這裏不打算獨辟蹊徑，直接給出一個很庸俗的答案：計算機

而且很長的一段時間裏一直都會是計算機，因爲人工智能（ai）。

爲了防止讀者看到結論後不再繼續看下去，我先講一件别的事：我不久前才得知，《紅樓夢》問世之前，代替它作爲四大名著之一的是《金瓶梅》。古代那麽禁锢人的時代，老百姓都要把金瓶梅排進去，可見老百姓永遠喜聞樂見的是什麽。這就給我一個啓發：在不突破網站容忍度的前提下，我寫每一篇都會争取往大家喜聞樂見的話題上去扯，并盡量不違合。這一篇往下看就有。

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未來很多工種都可以被ai替代，替代的速度會有多快，有人很樂觀，有人不樂觀，這裏不讨論。

比如ai領域裏的計算機視覺現在就做的非常成功，可以替代很多視覺相關的工作種類：比如有ai程序可以代替病理學家對腫瘤等病理樣本進行檢驗，且效率極高、準确率極高。工作效率一高起來，就不需要那麽多的真人病理學家，這一行業很多人漸漸就面臨失業。

ai換臉，比較知名的就是deepfakes程序，應用後，電視台可以安排台長的某位關系戶坐在那裏播音，後期替換爲美女帥哥主播的臉即可，觀衆看不出違合。這一技術已經十分成熟，多有傳言說其實已經在電視台應用了。

喜聞樂見的來了。

ai換臉技術當然也被應用于某種影片，全球範圍内被換上最多次的臉是艾瑪沃森的臉，中國的話，比較常見的是y某。别問我怎麽知道的，家裏有人是她的粉絲。

甚至，ai也許終将助力實現共産主義——

ai逐步替代真人，就會導緻越來越多的失業，失業人群越來越多，又沒有經濟來源，就會鬧革命。幸虧ai的工作效率可以造就出極大的物資餘裕，政府爲确保社會安穩，自會将豐富的物資分配給這些人群，這就在一定範圍内實現了共産主義。

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不過，入行須謹慎。計算機科學裏面有一門編譯原理，據說比修仙還難。

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ai的缺陷大家都知道，就是ai替代人類的擔憂，很多人覺得ai可以輕易控制，确定沒有bug就行，就像出事的波音737max一樣，把那個有漏洞的程序修改好就行了。其實沒有那麽簡單，在此，我試着把這一憂患具體化一下。

要說清楚，就必須先說清楚ai跟日常提到的有什麽區别。日常說到的智能，比如聽歌識曲智能軟件，和可以進行圖片搜索的搜索引擎，更多是使用搜索算法。這類算法再複雜，也隻是人類傳輸給它它照做而已，沒有叛逆的可能。

而人工智能是機器自主學習，也就是所謂的機器學習（ai一個分支），它是這樣的操作：假如訓練目的是讓機器能識别貓，那麽不是人類指令機器識别尖耳朵等，而是給它許多許多圖片，讓它自己訓練自己，最後總結出規律，獲得識别貓的技能。

大部分時候，這種訓練是成功的，而風險就在于人類給了它太多自主。機器就是機器，不走人的套路，它的自我訓練常有反人類認知的現象出現。

舉例：有人丢給機器一個訓練集，讓它自己訓練自己區分出哈士奇和狼。換成作爲人類的你，你會怎樣訓練自己？看尾巴？看眼睛？看姿态？看眼神？是的，這是我們人類的套路。

但它是機器，它沒有套路，所以它直接選擇通過圖片中動物身處的環境識别：如果環境是野外深山密林，就識别爲狼，如果是室内環境和人工環境，就識别爲狗。一般非常準确，如果人類不去深究，就會被機器蒙蔽，以爲它真正擁有了一般意義上識别狼和狗的能力，然後投入使用，再然後可能就會發生嚴重事故，因爲這裏區分狼和狗隻是打個簡單的比方。

再比如，原圖是熊貓，機器也已經訓練得可以識别出熊貓，識别後評估自己準确率爲56％（機器自己的評估），這時，如果人爲加上一層色彩斑斓的像素點作爲噪音，機器就會将圖片識别爲猿，并評估自己的準确率爲99％。而人眼根本覺察不出與原圖有任何區别，當然依舊可以輕松準确地将其識别爲熊貓。

所以，我對自動駕駛還是持保留意見的。

人類當然可以通過細緻檢查發現問題，但問題是，很多時候機器的問題遠超人類意料之外。人的錯誤人可以預判，比如老師可以輕松預判哪道題會有最多人丢分、學生會犯什麽樣的錯誤，機器的錯誤則毫無“人性”，時不常劍走偏鋒，就需要人的大力監督審視。