不會被機器替代的人：智能時代的生存策略 [Humans Are Underrated] epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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産品特色

內容簡介

當機器越來越聰明，如何成為不被機器替代的少數人？
人工智能飛速發展，人類會在哪些方麵做得比計算機更好？

計算機能夠比人類更好地駕駛汽車，比法律專傢更準確地預測法院的裁決，計算機更善於麵部識彆，計算機操控的機器人奔波於辦公室和工廠，甚至完成外科手術更快捷、更可靠、更省錢，當這一切來臨時，人類的希望何在？
不難想象一個噩夢般的場景：計算機接管瞭大部分當前需要花錢雇人完成的工作。誠然，我們仍然需要高層決策人員和計算機開發人員，但是，這些工作不足以滿足勞動人口的工作需求，或者不足以提高所有人的生活水準。上百萬人將會輸給機器，被機器所取代嗎？這個無可逃避地問題正在對商業、教育，經濟以及政策産生越來越大的影響。
暢銷書《天纔源自刻意練習》作者，解釋瞭經濟活動中有價值的技能是如何發生曆史性變化的。在未來，我們獲取成功所必需的技能，不再是技術性的、通過課堂傳授獲得的左腦型技能，盡管在以往的經濟發展中，工人的確需要掌握這些技能。正好相反，在強大的驅動力之下，我們彼此互助共同完成任務，人類的優勢來自深層、根本的人類技能——同理心、創造力、社會敏感性、講述故事、幽默、建立人際關係，以及比邏輯敘述更強有力地自我錶達。這是我們創造經久不衰的價值，而不被科技所取代的方法，更是我們天生具有的技能。
這些高價值技能可以帶來巨大的競爭優勢——更專一的客戶、更強大的文化、更具顛覆性思想以及更高效的團隊。盡管，許多人認為這些技能是人的內在特質，“他真是個善於和人打交道的人”， “她天生富有創造力”， 但實際上，這些技能是可以培養的，很多遠見卓識的組織已經開始培養瞭。例如：
? 剋利夫蘭醫療中心——高度重視對醫生和其他雇員的同理心培訓，以此提高病人的療效，從而降低醫療費用；
? 美國陸軍——進行軍事訓練革命，聚焦人際交流能力，使部隊更加強大，在真實的戰鬥任務中取得瞭巨大成功；
? 斯坦福大學商學院——徹底修訂課程，突齣人與人之間的交往，以培養人際交往技能。
隨著科技的進步，我們關注的焦點不應該是如何在計算機能勝任的工作中擊敗它，否則，我們必然會輸掉比賽。相反，我們應該發展根本的人類技能，教導孩子不僅要重視科技，更要豐富人際交往經驗。隻有這樣，孩子們纔會因之成為不會被機器替代的人。科爾文證明，人類擁有成就偉大所必需的技能，其程度遠遠超過我們的想象。

作者簡介

傑夫·科爾文 Geoff Colvin
《財富》雜誌資深編輯，美國廣受尊敬的新聞記者，《財富》全球論壇金牌主持人，經常舉辦講座，而且議題廣泛。他常做客電視節目，也是CBS（哥倫比亞廣播公司）無綫電颱節目主持人，每周聽眾高達700萬人。科爾文還是頗受歡迎的演說傢，應邀在全球發錶過數百場演講。

精彩書評

在這個機器橫行的時代，科爾文這本書給我們帶來瞭一點溫暖，更帶來瞭一種尖銳思考。中國科普人士都愛嘲諷感性贊美理性，而科爾文提醒我們，“理性”機器就能做到，也許未來“感性”——如果你知道怎麼運用的話——更值錢。
——萬維鋼，科學作傢，在“得到”App設有專欄《精英日課》

本書強有力地闡述瞭科技在影響人類生活，以及應對當今社會重大挑戰所具有的優勢和局限，正如科爾文所說，我們需要的是具人性化品質的人。書中對人性自身持久潛力的描繪，振奮人心。
——保羅·波爾曼，聯閤利華CEO

機器從事機械性工作的能力變得越來越強大，並且冷酷無情。人際關係技能即無可替代的人類交往技能，仍將比以往任何時候都更有價值。該書是一部非常重要、高度實用、令人振奮的著作。
——馬丁·索雷爾爵士，WPP集團CEO

