最近有很多研究提到，人工智能和自動(dòng)化為主的技術(shù)進(jìn)步，可能讓女性就業(yè)受到比男性更大的沖擊。

不過(guò)更進(jìn)一步查看的話，所有這些文章會(huì)將深層原因歸結(jié)于，女性更少的從事科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué) (STEM) 方向的學(xué)習(xí);說(shuō)大白話，就是女性沒(méi)有學(xué)會(huì)編程，不懂電腦技術(shù)。

根據(jù)倫敦智庫(kù) IPPR 的研究，在自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)較高的行業(yè)中，近三分之二(64%)的英國(guó)工人是女性。這是因?yàn)楸姸嗯詮氖碌亩际橇闶酆托姓ぷ?，而這可以通過(guò)機(jī)器來(lái)完成。

IPPR 說(shuō)：“總的來(lái)說(shuō)，1/10 的女工面臨著被機(jī)器人替代的高風(fēng)險(xiǎn)。相比之下，只有 4% 的男性工人有同類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)。” [1]

《金融時(shí)報(bào)》的文章指出，問(wèn)題出在人們年輕的時(shí)候。高校 STEM 專(zhuān)業(yè)的學(xué)生約 65% 是男性。如果女性年輕時(shí)沒(méi)有機(jī)會(huì)獲得 STEM 相關(guān)學(xué)位，也就困于家務(wù)勞動(dòng)和帶孩子，而沒(méi)有時(shí)間接受再培訓(xùn)。

文章說(shuō)，新興經(jīng)濟(jì)體許多女性面臨更大的困難，因?yàn)樗齻儺?dāng)中有很多人從事僅能維持生計(jì)的農(nóng)業(yè)，幾乎沒(méi)有受過(guò)教育，也沒(méi)有什么可轉(zhuǎn)移的技能。[2]

那么，為什么不直接說(shuō)不會(huì)編程技能，或缺少編程思維的人更難找到工作呢?男人就沒(méi)有這樣對(duì)程序或基礎(chǔ)科學(xué)一竅不通的嗎?

我對(duì)這個(gè)問(wèn)題如此敏感，一個(gè)原因是我本人(男)就是與 STEM 無(wú)緣的典型案例。

從小就喜歡計(jì)算機(jī)，卻終究沒(méi)學(xué)會(huì)編程

在我上高中之初，有一次機(jī)會(huì)選擇文理科分班，這也是中國(guó)特色的教育方法。因?yàn)槲以诘母咧斜容^強(qiáng)的是理科，我就選了理科，可是兩學(xué)期下來(lái)，數(shù)學(xué)只能考 30 多分，物理、化學(xué)、生物全面亮紅燈。

我對(duì)理科知識(shí)的唯一回憶，可能是剛上化學(xué)課的時(shí)候，問(wèn)老師“石蕊(試紙)的化學(xué)式是什么”。沒(méi)有答案，我只記住自己?jiǎn)柫诉@個(gè)問(wèn)題。

所以，我不得不由高一時(shí)的理科班轉(zhuǎn)到文科班，不然的話根本沒(méi)辦法正常的考試。在文科班，我高考的分?jǐn)?shù)也相對(duì)好一點(diǎn)，只是因?yàn)楦嗨烙浻脖车牟糠?，更適合那個(gè)時(shí)候的我。

我深知考核標(biāo)準(zhǔn)的不同，會(huì)導(dǎo)致學(xué)生高考分?jǐn)?shù)和社會(huì)評(píng)價(jià)的巨大差異。

有人說(shuō)，農(nóng)村孩子吃虧就在于高考不考種地、爬樹(shù)、捉蟋蟀。都不用這么麻煩，其實(shí)文理分班已經(jīng)能區(qū)分很大一部分同學(xué)的未來(lái)路徑——但對(duì)某方向本來(lái)就很感興趣，自己知道想要什么的同學(xué)除外。

我也知道自己有理科，也就是 STEM 學(xué)科方面的弱點(diǎn)。所以，即使我還沒(méi)上學(xué)就用上了電腦，也把未來(lái)理想跟計(jì)算機(jī)捆綁在一起，卻不能如愿以?xún)數(shù)膹氖鲁绦騿T的工作;最后長(zhǎng)大了，也不能由此轉(zhuǎn)崗去做薪水更高，更穩(wěn)定，前景也更好的編程行業(yè)，只能徘徊在電腦行業(yè)的邊緣。

這一直是我心中的一個(gè)結(jié)。工作這么多年，我一直想要有機(jī)會(huì)去嘗試從零開(kāi)始自學(xué)編程，甚至給小朋友做啟蒙的那些書(shū)我也看過(guò)，看完都一頭霧水。

現(xiàn)在在三四線小城市，也經(jīng)常出現(xiàn)人工智能和編程培訓(xùn)班的門(mén)臉，看了之后，除了更引起我被時(shí)代拋棄的焦慮之外，沒(méi)有其他作用。

