到2025年人工智慧會取代你的工作嗎？來聽聽業內專家怎麼說

最新 02-18

今天不討論具體的電路技術，咱們來聊點虛的。

人工智慧是當今科技界無可爭議的最熱門話題。本周在舊金山舉行的集成電路設計頂級學術會議ISSCC，不僅多出好幾個與人工智慧有關的Session，同時還有一個關於人工智慧的圓桌討論，議題是「2025年人工智慧會取代你的工作嗎」。嘉賓都是來自nVidia、IBM、Synopsys、Samsung、TSMC等業內頂尖公司的大佬。我全程聽完這個圓桌討論，其中有些觀點很有啟發性，也很有趣味性，兼具科技和人文內涵。下面結合現場討論與我自己的思考跟大家分享。

一

討論中的「人工智慧」的範疇

整個討論聽下來，大家討論的人工智慧很貼切實際，局限於弱人工智慧的範疇內，如圖像識別、語音識別、深度學習、無監督機器學習等等，沒有出現科幻場景中有自主意識的人工智慧。我猜這與嘉賓和聽眾都是集成電路業內人士有關，他們很清楚什麼是人工智慧現在可以做到的、什麼是接下來幾年有希望做到的、什麼是暫時看不到可能性的。正因為如此，這個圓桌討論才極富現實意義，不是對於想像中的人工智慧的杞人憂天。

二

消滅更多工作？還是帶來更多工作？

這不是人類技術史上第一次有人擔心工作被機器取代。任何一種更高效的新技術的出現，都會造成一些工作消失。比如最早的電話系統需要電話接線員手工插拔電線來轉接電話，當數字交換機出現之後，電話接線員這個工作從此成為歷史。人們容易看到那些失去的工作，但不容易看到新技術帶來的新工作。當電話系統的技術進步之後，打電話變得便宜，每個人都用得起電話，需要更多人去生產、銷售電話，這樣無疑會帶來許多工作崗位。

那麼新技術帶來的工作多？還是消滅的工作多？來自IBM的嘉賓表示，在人類過往的歷史中，並沒有統計數據能夠證明新技術使得工作總量減少。

雖然歷史上這樣說，但每次新技術來臨時，人們都會認為這次與以往都不一樣。人工智慧真的不一樣嗎？嘉賓的回答是：現在看不出來。現階段的人工智慧還是一種專門化的工具。比如alpha狗會下圍棋但不會開車，自動駕駛的人工智慧會開車但完全不會下棋。什麼時候出現了通用化的人工智慧，或許會真的跟以往都不一樣。但嘉賓表示，這不是五年十年之內能看到的事情。

三

人工智慧下的EDA工具會怎麼樣？

一方面是計算能力。從最早人們拿紙和筆畫版圖到今天，EDA工具的能力已經進步了無數倍，有更多的計算資源，可以處理更大規模的晶元設計。但現在的EDA工具滿足人們的需求了嗎？並沒有，尤其是在模擬電路領域。在先進工藝下，一個電路模塊級的版圖後模擬，還是要幾天才能出結果，更不用說全晶元的版圖後模擬和蒙特卡洛模擬了。我之前文章也提到過，如高速串口和鎖相環等高速信號、低速環路的問題依然是模擬器的痛點。另外，現在的主流版圖寄生參數提取還只能考慮到電容和電阻效應，對更複雜的寄生電感，還不能很好的處理。設計者還需要專門的電磁場模擬工具的輔助。這些領域都極度依賴計算能力，我不覺得人工智慧會對此有很大提高。

另一方面電路設計的自動化。在幾十年前就有人在研究模擬電路和版圖的自動生成，這麼多年過去了，依然不成氣候。是沒有市場？還是難度太高？來自nVidia的嘉賓說，企業都是追逐利潤的，EDA軟體這一塊的市場空間太小，做人工智慧的大公司暫時看不上……看來EDA軟體行業暫時是安全的。

四

晶元設計者會失去工作嗎？

這大概是現場觀眾最關心的問題，畢竟業內人士居多。在這一點上嘉賓幾乎都是樂觀的。

一個嘉賓（synopsys）表示：現在的人工智慧大部分基於大數據，需要大量的訓練才能達到效果。而晶元設計行業並沒有那麼大的數據量。根據Synopsys的統計，每年也就一萬多個新的晶元設計。每個工藝節點的生命周期都不長，還沒等到累積足夠的數據，下一個工藝節點就來了。而且公司不會輕易把自己的設計拿出來給人工智慧去學習，這樣導致數據挖掘更加困難。

