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无论是家用的各类机器人还是工厂里的机器人 ， 往往都有特定的具体的目标 ， 比如清洁、传送菜、测温等等 。 机器人只要在某一项能力上（如速度、力量和精准度等）比普通人强 ， 就能造成人类的大规模失业 。
不久前 ， 一家房地产公司发布了一位虚拟机器人员工 ， 主要负责账款催收 ， 在「她」的催办下 ， 预付应收逾期单核销率超过 90% ， 远高于人类 。 得益于虚拟人员工美丽的外貌 ， 员工对机器催办的抵触情绪大大降低 。
在人工智能带来的失业风险面前 ， 一些欧洲国家曾考虑每月给每人发 1000 美元 。 2016 年 ， 瑞士将这一想法提交到全民公决 。 77% 的人反对每年得到 2500 美元的支票 。 人们偏向于选择工作而不是施舍 。
每一次工业革命 ， 都伴随着一个重要的议题：人类思考自己该在快速演变的社会中扮演什么角色 ， 如何找到自己的位置 。
《机器人时代：技术、工作与经济的未来》一书指出：信息技术的触角将延伸到经济社会生活的每一个角落 。 在以往的技术革命中 ， 在某个部门被机器替代的人类可以转移到其他部门 ， 但是人工智能可以应用于几乎所有部门、任何角落 ， 任何人都无法回避 。
这一次 ， 人类的「独特性」倍受挑战 。 在少部分人搭建的人工智能系统面前 ， 大多数人显得无力 。 一个可以被顶替的人 ， 系统并不会在意他何去何从 。
MIT 与宝马合作的研究发现 ， 「机器人与人类」合作的「组合」比「只有人类」或者「只有机器人」的团队在生产力方面高出 85% 。 阿里研究院崔瀚文在文章中表示 ， 人工智能带来的是社会几何速度的变革 ， 这个速度会超过互联网速度的变革 。 未来 ， 人与机器之间的配合 ， 将成为各行业发展的关键 。
因此 ， 人工智能的崛起强烈冲击着目前的教育和社会体系 。
据工信部调研统计 ， 我国人工智能产业发展与人才供需比为 1：10 ， 预计到 2030 年 ， 人工智能人才缺口将达到 500 万 ， 除了人工智能人才供给「金字塔」顶端的前沿理论研究人才以及终端的技术应用和科技转化人才之外 ， 最大的缺口在于「金字塔」底座面向产业行业的工程应用型人才 。
响应国务院在 2017 年提出的「推广编程教育」的号召 ， 一些中学已经设立了人工智能选修课 。 比如人大附中 ， 其人工智能课程体系就涵盖机器人、数据挖掘、计算机视觉、无人驾驶等 20 多门课 。 13 位专职教师组成的师资队伍 ， 大多毕业于计算机、自动控制、机器人等专业 ， 其中 7 人是博士 。
尽管近年来 ， 人工智能专业设置呈现出井喷式的增长 ， 但仍未形成规模效应：计算机、统计学、数学等专业毕业生成为「替代」人才 。 尤为紧迫的是 ， 我国人工智能学科的基础研究与美国存在较大差距 ， 面临三方面问题 ， 即顶尖高校人工智能研究「趋同化」、普通高校人工智能建设「跟风化」、人工智能成果「快餐化」 。

03
不是人与机器的游戏 ， 
而是人与人的较量

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