在《圣誕老人奇幻之旅》中，圣誕老人的第三站是“愛星”，這是一顆機(jī)器人和愛星人和諧共處的星球。借助這個(gè)故事，我們想要聊一聊，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，真的會(huì)有越來(lái)越多的人失業(yè)嗎？又或者是創(chuàng)造出更多其他的就業(yè)機(jī)會(huì)？

霍金、馬斯克等人都曾公開警告說，機(jī)器最終將超越人類的能力，它們的行動(dòng)將超越我們的控制，甚至可能引發(fā)人類文明的崩潰。他們并非少數(shù)為此感到擔(dān)憂的人。

2014年，皮尤研究中心調(diào)查了近1900名技術(shù)專家，詢問他們對(duì)未來(lái)工作的看法，其中近一半的人相信過不了多久，人工智能機(jī)器將導(dǎo)致失業(yè)加速。根據(jù)一項(xiàng)被廣泛引用的分析，到21世紀(jì)30年代初，失業(yè)比例將達(dá)到近50%。他們擔(dān)心大規(guī)模的失業(yè)，以及目前已令人越發(fā)擔(dān)憂的收入不平等現(xiàn)象的進(jìn)一步惡化將是不可避免的結(jié)果，而這些都將導(dǎo)致社會(huì)秩序的崩潰。

事情真的會(huì)如他們所擔(dān)憂的發(fā)展嗎？我們先來(lái)看一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

上個(gè)世紀(jì)，當(dāng)各大銀行開始大規(guī)模地安裝自動(dòng)取款機(jī)（ATM）時(shí)，在這些銀行工作的柜員似乎正面臨被快速淘汰的威脅。如果機(jī)器可以全天候24小時(shí)地發(fā)放現(xiàn)金和接收存款，那么誰(shuí)還需要人工服務(wù)呢？但事實(shí)是，銀行仍然需要人。誠(chéng)然，ATM使得分支銀行能夠在員工數(shù)量少得多的情況下運(yùn)營(yíng)：平均員工數(shù)量從20人降至13人。但節(jié)省出來(lái)的成本鼓勵(lì)了母公司開設(shè)更多的分行，結(jié)果出納員的總雇傭人數(shù)實(shí)際上上升了。

事實(shí)上，在金融、醫(yī)療、教育和法律等領(lǐng)域，都可以找到類似的故事。這并非要說自動(dòng)化就一定能增加就業(yè)，但是它能夠且經(jīng)常能夠增加就業(yè)。當(dāng)聽到工作前景在機(jī)器人和人工智能時(shí)代將越來(lái)越堪憂等言論時(shí)，ATM的故事就是一個(gè)值得記住的事例。想想無(wú)人駕駛汽車，或者是以假亂真的人類語(yǔ)音合成，又或者是栩栩如生、能夠自主奔跑、跳躍和開門的機(jī)器人——鑒于此類應(yīng)用的飛速發(fā)展，人類離無(wú)事可做還有多遠(yuǎn)呢？

考慮到目前的發(fā)展，機(jī)器智能要與人類的全部能力相匹配還有很長(zhǎng)的路要走，我們也沒有什么理由擔(dān)心在未來(lái)10年或20年會(huì)出現(xiàn)大規(guī)模的失業(yè)。

所以，事情會(huì)如何發(fā)展呢？或許在未來(lái)真正到來(lái)之前，我們無(wú)法確切的知道將會(huì)發(fā)生什么。但也許這不是正確的提問。人們爭(zhēng)論失業(yè)與就業(yè)增加的問題，使我們對(duì)其他問題視而不見——比如，面對(duì)人工智能和機(jī)器人技術(shù)，工作將如何改變，社會(huì)將如何應(yīng)對(duì)這樣的變化。例如，這些新技術(shù)是被用作替代人類工人、削減成本的另一種方式，還是被用來(lái)幫助員工、解放他們?nèi)ュ憻捜祟惇?dú)有的能力，比如解決問題和創(chuàng)造力？

自動(dòng)化與就業(yè)：來(lái)自過往的經(jīng)驗(yàn)

