大数据大时代下该思考如何从容的何去何从……

未来5年,你可能会沦为“无用阶层”

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前两天,跟一个出租车司机聊天。

司机大叔说现在开车不挣钱啊,车上备了三个手机,下了不同的打车软件,结果晚上一单都没响,“系统不派单给你”,“有的让你去很远的地方接人,结果开到一半订单又被取消了”,一天做12个小时,减去几百的份子钱,油费也所剩无几了。


聊着聊着,司机大叔又开始回顾以往的辉煌:

“二十年前,司机可挣钱了,那个时候大城市的白领一个月也就几百块钱,我们开出租的一个月就能挣两千,什么概念,而且那个时候也不是人人都能开车的,要学车就得给师傅送钱送礼......”

司机最后无奈地说:“这个月干完就打算不干了,准备转行给物业公司做水电工。”

以前给政府部门和领导开车的司机享受的福利待遇和公务员差不多好,如今也愁眉不展。前两天刚把车停在车库,车钥匙上缴了,每天去办公室干坐着,等着“悬在脖子上的刀”落下。

知天命的年纪,一辈子勤勤恳恳,以为靠着一门技术,不说能够大富大贵,至少养家糊口是没问题的,没想到一把年纪了,除了腰椎间盘突出的老毛病外,还要面对突如其来的中年“失业”。

而这还不是最可怕的,最可怕的是,在未来,一大群人可能都会沦为无用阶层。


1未来每5年

你就得面临一次“淘汰赛”

据美国劳工统计局预计,从2016年至2026年的十年间,以下5个职业失业人数会最多:

1)收银员,将有30600人失业,因为网上购物和自助结账台减少了对收银员的需求;

2)银行出纳员,预计失业人数为41800人,因为银行出纳员大部分职责可以通过网上银行系统来完成;

3)邮政人员,预计失业人数为65300人,机器现在可以处理和分类邮件,导致邮政服务类工作减少;

4)装配工预期,失业人数为145000人,随着 3D 打印和机器人技术的兴起,装配工作数量预计将会下降;

5)行政助理,预计失业人数为321200人,科技使办公室人员更容易完成行政工作。

时代的变迁就像是人体的新陈代谢,有新的东西产生,就有旧的东西被淘汰。

每个人就像一只蝼蚁,每天埋头在蚁穴中进进出出,不知道哪棵大树会轰然倒下,哪天会被暴雨淹没。

未来,别说一辈子做同一份工作了,你可能每5年就得换一次行业。

《今日简史》中提到:

“就算某位40岁的沃尔玛收银员,靠着惊人的努力让自己改头换面,成了无人机驾驶员,也很有可能在10年之后因为无人机也自动化了,而必须再改头换面一次。”

而前段时间 LinkedIn(领英)公布的八年前几乎不存在,但现在却热门的10大工作头衔也印证了这一点:

大数据架构师、新媒体专员、数据科学家、数字营销专家、专职代购、段子手、云服务专家、微电影策划、UI/UX 设计师、私人旅行策划师,这些在早些年连听都没听过的职业变得如此抢手。

而时代新陈代谢速度还在不断加快,每个人就像站在一台 8km/h 的跑步机上奔跑,你跟不上,就可能错过一个时代。

“19世纪汽车取代马车时,许多马车夫转行当出租车司机;今天我们的处境类似,只不过我们不是那些马车夫,而是被淘汰的马。”

为什么这么说?

工业革命发生的时候,人们不过是从一个低技能的工作转到另一个技能门槛较低的工作,不需要花费大量时间学习、培训就可以上手。

而如今,即便有新工作被机器人和人工智能创造出来,已经失业的收银员或者工厂里的纺织工人也很难摇身一变成为无人驾驶员、“人类+人工智能”的银行团队中的一员。

因为转行的门槛正在变高,那些被创造出来的新工作可不仅仅是开一个出租车那么简单。

毫无疑问,行业的更迭、信息的刷新速度变得越来越快,未来,可能每5年你就会经历一次时代的“淘汰赛”,一旦你被刷下,就再也没有机会“复活”了。

2未来你反抗的不是被剥削

而是不被需要

总的来说,人类具备两种能力:身体能力和认知能力。

过去,机器主要是在原始的身体能力方面得以与人类竞争,但我们不担心被机器抢走饭碗,因为很多需要脑力的工作,是机器人无法超越的,机器人只是将人类从简单枯燥、程序化的工作中解放出来。

而现在,人工智能已经在越来越多的认知技能上超越人类。

例如,AlphaGo 击败了人类最优秀的人类围棋手。

2017年,腾讯推出了写稿机器人 DreamWriter,可以根据算法在第一时间自动生成稿件,每天的发稿量超过2000篇;

2017年5月,机器人微软小冰出版了诗集《阳光失了玻璃窗》;

2018年,阿里妈妈推出的 AI 智能文案让文案、新媒体小编们慌得一逼;

此外,人工智能计算公司 NVIDIA 开发的 AI 智能 P 图,点点鼠标就能完成,完全看不出 P 过的痕迹……

人类自以为在某些领域不可替代、无法超越的优势,也在渐渐消失。

例如音乐,人们一直以为只有灵魂、情感和思想的生物,才能创造出世间独一无二美妙绝伦的旋律。

但也许,音乐不仅仅是作曲家、音乐家、歌手们的专利,算法可能比人类音乐家更了解如何启发(或操纵)人类的情绪,通过储存了百万数据的生物统计数据库,算法能够精确地运用旋律的排列组合打造一首畅销热门的歌曲。

