半澤直樹被AI代替的那一天已經來了

最近最熱的日劇，那當然是《半澤直樹2》了。

在日本首季最終集獲得42.2%的驚人收視率，豆瓣評分高達9.4，用最近網絡流行詞來說，半澤直樹可以說是“地表最強打工人”。

作為一名銀行職員，他的故事對于大量的都市白領觀眾來說很有代入感，而“以牙還牙、加倍奉還”的行事方式則做到了觀眾想做而不敢做的事，可以說是十分過癮了。

可是2013年《半澤直樹1》開始熱播時，日本一位著名的人工智能專家新井紀子卻預測說：半澤直樹這份工看來打不久啊，因為他的工作再過幾年就會被人工智能替代了！講演會場上頓時爆發出一陣笑聲。

果然，那次演說之后不久，英國牛津大學的一個研究團隊發表了名為“就業的未來——計算機產業發展將如何影響各種職業”的研究論文，預測了10-20年后仍舊存在和不復存在的工作。

半澤直樹的工作——貸款專員，在前25個不復存在的工作中名列第17。2016年，日本真的有銀行開始實現貸款征信調查全自動化了。

△嚴格來說，半澤直樹是企業貸款專員，和表格中的工作還是有區別的，看來還能多撐幾年

對于在半澤直樹身上找到代入感的白領們來說，這可真是個恐怖的消息。

這位人工智能專家新井紀子的另一個身份是日本數學協會教育委員長，因此在預測AI將奪走人類工作的同時，也十分關注：“什么樣的教育能讓孩子將來不被人工智能替代？”

為此，她在在2011年開始主持一個“機器人能考上東京大學嗎？”的人工智能項目，這個項目后來名聲大振，成為日本第三次人工智能浪潮的代表項目，被戲稱為TODAI ROBOT“東大機器人”。

而這個研究中的收獲，讓這位數學家驚奇地發現，幫助孩子適應未來AI時代的秘訣，居然可能藏在看起來一點也不高科技的閱讀理解訓練中。

01 。“東大機器人”考上東大了嗎？

2013年，東大機器人參加了日本全國統考，只考了387分，遠遠低于平均459分。然而到了2016年，它突飛猛進，得到了525分，這個成績已經可以考入類似立命館大學（QS日本排名#27）、明治大學（QS日本排名#46）這樣的著名私立大學了。

接下來，它開始挑戰日本排名第一的東京大學。

它參加了東大自主招生的主觀題考試，這是全國想考東大的最優秀考生才會參加的考試。

做理科數學試卷時，“東大機器人”取得了偏差值76.20的優異成績，輕松進入參考者的1%。而對于很人文的世界史，在做這樣的一道題:“針對西歐與亞洲的國家體制變遷，寫一篇600字以內的論文”時，竟然也能得到9分，遠遠超過考生平均分4.3分！

然而，“東大機器人”還是落第了。

雖然數學和歷史都很強，但是，它的英語和語文兩科的偏差值都一直徘徊在50左右，而要考上東大，偏差值得達到77以上才行哩。偏科的“東大機器人”收到了”遺憾，櫻花凋零”的落第電報。

△2017年，新井在TED上做了演講：“機器人能考上大學嗎？”（Can a robot pass a university entrance exam），解釋了AI的考試情況

看來，東大學生可以舒一口氣了。

然而，兩個現實問題浮現在新井的腦海里：

第一，東大這樣的頂尖大學，考題中究竟篩選出了什么樣的學生素質，以至于強大的AI怎么也趕不上他們？

第二，既然AI能在考試中超過日本80%的高中生，那么，輸給它的孩子們，將來該怎么辦？

02 。東大學生勝過AI的地方在哪里？

從“東大機器人”在數學上所向披靡，在英語和語文上卻不盡如人意的情況上，就可以看出：是閱讀理解能力。

你可能會反駁：可是它的世界史主觀題答得很好啊？

其實這是因為，在世界史主觀題上，人工智能可以做出“看似理解了”的樣子，但其實無法真正理解。既然人工智能是計算機，這就意味著所有無法計算的問題基本上都不能處理。

在TED大會上，新井遇到了設計Siri的主要工程師湯姆·克魯伯，他也表示“人工智能并不理解語言的含義。”