在過去的40年間，一些高度自動(dòng)化國(guó)家的汽車制造商、鋼鐵廠和其它制造商雇傭的工人總數(shù)開始持續(xù)、緩慢地減少。比如在美國(guó)，這一數(shù)字從1979年的高點(diǎn)1950萬(wàn)，下降到2000年的大約1730萬(wàn)，接著在2007-2009年的大蕭條后急劇跌落到1150萬(wàn)的低點(diǎn)。

這是事實(shí)，自動(dòng)化無(wú)疑是其中一個(gè)因素，但不可能是導(dǎo)致下降的全部原因?；氐竭^去的一百年，工業(yè)正以如今同等的速度或更快的速度自動(dòng)化，就業(yè)正強(qiáng)勁增長(zhǎng)，這些都是最初吸引數(shù)百萬(wàn)工廠工人的原因。相反，經(jīng)濟(jì)學(xué)家將就業(yè)率下降歸咎于多種因素的共同作用，其中包括全球化、工會(huì)的衰落，以及美國(guó)上世紀(jì)80年代強(qiáng)調(diào)裁員、削減成本、季度利潤(rùn)高于一切的企業(yè)文化。

人工智能和機(jī)器人

自動(dòng)化有許多形式，包括計(jì)算機(jī)控制的、可以由少數(shù)員工操作的鋼鐵廠，以及工業(yè)機(jī)器人——可以用編程通過一系列動(dòng)作移動(dòng)工具（噴漆器、焊槍等）的機(jī)械臂。從上世紀(jì)70年代以來(lái)，這類機(jī)器人的使用數(shù)量一直在穩(wěn)步增長(zhǎng)。目前，全球約有200萬(wàn)臺(tái)工業(yè)機(jī)器人在使用，其中大部分是在汽車和電子產(chǎn)品裝配線上，每臺(tái)機(jī)器人都可以替代一名或多名工人。

誠(chéng)然，自動(dòng)化、機(jī)器人技術(shù)和人工智能（AI）之間的區(qū)別相當(dāng)模糊，而且因?yàn)闊o(wú)人駕駛汽車和其他先進(jìn)的機(jī)器人在它們的數(shù)字大腦中使用著人工智能軟件，這種區(qū)別變得越來(lái)越模糊。但粗略的經(jīng)驗(yàn)法則是，機(jī)器人執(zhí)行的是曾經(jīng)需要人類智能的身體勞動(dòng)任務(wù)，而人工智能軟件則試圖執(zhí)行理解語(yǔ)言、識(shí)別圖像等人類層面的認(rèn)知任務(wù)。自動(dòng)化是一個(gè)概括性術(shù)語(yǔ)，不僅包括機(jī)器人和人工智能這兩方面，還包括普通計(jì)算機(jī)和非智能機(jī)器。

AI的工作是最艱難的。大約在2010年之前，應(yīng)用程序受到一個(gè)著名悖論的限制，那就是哲學(xué)家MichaelPolanyi在1966年提出的論述：“我們知道的東西多于我們能夠說出來(lái)的?！边@意味著，幫助我們度過每一天的大部分技能都是經(jīng)過練習(xí)的、無(wú)意識(shí)的、幾乎無(wú)法表達(dá)的。Polanyi將這些技能稱為隱性知識(shí)（相比于教科書上的顯性知識(shí)）。想象一下，你是如何確切地知道像素呈現(xiàn)出的一種特定模式是小狗的照片？或者你是如何在迎面而來(lái)的車流中做到安全地左轉(zhuǎn)的？你可以說你會(huì)等待車流中交出現(xiàn)的空位，這聽起來(lái)很容易，但是如何把“空位”定義得足夠好，讓計(jì)算機(jī)也能夠識(shí)別出來(lái)、或者能夠準(zhǔn)確定義車輛間距必須有多大才算得上安全呢？