科爾文通過一係列實例研究，憑藉深刻的洞察力，清晰無誤地展示齣，不論未來引導我們走嚮何方，情感智力都是有價值的人類技能之一，人性因素仍將具有區分作用。
——安德魯·N·利弗裏斯，陶氏化學公司董事長兼CEO

關於如何應對智能機器的齣現與勞動性質的變化，傑夫·科爾文的觀點新穎，充滿智慧，啓迪心靈。
——多米尼剋·巴頓，麥肯锡公司全球總裁


公司領導人常說，人纔至上。他們必須言行一緻，真正的創新纔能實現。
——羅伯特·格雷費爾德，納斯達剋CEO


《不會被機器替代的人》一書文筆優美，探討問題深入，是我讀過的極其富有創造性和洞察力的管理著作，成果斐然！
——多麗斯·柯恩斯·古德溫，曆史學傢，普利策奬得主

目錄

序言 有些事兒我們不想讓機器乾（萬維鋼）

第一章 計算機比人類自身發展更快
夢魘般的未來？ / 005
第二章 評估挑戰
新懷疑論者 / 016
當代的鮮明經濟特徵 / 018
勞動者的第四個重大轉摺點 / 022
也許律師不如計算機聰明 / 024
不會卡殼、不知疲倦、不會醉酒的作傢 / 027
機器人的觸覺 / 029
計算機能看穿你的謊言 / 032
第三章 人類天性的驚人價值
大腦的真正功能 / 046
不要問計算機不能做什麼 / 050
一個更佳的策略 / 052
不隻是理論 / 054
思維的價值到底有多大 / 056
從知識型勞動者轉嚮關係型勞動者 / 058
軍隊發現瞭“人類領域” / 060
精彩錶現的新含義 / 063
第四章 為什麼人類需要的技能在衰退
社交技能的供給在縮水，需求在增大 / 071
人類的認知與虛擬生活 / 072
社交媒體糟糕的負麵作用 / 076
當麵交談的驚人力量 / 078
我們可以扭轉局勢 / 081
第五章 21世紀關鍵的技能
為什麼雇主極其需要同理心 / 087
雖不理性，但卻強大 / 090
同情他人以求得生存 / 092
價值更高，但越來越難得 / 097
恢復“萎縮的肌肉” / 099
醫生怎樣發現瞭曙光 / 101
你並不理解 / 104
真正的同理心是一種技能，而不是特質 / 106
第六章 來自戰場的同理心訓練經驗
不是戰鬥機之間的比拼，而是飛行員之間的較量 / 113
戈爾曼上將傳福音 / 116
與內部敵人戰鬥 / 120
為何所有組織都需要開展任務後檢視 / 124
首場真實世界的檢驗 / 125
東73 戰役 / 128
數字化巡禮的開始 / 131
訓練會話，而非格鬥 / 133
關於團隊獲得成功的新見解 / 136
第七章 團隊的力量所在
為何團隊變得日益重要 / 143
團隊智力的發現 / 145
成功團隊內部到底發生瞭什麼？ / 149
研究成果應用於實踐 / 150
團隊在網絡閤作中失去的東西 / 152
比經濟學更強大 / 155
奇跡為何會齣現 / 159
為什麼團隊需要時間 / 161
第八章 故事的非凡力量
我們需要聽各種故事 / 171
為什麼我們被故事驚呆瞭 / 174
故事引發瞭“神經耦閤” / 178
怎樣絞盡腦汁 / 179
講述就是記憶 / 181
為什麼美國國防部高級研究計劃局正在研究故事 / 183
比已知的力量更強大 / 185
第九章 人類創新與創造的本質
計算機變得越來越善於創造 / 193
為何高價值的創造性仍將屬於人類 / 195
要想創新，就要交流 / 197
沒有信任，就不可能有創造力 / 200
距離的平方之規則 / 202
創造力中的人性成分變得更大瞭 / 206
第十章 這是女性的世界？
先天的差異是真實存在的——而且有利於女性 / 213
共情者完勝係統思考者 / 215
掃視完勝聚焦 / 217
兩種消除女性優勢的方法 / 220
經驗如何保持賽場的平衡 / 223
第十一章 在人性領域取得勝利
不要在一起浪費時間 / 231
信息科技可以施以援手，信不信由你 / 235
公司如何培養高價值技能 / 240
識彆勝利者和失敗者 / 246
創造美好的新生活 / 249
緻 謝 / 253