另一個嘉賓（nVidia）表示，一些低端的設計工作將會被深度學習取代，晶元設計者的工作將會向高層次移動。

這一點我覺得他們講的很有道理，深入想了想，對此持樂觀態度。

對比晶元設計行業和軟體行業，為何晶元設計行業薪酬待遇整體不如軟體行業呢？我覺得除了晶元設計與軟體處於產業鏈的不同位置之外，還有一個極大的差別是：晶元設計行業個人的價值難以體現。個人有再好的想法，都需要大量資源（各種EDA工具、動輒百萬美元的流片封裝測試費用）和一個專業團隊才有可能把這顆晶元做出來。一顆大晶元，上百人的團隊，少你一個根本無所謂。所以憑几個人的聰明才智沒法跟大公司競爭，所以大公司不會在薪酬上充分認可單個晶元設計者的價值。

從這個角度考慮，人工智慧取代低端設計工作，晶元設計者向更高層次移動是一件好事。設想，把電路參數優化、版圖設計等工作都交給人工智慧，設計者輸入一個電路結構，按一下按鈕，剩下的工作都由人工智慧高效的完成。那電路設計者可以將精力放在更高層次的方面，如發掘需求、定義系統、確定演算法等等。如果個人憑聰明才智並應用這些先進工具，可以做出和大公司大致相當並具備競爭力的晶元，我相信單個晶元設計者的價值一定會得到充分認可的。

晶元設計行業發展至今日，電腦的能力越來越強，從最早用紙和筆畫版圖、人眼檢查LVS，到現在各種各樣的模擬軟體，其實一直是一個解放人腦的過程。人擅長的本來就不是純數值計算，而是抽象推理模式識別等。計算機的發展將人從繁瑣的計算中解放出來，可以專註於自己擅長的創新思維，從而大大提高生產力。那人工智慧是不是可以看作這個趨勢的延續呢？作為晶元設計從業者，最好早日做好準備，在辛勤工作的同時，別忘了多思考一些高層次的問題。

下一代晶元設計者的生存之鑰

五

其他的工作會怎麼樣？

幾種「高危」職業

大家關心的並不只是自己的工作，還有其他工作會怎麼樣。一位現場觀眾發言說他有個女兒，2025年差不多剛開始工作。他說他女兒之前的夢想是成為幼兒園老師或者電子工程師，問嘉賓，假如是他們的女兒，他們會建議什麼樣的職業。我想這也是現場很多年輕工程師關心的問題，他們肯定不希望自己的孩子選擇一個專業，無憂無慮的成長，結果發現還沒有開始工作就已經失業了。

來自nVidia的嘉賓繞開了這個問題，說他有三個女兒，他對她們的建議是追求自己的夢想。然後又補充了一句，他的三個女兒都從事藝術工作。現場一片笑聲，大家都明白藝術是最不容易被人工智慧所取代的。藝術家是在幫人們表達情感，而情感及其細膩、沒有數據、無法量化，看不到被機器取代的可能性。

來自Samsung的嘉賓認同人工智慧將會取代掉很多重複性的工作，而創造性的工作暫時安全。他說他朋友已經在建議子女不要選擇金融類專業。他提了一個很悲觀的問題：一二十年之後，政府會不會頒布一條法律，要求公司必須僱傭不少於50%的人類員工來完成工作。

接著嘉賓之間發生了激烈的觀點碰撞。

來自IBM的嘉賓說，大家總是想著人工智慧會取代人類的工作，這是不對的。任何人工智慧研究的出發點都必須是解決人們的需求，而不是搶人們的工作，否則一定得不到長遠的發展。習慣思考工程設計的人容易忽略人類社會複雜的組織結構，人們有工會、有法律、有政治、有道德規範，不是什麼事情都以效率為最重要的考慮因素。如果有損人們的福利，工會甚至可以禁止企業採用某一項技術。以取代人們工作為目的的人工智慧研究，可能在一開始就得不到通過。

另一位嘉賓立馬站出來反駁。他舉了兩個例子。第一個例子是日本的街道都整理的很乾凈整潔，這是因為有很多人的工作就是清掃大街，但其實並不需要這麼多人。第二個例子說的好像是亞馬遜，說裡面有一種工作是把紙盒子翻過來，勾到機器的鉤子上，工人需要不停的重複翻盒子這個動作。

這一點很有啟發性，人類有工會有政治沒錯，但極有可能，到最後大部分人的工作都變成翻盒子。不是不能讓人失業嗎，那好，我給你留個翻盒子的工作。可以被機器取代嗎？可以。有用嗎？沒用。創造價值嗎？不創造。能掙很多錢嗎？不能……只有少數人的工作是在創造價值，並獲取絕大多數的財富。而大部分人的工作變成了一種隱形的福利，或許比直接發點錢更讓人有奮鬥的感覺，有利於社會的穩定。

雖然很悲哀，但我覺得這一點很可能是真的。假如生產力發達到一定程度，少數人的工作就能滿足全人類的需求，那大部分人不就「失業」了么？當科學技術與人類社會組織結構發生衝突時，我覺得會是人類社會組織結構去適應科學技術的發展，而不是反過來。在歷史上有足夠多的例子，從狩獵採集時代到農耕時代再到信息時代，每次科技進步都明顯的改變了人們的組織方式。相信人工智慧這次也不例外。