《人工智能》系列：

第一篇文章：干掉人类的关键一步

第二篇文章：巴菲特的智能无人机推动立法了

《公司帝国》系列：

第一篇文章：筹码投资主题：公司帝国-1- 永不复苏的私人部门

第二篇文章：400年前最震撼的创业

第三篇文章：来，炸66颗卫星给你看！

筹码提示：

本文核心结论： 中低复杂度较低的工种，会被取代。哪怕是体力劳动，都要“有技术含量”一点，机器人才不会干掉你。哪怕，你是医生。

目前看，技术不会完全消灭就业，会逼迫人自身提高价值重新定位。

该公司的深度学习系统会对病人肺部的CT扫描图像进行检测，看看异常情况区域到底是血管、伪影还是恶性的肺结节。系统还会重点标出未来需要进一步检查的特定位置。

在一场和三位放射科人类专家医师一起进行的测试中，Enlitics的系统在分辨恶性肿瘤上的表现比人类医师优秀50%；系统的漏检率为0，而人类的漏检率则为7%。Enlitic另一款能够检测X光、探查腕部骨折情况的系统的表现也轻松超过了人类专家。

美国47%的劳动者正做着非常有可能被自动化的工作。

这是深度学习技术很常见的一种用途。在某些形式的图像识别工作上，深度学习技术拥有人力所不能及的超凡能力。这一领域有大量带有标签的训练数据需要处理，医疗保健变得更加准确有效的可能性也非常大。

常规性工作的从业者将失业，与体力或脑力劳动无关

随着深度学习和其他形式的人工智能的进步，受过高级培训的白领目前所做的工作有不少都可以实现自动化。『体力劳动可以由机器代劳』的想法已经不稀奇了，现在，更加智能的机器甚至还可以接管原本由信息工作人员负责的一些任务。

我们认为：

一份工作由机器代劳的可能性大小和它是体力劳动还是脑力劳动关系不大，它是否是一份常规性的工作，才是能够影响这一可能性大小的重要因素。

机器不仅可以胜任许多常规体力劳动

而且还可以处理一些常规的认知工作

2013年，卡尔·贝内迪克特·弗雷（Carl Benedikt Frey）和迈克尔・奥斯本（ Michael Osborne）检验了702种职业被计算机化的可能性，发现：

美国47%的劳动者正做着非常有可能被自动化的工作。

大多数交通运输和物流行业从业人员（比如出租车司机和送货司机）以及办公室后勤工作人员（比如前台接待员和保安）很有可能会被计算机资产所取代，许多销售和服务行业从业人员（如收银员、柜员和租赁职员、电话销售员以及会计人员）也面临着工作计算机化的较大威胁。

同样面临工作被计算机取代的劳动者在英国占到了35%（创意领域工作比较不容易实现自动化，英国从事这一领域的人较多），在日本占到了49%。

事实上，劳动者分化成为了做着非常规工作的两类人： 一类劳动者技术精湛，工资待遇高，比如建筑师和高级经理；

一类劳动者则没什么技能，工资待遇也相当低，比如清洁工。

许多西方国家出现了中等收入劳动者工资停滞不前的现象，这被认为是自动化已经开始对就业市场产生影响的一大证据。不过我们很难从中剔除离岸外包所带来的影响——由于离岸外包，许多常规性工作（如生产行业及客服中心的工作）都被转移到了工资水平较低的发展中国家。

圣路易斯联邦储备银行（Federal Reserve Bank of St Louis）公布的数据显示自1980年代以来，美国非常规性工作从业人员一直在稳步增多（包括体力和脑力），而常规性工作的劳动者人数则没有增长。AI 时代，趋势会继续。

《机器人时代》（Rise of the Robots）的作者马丁·福特（Martin Ford）指出，大多数工作都可以被分解为一系列常规性任务，而且机器将可以胜任越来越多此类常规性任务。

在此前的自动化浪潮中，劳动者可以选择从某一行业的常规性工作，转向另一行业的常规性工作。但是现在，『大数据』技术不仅能够让公司得以改善其市场营销和客户服务业务，还给了他们原材料，让他们得以训练机器学习系统处理越来越多的人类工作。『电子取证』软件能够比人类员工和律师专职助手更快地在成堆的法律文件里搜寻人们需要的资料；市场报告、体育运动总结等某些形式的采写工作也正逐渐走向自动化。