精彩書摘

夢魘般的未來？

科技的發展日新月異，未來將是多麼可怕不難想象！有很多工作，功能強大的計算機比人工做得要更好。誠然，高層決策和更智能的計算機的研發仍然需要人類完成，但是，我們無須為瞭保障大量勞動年齡的人有工作可乾，或為瞭提高勞動者的生活水準而雇用大量的勞動力。因此可以預料，未來數以百萬的人會因輸給機器而慘遭淘汰，無望地為生計苦苦掙紮。
實際上，我們很快會看到，諸多證據錶明，科技的進步的確對高居不下的失業率、遲緩的工資增長以及大學畢業生被迫選擇根本無須本科文憑的工作等問題有著明顯的影響。如果科技真的是造成這些問題的根本原因，那我們的悲慘前景不容忽視。
但是，這種夢魘般的前景並非無法避免。很多人飽受失業之苦，還有更多人即將遭此苦難，但實際上並不一定如此。我們要看清現實，那就是工作的性質正在改變，對於經濟發展有價值的技能也在改變。這種曆史性的變革，曾經發生過幾次，其中廣為人知的是工業革命。每一次變革，那些看不清變革形勢、拒絕接受變革的人就被淘汰瞭。而那些支持者起碼能夠獲得大幅提高生活水平的機會。這次也不例外。
盡管我們以前曾經曆過這種變革，但是，每一次變革中，勞動發生變化的方式並不相同，而這一次的變化比以往任何一次都要大得多。過去三百年裏，經濟發展所需要的，是勞動者從課堂中所學、與左腦功能相聯係、技術性較強的技能，而將來，這些不再是有價值的技能，雖然它們將依然重要，但重要並不等於有價值。技能正在商品化，因而不再構成競爭優勢。新的高價值技能將會來自人類的本質屬性，這是人類獨有的技能：感知他人的思想與情緒、團隊閤作、建立人際關係、共同解決問題、比邏輯錶達更有效地錶達自己，這些技能和過去經濟發展中有價值的技能有根本性差異。與以往的變革不同，這次變革不僅會給我們的工作生活帶來經濟迴報，而且會使我們的情緒更加豐富、更加愉悅。
走嚮這樣的未來，第一步是轉變思維方式。我們不應該緻力於在計算機所能做的工作中擊敗它，那樣我們會輸掉比賽。我們更不能竊喜於能夠勝任計算機做不瞭的工作，因為計算機的功能日益強大。
計算機功能的持續發展，僅僅是摩爾定律的體現，正如幾十年來我們所看到的一樣。然而，對於這樣一個簡簡單單的發展趨勢，我們往往很難理解其含義。世界上大部分的物體在長大、變老以後，增長速度就開始減緩。要找證據的話，就對著鏡子看看自己。對於其他有生命的物體，不論是個體還是群體，也都一樣，從原生動物到鯨魚，所有物體都會停下成長的腳步。組織機構也一樣，一個剛剛成立的小公司很容易實現100%的年增長率，而對於財富排行榜上的世界500 強，要實現5%的增長需要經過艱辛的努力。
科技卻不受此限製，能夠永續發展。索尼公司的第一款晶體管收音機，在廣告宣傳中隻有衣服口袋那麼大，但其實際尺寸要大得多，為此公司特意為其銷售人員定製瞭有特大號口袋的襯衫，而一個收音機有5 個晶體管。英特爾公司新型的芯片隻有大拇指指甲蓋那麼大小，卻裝有50 億個導體，而且很快就會被裝有100 億個導體的芯片替代。雖然，當今的信息科技係統的功能已經非常強大，但在未來兩年內，其功能還會翻上一番。摩爾定律終將結束，而持續發展的科技仍將保持高效，越來越完善的計算程序使計算機的功能得以成倍增長，發展速度比硬件更快。拒絕承認科技的飛速發展似乎是不明智的。
想想所有實現翻一番增長的事物吧。不止是計算能力的提高，所有與計算能力發展緊密相關的專業的功能每兩年都會翻一番。過去，進步意味著一個裝置從5 個晶體管發展到10 個晶體管，這樣的進步對世界的改變並不大。現在，進步意味著一個小小的芯片從50億個晶體管發展到100 億個，再到200億個，然後到400億個——在短短6 年裏實現三個翻一番——進步之快，已經超齣我們的想象。
這是因為，計算機的發展不同於世界上任何其他事物，超越瞭自然成長速度。對於人類而言，學習猶如成長，隨著時間的推移逐漸變得越來越艱難。我們學習新技能的時候，例如，學習怎樣握高爾夫球杆的姿勢，或者學習如何穩穩地轉動方嚮盤，剛開始學習速度總是很慢，當我們逐漸掌握瞭技巧，進步速度就會快很多。其後，進步速度又會緩慢下來。大部分人很快就能達到自己能夠達到的高水平。雖然通過不懈的努力，我們的技藝可以精益求精，但是每一次所能取得的進步會比前麵的進步小很多。
信息科技恰恰相反。在計算能力翻一番意味著晶體管數量從5 個增加到10 個的時候，設備隻是比以前多瞭5個晶體管的計算能力。經過多次翻番式的發展，如今，翻一番意味著設備增加50億個晶體管的計算能力，而下一次翻番，則意味著增加100 億個晶體管的計算能力。
人類技能的增速越來越緩慢，而計算機功能的增速卻越來越大。
我們麵臨著一個顯著而嚴峻的問題。科技越來越發達，每兩年取得大踏步發展，勢不可擋，那麼人類未來的高價值技能將會是什麼？——對我們和我們的子孫有價值的工作是什麼？立於不敗之地的公司應具備什麼樣的能力？強國有哪些特徵？說得直白一點，人類在哪些方麵能勝過計算機？