這種隱性知識(shí)包含了眾多諸如此類的微妙、特例以及用“感覺”衡量的事物，以至于程序員似乎沒有辦法提取它，更不用說用精確定義的算法對(duì)它進(jìn)行編碼了。當(dāng)然，現(xiàn)如今即使是智能手機(jī)的應(yīng)用程序通常也能識(shí)別小狗的照片，自動(dòng)駕駛汽車也在習(xí)以為常地完成左轉(zhuǎn)任務(wù)，盡管并不總是完美。在過去10年里發(fā)生的變化是，人工智能開發(fā)者現(xiàn)在可以將巨大的計(jì)算能力投向海量的數(shù)據(jù)集——這一過程被稱為“深度學(xué)習(xí)”。這基本上相當(dāng)于向機(jī)器展示無(wú)數(shù)張小狗照片和無(wú)數(shù)張非小狗的照片，然后讓人工智能軟件調(diào)試出無(wú)數(shù)個(gè)內(nèi)部變量，直到它能夠正確識(shí)別照片。

盡管這種深度學(xué)習(xí)過程不是特別有效——人類兒童只需看到一兩只小狗就能識(shí)別出狗這種動(dòng)物——但它對(duì)人工智能應(yīng)用程序（如自動(dòng)駕駛汽車、機(jī)器翻譯以及任何需要語(yǔ)音或圖像識(shí)別的應(yīng)用程序）產(chǎn)生了革命性的影響。德勤咨詢的數(shù)據(jù)科學(xué)家JimGuszcza表示，讓人們感到害怕的是，以前需要隱性知識(shí)的事情現(xiàn)在可以用計(jì)算機(jī)解決。因此，人們對(duì)法律和新聞等領(lǐng)域的大規(guī)模失業(yè)產(chǎn)生了新的焦慮，而這些領(lǐng)域以前從未擔(dān)心過自動(dòng)化。所以許多人預(yù)測(cè)，商店職員、保安和快餐工人，以及卡車、出租車、豪華轎車、送貨車司機(jī)，都將很快被淘汰。

你好，我的機(jī)器人同事

ATM被大規(guī)模應(yīng)用的時(shí)候，銀行柜員本應(yīng)被淘汰。然而事實(shí)卻是，通過ATM實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)化不僅擴(kuò)大了銀行柜員的市場(chǎng)，也改變了這項(xiàng)工作的性質(zhì)：由于柜員處理現(xiàn)金的時(shí)間減少了，他們可以花更多的時(shí)間與客戶討論貸款和其他銀行服務(wù)。而且因?yàn)槿穗H交往能力變得更為重要，銀行柜員的工資有了適度增長(zhǎng)。同時(shí)，全職而非兼職柜員的職位也有所增加。因此，這是一幅比人們通常能想象的都豐富得多的圖景。

類似的故事在許多其他行業(yè)也能找到。例如，即使在網(wǎng)購(gòu)和自助結(jié)賬的時(shí)代，零售業(yè)的就業(yè)人數(shù)仍在迅速上升。事實(shí)是，即使是現(xiàn)在，要完全的取代人工服務(wù)也是很困難的事。鋼鐵廠也證明了這個(gè)規(guī)則。鋼鐵廠是環(huán)境非常惡劣、艱難的地方，但是，不管是生產(chǎn)哪種鋼鐵，熔煉、鑄造、軋制等過程本身本質(zhì)上是相同的。因此鋼鐵廠相對(duì)容易實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，這也是鋼鐵行業(yè)裁員如此之多的原因。

當(dāng)人工更好時(shí)

如果有很多變化和定制，自動(dòng)化就變得更為困難。現(xiàn)在在汽車行業(yè)可以看到的情景是：大多數(shù)人想要的是為他們量身定制的東西，有個(gè)性化的顏色、配件、甚至中網(wǎng)。每一輛從裝配線上下來(lái)的汽車可能都略有不同。