我作為科技記者和撰稿人，在掌握新科技趨勢(shì)方面，屬于起了大早，趕了晚集。

我們這些人應(yīng)該處于整個(gè)科技食物鏈的比較靠下游的位置，最早知道了這些新聞和趨勢(shì)，但除了寫(xiě)些文章或采訪之外，幾乎沒(méi)有其他的方式可以妥善利用。結(jié)果，到了自己的工作受威脅的時(shí)候，寧可去賣(mài)保險(xiǎn)。

這更多的是屬于個(gè)人能力、興趣偏好的問(wèn)題，這根本就不是男女差異。

社會(huì)上沒(méi)有一人一朵的“小紅花”

我知道，如果我不能及時(shí)轉(zhuǎn)到文科班的話，如果全校所有的同學(xué)都在理科班，甚至根本就沒(méi)有文科，沒(méi)有非 STEM 學(xué)科，那么我可能只是一個(gè)天資更加平庸的，成績(jī)更差的理科生。在單一維度的評(píng)價(jià)體系里，我會(huì)比現(xiàn)在慘的多。

所以我說(shuō)不上由理轉(zhuǎn)文這件事，對(duì)我的人生是好是壞。從結(jié)果上看，我生存在社會(huì)尚且可以公平對(duì)待 STEM 和非 STEM 學(xué)科的時(shí)代，還是一件好事。

但是這其實(shí)更讓我深刻領(lǐng)會(huì)到，未來(lái)繼續(xù)保持這種評(píng)價(jià)體系和工作類(lèi)型的多樣化，對(duì)于我們這個(gè)社會(huì)的意義。

社會(huì)全面偏向 STEM 意味著我們的教育方針要做 180 度的大轉(zhuǎn)彎，也不會(huì)存在什么“因材施教”的空間，這個(gè)問(wèn)題是如此的嚴(yán)重，現(xiàn)在業(yè)界可能還沒(méi)有充分的意識(shí)到問(wèn)題的嚴(yán)重性。

分析人士只是籠統(tǒng)的說(shuō)，人工智能雖然取消了很多崗位，但還可以創(chuàng)造更多崗位。想想工業(yè)革命!那些手工業(yè)者一開(kāi)始破壞機(jī)器，搞盧德運(yùn)動(dòng)，但最后工人階級(jí)還是站起來(lái)了。

不妨想想幼兒園和小學(xué)課堂里的“小紅花”。用寬松的，素質(zhì)教育的方法，老師就會(huì)說(shuō)，班上每一個(gè)孩子都有閃光點(diǎn)，即使學(xué)習(xí)成績(jī)不好，也有其他的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。

如果出于孩子心理健康的考慮，給每個(gè)孩子單獨(dú)設(shè)立一個(gè)評(píng)價(jià)體系的話，那么所有人都有小紅花，最笨最沒(méi)人緣的孩子也可以是“系鞋帶最整齊的孩子”這樣。這在學(xué)校里當(dāng)然是成立的，走入現(xiàn)實(shí)可就不適用了。

本來(lái)，文史類(lèi)學(xué)科和相關(guān)工作，以及程序化，缺乏創(chuàng)造力的工作，意味著“系鞋帶最整齊的孩子”也有社會(huì)上對(duì)應(yīng)的位置。

但如果說(shuō) AI 和自動(dòng)化將替代的崗位是差不多全部非 STEM 行業(yè)，那就意味著全社會(huì)至少有一半曾經(jīng)能夠穩(wěn)定就業(yè)的人，一瞬間不再適合在地球上生存。

原來(lái)能夠給他們穩(wěn)定收入和正面評(píng)價(jià)的行業(yè)，現(xiàn)在卻露出冰冷的面孔。他們?cè)瓉?lái)曾經(jīng)學(xué)會(huì)的那些適應(yīng)社會(huì)的習(xí)慣和能力，將會(huì)不再被人提起，連被評(píng)為非物質(zhì)文化遺產(chǎn)的機(jī)會(huì)都沒(méi)有。

培訓(xùn)和救濟(jì)，似乎都很困難

前述智庫(kù)給出的意見(jiàn)一般都是與福利、補(bǔ)貼和再教育相關(guān)。比如，IPPR 報(bào)告作者建議政府引入新的法律，給女性分配工作，開(kāi)展高技能工作培訓(xùn)，提高最低工資標(biāo)準(zhǔn)等。

FT 的文章同樣建議企業(yè)和社會(huì)推出舉措，鼓勵(lì)女孩學(xué)習(xí) STEM 學(xué)科，發(fā)展編程技能?！安皇敲總€(gè)人都需要成為一名程序員，但好的工作將越來(lái)越意味著與技術(shù)打交道。”

然而，這些文章所指出的理想狀態(tài)，假設(shè)了女性(或其它 STEM 門(mén)外漢)只要經(jīng)過(guò)培訓(xùn)，就都能達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)。而不論男女，總有缺乏這方面天賦的人存在——比如我自己。