人类早就“多余”，机器重新定义“就业”

“自动化将会把人类变成多余的存在”这一预言早在工业革命时代就已经出现了。

1930年代工业化时期：

当时纺织工人抗议称，机器和蒸汽机将会毁了他们的生活，其中最有名的抗议者就是勒德分子。1920 年代、1930 年代，人们的担忧之情一再爆发。1928 年，《纽约时报》一篇头条新闻称：“机器大举进军，人们开始游手好闲。”

英国经济学家 约翰·梅纳德·凯恩斯（Maynard Keynes）创造了术语“技术性失业”（technological unemployment）。

1960年代计算机和机器人出现时期：

随着办公室里开始出现电脑、工厂里开始出现机器人，约翰·E·肯尼迪总统称：1960 年代最重大的国内挑战就是“在自动化……逐渐取代人类的时候维持充分就业”。

1964 年，一群被称为『三重革命特别委员会』（Ad Hoc Committee on the Triple Revolution）的诺贝尔奖得主给林登·约翰逊（Lyndon Johnson）寄去了一张便签，警告他注意『电脑和自动自我调节机器』引发革命的危险。他们说，这会引领人们走向一个『所需的人类劳力越来越少』的全新生产时代，将社会分化为有技能的精英和没有技能的底层劳动者。1980 年代个人电脑的出现进一步引发了绝望的情绪，人们担心未来自己可能会失业。

还好，过去科学技术创造的职业

总是比它们消灭的职业更多

麻省理工学院的经济学家大卫·奥特尔（David Autor）解释说，个中原因在于自动化机械实际发生作用的方式。人们实现了某个特定任务的自动化，让这项任务得以更快或成本更低地被完成，从而增加了人类劳动者去做其他还没有被自动化的相关任务的需求。

波士顿大学法学院的经济学家詹姆斯·贝森（James Bessen）说，纺织行业历史上有许多这样的例子：

工业革命期间，织造工序中越来越多的任务环节实现了自动化，促使劳动者把精力集中到了那些机器做不到的事情上，比如操作机器、照管数台机器让他们顺利运转。这让纺织工业的产量出现了大幅增长。19 世纪，美国一名纺织工人一小时内可以生产的粗布增加了50倍，每码布料所需的劳动力减少了98%。这降低了布料的价格，增加了人们对布料的需求，从而为纺织工人创造了更多的工作：1830年至1900年间，纺织工人的数量翻了两番。换句话说，科学技术并没有取代纺织工人的工作，而是逐渐改变了纺织工人工作的本质，以及纺织工作所需要的技术。

ATM的出现也让人们以为，银行柜员的常规工作都会被接管，并意味着这个职位会消失。确实，在美国，柜员的平均数量从1988年每家支行20人减少到2004年的每家支行13人。不过这也降低了分行运转的成本，使得银行可以根据客户需要开设更多的分支机构。同一时期，城市银行分支机构的数量增长了43%，因此总的员工数是提高了。ATM并不是在破坏就业，而是改变了银行员工的工作内容，让他们从每天的常规工作中解放出来，转而去做销售、客户服务等机器无法胜任的工作。

随着计算机的引进，同样的过程也出现在一个又一个行业中：比起破坏就业，自动化其实通过降低成本和推动需求重新定义了就业。在最近一份对美国1982到2012年间劳动力的分析中，一些使用电脑更多的职业中（比如平面设计）就业情况都有明显的增长，这是由于自动化加快了某方面工作的速度，从而可以让工作者在其它方面表现得更好。

由此带来的结果是：在一个行业中，使用电脑更多的工作取代了那些较少使用电脑的工作。因此，计算机只是重新分配了工作，而不是夺走了工作，它需要就业者学习新的技能。这就是各种不同职业领域的真实情况，不只是在软件开发等和计算机相关的领域，还包括了行政管理、卫生保健以及其它很多领域。只有制造业的工作岗位扩展得较慢，比不上这一时期劳动力增长的速度，不过这更多地和产业循环以及生产外包到中国有关，并不是技术原因。