實(shí)現(xiàn)這種靈活性的自動(dòng)化并非不可能。有可能在某個(gè)地方就有一個(gè)實(shí)驗(yàn)室的機(jī)器人已經(jīng)掌握了相關(guān)技術(shù)。但這與大規(guī)模、有效控制成本地做這件事是不一樣的。在現(xiàn)實(shí)世界中，大多數(shù)工業(yè)機(jī)器人仍然是巨大的、盲目的機(jī)器，無(wú)論什么人或什么東西阻撓了它們，它們都要進(jìn)行自己的動(dòng)作。因此，為了安全起見，機(jī)器必須與人隔開。對(duì)于這樣的機(jī)器，要實(shí)現(xiàn)靈活性需要大量的工具和大量的編程，這不是一夜之間就能實(shí)現(xiàn)的。

與人類工人的情況相反，對(duì)機(jī)器重新編程很容易——只要走進(jìn)工廠，說，”伙計(jì)們，今天我們要做的是這個(gè)，不是那個(gè)?！叭欢?，人們天生就具備機(jī)器人手臂無(wú)法匹敵的能力，包括精細(xì)的電機(jī)控制、手眼協(xié)調(diào)以及處理突發(fā)事件的能力。

這就是為什么今天大多數(shù)汽車制造商不在裝配線上實(shí)現(xiàn)全部自動(dòng)化。豐田、奔馳和通用汽車等公司將這些巨大而笨拙、用柵欄隔開的機(jī)器人限制在骯臟、危險(xiǎn)和重復(fù)性的工作上，比如焊接和噴漆。他們把工人安置在最終組裝區(qū)這樣的地方，在那里，他們可以把最后的零件組裝在一起，同時(shí)檢查校準(zhǔn)、適合度、光潔度和質(zhì)量，以及最終的產(chǎn)品是否符合客戶的定制要求。此外，為了幫助這些工人，許多制造商（不僅僅是汽車制造商）正大量投資“協(xié)作機(jī)器人”（cobots），這是當(dāng)今工業(yè)自動(dòng)化發(fā)展最快的類別之一。

協(xié)作機(jī)器人。圖片：RETHINKROBOTICSINC.

協(xié)作機(jī)器人：機(jī)器和人一起工作

現(xiàn)在研發(fā)協(xié)作機(jī)器人的公司都是基于機(jī)器人專家PrasadAkella團(tuán)隊(duì)在上世紀(jì)90年代發(fā)展出來(lái)的同一個(gè)概念，目標(biāo)就是制造一種安全的機(jī)器人，既可以幫助處理有壓力或重復(fù)性的任務(wù)，又可以把控制權(quán)留給工人。想象一下從傳送帶上拿起一塊電池，走兩步，把電池放進(jìn)車?yán)铮缓笤倩厝ツ孟乱粔K——每分鐘一次，每天八小時(shí)。如果讓一個(gè)人完成這項(xiàng)工作，他回家時(shí)必然痛苦不堪。再想象一下讓機(jī)器人抬起一個(gè)重68千克的駕駛艙——汽車的儀表盤，連同所有附屬的儀器、顯示器和空調(diào)設(shè)備——操縱機(jī)器人通過汽車的門口，而不損壞任何東西。

西北大學(xué)的機(jī)械工程師、Akella團(tuán)隊(duì)的外部研究員MichaelPeshkin說，設(shè)計(jì)一個(gè)能夠幫助完成這些任務(wù)的機(jī)器人在當(dāng)時(shí)是一個(gè)相當(dāng)新穎的研究挑戰(zhàn)。這一領(lǐng)域的研究重點(diǎn)在于提高機(jī)器人的自主性、感知能力和應(yīng)對(duì)變化的能力。但在這個(gè)項(xiàng)目出現(xiàn)之前，沒有人太關(guān)注機(jī)器人與人類合作的能力。

因此，對(duì)于他們的第一個(gè)合作機(jī)器人，Peshkin和他在西北大學(xué)的同事EdwardColgate從一個(gè)非常簡(jiǎn)單的概念開始：一輛配備了一系列升降機(jī)的小車，可以把駕駛艙之類的東西吊起來(lái)，并由工人引導(dǎo)小車就位。但是這輛車不完全是被動(dòng)的，它能感知到自己的位置，然后轉(zhuǎn)動(dòng)輪子，讓自己停留在一個(gè)“虛擬的約束面”內(nèi)——實(shí)際上，這是一個(gè)無(wú)形的空中漏斗，它會(huì)引導(dǎo)駕駛艙穿過艙門，抵達(dá)正確的位置，而沒有任何劃傷。然后，工人就可以輕松地檢查最終的組裝和附件。

