苦，还有更多人即将遭此苦难，但实际上并不一定如此。我们要看清现实，那就是工作的性质正在改变，对于经济发展有价值的技能也在改变。这种历史性的变革，曾经发生过几次，其中广为人知的是工业革命。每一次变革，那些看不清变革形势、拒绝接受变革的人就被淘汰了。而那些支持者起码能够获得大幅提高生活水平的机会。这次也不例外。
尽管我们以前曾经历过这种变革，但是，每一次变革中，劳动发生变化的方式并不相同，而这一次的变化比以往任何一次都要大得多。过去三百年里，经济发展所需要的，是劳动者从课堂中所学、与左脑功能相联系、技术性较强的技能，而将来，这些不再是有价值的技能，虽然它们将依然重要，但重要并不等于有价值。技能正在商品化，因而不再构成竞争优势。新的高价值技能将会来自人类的本质属性，这是人类独有的技能：感知他人的思想与情绪、团队合作、建立人际关系、共同解决问题、比逻辑表达更有效地表达自己，这些技能和过去经济发展中有价值的技能有根本性差异。与以往的变革不同，这次变革不仅会给我们的工作生活带来经济回报，而且会使我们的情绪更加丰富、更加愉悦。
走向这样的未来，第一步是转变思维方式。我们不应该致力于在计算机所能做的工作中击败它，那样我们会输掉比赛。我们更不能窃喜于能够胜任计算机做不了的工作，因为计算机的功能日益强大。
计算机功能的持续发展，仅仅是摩尔定律的体现，正如几十年来我们所看到的一样。然而，对于这样一个简简单单的发展趋势，我们往往很难理解其含义。世界上大部分的物体在长大、变老以后，增长速度就开始减缓。要找证据的话，就对着镜子看看自己。对于其他有生命的物体，不论是个体还是群体，也都一样，从原生动物到鲸鱼，所有物体都会停下成长的脚步。组织机构也一样，一个刚刚成立的小公司很容易实现100%的年增长率，而对于财富排行榜上的世界500 强，要实现5%的增长需要经过艰辛的努力。
科技却不受此限制，能够永续发展。索尼公司的第一款晶体管收音机，在广告宣传中只有衣服口袋那么大，但其实际尺寸要大得多，为此公司特意为其销售人员定制了有特大号口袋的衬衫，而一个收音机有5 个晶体管。英特尔公司新型的芯片只有大拇指指甲盖那么大小，却装有50 亿个导体，而且很快就会被装有100 亿个导体的芯片替代。虽然，当今的信息科技系统的功能已经非常强大，但在未来两年内，其功能还会翻上一番。摩尔定律终将结束，而持续发展的科技仍将保持高效，越来越完善的计算程序使计算机的功能得以成倍增长，发展速度比硬件更快。拒绝承认科技的飞速发展似乎是不明智的。
想想所有实现翻一番增长的事物吧。不止是计算能力的提高，所有与计算能力发展紧密相关的专业的功能每两年都会翻一番。过去，进步意味着一个装置从5 个晶体管发展到10 个晶体管，这样的进步对世界的改变并不大。现在，进步意味着一个小小的芯片从50亿个晶体管发展到100 亿个，再到200亿个，然后到400亿个——在短短6 年里实现三个翻一番——进步之快，已经超出我们的想象。
这是因为，计算机的发展不同于世界上任何其他事物，超越了自然成长速度。对于人类而言，学习犹如成长，随着时间的推移逐渐变得越来越艰难。我们学习新技能的时候，例如，学习怎样握高尔夫球杆的姿势，或者学习如何稳稳地转动方向盘，刚开始学习速度总是很慢，当我们逐渐掌握了技巧，进步速度就会快很多。其后，进步速度又会缓慢下来。大部分人很快就能达到自己能够达到的高水平。虽然通过不懈的努力，我们的技艺可以精益求精，但是每一次所能取得的进步会比前面的进步小很多。
信息科技恰恰相反。在计算能力翻一番意味着晶体管数量从5 个增加到10 个的时候，设备只是比以前多了5个晶体管的计算能力。经过多次翻番式的发展，如今，翻一番意味着设备增加50亿个晶体管的计算能力，而下一次翻番，则意味着增加100 亿个晶体管的计算能力。
人类技能的增速越来越缓慢，而计算机功能的增速却越来越大。
我们面临着一个显著而严峻的问题。科技越来越发达，每两年取得大踏步发展，势不可挡，那么人类未来的高价值技能将会是什么？——对我们和我们的子孙有价值的工作是什么？立于不败之地的公司应具备什么样的能力？强国有哪些特征？说得直白一点，人类在哪些方面能胜过计算机？

前言/序言

有些事儿我们不想让机器干

（万维钢，科学作家，在“得到”App设有专栏《精英日课》）

在即将到来人工智能时代，人到底应该怎么办，怎么做才能不把工作输给机器人，现在已经是一个热门话题。谈论这个问题有两个危险。

第一个危险是你可能会低估人工智能。我曾经在《万万没想到》这本书里说，计算机下国际象棋厉害，但是面对复杂度高得多的围棋就不行了，所以人应该如何如何……我这个说法其实是当时人们的共识——结果我的书出来还不到两年，AlphaGo就赢了李世石和柯洁。现在人工智能的围棋水平比人类至少高出一个段位。我后来收到好多次读者来信说你的书得改了。