非常规技术类工作是避风港

到目前为止，同样的事情似乎也正在应用AI的领域里上演着：

引进能够对大量法律文件进行分析的软件，可能会让人认为法律文员及律师助理的人数将减少，在一个案件的『取证』阶段，他们就相当于人工搜索引擎；事实上，自动化已经降低了取证的成本、提高了对它的需求。法官现在也更愿意允许取证，因为它的成本变低了，难度也减小了。2000 年到2013年间，美国法律文员的数量以每年1.1%的速度在增长。

同样地，通过电子商务购物的自动化技术以及更加准确的产品推荐，也让人们购物更多，并从整体上提高了零售业的就业情况。

在放射学领域，Enlitic公司的技术提高了从业者的能力，使那些普通从业者成为了专家。比起让他们失去工作，技术其实是提高了他们的能力，这可能对那些专业人员比较短缺的发展中国家更加有帮助。

就像现在的人们担心无人驾驶汽车带来的潜在影响一样，一个世纪以前，人们也在担心由马车发展到汽车的影响。与马相关的工作减少了，但全新的工作又出现在汽车旅馆、快餐业等专门为汽车司机和卡车司机提供服务的行业中。而这些行业里的工作减少的时候，又会有新的再出现。无人驾驶汽车可以让人们有更多的时间去消费商品和服务，从而在其它经济方面增加了需求；而且无人驾驶汽车可能会大大提高本地产品快递（比如食品）的需求。

在AI领域本身也会有新的工作创造出来。无人驾驶汽车可能会需要远程操作员来处理突发事件，或者需要随车人员去敲门和分派包裹。公司的聊天机器人和客户服务AI需要去建设并训练，还要有人给它们编写对话（据说AI公司都在忙着招聘诗人）；它们必须不断得到更新和维护，就像现在的网页一样。而不管人工智能如何进步，也总有些工作只有人类才能做得更好，尤其是那些涉及到同理心和社会互动的工作。医生、理疗师、发型师以及私人教练都属于这一类。德勤公司对英国劳动力做了一次分析，着重表明了在过去二十年间 『照顾型』工作的急剧增长：护理助理人数提高了909%，教学助理人数提高了580%，卫生保健员则人数则提高了 168%。

其实，自动化提高了只能由人类完成的工作的价值。那些担心自动化将导致大规模失业的想法，基本上属于经济学家所说的『劳力力市场静态』谬论。那些对技术性失业发出的警告基本上都忽略了经济针对自动化所做的调整。

福特在《机器人时代》（Rise of the Robots）一书中指出，这一次自动化带来的影响更加广泛，不是两个世纪前受到影响的那些行业，而是现在每一个使用电脑的行业。他称，在此前的自动化趋势中，工作人员可以从一种常规工作换到另一种；但这一次，大量劳工都必须从那些常规的、非技术类工作转换到非常规的技术类工作，如此才能免于自动化的冲击。这样一来，如何帮助劳工快速获取新的技能变得比以往任何时候都重要。不过到目前为止，虽然现在每个人都担心AI，但其实更多的工作岗位正在被国外的廉价劳动力所取代。

另一个差异是，虽然从农业时代转向工业时代花费了数十年时间，但软件的普及会迅速得多。Google能够发明一些诸如智能回复（Smart Reply）的软件，然后几个月时间之内就会有上百万人使用它。尽管如此，大多数企业还是倾向于慢些落实新技术，主要是出于非技术原因。比如，Enlitic和其它公司开发了用于医学的AI技术，就必须努力去适应那些复杂的法规以及分散的市场，特别是在美国——这也是为什么很多初创企业都在其它国家测试新技术的原因。流程的改变、新标准的出现以及人们对新技能的学习都需要时间。发明与普及之间的差异是极为关键的，而且太容易被忽略了。

AI不会导致大规模的失业，但会加速现有的与计算机相关的自动化趋势，就像以前的科技变革一样扰乱劳动力市场，并要求劳工比以前更快地学习新技能。接下来将会出现一个困难的过渡期，而非急剧的历史突破期。企业和政府需要帮助劳工，使其更容易获得新技能并根据需要更换工作。