另一輛由通用汽車贊助的原型車用工人引導(dǎo)的機(jī)械臂取代了小車，這種懸掛在天花板上的機(jī)械臂除了擁有可移動(dòng)的懸掛點(diǎn)之外，還能舉起汽車部件。但它也有同樣的機(jī)器輔助和工人控制的原理——當(dāng)研究人員在通用汽車的裝配線上試用他們的原型時(shí)，這個(gè)原理被證明是至關(guān)重要的。

人們?cè)绢A(yù)計(jì)會(huì)遭遇很多來(lái)自工人的阻力，但事實(shí)上，工人們非常歡迎協(xié)作機(jī)器人，他們完全理解機(jī)器人可以保護(hù)他們的背部免受傷害；同樣重要的是，工人們喜歡使用協(xié)作機(jī)器人，他們喜歡能夠按照自己的意愿讓機(jī)器人稍微快一點(diǎn)或慢一點(diǎn)。在裝配線上，每52秒就有一輛汽車開過，一點(diǎn)自主性對(duì)于工人來(lái)說真的很重要。而且，他們喜歡成為這個(gè)過程的一部分。人們希望展示自己的技能，他們喜歡使用自己的身體，從自己的動(dòng)作中獲得樂趣，而協(xié)作機(jī)器人給了他們這些，他們能夠以一種固定機(jī)械無(wú)法提供的方式享受工作。

AI的限制

Akella目前的公司同樣歡迎基于人工智能的軟件。細(xì)節(jié)仍然是只有工人才能做的，但其基本思想是使用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)（在某種程度上類似于裝配線上的GPS）為工人逐條提供指令和警告。假設(shè)一名工人正在組裝一部iPhone，從頭頂上觀看的攝像頭發(fā)現(xiàn)，四個(gè)螺絲中只有三個(gè)是擰緊的，那么就可以提醒工人說：“在螺絲下線之前，一定要把最后一個(gè)螺絲也擰緊。”

這確實(shí)有讓工人感到被監(jiān)視的一面。但是，很多操作者最終非常感激這項(xiàng)技術(shù)。他們非常清楚自動(dòng)化和機(jī)器人對(duì)他們的影響，而且他們很快就意識(shí)到，這是一種工具，可以幫助他們變得更高效、更精確，最終對(duì)公司更有價(jià)值。這樣公司更愿意在員工身上投資，而不是解雇他們。在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間里，“使用技術(shù)來(lái)幫助人們完成他們的工作而不是取代人們”這一主題，很可能是人工智能應(yīng)用程序的一個(gè)特征。就像機(jī)器人一樣，還有一些重要的事情人工智能無(wú)法做到。

以醫(yī)學(xué)為例。在華盛頓布魯金斯研究所研究創(chuàng)新的政治科學(xué)家DarrellWest說，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)開發(fā)出了軟件，可以和人類放射科醫(yī)生同樣好甚至更好地分析X射線。但是，我們不想讓軟件告訴一個(gè)人，“你剛獲得的診斷可能是癌癥。”我們?nèi)匀恍枰晃环派淇漆t(yī)生來(lái)檢查人工智能，以確保它所觀察到的是真實(shí)的情況，然后，如果結(jié)果不好，一位癌癥專家會(huì)把這個(gè)消息告訴病人，并開始計(jì)劃治療過程。

同樣，在法律領(lǐng)域，人工智能可以在尋找可能與案件有關(guān)的判例方面提供巨大幫助，但是，在解釋判例或在法庭上利用判例處理案件方面，人工智能卻不能提供幫助。Guszcza說，更普遍的是，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能非常善于識(shí)別特征，并將注意力集中在需要的地方。但在處理意外事件、整合多種多樣來(lái)源的知識(shí)和運(yùn)用常識(shí)等方面，它還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，而這些都是人類非常擅長(zhǎng)的事情。