人类不仅在身体能力上失去优势,认知能力也受到极大的威胁。

如今人们反抗的是经济精英们剥削剩余劳动力,加班不给加班费,而未来,经济精英可能根本不再需要你,你面临的不再是被剥削,而是不被需要。

3未来你只是个投喂数据的动物

《今日简史》中提到过:

“在过去,人类的权威是靠自由主义这套故事建立的。至于即将到来的技术革命,则可能建立起大数据算法的权威,同时完全推翻关于个人自由的信念。”

之前看到网上有人提到,自己不过是和朋友聊天中提到过电脑包,结果打开淘宝页面立马看到了电脑包的推荐。

虽然无法考证事情的真假,但未来,可能你的一切决策都被算法承包了。

打开新闻 app,你会发现,你看到的东西是算法根据你以往的用户习惯推荐给你的;

听音乐,算法会从海量的歌曲中为你选出你可能喜欢的风格;

就连看个电影,豆瓣上也会出现“猜你喜欢”的推荐。

当然,有的人觉得大数据、算法也可能帮人们节省了思考决策的成本,但如果再过几十年,你的健康、择偶、职业的决策都由算法来决定的时候,你还会甘之如饴吗?

这并不是危言耸听。

在未来,你不是你,你是大量的数据的合集,算法会定义你是谁,你喜欢什么,你该怎么选择。

举个例子来说,再过几十年,大数据算法能够通过生物统计数据流24小时监测我们的健康状况,早在你感到身体异样之前,就能诊断出你的问题并给予治疗。

但这样一来,当你抽烟的时候,生物传感器就会警告你,在你的左肺上监测到了17个癌细胞,你是选择抽还是不抽?

如果生物传感器、大数据算法和医疗保险、工作绑定,如果你不理会传感器的警告,就会面临医疗保险被取消、被公司辞退的结果,你还会选择继续抽烟吗?

过去,黑人、女人会受到歧视,但这种歧视尚有反抗的对象,受到压迫的群体可以团结起来发声。

但未来,你可能面临的不是性别歧视、人种歧视,而是算法歧视,你根本不知道自己做了什么。

但算法就是根据你留下的“痕迹”判定你没有资格向银行申请贷款,即便你走到银行询问原因,银行的工作人员也只能回复你“这是算法做的决策”。

那个时候,你还清楚你反抗的是谁,你能和谁一起联合申诉吗?

未来,你是谁并不重要,你的感受、你的思想统统不重要,重要的是,算法认为你是谁。

你存在的价值只是不停投喂“大数据”这头怪物,然后让算法决定你的一生该如何度过。

4未来你面临的不是阶层固化

而是生物分化

“21世纪可能会产生历史上最不平等的社会。现在,最富有的1%人群已经拥有全球一半的财富。更令人警醒的是,最富有的100人所拥有全球一半的财富,已经超越了最贫穷的的40亿人。“

近几年,阶层固化这个词被屡屡提及,如果将阶层之间的边界比作是城堡的大门,那么如今,城堡的大门正在关上。

寒门出贵子似乎变得越来越难,但依然有很多零背景的人抓住了时代机遇完成了阶层上升的动作。

而未来,这样的事情几乎不可能发生,人类的演变规律会彻底依照马太效应(强者更强,弱者越弱)分化。

你应该听过基因检测吧?

乔布斯在被确诊为胰腺癌后,花了约10万美元进行了基因检测,在接受《麻省理工科技评论》采访时表示:“我要么是第一批以这种方式击败癌症的人,要么是最后一批死于癌症的人。”

当年乔布斯的医生断言他存活超过1年的概率不足10%,但因为基因检测精准选择的肿瘤药物,让乔布斯多活了七年。

每年得癌症的人那么多,但是又有多少人能花得起几十万的钱做基因检测及后续的一切治疗费用?

如今,不同阶层之间的差异仅仅是体现在财富、生活质量上,但在长相、智力、寿命这些方面是相对平等的,精英阶层不一定很好看,也不见得比其他人在智力上有多聪明,他们也会老去、死去。

但未来,这种不平等会进一步加剧,随着生物工程技术的发展,精英阶层与大部分人群在长相、身体、智力、寿命之间的差距越来越大。

所以《今日简史》中才会说:“等到出现了延长生命、让身体和认知能力再升级的全新疗法,而这一切的代价又极度昂贵,可能就是人类整体分裂出生物种性的时刻。

如果富人运用优秀的能力进一步强化自己,而且拥有更多的钱就能买到更强的身体和大脑,那么随着时间的推移,差异只会越来越大。”

未来人们不再感到焦虑,因为阶层固化已经不再是人们担忧的问题了,人类可能会分裂成两个群体:一小群超人类,以及绝大多数位于下层而且毫无用途的智人。

生物工程和人工智能的确会造福人类,但真正受益的很可能只是一小撮人类。

一小部分精英阶层不仅能够通过生物工程强化自己的身体,甚至可以改造自己的大脑、延长寿命,所以可能出现的情况是:

精英阶层越来越漂亮、聪明、长寿,精英阶层和无用阶层的差别或许就像如今的现代人和十几万年前尼安德特人之间的差别。

也就是说,人类不再分化成不同的阶层,而是不同的物种。

图片发自App

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