即使對(duì)他們進(jìn)行失業(yè)的相關(guān)培訓(xùn)，也將會(huì)是困難重重的，因?yàn)槿绻麄冋娴恼莆者壿嬎季S的能力，掌握學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的好方法，他們不是早就去做了嗎?甚至他們連去參加培訓(xùn)的完整時(shí)間都不具備。

有人說(shuō)，重復(fù)勞動(dòng)類(lèi)的勞動(dòng)力，如果不會(huì) STEM，可以做數(shù)據(jù)標(biāo)注工人嘛。但是這樣的標(biāo)注，也是建立在個(gè)人隱私以及數(shù)據(jù)集可以被隨意使用的草莽年代，建立在所謂“用隱私換便利”的時(shí)候。

受到社會(huì)制約的 AI 企業(yè)，將更傾向于用小的數(shù)據(jù)集，用壓縮算法，最終達(dá)到能在用戶(hù)個(gè)體的終端上，離線完成 AI 運(yùn)算。當(dāng)數(shù)據(jù)使用量減少的時(shí)候，數(shù)據(jù)標(biāo)記工人只是會(huì)更快的迎來(lái)下一次失業(yè)。

我們?cè)僬f(shuō)說(shuō)救濟(jì)?，F(xiàn)在，國(guó)家規(guī)定對(duì)公司招募?xì)埣踩?、特定少?shù)民族、退伍軍人等執(zhí)行補(bǔ)貼，這是在直接聘用他們會(huì)削弱企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的前提下，采取的平衡手段。

將來(lái)，這個(gè)巨大的救濟(jì)包袱還會(huì)更重，因?yàn)橐郧澳軌蜃允称淞Φ牧魉€組裝工人、收銀員、話務(wù)員等崗位都要?dú)w入救濟(jì)隊(duì)伍，他們本來(lái)應(yīng)該是供養(yǎng)養(yǎng)老金的有生力量。福利的池水被加速抽干，每一個(gè)人分?jǐn)偟降母＠痤~都會(huì)下降。

社會(huì)在考慮自動(dòng)化新技術(shù)與就業(yè)的連帶關(guān)系的時(shí)候，不能偷懶的只算工作總量和總失業(yè)率，因?yàn)檫@不是冷冰冰的數(shù)字，而是一個(gè)個(gè)具體的人，以及他們背后的家庭。

受影響的人當(dāng)中，有多少人或者因?yàn)樾畔⒉粚?duì)稱(chēng)，自己都沒(méi)有察覺(jué)到，或者想到了，也因?yàn)闆](méi)有天賦，沒(méi)有興趣或者沒(méi)有財(cái)力精力，而只能默默的滑落下去。

我理解，一些研究者先假設(shè)不會(huì) STEM 的都是女性，畢竟“女生學(xué)文科的多”，然后再跟性別話題掛鉤，來(lái)引起人們注意。這是一種非常討巧的嘗試，可以利用現(xiàn)在風(fēng)頭正勁的女權(quán)思潮，利用她們強(qiáng)大的輿論動(dòng)員力，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)化社會(huì)議題的關(guān)注。

但這實(shí)際上會(huì)模糊問(wèn)題的焦點(diǎn)，并且使得跟他們所說(shuō)的“女性”實(shí)質(zhì)上具有同等問(wèn)題的男人，更得不到關(guān)注，淪落為無(wú)人問(wèn)津的“夾心層”。

結(jié)論

一個(gè)更自動(dòng)化的社會(huì)，會(huì)顯著的減少對(duì)一般人類(lèi)勞動(dòng)力的需求。在人類(lèi)各種能力中，偏向創(chuàng)造力、想象力、溝通交流能力，以及控制機(jī)器的能力的一面會(huì)被更突出強(qiáng)調(diào)。

可惜的是，人類(lèi)固有的缺陷——也可能是優(yōu)勢(shì)——就是，創(chuàng)意方面最強(qiáng)大的能力，往往只集中于極少數(shù)天賦異稟的英才手中。相比之下，一旦某個(gè)機(jī)器學(xué)會(huì)一個(gè)能力，它的任意一個(gè)復(fù)制品，都會(huì)一瞬間具備同樣的能力。

也就是說(shuō)，至少在教育方面，想要讓人們往找到工作的方向走，依靠非標(biāo)準(zhǔn)化的非 STEM (“文科”)培訓(xùn)很難，而 STEM(“理科”)方向則較為容易。

這將不可挽回地導(dǎo)向全社會(huì)只重視 STEM 的單一評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，更多人將被判為不合格，沒(méi)有能力賺到維持生活的錢(qián)。

要么繼續(xù)思考怎么培訓(xùn)他們，要么就改變分配方式，比如給全民派錢(qián)什么的——這樣的思考和討論，已經(jīng)到了非進(jìn)行不可的時(shí)候。

網(wǎng)站欄目：女性勞動(dòng)更容易被 AI 替代？
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