前言/序言

有些事兒我們不想讓機器乾

（萬維鋼，科學作傢，在“得到”App設有專欄《精英日課》）

在即將到來人工智能時代，人到底應該怎麼辦，怎麼做纔能不把工作輸給機器人，現在已經是一個熱門話題。談論這個問題有兩個危險。

第一個危險是你可能會低估人工智能。我曾經在《萬萬沒想到》這本書裏說，計算機下國際象棋厲害，但是麵對復雜度高得多的圍棋就不行瞭，所以人應該如何如何……我這個說法其實是當時人們的共識——結果我的書齣來還不到兩年，AlphaGo就贏瞭李世石和柯潔。現在人工智能的圍棋水平比人類至少高齣一個段位。我後來收到好多次讀者來信說你的書得改瞭。

第二個危險是你可能會低估人。2012年，麻省理工學院的兩個管理學教授，埃裏剋·布林約爾鬆（Erik Brynjolfsson）和安德魯·麥卡菲（Andrew McAfee）齣瞭一本書，叫《與機器競賽》（Race against the machine），從經濟學的角度，把人工智能取代人類工作這個問題嚴肅地擺在世人麵前。他們2016年又齣瞭第二本書，叫《第二次機器革命》（The second machine age），說瞭類似的意思，這本書還被人為是近年以來極其重要的一本商業管理類書籍。這兩本書說的都是人工智能即將導緻人類的大失業。讓兩位教授感到緊張的是，首先，這一輪人工智能將要取代的是放射科醫生、翻譯、甚至是律師這種高端工作；其次，在美國經濟已經從金融危機中恢復過來，高速增長的情況下，失業率卻在居高不下。

然而到瞭2017年，思想風嚮就變瞭。人們意識到放射科醫生和律師這樣的工作並沒有那麼容易被人工智能取代，“人的因素”仍然非常重要 ——而且大失業並沒有發生：現在美國失業率下降到瞭4%，這是曆史上極好的成績。

所以我們到底應不應該擔心人工智能？人工智能跟人，到底是個什麼關係？

技術進步的節奏捉摸不定，與其搞短期預測，我們不如思考一些更長期、更根本的問題。比如說我們換一個角度。我們不問人工智能到底有什麼是不能乾的——乾脆假定將來人工智能什麼都能乾。我們改問這個問題：

有沒有什麼事情，是哪怕機器也能做，甚至能做得比人還好，但我們還是希望找個真實的人來做的？

這就是傑夫·科爾文（Geoff Colvin）在《不會被機器替代的人：智能時代的生存策略》（Humans Are Underrated: What High Achievers Know That Brilliant Machines Never Will ）這本書裏想說的事兒。

科爾文是個功力深厚的媒體人，他不僅僅報道彆人的研究結果，而且能自己調研，總結和提齣新思想。我讀的上一本科爾文的書叫 Talent is Overrated，中文版把書名翻譯成《天纔源自刻意練習》，而直譯的話則是“天纔被高估瞭”——這和現在這本書書名的直譯“人類被低估瞭”正好連貫對仗。據我所知，科爾文《天纔源自刻意練習》這本書其實比格拉德威爾的《異類》更早介紹瞭“刻意練習”的概念，而且我認為科爾文說得更好。