那些考不上東大的“人類孩子”，也是輸在了閱讀理解能力上。

新井在2011年組織了一個評測，想了解學生們能否看懂大學第一年經濟學課本，結果發現：

首先，這些剛剛結束高考的學生，閱讀理解能力意外地很差，怪不得日本大學老師經常覺得學生的學習能力太低。

但另外一個發現是，不同等級的大學之間有很大的差別——東大這種頂級大學學生的閱讀理解能力，比其他大學生強了一大截！

新井從此把閱讀理解能力稱做“左右人生的問題”：

看著6000份答卷，我愈發確信，決定考生能考上什么大學的，不是學習量和知識量，也不是運氣，而是他是否具有依據邏輯進行閱讀和推理的能力。

后來，她干脆研發了一套閱讀技能測試RST，來評估日本中學生的基礎閱讀理解能力。但是從小學六年級到高二測試下來，結果實在不咋樣。

她的結論是：“一半初中生處于讀不懂課本的狀態”。

RST測試，與孩子后來的升學情況都是強相關的，這些讀不懂課本的孩子，后來也沒考上優秀高中和頂尖大學。

考不上東大還是小事。讀不懂課本的孩子自己是不能獨立學習的，必須一直參加補習班。然而上了大學、進入社會以后，需要不斷地自學，那可沒有啥補習班可上了。

面對閱讀理解能力勝過80%高中生的東大機器人，這些孩子將來被AI取代只是時間問題。

△李開復曾在《奇葩大會》上說未來十年，人工智能將取代人類50%的工作

03 。這種神秘的閱讀理解能力是什么？

但是，這種閱讀理解能力，和我們平時理解的閱讀能力不太一樣。

新井對學生們做了問卷調查，發現它和讀書習慣并不相關，那些從小就愛讀書的孩子，閱讀理解能力未必會更強。

和是否補習也不相關。每天在家學習幾個小時、是否參加了課外補習班或請了家庭教師、有沒有參加興趣班……都調查過了，跟孩子的閱讀理解能力并沒有關系。

連擅長的科目都不相關。如果讓孩子去做不需要計算的數學題，就算不喜歡數學，RST能力值夠高的孩子也照樣能答對，而說自己喜歡數學的孩子，如果RST能力值偏低，也還是會答錯。

甚至和高中教育都完全不相關！按照RST測試的結果，初中階段正確率會隨著年級提升而有所提高，然而到了高中階段，正確率卻不再隨著年級升高而提高了。

所以，要么閱讀理解能力在15歲前的教育中就已經定型，要么高中教育對培養閱讀理解能力沒有起到任何作用。看來，頂尖高中的教育方法是否有效也值得懷疑，或許他們只是通過入學考試，把閱讀理解能力超強的孩子篩選出來了而已。

新井說：提高這種閱讀理解能力的線索可能不是多讀，而是精讀和深讀。

研發東大機器人時，她把閱讀技能分為五種，發現其中兩種“依存分析”和“指代消解”是機器人也很擅長的，然而還有三種推理、圖形同定和實例同定題型，是人類的強項。

▽上下滑動看五種閱讀技能定義▽

依存分析：理解主語和謂語之間“誰怎么了”的關系，以及修飾詞與核心詞之間的關系。例如在“我喜歡吃意大利面”這個句子當中，“我”和“喜歡”之間就是依存關系。

指代消解：句子中經常會出現“這個”“那個”等指示代詞，“指代消解”就是理解指示代詞所指代的對象。

推理：在讀懂句子結構的基礎上，運用生活經驗、常識及各種知識來理解文章含義的能力。

圖形同定：對比文章和圖表，判斷其內容是否一致的能力。

實例同定：根據定義，找出與之相符的實例的能力。

人類并不是天生就會閱讀的。如果后天缺乏針對性的訓練，光憑興趣廣泛閱讀，或者刷一些應試教育導向的閱讀試題，以上的5種閱讀技能便無法充分被開發，閱讀能力自然也就低了。

美國閱讀專家沃爾夫教授的《普魯斯特與烏賊》中提出，閱讀能力可以分為四個階段：初級閱讀者-解碼級閱讀者-流暢級閱讀者-專家級閱讀者。但不幸的是，大多數人一輩子都會停留在第二個階段，永遠無法成為流暢級閱讀者。

這些人讀書時，會“自以為懂了”，但他們其實只能理解表層含義，而無法進行“推理”和“圖形同定”“實例同定”等深層閱讀理解。他們可以通過復制粘貼的方式寫出論文（就像AI可以寫世界史論文一樣），也能把練習題都背下來去應付定期考試，但他們并不理解論文或考試的含義。

所以隨著新井的研究一路走來，這位數學家和人工智能專家卻發現了閱讀能力的極端重要性。她先引用了另外一位著名的數學家藤原正彥的說法：

曾經有人問他學校教育最需要什么，藤原回答說，第一是語文，第二是語文，沒有第三和第四，第五是數學。

而新井覺得只靠如今的語文的訓練水平恐怕還不夠：

應該是：第一是閱讀理解，第二是閱讀理解，第三和第四是玩耍，第五是數學。玩耍是指運用四肢和身體的游戲，而不是那些需要很多外部條件才能實現的游戲。除此以外什么都不需要。

「 寫在后面的話 」

東大機器人可以勝過80%的孩子，也許，這就意味著將來，只有20%的人能夠勝任那些人工智能做不了的勞動。

這種情況將會帶來怎樣的結局呢? 也許未來的企業會苦于人手不足，但社會上卻隨處可見失業者，成為《人類簡史》作者赫拉利所謂的“無用階層USELESS CLASS ”。

△記錄片《美國工廠》中的一幕，引進智能機器，逐漸取代傳統人力勞動

然而，現在學校里卻仍然不斷地在培養不適應未來社會的學生。

新井現在的目標是為所有日本初中一年級學生免費提供閱讀技能測試，科學地評估他們在閱讀理解方面的偏差和不足，確保所有人都能在初中畢業之前讀懂課本。

這樣就可以避免最壞的情景，在人與人工智能共存的21世紀30年代，實現某種程度的軟著陸。因為：

孩子們應該學會如何保護他們自己的未來。作為一個阿姨，我希望能為孩子們提供保護自己的神奇魔杖 。