引言
人工智能已經不再是科幻小說中的事物，它已經滲透到常生活之中，改變了人們尋求和使用信息的方式，並承接了許多原本屬於人類的思考任務。每當使用谷歌搜索引擎，或在 Alexa（一家專門發布世界網站排名的網站）上提問時，我們都在與人工智能互動。人工智能正在以某種方式深刻地改變我們的生活方式和工作方式。而諷刺的是，隨著人工智能的思考能力越來越強，人類智能（HI）反而不再強調思考的能力，而是傾向於強調感受和人際關繫，這將推動“情感經濟”的出現。在這種新型經濟中，人工智能與人類智能將緊密合作，但前者將負責更多的思考任務，後者將更注重情感。
·人工智能發展的各個階段 要理解這種新趨勢出現的原因，我們就需要考慮人工智能經歷的不同發展階段及其順序。概括地說，人工智能的智能發展基本經歷了三個不同的階段，即機械的、思維的和情感的。機械人工智能，指的是可以機械化、標準化的機械性或重復性工作。現代汽車產業中占據地位的造車機器人，就是機械人工智能的典型例子。機械人工智能是人工智能的“Z簡單”層級，但許多分析人員仍然錯誤地認為，人工智能的潛力於在重復性任務中的發揮。 在人工智能取得顯展之前，我們仍處於“體力經濟”時代，即大多數人都需要從事體力相關的勞動。這種經濟在19 世紀的大部分時間裡一直占據地位。工業革命將初級的人工智能帶入了工作場所，開啟了人工智能與人類智能相愛相殺的矛盾關繫。然而，隨著人工智能更多地承擔了機械性的工作任務，過去負責這些任務的人被取而代之，隨之而來的是，工廠工人、農場工人、礦工和其他類似的體力勞動者、藍領工人發現自己的技能被淘汰了。機械人工智能帶來了“思維經濟”，在這種經濟形式中，消費者和勞動者都更加重視思考性任務，且從事的體力勞動變得更少。 在一直持續到 2020 年左右的思維經濟中，當前的行業特點是，大多以思維任務為主，且人們默認教育的目標就是教會人們如何有效行思考。同時，思維人工智能也得到了廣泛研究且發展迅速。類似 IBM 的沃森（Watson）等人工智能產品，試圖通過承接更多的思考性任務來增強勞動者的能力。但反過來說，這些思維人工智能，也將取代思考性的勞動者，後者需要表現出“更高”的智能（即人工智能難以模仿的智能），纔有可能不被淘汰。換句話說，會思考的人工智能正在取代許多承擔思考任務的人類，迫使人類智能更多地關注情感和人際關繫。我們將在本書的後續章節中看到，盡管社會向“情感經濟”的轉變已經初步顯現並正在被，關於“情感經濟”將在何時變得比“思維經濟”更重要，我們能夠給出的Z佳預估時間是 2036 年。
·情感經濟的本質 情感經濟，強調人類的情感和同理心。因此，表情符號（emoji）隨著情感經濟的興起而誕生和普及也絕非巧合。世界各地的人們，都在追求以更快的方式來表達情感。哪怕是受教育程度較低，甚至無法行兩位數乘法計算的消費者，也能夠借助廣泛存在的一繫列情感符號，便捷行交流。過去作為思維機器的人類，如今已經成為專注於情感表達的存在。 在情感經濟中，工作的性質也會發生變化。讓我們以金融分析師這個職業為例，在情感經濟中，這個看似高強度的思維分析工作，實際上正在變得更加注重情感。正如一位資深金融分析師告訴我們的那樣，他現在已經把技術性的工作任務交給了人工智能，自己則更專注於客戶關繫、客戶渠道的維護以及服務後的擔保。這種朝著情感方向的轉變，正在經濟社會的各行各業裡發生。例如，在過去，客服代表實際上還會接聽來自客戶的電話，但現在，一些常見的問題已經轉由人工智能聊天機器行處理。人工客服將處理超出常規範圍的問題。因此，我們現在需要的人工客服也越來越少，且所有現存的人工客服都需行“技能升級”，專注於涉及判斷力、創造力、直覺、情感、同理心和人際關繫技巧的任務——這些都是當前的人工智能比較難以完成的任務。 情感經濟可能帶來的一個結果是，女性在經濟中的地位將變得更加重要。這是因為相較於性整體具備更強的同理心和人際交往能力。當然，這並不意味著男性無法擁有良好的人際關繫技能（就像女性同樣也可能成為優秀的工廠工人那樣）。但均而言，我們認為女性群體可能會在情感經濟中具備更大優勢，而這可能導致曾經作為社會主要勞動力群體的男性被淘汰。