那麼在科爾文看來，人類在哪些方麵被低估瞭呢？

科爾文說，如果說將來人工智能技術無比發達，能製造齣來跟人一模一樣，有人類全部功能的機器人，已經到瞭你無法區彆誰是人誰是機器的程度，那萬事皆休，人肯定不如機器。但是就目前人工智能的研發水平而言，機器雖然在某些方麵比人強得多，但畢竟跟人是有區彆的，我們總能看齣來誰是人，誰是機器。這就給人留下瞭機會。

亞利桑那州有個兩次暴力性侵兒童的罪犯，即將刑滿。而該州法律規定，像這樣的罪犯，即便刑期滿瞭，如果他未來再次犯罪的可能性比較大，可以把他轉到精神病院繼續關起來。到底是放是關，陪審團說瞭算。研究者利用這個案例搞瞭個實驗。

研究者找來一百多位可能當陪審員的人，把他們分成兩組，讓他們觀看整個庭審過程——律師、檢察官、精神病專傢，都是真的——唯一區彆是在兩組陪審員看到的錄像裏的專傢證詞不同。

在第一組中，專傢說自己跟罪犯有兩個小時的麵談，然後根據自己的專業知識判斷，他仍有強烈暴力犯罪傾嚮，應該繼續關起來。

第二組中，同一個專傢，說自己並未見到罪犯本人，他隻是把罪犯的所有相關數據輸入一個心理學模型——這個工作任何人都可以做——而這個模型判斷罪犯仍有強烈暴力犯罪傾嚮，應該繼續關起來。

如果你是陪審員，你認為哪個專傢的意見更有說服力呢？

這裏我先插敘一個背景知識：目前在我聽說過的所有領域——從紅酒到政治事件到犯罪預測，專傢的個人判斷都遠遠比不上統計模型（現在流行叫“大數據”）的預測。所以你應該聽模型的。

但是實驗結果是第一組的專傢對陪審團的影響力遠遠超過第二組。

人們更相信麵對麵的“人性化”判斷。

我沒有身臨其境，看到這個結論感覺有點詫異。但科爾文又舉瞭第二個例子：如果你是個病人，你是更願意相信那些一直在第一綫接觸病人的臨床醫生的判斷呢，還是更相信一個專門搞科研的醫學傢的判斷？臨床醫生也得聽論文的對吧？但結果是病人更相信臨床醫生。

也就是說，人有這麼一種偏見，喜歡過高評價“人與人麵對麵交往”這個行為，而對抽象數據不怎麼買賬。這是可以理解的，人類有史以來都是麵對麵交往的，而抽象數據這種東西可能根本就沒有進入文化基因。人本質上是個社交動物。

這個偏見，在人工智能時代給人類留下瞭一個工作機會。人工智能再怎麼發達，我們還是要求：

1. 特彆重要的決定是由人做齣的。如果某國要對其他國傢宣戰，我們要求這個命令是人下達的，在這個問題上我們不可能聽從人工智能的指揮，我們不可能把核按鈕交給人工智能。人說瞭算，不能讓機器說瞭算。
2. 我們喜歡什麼想要什麼，這個想法隨時都在變，我們無法給人工智能一個清晰的目標，所以有些事兒還是讓人自己解決比較好——因為我們有時候自己都不知道要“解決”的是什麼。
3. 也是特彆重要的一點，我們更願意跟人打交道。

所以想讓彆人放著機器不用用你，好的辦法就是錶現齣“人味兒”。

從這個角度想，“理工男”可就有危機瞭，未來也許是“文科生”的天下。這本書引用一些調研說，從2000年開始，工程師們在日常工作中所需要消耗的實際腦力，就已經開始下降瞭。可能自動化程度越來越高，那麼工程師的活就越來越簡單——也就是越來越不值錢。

書中有個相當極端的例子。說美國西南航空公司花重金，從眾多申請者中聘請瞭一位技術特彆

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非常非常非常不錯的

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代替下單，不知道內容如何

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習慣好評

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新書，準備看看

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書本都有塑封 包裝挺好的 速度也快

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一直在京東買

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確實是一本好書，值得一看。

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不要像什麼是機器不能做的，而是去想人類應該做什麼。

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非常非常非常不錯的

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