本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定代表《大众科学》的观点
每当出现令人印象深刻的新技术时，人们都会急于想象它可能对社会造成的破坏，并且反应过度。今天，我们看到人工智能（AI）正在发生这种情况。我上个月在西南偏南大会上，人群正在热议埃隆·马斯克最新的夸张言论，即人工智能对人类构成的危险比核武器大得多。一些经济学家也同样发出了警报，认为到2030年，自动化将使美国近一半的工作岗位面临风险。末日预言的鼓声使人们感到恐慌：三月份发布的一项盖洛普/东北大学研究发现，大约四分之三的美国人认为人工智能将摧毁比创造更多的工作岗位。
我对技术史的解读以及我几十年在技术前沿的工作，使我对这种说法持怀疑态度。技术的重大转变——而人工智能确实有潜力成为这样——不可避免地比人们通常想象的要花更长的时间才能改变我们的工作和生活。因此，社会有时间应用法规、文化压力和市场力量来塑造这种转变的发生方式。例如，我们今天正在对社交媒体技术进行这些调整。
数学自动化的悠久历史为计算机化（以人工智能和机器人的形式）如何影响其他类型的工作提供了一个更恰当的类比。如果您担心人工智能引发的大规模失业或更糟糕的事情，请思考一下：为什么数字计算机没有让数学家过时？
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几个世纪以来，“计算机”一直是一个职称。从17世纪开始，人工计算机进行计算——最初是用笔和纸——来创建导航表、会计账簿等。到20世纪60年代，工人们有了计算尺和机械计算器来帮助他们，但这些工作仍然存在。正如2016年的故事片《隐藏人物》中所述，美国宇航局严重依赖像凯瑟琳·约翰逊和她的非裔美国女性团队这样的人工计算机，为早期的太空任务进行计算。
今天，一块智能手表加减数字的速度比任何人类快数十亿倍。因此，您可能会认为美国宇航局在21世纪不再需要人工计算机。
但是你错了。现在为美国宇航局工作的程序员、数学家和计算物理学家的人数远远超过20世纪60年代在该机构雇用的人工计算机。尽管机器的能力增加了数十亿倍，但人类的工作并没有减少，而是增加了。发生这种情况的原因告诉我们很多关于智能的信息，包括人类智能和人工智能。
事实证明，人类的智能不仅仅是一种技巧或技术，而是许多种。数字计算机擅长一种特殊的数学：算术。对于人类来说，将一长列数字加起来非常困难，但对于计算机来说却是微不足道的。因此，当像 Excel 这样的电子表格程序出现并允许任何中学生立即计算出长长的总和时，最无聊和重复的数学工作就消失了。
但是数学问题有多种形式，而且许多最重要的经济问题对于即使是最先进的计算机来说也是非常困难和耗时的。为了解决这样的问题，你需要许多聪明的数学家和计算科学家，他们可以想出方法来编程计算机以尽可能高效地进行这些计算。
这种情况是创新末日预言者经常忘记的一个经典例子：在几乎所有我们部署计算机的领域，计算机的能力越强，我们发现它们的用途就越广泛。满足不断增长的需求需要大量的人力和工作岗位。
经济学中的一般规律是，商品供应的大幅增加会导致价格下跌，因为需求是固定的。然而，这并不适用于计算机能力——尤其是对于数学而言。供应的巨大增加反直觉地刺激了对更多需求，因为原始计算能力的每一次提升和每一个巧妙的新软件算法都为计算机解决方案打开了另一类问题。但只有在人类的帮助下才能实现。
理论家已经证明，一些数学问题实际上非常复杂，计算机永远都难以解决甚至无法解决。因此，至少目前，那些能够推进计算难题边界的人永远不必担心缺乏工作。
这告诉我们关于人工智能的一些重要信息。像数学一样，智能不仅仅是一种简单的问题，例如模式识别。它是一个由各种不同复杂程度的任务组成的庞大星系。到目前为止，人工智能最令人印象深刻的“智能”性能演示是程序，这些程序在国际象棋或围棋等游戏中以超人的水平发挥作用。这些任务对于人类大脑来说是如此困难，以至于即使是最有天赋的人也需要多年的练习才能掌握它们。
与此同时，许多对我们人类来说似乎最基本的任务——例如在崎岖的地形上奔跑或解读肢体语言——对于今天的机器和可预见的未来来说几乎是不可能的。随着人工智能变得更加强大，计算机能够比人类更快或更准确地完成的工作范围将会扩大。但是，对于人类来说，仍然存在一个不断扩大的工作领域，远远超出了自动化的范围。