例如，當能夠思考的人工智能終結了體力經濟時，許多男性（整體而言更具備體型和力量等方面的優勢）都被淘汰了，導致大量的工廠小鎮、煤炭之鄉和農場中的男性失業。因此，唐納德·特朗美聯儲的人選時表示，美國經濟面臨的Z大問題，是男性收入的下降。正如在體力經濟讓位於思維經濟時男性被人工智能取代那樣，在情感經濟中，女性可能比男性更有優勢。 隨著職業世界的變化，教育也必行變革，隻有這樣纔能跟上時代的步伐。當前，各個階段的教育都隱含著這樣一種假設，即教育就是訓練人們的思維能力。但在情感經濟中，這未必是正確或必需的能力。如果情感經濟中的事取決於個體的情感、同理心和人際關繫技能，那麼教育就需要向這些能力的培養方面傾斜。如果說當前的教育強調的是數據科學 101（入門），那麼未來的課程，或許應該變成“同理心入門”、“情感智能”和“如何與人工智能合作”，等等。當然，我們依然需要少數的知識分子，成為能夠與人工智能算法互動的技術專家，但大多數人都會傾向於培養“感性”方面的技能，從而取得更大的人生成就。例如，商業研究課程的錄取標準，或許會越來越強調團體經驗和人際關繫技能，而不再僅僅強調美國研究生入學考試（GRE）或經企管理研究生入學考試（GMAT）的數學成績等分析智能的參考數據。 而管理領域Z好開始將人工智能和人類智能視為一個團隊，並確保二者都能夠專注於自身Z擅長的領域。換句話說，人工智能將成為思考的主力類智能將成為情感的主力軍。隨著思考任務從人類工作清單中被移除，人類勞動者的工作內容將需要被重新設計，使其更加注重感覺和以人為本。這也將改變填補這些工作崗位的候選人構成——當前填補思維經濟工作的“極客”或“書獃子”，可能需要專注於發展更多的人際技能，因為純粹的分析能力將越來越不受重視。
·情感經濟之後 我們正在見證情感經濟的誕生。不過，當人工智能發展出更優秀的技能，不僅能夠發揮創造力，還能發展出情感技能，會發生什麼？事實上，目前已經有相當多的研究正在致力於開發創造性的人工智能。而事實上，創意人工智能已經無處不在，盡管在大多數情況下是與人類合作的。例如，現代流行音樂中，通含計算機編程件（如合成器、音序器和鼓機等）。在這種類型的音樂中，人類能夠發揮的作用往往於唱歌，有時候，很多歌曲中根本含由人類演奏的音樂。換句話說，音樂中Z富有感情的部分——人聲，在當今的許多流行音樂中，是碩果僅存素。 但如果我們就此認為創造力是人類勞動者永遠的避風港，可能也是錯誤的。事實上，現在已經出現由計算器創作的音樂作品、散文和詩歌案例，相信日後還會有更多類似的例子。 但論及情感，抹殺人工智能的潛力似乎也是愚蠢的。偉大的人工智能先驅艾倫·圖靈（Alan Turing）研發了的圖靈測試，作為測試人工智能的一種方式。在圖靈測試中，如果人類觀察者無法分辨出人工智能的行為與人類行為之間的區別，就證明人工智能與人類一樣。情感型人工智能想要測試，需要做到以下兩點：（1）識別人類的情感；（2）以適當的方式給予情感層面的回應。目前，人們已經在這兩個方行了積極的研究，因此，取或許隻是早晚的問題。谷歌已經聯合許多學術研究人員，著手開發從人類的面部表情中讀取人類情緒的程序。同樣，在聊天機器人方面的研究，也正在致力於開發機器人從語音中識別情緒的能力。 在人工智能如何給予情感層面的回應這一方面，研究也正在積極。現在已經有很多的機器人，如奧克蘭大學的 BabyX，具備了相當有說服力的情感表達；機器人索菲亞（Sophia），已經被沙特阿拉伯正式認定為合法公民。往更深層次看，一旦情感型人工智入成熟階段，人工智能可能在方方面面打敗人類智能。這就是雷·庫茲維爾（Ray Kurzweil）提出的“奇點”。屆時，人類的可能前括要麼把人工智能變成人類的僕人（人工智能負責工作，人類負責休閑），要麼與人工智能合並（例如，人類變成賽博格，即半機械人），或人類的存在變得無關緊要（例如，人工智能贏得了與人類的戰爭，戰敗的人類隻能搜刮殘羹冷炙）。雖然幻想人類繼續掌控人工智能會令人十分欣慰而愉悅，但考慮到人工智能在發展的所有階段都地碾壓了人類，出現這樣一個美好結果的可能性似乎不大。因此，我們的結論是，情感經濟之後，人類可能需要面對比情感經濟更大的社會顛覆，但值得慶幸的是，我們距離那個節點仍有幾十年的時間。
| 