第二个危险是你可能会低估人。2012年，麻省理工学院的两个管理学教授，埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和安德鲁·麦卡菲（Andrew McAfee）出了一本书，叫《与机器竞赛》（Race against the machine），从经济学的角度，把人工智能取代人类工作这个问题严肃地摆在世人面前。他们2016年又出了第二本书，叫《第二次机器革命》（The second machine age），说了类似的意思，这本书还被人为是近年以来极其重要的一本商业管理类书籍。这两本书说的都是人工智能即将导致人类的大失业。让两位教授感到紧张的是，首先，这一轮人工智能将要取代的是放射科医生、翻译、甚至是律师这种高端工作；其次，在美国经济已经从金融危机中恢复过来，高速增长的情况下，失业率却在居高不下。

然而到了2017年，思想风向就变了。人们意识到放射科医生和律师这样的工作并没有那么容易被人工智能取代，“人的因素”仍然非常重要 ——而且大失业并没有发生：现在美国失业率下降到了4%，这是历史上极好的成绩。

所以我们到底应不应该担心人工智能？人工智能跟人，到底是个什么关系？

技术进步的节奏捉摸不定，与其搞短期预测，我们不如思考一些更长期、更根本的问题。比如说我们换一个角度。我们不问人工智能到底有什么是不能干的——干脆假定将来人工智能什么都能干。我们改问这个问题：

有没有什么事情，是哪怕机器也能做，甚至能做得比人还好，但我们还是希望找个真实的人来做的？

这就是杰夫·科尔文（Geoff Colvin）在《不会被机器替代的人：智能时代的生存策略》（Humans Are Underrated: What High Achievers Know That Brilliant Machines Never Will ）这本书里想说的事儿。

科尔文是个功力深厚的媒体人，他不仅仅报道别人的研究结果，而且能自己调研，总结和提出新思想。我读的上一本科尔文的书叫 Talent is Overrated，中文版把书名翻译成《天才源自刻意练习》，而直译的话则是“天才被高估了”——这和现在这本书书名的直译“人类被低估了”正好连贯对仗。据我所知，科尔文《天才源自刻意练习》这本书其实比格拉德威尔的《异类》更早介绍了“刻意练习”的概念，而且我认为科尔文说得更好。

那么在科尔文看来，人类在哪些方面被低估了呢？

科尔文说，如果说将来人工智能技术无比发达，能制造出来跟人一模一样，有人类全部功能的机器人，已经到了你无法区别谁是人谁是机器的程度，那万事皆休，人肯定不如机器。但是就目前人工智能的研发水平而言，机器虽然在某些方面比人强得多，但毕竟跟人是有区别的，我们总能看出来谁是人，谁是机器。这就给人留下了机会。

亚利桑那州有个两次暴力性侵儿童的罪犯，即将刑满。而该州法律规定，像这样的罪犯，即便刑期满了，如果他未来再次犯罪的可能性比较大，可以把他转到精神病院继续关起来。到底是放是关，陪审团说了算。研究者利用这个案例搞了个实验。

研究者找来一百多位可能当陪审员的人，把他们分成两组，让他们观看整个庭审过程——律师、检察官、精神病专家，都是真的——唯一区别是在两组陪审员看到的录像里的专家证词不同。

在第一组中，专家说自己跟罪犯有两个小时的面谈，然后根据自己的专业知识判断，他仍有强烈暴力犯罪倾向，应该继续关起来。

第二组中，同一个专家，说自己并未见到罪犯本人，他只是把罪犯的所有相关数据输入一个心理学模型——这个工作任何人都可以做——而这个模型判断罪犯仍有强烈暴力犯罪倾向，应该继续关起来。

如果你是陪审员，你认为哪个专家的意见更有说服力呢？

这里我先插叙一个背景知识：目前在我听说过的所有领域——从红酒到政治事件到犯罪预测，专家的个人判断都远远比不上统计模型（现在流行叫“大数据”）的预测。所以你应该听模型的。

但是实验结果是第一组的专家对陪审团的影响力远远超过第二组。

人们更相信面对面的“人性化”判断。

我没有身临其境，看到这个结论感觉有点诧异。但科尔文又举了第二个例子：如果你是个病人，你是更愿意相信那些一直在第一线接触病人的临床医生的判断呢，还是更相信一个专门搞科研的医学家的判断？临床医生也得听论文的对吧？但结果是病人更相信临床医生。

也就是说，人有这么一种偏见，喜欢过高评价“人与人面对面交往”这个行为，而对抽象数据不怎么买账。这是可以理解的，人类有史以来都是面对面交往的，而抽象数据这种东西可能根本就没有进入文化基因。人本质上是个社交动物。

这个偏见，在人工智能时代给人类留下了一个工作机会。人工智能再怎么发达，我们还是要求：

1. 特别重要的决定是由人做出的。如果某国要对其他国家宣战，我们要求这个命令是人下达的，在这个问题上我们不可能听从人工智能的指挥，我们不可能把核按钮交给人工智能。人说了算，不能让机器说了算。
2. 我们喜欢什么想要什么，这个想法随时都在变，我们无法给人工智能一个清晰的目标，所以有些事儿还是让人自己解决比较好——因为我们有时候自己都不知道要“解决”的是什么。
3. 也是特别重要的一点，我们更愿意跟人打交道。

所以想让别人放着机器不用用你，好的办法就是表现出“人味儿”。

从这个角度想，“理工男”可就有危机了，未来也许是“文科生”的天下。这本书引用一些调研说，从2000年开始，工程师们在日常工作中所需要消耗的实际脑力，就已经开始下降了。可能自动化程度越来越高，那么工程师的活就越来越简单——也就是越来越不值钱。

书中有个相当极端的例子。说美国西南航空公司花重金，从众多申请者中聘请了一位技术特别 不会被机器替代的人：智能时代的生存策略 [Humans Are Underrated] 下载 mobi epub pdf txt 电子书 格式

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