而且我們不能指望軟件真正理解它在處理什么。Guszcza表示：“我沒有看到任何證據(jù)表明，利用當(dāng)前的人工智能能讓我們實(shí)現(xiàn)完全的常識(shí)性推理?！边@呼應(yīng)了許多人工智能研究人員的觀點(diǎn)。例如，在2017年9月，深度學(xué)習(xí)先驅(qū)、多倫多大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家GeoffreyHinton說，如果研究人員希望實(shí)現(xiàn)人類水平的人工智能，那么這個(gè)領(lǐng)域需要一些全新的想法。

工作的演化

人工智能的局限性是很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為它不會(huì)在短期內(nèi)造成大規(guī)模失業(yè)的另一個(gè)原因。波士頓大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)家JamesBessen表示：“自動(dòng)化幾乎總是自動(dòng)地完成一項(xiàng)任務(wù)，而不是整個(gè)工作?！边@呼應(yīng)了許多人的觀點(diǎn)。雖然每一份工作都至少有一些例行的任務(wù)可以從人工智能中受益，但很少有工作是完全由例行任務(wù)組成的。事實(shí)上，Bessen在系統(tǒng)地研究1950年人口普查中列出的所有工作時(shí)，發(fā)現(xiàn)只有一種職業(yè)可以明確地說是因?yàn)樽詣?dòng)化而消失的，那就是電梯操作員。1950年有5萬(wàn)名電梯操作員，而今天一個(gè)也沒有。

另一方面，工作場(chǎng)所并不需要大規(guī)模的失業(yè)才會(huì)出現(xiàn)大規(guī)模動(dòng)蕩。機(jī)器人和人工智能究竟會(huì)帶來(lái)更多還是更少的工作崗位，專家們對(duì)此很難達(dá)成共識(shí)，但它們肯定會(huì)改變工作本身。每個(gè)人都希望，這種對(duì)技能和功能的巨大分類將會(huì)持續(xù)到可以預(yù)見的未來(lái)。最為擔(dān)憂的那些專家認(rèn)為，更糟糕的是，在歷史上我們從未經(jīng)歷過如此迅速的變化。這不只是信息技術(shù)、人工智能或機(jī)器人，還有納米技術(shù)、生物技術(shù)、3D打印、通信技術(shù)等等。變化發(fā)生在許多方面，它們可能壓垮我們調(diào)整適應(yīng)的能力。

為將來(lái)的工作做準(zhǔn)備

如果是這樣，由此所導(dǎo)致的工作崗位持續(xù)動(dòng)蕩，可能會(huì)在更廣泛的社會(huì)領(lǐng)域引發(fā)一些根本性的變化。皮尤研究中心的專家們和其他人提出的建議包括，加強(qiáng)對(duì)尋求新技能的成年人的繼續(xù)教育和再培訓(xùn)，以及完善社會(huì)安全網(wǎng)，幫助人們從一份工作轉(zhuǎn)換到另一份工作，從一個(gè)地方搬遷到另一個(gè)地方。

科技行業(yè)甚至出現(xiàn)了對(duì)某種有保障的年收入的支持，其理論是，人工智能和機(jī)器人的進(jìn)步最終將超越目前的局限，使大規(guī)模的工作中斷不可避免，這意味著人們將需要一個(gè)緩沖。這是一種非常政治化的討論。目前，皮尤研究中心所做的民意調(diào)查顯示，公眾并沒有真正注意到這一點(diǎn)。有很多普通的人會(huì)說：“是的，其他人都會(huì)被這個(gè)搞砸，但我不會(huì)。我的事業(yè)很好，我無(wú)法想象一臺(tái)機(jī)器或一款軟件如何取代我?！?/p>

但這是一個(gè)迫切需要進(jìn)行討論的問題。看看已經(jīng)在醞釀中的東西，技術(shù)革命的全部力量將發(fā)生在2020年至2050年之間。因此，如果我們現(xiàn)在做出改變，在未來(lái)20年里逐步分階段實(shí)施，情況是完全可以控制的。但如果等到2040年，問題可能就難以收拾了。